В эпоху цифровой трансформации компании все чаще обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) для оптимизации операций. Одним из ключевых инструментов становится AI BPA (Artificial Intelligence Business Process Automation) — системы, объединяющие ИИ и автоматизацию процессов для повышения эффективности, снижения издержек и ускорения принятия решений.
В статье рассмотрим ключевых игроков российского рынка AI BPA платформ и проведем анализ их функциональности, технологий, кейсов применения и рыночных позиций.
AI BPA (Artificial Intelligence Business Process Automation) — это класс систем, предназначенных для автоматизации бизнес-процессов с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ).
Эти платформы позволяют компаниям интегрировать различные модели ИИ, включая коммерческие, open-source и собственные разработки, в свои бизнес-процессы с помощью визуальных редакторов и low-code инструментов.
Основная цель AI BPA — упростить внедрение ИИ, снизить затраты и повысить гибкость в управлении процессами.
Рынок AI BPA систем
Объем мирового рынка искусственного интеллекта в 2023 году оценивался в 92,33 млрд долларов США, а к 2031 году, по прогнозам, достигнет 590,29 млрд долларов США, при среднегодовом темпе роста 26,1% в прогнозируемый период с 2024 по 2031 год. В России, несмотря на санкционные ограничения, спрос растет за счет импортозамещения и фокуса на data-driven управление.
Мировые тенденции
Генеративный ИИ, такие как ChatGPT, активно интегрируется в BPA для автоматизации создания контента, анализа документов и внедрения диалоговых систем. По данным Gartner, к 2025 году 30% корпораций будут использовать генеративный ИИ для оптимизации workflows, что сократит операционные затраты на 20%. Немалую роль играют low-code платформы, позволяющие создавать автоматизированные процессы без глубоких знаний программирования.
Растущие требования к безопасности данных (GDPR, CCPA) стимулируют переход на локальные решения (on-premise) и усиление шифрования. Согласно отчету IBM, 60% компаний в 2023 году увеличили инвестиции в on-premise-инфраструктуру для минимизации рисков утечек. Еще один тренд — конвергенция бизнес-аналитики (BI) и ИИ.
Российский рынок
Эксперты прогнозируют кратный рост рынка ИИ в 2025 году — по разным оценкам, он может достичь объема до 800 млрд рублей. В 2024-м этот показатель составлял от 130 до 305 млрд рублей в зависимости от методов и инструментов оценки.
В России импортозамещение стимулирует переход на open-source модели (Llama, Falcon) и локальные разработки, такие как Sberbank AI и Yandex. Требования ФЗ-152 «О персональных данных» делают on-premise стандартом: по данным газета.ru, в 2024 году основная часть российского рынка продуктов на базе LLM — 33 млрд руб. — приходилась на решения on-premise, где данные хранятся и обрабатываются на внутренней инфраструктуре заказчика, оставшиеся 2 млрд руб. — на облачные решения.
Использование искусственного интеллекта, в частности генеративного ИИ, становится важным показателем того, как компания способна адаптироваться к новым решениям и практикам. Те компании, которые по каким-либо причинам все еще отказываются от внедрения платформы с генеративным ИИ в свои процессы, через несколько лет рискуют оказаться в группе отстающих.
Однако выбирать такое решение нужно на основе глубокого анализа и понимания собственных проблем и задач. Для этого рассмотрим ключевые AI BPA платформы на российском рынке.
Ключевые игроки российского рынка AI BPA
В российской ИТ-индустрии наблюдается активное развитие решений на основе искусственного интеллекта, причем каждая компания занимает свою уникальную нишу.
Ainergy
Ainergy — российская AI BPA (Business Process Automation) платформа для автоматизации бизнес-процессов с использованием генеративных нейронных сетей.
Система интегрирована с платформой SimpleOne и предоставляет инструменты для создания рабочих процессов с участием ИИ-агентов, обработки данных (текст, аудио, изображения) и внедрения интеллектуальных виджетов в корпоративные приложения.
Целевая аудитория Ainergy представлена крупными компаниями и корпорациями:
- центрами обслуживания (ITSM, поддержка клиентов);
- маркетинговыми отделами (генерация контента, корректура текстов);
- разработчиками ПО (автоматизация SDLC, генерация кода);
- службами продаж (автозаполнение CRM, анализ звонков).
Axenix
Axenix — это российская консалтинговая компания, специализирующаяся на цифровой трансформации бизнеса. Она образована в 2022 году в результате ребрендинга российского подразделения Accenture после его выхода из глобальной сети.
Целевая аудитория AI BPA системы — крупные и средние предприятия, государственные организации, компании из различных отраслей экономики, стремящиеся к цифровой трансформации.
Rubbles
Rubbles Gen AI — это система генеративного искусственного интеллекта, разработанная компанией Rubbles AI. Платформа представляет собой набор моделей и инструментов для создания on-premise сервисов на базе генеративных моделей ИИ.
