Программные роботы немного разочаровали, но у них есть второй шанс


Оригинал: CNews, GlobalCIO
Автор: Станислав Макаров

Ажиотаж, возникший вокруг автоматизации бизнес-процессов с помощью программных роботов (RPA, Robotic Process Automation) несколько лет назад, похоже, пошел на спад. Тем не менее, этому рынку все равно пророчат быстрый рост. Особенно, если RPA-системы смогут преодолеть трудности, возникающие при росте сложности возлагаемых на них задач.

Пик на кривой пройдя до половины

На технологии RPA возлагались большие надежды, не все из которых программные роботы смогли оправдать. Первый звонок о том, что технология RPA перевалила пик ожиданий на кривой Gartner Hype Cycle и начала движение вниз, прозвучал в прошлом году, когда один из лидеров рынка, компания UiPath, получив от инвесторов $568 млн, вдруг неожиданно уволила 11% своего персонала.

Причин этому можно назвать две. Во-первых, на этом относительно небольшом рынке объемом в 2019 г. всего $1,3 млрд (по оценке Gartner) или $1,6 млрд (данные MarketWatch) действуют более 70 поставщиков. Для сравнения: рынок ERP-систем составляет около $50 млрд и там гораздо меньше действующих лиц.

При этом технология RPA имеет довольно узкую область применения, а порог входа на рынок с собственными разработками довольно низок. Так что, неудивительно, что все продукты становятся похожими друг на друга и конкуренция возрастает.

Другая важная причина — пришло время масштабировать запущенные ранее пилотные проекты, и судя по тону публикаций, все идет не так гладко, как обещали маркетологи.

Кто есть кто

Из упоминавшихся 70 компаний где-то десяток попадает во все списки лидеров, составляемые аналитиками. Прошлогодние списки лидеров по версии Gartner и Forrester, с которыми можно ознакомиться тут, «в главном» отличались друг от друга незначительно. В этом году аналитики Gartner решили поднять планку требований по жизнеспособности продуктов, их актуальности, динамике роста, доходов и т. д. В результате многие компании поменяли свои позиции, появились три новых игрока из числа тяжеловесов мира ИТ — Microsoft, SAP и Samsung SDS. Первые две компании попали в квадрант благодаря удачным покупкам, а Samsung — с собственным продуктом Brity RPA.

Лидеры рынка RPA по версии Gartner (Источник: Gartner, 2020)

Для получения «второго мнения» о рынке можно посмотреть также «гартнероподобный» квадрант аналитической компании G2. Он основан на отзывах полученных от сообщества пользователей, данных, собранных из онлайн-источников и социальных сетей.

Лидеры рынка RPA по версии G2 (Источник: G2, 2020)

Лидеры, как обычно — Automation Anywhere, Blue Prism и UiPath. Главными конкурентами названы Automate, ElectroNeek (компания с российскими корнями), Intellibot, Laserfiche, Nintex и Softomotive. Datamatics и Pega Platform попали в разряд претендентов, а IBM и WorkFusion — в нишевые игроки.

Размер имеет значение

Изначально RPA задумывались как средства «малой механизации» для облегчения рутинного труда белых воротничков — подобно тому, как у рабочих есть перфораторы и шуруповерты. С их помощью можно сделать ремонт в квартире, однако высотный дом одним этим инструментом не построишь, тут нужна более серьезная техника.

Аналогичная ситуация и с применением RPA — с помощью программных роботов можно решить задачи по передаче данных между приложениями, но взгляд на эту технологию как на исчерпывающее решение был бы ошибочным. Тем не менее, благодаря хайпу, многие клиенты все еще возлагают на роботов несбыточные надежды.

Что приводит к соответствующим последствиям. Опрос Deloitte среди 400 крупнейших компаний, показал, что 63% организаций не выполнили в срок проекты RPA. Для тех, кому это удалось, срок возврата инвестиций оказался более длительным, чем ожидалось. В исследовании EY также говорится, что 30–50% проектов по внедрению программных роботов терпят неудачу.

Чаще всего это связано с тем, что заказчики применяют RPA-системы не по назначению, пытаясь с ее помощью решить все задачи интеграции.

Дает себя знать и эффект масштаба — «массовые внедрения» RPA буксуют, по данным Forrester более половины заказчиков используют меньше 10 роботов; а у 70% — менее чем 50 роботов.

Но самая большая проблема сегодня заключается в том, что у многих компаний некоторые процессы функционируют точно так же, как 20-30-40 лет назад.

В такой ситуации ставка на RPA может оказать медвежью услугу — вместо того, чтобы трансформировать бизнес-процессы, предприятия подпирают программными «костылями» неправильно выстроенные, что в конечном счете приводит к проблемам на новом уровне, когда выясняется, что быстрая работа «плохого» процесса состояние дел не улучшает.

Означает ли это, что рынок RPA — это очередной пузырь, готовый вот-вот лопнуть? Отнюдь. Просто пора посмотреть на эту технологию без розовых очков.

То, что отношение заказчиков к средствам роботизации процессов становится более прагматичным, не обязательно должно отразиться негативно на финансовых показателях — рынок RPA остается одним из самых быстрорастущих, по оценке MarketWatch к 2026 году он достигнет $11,59 млрд с показателем среднегодового роста в прогнозируемый период — 32,58%.

Как вы лодку назовете…

Появление RPA-продуктов в начале нулевых годов прошло практически незамеченным, интерес к ним пробудился лишь недавно в связи с ростом спроса на быструю интеграцию приложений, хотя бы на уровне передачи данных между ними. И надо сказать, RPA очень повезло с названием. Потому что, благодаря повальному увлечению робототехникой, слово «robotic» звучало очень интригующе и весьма способствовало хайпу.

