АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Автоматизация бизнес-процессов

Автоматизация бизнес-процессов — понятие из области информационных систем в экономике, обозначающее технологически поддерживаемую автоматизацию бизнес-процессов и являющееся предметом исследований и внедрения в рамках цифровой трансформации организаций и предприятий[1][2]. Иногда используется сокращённо термин «процессная автоматизация», если из контекста однозначно понятно, что речь идёт именно о бизнес-процессах.

На практике автоматизация бизнес-процессов тесно связана с автоматизацией рабочих процессов внутри организаций. В случаях, когда процессы полностью автоматизированы и осуществляются без участия человека в фоновом режиме, применяют термин «тёмная обработка» (например, в части страховой индустрии, где использование вычислительной техники позволяет автоматизировать бизнес-процессы).

История и эволюция

Эволюция автоматизации бизнес-процессов (АБП) прошла путь от компьютеризации отдельных функций до комплексных интеллектуальных систем, меняя как технологии, так и стратегические цели бизнеса[3].

2000-е годы: эра ERP и BPM

В 2000-е годы автоматизация понималась в основном как компьютеризация и систематизация отдельных последовательностей задач с целью перевода повторяющихся операций и документооборота в цифровой формат[4]. Основными целями были снижение издержек, повышение производительности и уменьшение количества ошибок за счёт человеческого фактора[5][6].

Ключевыми технологическими компонентами этого периода были:

  • Системы планирования ресурсов предприятия (ERP): Эти системы (например, SAP R/3, Oracle Applications) являлись ядром автоматизации, объединяя финансы, производство, кадры и другие функции в единую информационную среду. Их внедрение было масштабным и дорогостоящим проектом[7].
  • Системы управления рабочими процессами (Workflow Management Systems, WfMS): Зрелая технология для автоматизации и контроля процессов, особенно связанных с документооборотом[4].
  • Системы управления бизнес-процессами (BPMS): Набирающая популярность концепция, позволявшая моделировать процессы (часто с использованием нотации BPMN) и преобразовывать их в исполняемые приложения, хотя на практике это требовало сложной программной доработки[8][9].

В целом автоматизация этого периода была «тяжеловесной», ориентированной на бэк-офис и требовала глубокой интеграции на уровне баз данных[7]. Основными вызовами были высокая стоимость внедрения, сопротивление персонала и сильная зависимость от ИТ-отделов[3][10].

Середина 2010-х: роботизация и доступность

С середины 2010-х годов ландшафт автоматизации изменила технология роботизированной автоматизации процессов (Robotic Process Automation, RPA)[11]. Программные роботы (боты) научились имитировать действия человека в графическом пользовательском интерфейсе, что позволило автоматизировать рутинные задачи (ввод данных, заполнение форм) быстрее и дешевле, чем в рамках традиционных BPM-проектов[12][13]. Появление платформ с низким уровнем кодирования (low-code/no-code) способствовало «демократизации» автоматизации, позволив сотрудникам без навыков программирования самостоятельно создавать простых роботов[3]. Однако возможности RPA были ограничены строго регламентированными задачами, а управление большим количеством роботов создавало новые сложности[12].

Конец 2010-х — 2020-е годы: интеллектуальная автоматизация и гиперавтоматизация

Современный этап характеризуется слиянием RPA с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), что привело к появлению концепции интеллектуальной автоматизации (Intelligent Automation, IA)[11]. Интеллектуальные системы стали способны анализировать неструктурированные данные (документы, электронные письма), распознавать речь и принимать решения, что значительно расширило границы автоматизации[14].

На этом фоне сформировался подход, известный как гиперавтоматизация, который подразумевает стратегическое использование комплекса технологий (RPA, AI, ML, BPM и др.) для выявления и автоматизации максимального числа бизнес-процессов в компании[15]. Цели сместились от простой экономии к улучшению клиентского опыта, повышению гибкости и устойчивости бизнеса[5][16]. Основными вызовами стали интеграция разнородных технологических платформ, управление рисками, связанными с ИИ (безопасность, этика), дефицит кадров с новыми компетенциями и необходимость превращения автоматизации из ИТ-инициативы в часть общей бизнес-стратегии[15][17][18].