Среди целевой аудитории Rubbles Gen AI:
- предприятия и организации, нуждающиеся в автоматизации процессов и анализе данных;
- разработчики, желающие интегрировать возможности ИИ в свои продукты;
- исследователи в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Ключевые игроки российского рынка AI BPA, такие как Ainergy, Axenix и Rubbles, демонстрируют разнообразие подходов — от специализированных платформ с генеративным ИИ до консалтинга и on-premise решений для работы с Big Data.
Функциональность российских AI BPA систем
Ainergy специализируется на оркестрации генеративного ИИ для автоматизации бизнес-процессов. Платформа предлагает визуальный low-code конструктор, позволяющий проектировать и внедрять рабочие процессы без глубоких технических знаний.
Решения поддерживают гибридное развертывание моделей — как on-premise, так и в облаке, а также интеграцию с популярными корпоративными системами (ITSM, ERP, CRM).
Уникальность компании заключается в гибкости использования различных языковых моделей: клиенты могут комбинировать публичные, open-source и собственные LLM, адаптируя решения под специфические задачи бизнеса.
Axenix фокусируется на стратегическом консалтинге и цифровой трансформации, помогая компаниям переходить на data-driven управление.
Ключевые направления включают разработку ИТ-стратегий, внедрение BI-платформ для аналитики и оптимизацию процессов через интеграцию современных технологий.
Особое внимание уделяется импортозамещению — Axenix предлагает замену зарубежных решений open-source аналогами, что актуально в условиях санкционных ограничений. Это делает компанию партнером для организаций, стремящихся к технологической независимости.
Rubbles разрабатывает генеративный ИИ для анализа данных и персонализации. Его решения ориентированы на прогнозирование спроса, оптимизацию маркетинговых кампаний и создание индивидуальных предложений для клиентов.
Модели развертываются on-premise, что обеспечивает безопасность данных, а их работа сопровождается юридической экспертизой для соответствия регуляторным требованиям.
Уникальность Rubbles — в сочетании обработки больших массивов информации с фокусом на практическое применение в маркетинге и управлении цепочками поставок, что делает его инструментом для компаний с высокими требованиями к точности.
Ainergy, Axenix и Rubbles предлагают уникальные решения в сфере ИИ и цифровизации. Ainergy фокусируется на автоматизации процессов через гибридные ИИ-модели, Axenix — на стратегической трансформации и импортозамещении, а Rubbles — на аналитике данных и персонализации с акцентом на безопасность.
Каждая компания занимает свою нишу, демонстрируя, как технологии адаптируются под разные бизнес-задачи: от операционной эффективности до стратегического развития и регуляторных требований.
Технологии и безопасность платформ
Важную роль в выборе решения представляют технологии и меры безопасности которые поддерживает система. Инновационный функционал обеспечивает конкурентоспособность и эффективность компании, в то время как высокий уровень защиты данных критически важен для крупных организаций.
- Ainergy поддерживает гибридные модели (публичные + open-source), что снижает зависимость от зарубежных решений. Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет подключать корпоративные базы знаний без риска утечек — это ключевое преимущество для госструктур. Облака платформы защищены в соответствии с ФЗ-152
- Axenix делает ставку на интеграцию BI с ETL-процессами (Extract, Transform, Load), что ускоряет подготовку данных для анализа. Однако отсутствие собственных LLM ограничивает возможности в генеративном ИИ.
- Rubbles обеспечивает регулярный апдейт моделей (раз в 2 недели) и проверку на соответствие ФЗ-152, что критично для банков. Его инструменты для прогнозирования спроса на 23% точнее аналогов за счет адаптации под локальные рынки.
Каждая платформа предлагает уникальные преимущества, ориентированные на разные потребности.
Интеграция и экосистема AI BPA
Основная особенность AI BPA платформ это их гибкость интеграции в уже существующие системы. Благодаря этому автоматизация и оптимизация дает больший эффект, так как она ускоряет и упрощает уже имеющиеся бизнес-процессы. Рассмотрим варианты интеграции представленных решений.
Ainergy интегрируется с ServiceNow, Bitrix24, 1С, ITSM-системами.
Axenix работает с ERP (SAP, 1С), MES-системами и облачными платформами.
Rubbles поддерживает интеграцию с банковскими системами (ВТБ, Альфа-Банк), ритейл-платформами (X5 Group, Hoff).
На основе вышеописанных данных можно сделать вывод, что выбор платформы также зависит и от того, какие системы лежат в основе бизнес-процессов компании.
Кейсы внедрения и ROI
Ainergy
Serverspace, международный облачный провайдер, столкнулся с проблемами в службе поддержки из‑за языкового барьера, перегрузки сотрудников и медленной обработки сложных обращений.
В результате внедрения AI BPA Ainergy Serverspace автоматизировала обработку типовых запросов, внедрила многоязычную поддержку с машинным переводом и предоставила инженерам второй линии доступ к ИИ‑ассистентам для быстрого решения сложных технических вопросов.
Результаты:
- снижение текучести кадров в 2.7 раза;
- ускорение обработки запросов в 3 раза.
Axenix
Axenix совместно с металлургической компанией провели пилотный проект по применению генеративного ИИ для создания программного кода.
Проект длился два месяца и включал тестирование различных инструментов, включая собственное решение Axenix — CodAx. Команда разработчиков использовала технологии на базе Java, JavaScript и TypeScript.
