Роботизована автоматизація процесів, або RPA (Robotic Process Automation), вже давно стала стандартом підвищення ефективності для багатьох організацій. Вона дозволяє автоматизувати рутинні, повторювані завдання, звільняючи ресурси фахівців для виконання складніших задач. Проте цього року спостерігається якісний прорив у розвитку RPA завдяки глибокій інтеграції штучного інтелекту. Така синергія перетворює автоматизацію з інструменту для простих операцій на платформу для оптимізації складних когнітивних процесів.
Головна ідея полягає в тому, що інтеграція AI в RPA трансформує бізнес-процеси вже сьогодні та в найближчі роки, але успіх цього переходу залежить від готовності даних і ефективного управління ризиками, пов’язаними з AI.
AI в RPA: еволюція автоматизації бізнес-процесів
Традиційна RPA добре справляється з автоматизацією структурованих процесів, що базуються на чітких правилах. Однак її можливості обмежені при роботі з неструктурованими даними, прийнятті рішень на основі контексту або адаптації до змін. Саме тут на допомогу приходить AI. Інтеграція AI-агентів дозволяє RPA-ботам не лише виконувати інструкції, а й навчатися, аналізувати, розуміти природну мову, розпізнавати зображення та прогнозувати. Це відкриває шлях до автоматизації процесів, які раніше вважалися виключно людською компетенцією.
За даними Gartner, у 2026 році 40% корпоративних застосунків включатимуть інтегровані AI-агенти для виконання конкретних завдань, що є значним зростанням порівняно з менш ніж 5% у 2025 році. Цей тренд свідчить, що інтеграція AI в корпоративні системи, зокрема RPA, стає галузевим стандартом, а не експериментальною технологією.
Виклики використання даних для AI-аналітики у державному секторі
Державний сектор, як і будь-яка велика організація, стикається зі специфічними викликами при впровадженні AI в RPA. Основні проблеми пов’язані з даними: фрагментованість, неконсистентність, пропуски та застарілість. Дані часто розпорошені по різних системах, які не інтегровані між собою, що ускладнює формування єдиного, достовірного інформаційного простору. Без якісних і доступних даних навіть найсучасніші AI-моделі не зможуть працювати ефективно. Це особливо критично для державних сервісів, де точність і надійність мають першочергове значення.
Типова помилка: навчання AI на неякісних даних
Одна з найпоширеніших і найдорожчих помилок при впровадженні AI в RPA — це навчання моделей на неякісних, неповних або неконсистентних даних. Результатом стають AI-системи, які приймають хибні рішення, генерують помилкові прогнози або посилюють існуючі упередження. Це не лише підриває довіру до автоматизованих процесів, а й може призвести до значних фінансових і репутаційних втрат. Тому перед інвестиціями в складні AI-моделі необхідно забезпечити надійний фундамент у вигляді якісних даних.
Сценарій: автоматизація обробки звернень громадян з AI та RPA
Розглянемо типовий приклад у державному секторі: автоматизація обробки звернень громадян. Традиційно цей процес вимагає значних людських ресурсів для реєстрації, класифікації, маршрутизації та відповіді на запити. З AI в RPA цей процес можна суттєво оптимізувати.
На практиці це виглядає так: коли звернення надходить (через електронну пошту, веб-форму чи месенджер), AI-агент, інтегрований у систему управління документами (DMS), наприклад BPM-систему на платформі UnityBase, аналізує текст звернення. Він використовує обробку природної мови (NLP) для вилучення ключової інформації: тему, тип запиту, згадані організації або особи. RPA-бот на основі цієї інформації автоматично реєструє звернення в системі, класифікує його, призначає відповідального виконавця та надсилає автоматичне підтвердження громадянину. Для складніших запитів, що потребують участі людини, AI може підготувати чернетку відповіді або зібрати релевантну інформацію з різних внутрішніх систем, використовуючи можливості інтеграційної платформи UnityBase (low-code платформа, впроваджувана E-Data).
Такий підхід не лише прискорює обробку, а й підвищує якість відповідей, зменшує кількість помилок і дозволяє співробітникам зосередитися на вирішенні унікальних і складних випадків, що потребують емпатії та глибокого аналізу.
Управління ризиками AI в контексті RPA
Зі зростанням складності та автономності AI-систем у RPA зростають і ризики. Управління ними стає обов’язковим, особливо для критичної інфраструктури та застосунків із генеративним AI. Національний інститут стандартів і технологій США (NIST) розробив Рамкову програму управління ризиками AI (AI RMF 1.0), яка структурує процес навколо чотирьох функцій: Govern (Управління), Map (Картування), Measure (Вимірювання) і Manage (Керування). Цей підхід допомагає організаціям ідентифікувати, оцінювати та пом’якшувати ризики, пов’язані з проєктуванням, впровадженням і використанням AI.
Одним із конкретних ризиків є Prompt Injection, який OWASP LLM Top 10 визначає як найважливіший для LLM/GenAI застосунків. Він полягає в тому, що зловмисник може маніпулювати вхідними даними (промптом), щоб змусити AI-модель виконати небажані дії або розкрити конфіденційну інформацію. Для AI в RPA це означає, що бот, який взаємодіє із зовнішніми системами, може бути скомпрометований через маніпуляції з текстом, який він обробляє.
Успіх впровадження AI також залежить від організаційних чинників. Як зазначається у 2026 Work Trend Index Annual Report, такі фактори, як культура, підтримка менеджерів і практики управління талантами, мають удвічі більший вплив на результат, ніж індивідуальні зусилля. Це означає, що сама технологія не гарантує успіху; потрібна комплексна стратегія, що включає навчання персоналу, зміну корпоративної культури та активну підтримку керівництва.
Готовність даних як основа для впровадження AI
Найважливішим кроком перед будь-яким AI-проєктом є забезпечення готовності даних. Це включає не лише збір, а й очищення, структурування, стандартизацію та контроль якості. Впровадження систем управління майстер-даними (MDM) та політик управління даними (data governance) є обов’язковою умовою. Наприклад, компанії, що працюють з рішеннями на платформі UnityBase, мають досвід у створенні таких систем, які забезпечують єдиний достовірний вигляд даних для складних корпоративних рішень.
Лише після приведення даних до належного стану можна розраховувати на ефективне та безпечне впровадження AI в RPA. Ігнорування цього етапу неминуче призведе до провалу проєкту або створення систем, що приносять більше проблем, ніж користі.
Чекліст готовності даних для AI в RPA
- Проведено аудит якості даних (консистентність, повнота, точність) для ключових бізнес-процесів.
- Визначено та впроваджено єдині довідники та майстер-дані (MDM) для критичних сутностей (замовники, продукти, послуги).
- Існує політика управління даними (data governance), яка визначає відповідальність за якість даних та їх використання.
- Автоматизовано процеси очищення, трансформації та валідації даних перед використанням у AI-моделях та RPA-сценаріях.
- Забезпечено логування рішень AI-моделей та RPA-агентів для аудиту та аналізу (drift, hallucination rate).
- Визначено AI-специфічні метрики для оцінки ефективності та безпеки рішень (наприклад, точність класифікації, рівень хибних спрацювань).
- Передбачено механізм «human-in-the-loop» для критичних рішень, що приймаються AI-агентами.