2024–2026 годы: Агентная автоматизация (APA)

Новым этапом эволюции корпоративной автоматизации стала агентная автоматизация процессов (Agentic Process Automation, APA). В отличие от предыдущего этапа интеллектуальной автоматизации, который опирался на жёстко заданные правила и предопределённые рабочие процессы, APA базируется на автономных ИИ-агентах. Эти системы способны самостоятельно рассуждать, планировать, принимать решения и динамически адаптироваться к непредсказуемым изменениям среды в режиме реального времени. ИИ-агенты выходят за рамки фиксированных сценариев: они понимают бизнес-цели, могут ставить задачи другим агентам, осуществлять кросс-системную оркестрацию и учиться на собственном опыте, выполняя сложные многошаговые задачи с минимальным вмешательством человека[19][20].

Возможные причины использования автоматизации бизнес-процессов

Цели автоматизации бизнес-процессов со временем эволюционировали. Если изначально основной задачей было повышение операционной эффективности, то с развитием технологий фокус сместился на достижение стратегических преимуществ и комплексную трансформацию бизнеса.

Традиционные (операционные) цели Исторически автоматизация внедрялась для решения следующих тактических задач:

  • Снижение затрат и повышение производительности: Сокращение ручного труда, ускорение выполнения повторяющихся задач и высвобождение времени сотрудников для более сложной работы.
  • Уменьшение количества ошибок: Исключение человеческого фактора для стандартизации операций и повышения их точности, что ведёт к повышению качества продукции или услуг.
  • Улучшение контроля и прозрачности: Предоставление руководителям возможности отслеживать ход выполнения задач в реальном времени и делать процессы более управляемыми[21].

Современные (стратегические) цели С развитием технологий, таких как искусственный интеллект и гиперавтоматизация, появились новые, более стратегические цели:

  • Улучшение клиентского опыта: Использование автоматизации для ускорения обработки заказов, персонализации предложений и повышения качества обслуживания клиентов.
  • Повышение гибкости и устойчивости бизнеса: Создание адаптивных операционных моделей, позволяющих компаниям быстрее реагировать на меняющиеся условия рынка.
  • Принятие решений на основе данных: Использование ИИ для анализа больших объёмов данных с целью выявления скрытых закономерностей и точек роста для бизнеса[22].
  • Достижение гиперавтоматизации: Стратегический подход, подразумевающий выявление и автоматизацию максимального числа бизнес-процессов в компании с помощью комплекса технологий (RPA, AI, ML, BPM).
  • Компенсация кадрового дефицита: Поддержание операционной способности бизнеса за счёт использования ИИ-агентов без необходимости расширения штата[23].[24]
  • Снижение когнитивной нагрузки на персонал: Автоматизированная фильтрация информации и автономная оркестровка систем в условиях усложнения ИТ-инфраструктуры[25].

Проблемы и вызовы

Вызовы, связанные с автоматизацией бизнес-процессов, эволюционировали вместе с развитием технологий. Если на ранних этапах основными препятствиями были стоимость, сопротивление персонала и технические ограничения, то с приходом искусственного интеллекта и гиперавтоматизации на первый план вышли проблемы интеграции, управления рисками и нехватки новых компетенций.

Ранние вызовы (2010-е годы) На начальных этапах внедрения, особенно в эпоху BPM-систем, компании сталкивались со следующими основными проблемами:

  • Высокая стоимость и сложность внедрения: Проекты по автоматизации были дорогими и трудоёмкими, требуя значительных инвестиций и привлечения ИТ-специалистов.
  • Управление организационными изменениями и сопротивление персонала: Внедрение автоматизации приводило к глубоким структурным изменениям в организации. Сотрудники могли саботировать нововведения из-за непонимания их пользы или страха потерять работу.
  • Качество данных и обработка исключений: Основой автоматизации являются корректные и полные данные. Ошибки при вводе, а также особые случаи, нестандартные форматы документов и сообщения в свободной форме значительно усложняли автоматизацию стандартных процессов.
  • Техническая зависимость и отсутствие чётких целей: Проекты полностью зависели от ИТ-отделов, что замедляло их реализацию, а отсутствие конкретной стратегии и измеримых показателей часто делало их неэффективными[26].