Результаты:
- прирост производительности по новому функционалу достиг 53%;
- скорость выполнения запросов на изменение выросла на 34%.
Rubbles
X5 Group успешно внедрила Rubbles Replenishment от Rubbles для оптимизации запасов, заменив устаревшую систему. Продукт легко интегрировался с существующей архитектурой X5.
После приобретения исходного кода, X5 доработала решение, добавив многокомпонентный прогноз спроса и оптимизацию для динамической цепочки поставок.
Результаты:
- покрытие 60% первоначальных требований;
- повышение точности прогнозирования спроса на 23%.
Поддержка и сообщество
Один из важнейших аспектов внедрения и использования AI BPA-решений — качественная поддержка клиентов. Поскольку этот класс технологий сравнительно новый, компании, только начинающие процесс автоматизации или уже работающие с такими системами, неизбежно сталкиваются с большим количеством вопросов.
От оперативности и качества поддержки зависит, насколько быстро и эффективно бизнес сможет адаптировать AI BPA в свою инфраструктуру:
- Ainergy делает акцент на доступности и обучении пользователей, предоставляя круглосуточную техническую поддержку, обширные обучающие материалы и активное сообщество разработчиков. Регулярные обновления платформы обеспечивают стабильную работу и расширение функционала.
- Axenix ориентируется на корпоративный сектор, опираясь на 30-летний опыт трансформаций и экспертизу 2800 сотрудников Accenture. Поддержка клиентов строится на индивидуальном подходе, однако открытое сообщество ограничено из-за специфики работы с крупными компаниями.
- Rubbles фокусируется на кастомизации решений и миграции данных, сотрудничая с GlowByte для адаптации платформы под потребности клиентов. Поддержка осуществляется напрямую, без открытого сообщества, что делает платформу удобной для бизнеса, требующего индивидуального подхода.
Каждая из представленных платформ предлагает свой подход к клиентской поддержке, учитывая специфику аудитории и характер решений.
Как выбрать AI BPA систему
Чтобы качественно выбрать подходящую систему из представленных (Ainergy, Axenix, Rubbles), важно начать с анализа ключевых потребностей бизнеса.
Если цель компании — автоматизация бизнес-процессов с минимальными затратами на разработку, то Ainergy станет оптимальным выбором. Эта платформа предлагает low-code решения с интеграцией генеративного ИИ, что позволяет быстро внедрять инструменты для обработки текстов, аудио или изображений. Она идеально подходит для компаний, которые уже используют ITSM или CRM-системы и хотят улучшить их функциональность с помощью ИИ.
Если же фокус смещен в сторону стратегического консалтинга и цифровой трансформации без глубокого погружения в ИИ, то более подходящим вариантом будет Axenix.
Компания предлагает гибкие open-source решения и сильную экспертизу в области стратегического планирования. Однако стоит учитывать, что Axenix отстает в развитии ИИ-функционала, поэтому ее выбор оправдан, если вам нужна поддержка в трансформации бизнеса, а не в автоматизации на основе ИИ.
Для компаний, которые работают с большими объемами данных и ищут передовые решения в области генеративного ИИ, Rubbles станет идеальным партнером.
Разработчик специализируется на обработке данных и предлагает решения, которые особенно востребованы в условиях импортозамещения. Если бизнес связан с Big Data или в планах внедрение генеративного ИИ для анализа и обработки информации, Rubbles предоставит необходимые инструменты и технологии.
При выборе системы также важно учитывать интеграционные возможности. Ainergy интегрируется с платформой SimpleOne, что делает ее удобной для компаний, уже использующих ITSM или CRM.
Axenix, с ее open-source решениями, предлагает гибкость, но требует больше усилий для настройки и интеграции. Rubbles, в свою очередь, фокусируется на Big Data-экосистемах, что делает ее идеальной для проектов, связанных с обработкой больших объемов информации.
Бюджет и сроки внедрения — еще один важный фактор. Ainergy, благодаря low-code подходу, позволяет снизить затраты на разработку и ускорить внедрение. Axenix, с ее консалтинговыми услугами, может потребовать больше времени и ресурсов, но предлагает глубокую стратегическую поддержку. Решения Rubbles, хотя и могут быть дороже, окупаются в долгосрочной перспективе для компаний, работающих с Big Data.
Наконец, перед принятием решения стоит запросить у каждой компании референсы и отзывы клиентов. Это поможет убедиться, что выбранная система действительно соответствует требованиям.
Также рекомендуется провести пилотное тестирование, чтобы оценить, насколько легко система интегрируется в инфраструктуру и решает конкретные задачи.
Таким образом, выбор между Ainergy, Axenix и Rubbles зависит от приоритетов бизнеса: автоматизация процессов с ИИ, стратегический консалтинг или работа с Big Data. Каждая из этих компаний предлагает уникальные решения, которые могут помочь компании достичь новых высот в цифровой трансформации.
О минимальном пакете цифровой трансформации читайте в статье «Цифровая трансформация без хаоса: минимальный пакет для бизнеса».