Современные вызовы (2020-е годы) С развитием RPA, ИИ и гиперавтоматизации появились новые вызовы:

  • Интеграция разнородных технологий: Компании столкнулись с необходимостью скоординированного использования различных инструментов и платформ (RPA, AI, BPM, low-code) в рамках единой стратегии.
  • Управление рисками, связанными с ИИ: Возникли новые проблемы, связанные с безопасностью данных, этикой и надёжностью работы алгоритмов искусственного интеллекта.
  • Масштабирование и управление: Переход от автоматизации отдельных задач к оптимизации сквозных процессов и управление большим количеством программных роботов («зоопарком роботов») стали новыми сложностями.
  • Дефицит кадров с новыми компетенциями: Появилась потребность в специалистах, способных работать с данными и управлять сложными интеллектуальными системами.
  • Стратегическое согласование: Главным вызовом стало превращение автоматизации из чисто ИТ-инициативы в часть общей бизнес-стратегии, решающей реальные задачи компании.
  • Соблюдение новых законов об ИИ: Вступление в силу комплексных нормативных актов, в частности EU AI Act (основная фаза применения началась 2 августа 2026 года), требует от компаний обеспечения прозрачности алгоритмических решений и предотвращения предвзятости в высокорисковых системах, таких как алгоритмы автоматизированного найма[27].[28]

Современные тенденции

В 2024—2025 годах автоматизация бизнес-процессов (АБП) трансформируется из инструмента сокращения издержек в стратегическую необходимость для развития компаний[29]. Драйверами этого процесса выступают кадровый дефицит, рост конкуренции и потребность в быстрой адаптации к рыночным изменениям. Ключевыми технологическими направлениями становятся искусственный интеллект, гиперавтоматизация и облачные платформы[30].

Гиперавтоматизация и интеллектуальная автоматизация (IPA) Компании переходят от автоматизации отдельных задач к комплексной гиперавтоматизации, объединяющей различные базовые технологии — RPA, low-code платформы, BPM, ИИ-агентов (Agentic AI) и Process Mining — в единую экосистему[31][32][33]. Ключевым элементом этого подхода является интеллектуальная автоматизация процессов (Intelligent Process Automation, IPA), которая дополняет RPA технологиями ИИ, машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP)[34]. Это позволяет системам не просто следовать инструкциям, а анализировать неструктурированные данные (тексты, изображения), самообучаться и принимать решения в сложных сценариях[34][35].

«Демократизация» автоматизации через Low-code/No-code Платформы с низким уровнем кодирования (low-code) и без кодирования (no-code) позволяют сотрудникам без глубоких знаний в программировании самостоятельно создавать приложения и автоматизировать рабочие процессы[34]. В такие платформы активно внедряется генеративный ИИ (Text-to-App) для автоматического создания пользовательских интерфейсов и логики по текстовому описанию[36]. Развитие no-code конструкторов также снижает порог входа для создания ИИ-агентов, что ускоряет внедрение новых решений и делает передовую автоматизацию доступной не только для крупных корпораций, но и для среднего и малого бизнеса[37][29].

Развитие роботизированной автоматизации процессов (RPA) Технология RPA продолжает развиваться за счёт интеграции с искусственным интеллектом, что делает программных роботов «умнее»[38][39]. Такие интеллектуальные роботы способны работать с неструктурированными данными и участвовать в более сложных сквозных бизнес-процессах. На российском рынке наблюдается рост отечественных RPA-платформ, что связано с политикой импортозамещения[40].

Автоматизация на основе данных и облачные технологии Решения о том, какие процессы автоматизировать, всё чаще принимаются на основе анализа данных (Data-Driven Automation), а не интуитивно. Одновременно растёт популярность облачных решений, которые снижают затраты на инфраструктуру и упрощают масштабирование систем автоматизации[34].

Развивается концепция «непрерывной автоматизации» (Continuous Automation) — циклический подход, основанный на постоянном мониторинге для обнаружения проблем и их оперативного автоматического исправления[41]. Кроме того, в сфере управления бизнес-процессами всё чаще применяются ИИ-агенты для автоматической генерации схем стандарта BPMN 2.0[42].

Фокус на специфические бизнес-функции Автоматизация активно проникает в конкретные сферы деятельности, такие как логистика и управление цепями поставок (оптимизация запасов), электронный документооборот (автоматическое извлечение данных), управление персоналом (анализ резюме) и закупки (контроль рисков и проверка контрагентов)[35][43][44][45].

Автоматизация задач и облачные платформы

В контексте современной автоматизации термин автоматизация задач (англ. Task Automation) обозначает использование технологий для выполнения отдельных, чётко определённых и повторяющихся заданий, которые ранее выполнялись человеком[46][47]. Это фундаментальный уровень автоматизации, направленный на повышение индивидуальной продуктивности путём устранения рутинных операций[48]. Автоматизация задач часто является первым шагом на пути к более комплексной цифровизации, предшествуя роботизации (RPA) и автоматизации бизнес-процессов (BPA)[49].

Развитию этого подхода способствовало распространение облачных платформ, которые предоставляют программные решения для интеграции и управления процессами по модели iPaaS[50]. В 2024—2025 годах автоматизация задач становится частью более крупных стратегических инициатив, таких как гиперавтоматизация, и расширяется за счёт искусственного интеллекта, который позволяет автоматизировать более сложные когнитивные функции[51]. Растёт роль Low-code/No-code платформ, позволяющих сотрудникам без навыков программирования самостоятельно настраивать автоматизацию рутинных операций.

Отличие от автоматизации бизнес-процессов

Хотя в некоторых источниках термин «автоматизация задач» использовался для описания облачной автоматизации бизнес-процессов в целом, в современной практике его принято отличать от более широкого понятия автоматизации бизнес-процессов (BPA) по масштабу и целям.

В 2026 году автономность ИИ-агентов расширяет понятие «задачи» до уровня сквозного процесса, поскольку они способны самостоятельно планировать многошаговые действия и принимать решения. Однако разграничение по масштабу сохраняется: узкоспециализированные агенты применяются для выполнения отдельных задач, интегрируясь в более крупные сквозные процессы и системы глобальной оркестровки[52].

Сравнение автоматизации задач и автоматизации бизнес-процессов
Критерий Автоматизация задач (Task Automation) Автоматизация бизнес-процессов (BPA)
Масштаб Фокусируется на отдельных, повторяющихся задачах внутри одного процесса[46]. Охватывает сложные, сквозные бизнес-процессы, которые могут включать несколько отделов и систем[46].
Цель Повышение индивидуальной эффективности, экономия времени на рутинных операциях[48]. Стратегическое улучшение операционной эффективности всей организации, сокращение издержек и оптимизация сложных рабочих потоков[48].
Пример Автоматическое создание тикета в системе поддержки из электронного письма[47]. Полная автоматизация процесса обработки клиентской заявки: от получения запроса и его регистрации до отправки финального ответа клиенту и закрытия заявки[51].

Примеры программного обеспечения

Роботизированная автоматизация процессов

Роботизированная автоматизация процессов (англ. Robotic Process Automation, RPA) — технология, использующая программных роботов («ботов») для имитации действий человека при взаимодействии с цифровыми системами, например, для выполнения рутинных операций в пользовательском интерфейсе. RPA является одним из ключевых инструментов в рамках гиперавтоматизации.

Технология RPA продолжает активно развиваться, и основной современной тенденцией является её интеграция с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением, что приводит к появлению «интеллектуальной автоматизации». Это превращает традиционных ботов в «интеллектуальных», способных работать с неструктурированными данными (например, документами или электронными письмами), использовать машинное зрение и участвовать в более сложных сквозных бизнес-процессах, а не только выполнять строго регламентированные задачи.

В современных гибридных архитектурах RPA остаётся важным исполнительным слоем. В таких интегрированных системах ИИ-агенты выступают интеллектуальным связующим звеном между программными роботами и системами управления бизнес-процессами (BPM): ИИ берёт на себя когнитивные задачи, BPM выполняет роль маршрутизатора, а RPA осуществляет детерминированные механические действия[57]..

К примерам программных решений в области RPA относятся как глобальные платформы (UiPath[58][59], Automation Anywhere[59], Blue Prism, Microsoft Power Automate[60]), так и российские (ROBIN, Sherpa RPA, PIX RPA[61]), рост популярности которых на российском рынке связан с политикой импортозамещения.

Платформы гиперавтоматизации и интеллектуальной автоматизации

В 2024—2025 годах рынок программного обеспечения для автоматизации бизнес-процессов сместился в сторону комплексных платформ, реализующих подходы гиперавтоматизации и интеллектуальной автоматизации. Такие решения объединяют несколько технологий, включая искусственный интеллект (ИИ), RPA, low-code/no-code и другие, для автоматизации сквозных и сложных бизнес-процессов. Искусственный интеллект позволяет системам анализировать неструктурированные данные (текст, речь, изображения), обучаться и принимать решения, выходя за рамки простых регламентных задач. На российском рынке также наблюдается рост популярности отечественных разработок в связи с политикой импортозамещения. Происходит переход от традиционных монолитных систем управления бизнес-процессами (BPM) к модульным AI-native платформам, построенным на базе облачных микросервисов[62][63]. На российском рынке доля отечественных BPM-решений в новых внедрениях достигла 85—90 %; среди лидирующих систем выделяются ELMA365, BPMSoft, Directum и другие[64].[65]

Платформы гиперавтоматизации и RPA с ИИ

Это комплексные решения, которые служат основой для построения систем автоматизации в компаниях. К ним относятся:

  • ROBIN — российская платформа для интеллектуальной автоматизации. На её базе создаются цифровые ассистенты, способные выполнять сложные задачи. Например, для топливной компании ТВЭЛ был разработан ассистент, который самостоятельно проводит первый этап закупок, совмещая технологии ИИ и RPA.
  • Ainergy — платформа класса AI Business Process Automation (AI BPA), позволяющая выстраивать процессы, в которых сотрудники работают совместно с ИИ-агентами. Поддерживает интеграцию с генеративными моделями и корпоративными системами (ERP, CRM)[66]. В 2025 году платформа была интегрирована с платформой Entaxy и корпоративным порталом «Инкоманд», а также вышла на рынок стран Ближнего Востока и Северной Африки (MENA)[67][68].
  • Sherpa RPA — российская цифровая платформа для гиперавтоматизации бизнес-процессов.
  • PIX RPA — российская RPA-платформа, которая, как и ROBIN, используется для создания диалоговых чат-ботов с применением ИИ.
  • UiPath и Automation Anywhere — глобальные лидеры рынка RPA, активно внедряющие в свои платформы возможности ИИ и машинного обучения для анализа документов, данных и принятия решений, а также функции автономной оркестровки процессов (Agentic Process Automation)[69].
  • AutomationEdge — платформа, предлагающая решения в области RPA и гиперавтоматизации, которые включают машинное обучение, ИИ и интеллектуальную обработку документов[70].
  • Albato AI — платформа для создания интеграций и внедрения ИИ-агентов с поддержкой LLM[71].
  • Salesforce Agentforce — встроенный слой ИИ-агентов для экосистемы Salesforce, работающий напрямую с записями CRM[72].
  • OpenAI Operator — агент общего назначения, способный самостоятельно управлять веб-браузером и выполнять задачи через пользовательский интерфейс[72].

Специализированные ИИ-инструменты

Эти инструменты решают конкретные задачи и могут интегрироваться в более крупные автоматизированные процессы.

  • Анализ данных и принятие решений:
    • IBS Smart Analytics — решения на базе ИИ для анализа больших объёмов данных и выявления закономерностей.
    • BI-системы на платформе 1С — интегрируют данные из разных источников и отображают их на интерактивных дашбордах для анализа[73].
  • Работа с клиентами и маркетинг:
    • TargetAI — платформа для создания «виртуальных сотрудников» (голосовых и чат-помощников) для автоматизации общения с клиентами[74].
    • Jasper AI — сервис для генерации текстового и графического контента с учётом стиля бренда компании[75].
  • Финансовые операции:
    • Planior — интеллектуальный ассистент, который автоматически распределяет операции по статьям бюджета[76].
    • Emagia Gia — инструмент для финансовых команд, автоматизирующий управление дебиторской задолженностью и оценку рисков[76].
  • Работа с документами, текстом и контентом:
    • Otter.ai — сервис, преобразующий речь с онлайн-встреч в текст[75].
    • DeepL — алгоритм машинного перевода для автоматизации работы с документами на иностранных языках[76].
    • Synthesia AI — платформа для создания видео с виртуальными аватарами на основе текста[75].

Примечания

  1. ↑ Stephan Roser. Modellgetriebene Geschäftsprozessautomatisierung (нем.). Universität Augsburg (2005). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 24 мая 2023 года.
  2. ↑ Arthur H. M. ter Hofstede, Wil M. P. van der Aalst, Michael Adams, Nick Russell. Modern Business Process Automation: YAWL and its Support Environment : [англ.]. — Springer, 2010. — P. 3. — ISBN 978-3-642-03121-2.
  3. ↑ 1 2 3 Тренды автоматизации бизнес-процессов в 2023 году. Infull. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 10 сентября 2024 года.
  4. ↑ 1 2 A. R. Thesen, T. G. Thesen. Business Process Automation (2006). Дата обращения: 27 августа 2026.
  5. ↑ 1 2 Этапы и цели внедрения автоматизации бизнес-процессов. TWIN. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 12 августа 2025 года.
  6. ↑ Цели и задачи автоматизации бизнес-процессов предприятия: от экономии до масштабирования. DM Marketing. Дата обращения: 27 августа 2026.
  7. ↑ 1 2 История ERP: как ERP-системы завоевали мир. Алекс Рович. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 17 июля 2025 года.
  8. ↑ BPMN: как моделировать бизнес-процессы и почему это важно для разработки. Хабр (3 июня 2024). Дата обращения: 27 августа 2026.
  9. ↑ История BPM. Корпоративные системы. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 8 сентября 2025 года.
  10. ↑ Автоматизация бизнеса: что это, цели и задачи. Zvonobot. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 21 июня 2025 года.
  11. ↑ 1 2 RPA и AI: автоматизация и роботизация бизнеса с помощью ИИ. PRO Город Киров. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  12. ↑ 1 2 Эволюция роботизации: от RPA до искусственного интеллекта. VC.ru (18 апреля 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  13. ↑ Генеративный ИИ и RPA: в чем секрет синергии. VC.ru (27 августа 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025.
  14. ↑ AI + RPA: как искусственный интеллект меняет роботизацию бизнес-процессов. NFP (24 апреля 2025). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 13 июня 2025 года.
  15. ↑ 1 2 Что такое гиперавтоматизация. SAP. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 11 августа 2025 года.
  16. ↑ Что такое автоматизация процессов. SAP. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 12 июня 2024 года.
  17. ↑ Тренды BPM: что ждет рынок BPMS в 2024 году. Comindware. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 13 августа 2025 года.
  18. ↑ Гиперавтоматизация выходит на новый уровень. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  19. ↑ Agentic Process Automation. Salesforce. Дата обращения: 27 августа 2026.
  20. ↑ Agentic AI Overview for Enterprise Automation. Redwood. Дата обращения: 27 августа 2026.
  21. ↑ Внедрение BPM: цели, задачи, этапы и ошибки. ELMA365. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 12 сентября 2025 года.
  22. ↑ Главные тренды 2025: что ждет бизнес в ближайшем будущем. Brizo. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 16 июля 2025 года.
  23. ↑ Автоматизация бизнес-процессов: эффективное решение проблемы дефицита кадров. Connect-Wit. Дата обращения: 27 августа 2026.
  24. ↑ ИИ-агенты позволяют бизнесу снизить зависимость от дефицита кадров. Новости ИТ-канала. Дата обращения: 27 августа 2026.
  25. ↑ ИИ для оптимизации бизнес-процессов в 2026: практическое руководство. Wadline. Дата обращения: 27 августа 2026.
  26. ↑ Ошибки внедрения BPM. A2B. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 23 июня 2025 года.
  27. ↑ Regulatory framework for Artificial Intelligence. European Commission. European Commission. Дата обращения: 27 августа 2026.
  28. ↑ EU AI Act: регулирование ИИ. UsabilityLab. Дата обращения: 27 августа 2026.
  29. ↑ Тренды автоматизации бизнеса в 2024-2025 годах. Korfix. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  30. ↑ Hyperautomation Strategy Beyond RPA in 2026. Smartbridge. Дата обращения: 27 августа 2026.
  31. ↑ Future Business Automation Trends 2026. Turbotic. Дата обращения: 27 августа 2026.
  32. ↑ 1 2 Искусственный интеллект и автоматизация бизнес-процессов. IBS. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 11 августа 2025 года.
  33. ↑ Low-Code AI Platforms: The Future of Application Development. Kissflow. Дата обращения: 27 августа 2026.
  34. ↑ ИИ-агенты без кода: как создать своего бота для бизнеса. Нетология. Дата обращения: 27 августа 2026.
  35. ↑ Роботизация в мире: тренды и прогнозы. ROBIN. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 12 мая 2025 года.
  36. ↑ Российский рынок RPA-систем 2024. TAdviser. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 25 декабря 2024 года.
  37. ↑ Understanding Continuous Automation. Chef. Дата обращения: 27 августа 2026.
  38. ↑ Best AI BPMN Generators 2026. BPMN Studio. Дата обращения: 27 августа 2026.
  39. ↑ Как ИИ помогает автоматизировать работу с документами. CNews. Дата обращения: 3 ноября 2025.
  40. ↑ Как автоматизация и ИИ меняют HR-процессы. It-world. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 14 февраля 2025 года.
  41. ↑ Тренды цифровизации корпоративных бизнес-процессов 2025. AGORA. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 22 января 2025 года.
  42. ↑ 1 2 3 Business Process Automation vs. Robotic Process Automation Tools. Nected.ai. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 22 июня 2025 года.
  43. ↑ 1 2 What is task automation? (and how to get started). Teamwork.com. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 8 августа 2025 года.
  44. ↑ 1 2 3 Complete Guide to Business Process Automation in 2024. MiDigitalAutopilot. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 8 июля 2025 года.
  45. ↑ Цифровая трансформация: с чего начать? ITWeek (12 февраля 2024). Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 18 июня 2024 года.
  46. ↑ 7 Trends That Explain Why iPaaS Is the Present and Future of Business. Integromat Blog. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 26 ноября 2020 года.
  47. ↑ 1 2 Future of Business Process Automation (BPA) Trends & Predictions. Moon Technolabs. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 10 сентября 2025 года.
  48. ↑ AI Agents for Business: Redefining Task Automation. Fantech Labs (1 августа 2026). Дата обращения: 27 августа 2026.
  49. ↑ Ali Ronni Igret. Einführung in Make.com: Low-Code Automatisierungstool (нем.). KMUAutomation (29 августа 2024). Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 17 декабря 2024 года.
  50. ↑ 1 2 Best Enterprise iPaaS Platforms. eZintegrations. Дата обращения: 27 августа 2026.
  51. ↑ 1 2 Best Integration Platforms for Enterprise AI Agents. Paragon. Дата обращения: 27 августа 2026.
  52. ↑ 1 2 Top 10 AI Agent Platforms for Enterprise Automation. OneReach.ai. Дата обращения: 27 августа 2026.
  53. ↑ Как BPM создает интегрированную компанию. КТ-КОМАНДА. Дата обращения: 27 августа 2026.
  54. ↑ AI-powered UiPath Business Automation Platform™ – Leader in RPA & automation (англ.). UiPath. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 24 мая 2023 года.
  55. ↑ 1 2 Искусственный интеллект в автоматизации бизнес-процессов: прогнозы и тренды до 2034 года. NeuroUnit. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 14 июля 2025 года.
  56. ↑ Power Automate | Microsoft Power Platform. Microsoft Power Automate. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 24 мая 2023 года.
  57. ↑ Автоматизация среднего бизнеса в 2024: 5 главных трендов. КОРУС Консалтинг. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 8 июля 2025 года.
  58. ↑ Best BPM Companies for Enterprise Digital Transformation 2026. Kognitos Blog. Дата обращения: 27 августа 2026.
  59. ↑ Рынок облачных микросервисов: анализ отрасли, прогноз (2024–2032). GM Insights. Дата обращения: 27 августа 2026.
  60. ↑ Доля российских BPM-решений составляет 85-90%. CNews. Дата обращения: 27 августа 2026.
  61. ↑ Сравнение BPM-систем 2026. CIO-Navigator. Дата обращения: 27 августа 2026.
  62. ↑ Как автоматизировать бизнес-проц... CNews. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 21 января 2025 года.
  63. ↑ Что, если ИИ будет управлять данными, а не наоборот? ЕМДЕВ (2025). Дата обращения: 27 августа 2026.
  64. ↑ Компания:Ainergy (Аинерджи). TAdviser (2025). Дата обращения: 27 августа 2026.
  65. ↑ UiPath Automation Suite Delivers Agentic AI for Public Sector. UiPath. Дата обращения: 27 августа 2026.
  66. ↑ 10 лучших платформ интеллектуальной автоматизации, которые можно использовать. Allsee. Дата обращения: 27 августа 2026.
  67. ↑ Albato AI. Aitoolly. Дата обращения: 27 августа 2026.
  68. ↑ 1 2 Best AI Automation Platforms 2026. Alice Labs (2026). Дата обращения: 27 августа 2026.
  69. ↑ Нейросети для бизнеса: топ-8 ИИ-инструментов. Финтабло. Дата обращения: 3 ноября 2025. Архивировано 16 сентября 2024 года.
  70. ↑ 1 2 3 Топ популярных сервисов искусственного интеллекта. KitApp.pro. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 8 июля 2025 года.
  71. ↑ 1 2 3 7 нейросетей для автоматизации бизнес-процессов. The Tech. Дата обращения: 27 августа 2026. Архивировано 19 июля 2025 года.

Литература

  • Remzi Kültür, Helmut Beckmann: Обзор подходов к автоматизации бизнес-процессов. // D. Demmler, D. Krupka, H. Federrath (ред.): INFORMATIK 2022. Gesellschaft für Informatik, Бонн, 2022, стр. 1641–1651. (PDF) doi:10.18420/inf2022_141
  • Mathias Kirchmer, Daniel C. Pantaleo. Business process automation: a framework for combining best and next practices for the agile organization. // Nirmal Pal, Daniel C. Pantaleo (ред.): The agile enterprise: reinventing your organization for success in an on-demand world. Springer, Нью-Йорк, 2005. ISBN 0-387-24373-9, стр. 33–48.
  • Edward A. Stohr, J. Leon Zhao. A technology adaptation model for business process automation. // 1997 30th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Мауи, Гавайи, 1997. Т. 4, стр. 405 и след. doi:10.1109/HICSS.1997.663413
  • Sudipta Malakar. SAP workflow business process automation. BPB Publications, Дели, 2019. ISBN 978-93-88176-53-8.
  • Burkhardt Funk, Jorge Marx Gómez, Peter Niemeyer, Frank Teuteberg. Geschäftsprozessintegration mit SAP: Fallstudien zur Steuerung von Wertschöpfungsprozessen entlang der Supply Chain. Springer, Берлин, 2010. ISBN 978-3-642-12720-5, ISBN 978-3-642-33770-3, глава 7: «Кейс по автоматизации бизнес-процессов», стр. 145–193.
  • Stephan Roser. Моделируемая автоматизация бизнес-процессов. (= Отчеты / Технические доклады факультета прикладной информатики Университета Аугсбурга; 2005-09) Университет Аугсбурга, 2006. (PDF)
  • Marvin Zimmermann. Geschäftsprozessautomatisierung durch Einsatz von Softwarerobotern und Softwareschnittstellen. Выпускная работа. Hochschule für Telekommunikation, Лейпциг, 2020, OCLC 1346347890.
  • Marco Felten, Йоханн-Маттиас граф фон дер Шуленбург. Chancen und Risiken der Industrialisierung in der Versicherungswirtschaft. Verlag Versicherungswirtschaft, Карлсруэ, 2012. ISBN 3-89952-672-4.

Ссылки

Категории