На самом деле «настоящих» роботов в RPA-решениях и близко нет, «роботами» здесь метафорически называют программных агентов, которые имитируют действия пользователя, наподобие макросов в офисных пакетах. Однако, в отличие от макросов, роботы умеют работать не только в тех приложениях, где они были созданы. Например, они могут переносить данные из таблицы Excel в форму заказа ERP-системы.

В основе RPA лежит простая идея: робот следит за тем, что человек делает на компьютере, запоминает, а затем воспроизводит. Чтобы узнать, что в данный момент отображается у пользователя на экране, есть несколько способов. Проще всего с сайтами и веб-приложениями — тут достаточно разобрать HTML-код страницы. Для популярных программ, таких как Microsoft Office, есть специальные надстройки, а если встретится унаследованное приложение, не имеющее ни API, ни документации, то робот перехватывает изображение с экрана, распознает его и таким образом «поймет», какая форма сейчас открыта.

Именно это свойство RPA быстро решать задачи, которые раньше требовали ручного труда десятков сотрудников или занимали месяцы работы программистов, и привлекло бизнес — роботизация обеспечивает высокий показатель возврата инвестиций. Например, Automation Anywhere, один из лидеров рынка, заявил о достигнутом одним из ее заказчиков ROI в 262% за 12 месяцев. Экономический эффект от проекта был оценен в $13,2 млн, а затраты составили около $3,6 млн — $713 тыс. за лицензии и $2,9 млн на работы по интеграции RPA в корпоративные системы.

К заявлениям вендоров, конечно, надо относиться с некоторой долей скептицизма, однако возможность заменить человеческий труд на работу программных модулей, по-прежнему, крайне привлекательна во всех сферах деятельности.

Слияния и инвестиции

Лучшее подтверждение тому, что потенциал рынка RPA далеко не исчерпан — объем инвестиций в него и активность в сфере слияний и поглощений.

Ветераны рынка RPA, UiPath, Automation Anywhere и Blue Prism, лидирующие теперь во всех обзорах, довольно долго ждали своего звездного часа. Лишь недавно инвесторы поверили в их идею и деньги полились рекой: совокупный объем инвестиций в эти компании за два минувших года и половину нынешнего превысил $2,2 млрд.

Из последних траншей можно упомянуть, что Automation Anywhere привлекла в ноябре 2019 года $290 млн, Blue Prism в самый разгар пандемии коронавируса в апреле 2020 г. получила от инвесторов £100 млн ($124 млн), а в начале июля — UiPath ($225 млн). Эти три компании стали «единорогами» рынка RPA, их капитализация превысила $1млрд.

<tr»>Объем инвестиций (на июль 2020), $млрд1,20,840,18

UiPath Automation Anywhere Blue Prism
Год основания 2005 2003 2001
Количество сотрудников, тыс. 2,7 2,8 1
Рыночная стоимость ($млрд) 7 6,8 1,24
Выручка в 2019, ($млн) 300 н/д 125
Кол-во клиентов в 2019 г. (тыс.) 2,7 3,1 1,8

Лидеры рынка RPA
(CNews Analytics по материалам открытых источников, 2020)

ИТ-гиганты тоже почуяли запах денег и начали охоту на независимых разработчиков средств роботизации процессов. Сначала, в 2016 г., Pega купила Open Span, в 2018 г. SAP поглотила Contextor, годом позже Nintex — EnableSoft. В этом году сделки пошли кучно: в январе Appian сообщила о поглощении Jidoka, в мае Microsoft получила Softomotive, а в июле IBM сообщила, что приобретет бразильскую компанию WDG Automation. Если так пойдет и дальше, RPA как отдельный рыночный сегмент может исчезнуть, став всего лишь частью «больших» корпоративных решений.

Лидеры RPA-рынка тоже не теряют время и поглощают другие компании, наращивая свою технологическую мощь, чтобы поднять величину чека, когда они получат предложение о покупке. То, что это произойдет, почти не вызывает сомнения, потому что RPA, все-таки, всего лишь один кирпичик в здании интеграции, а не самодостаточное решение. Так, Blue Prism приобрела Thoughtonomy, известную своим облачным механизмом искусственного интеллекта, который предоставляет решения на основе RPA на платформе SaaS, по оценкам, за $100 млн. Automation Anywhere купила Klevops, французскую компанию, специализирующуюся на автоматизированной эксплуатации RPA, а UiPath включила в свой портфель нидерландскую компанию ProcessGold и эстонскую StepShot, чтобы добавить возможности обнаружения и документирования процессов.

В совокупности эти сделки есть отражение тренда на повышение интеллектуальной составляющей в RPA, поскольку системы из простых роботов, механически выполняющих рутинные операции, не поддаются масштабированию, что сдерживает развитие рынка.

Василий Овчинников, РФРИТ (Российский фонд развития интернет-технологий):

«Гиперавтоматизация — безусловный тренд. Все компании ищут способы устранения рутинного труда, госсектор — не исключение. Сейчас уже более 1000 компаний среднего и крупного бизнеса внедряют RPA. Более 50% крупных банков и страховых компаний уже имеют внутреннюю RPA-практику. Не все бизнес-процессы пока можно автоматизировать, но на сегодня уже достаточно много решений, направленных на работу с неструктурированной информацией, а также решений, которые анализируют действия сотрудников и ищут повторения и закономерности. Очевидно, что в ближайшем будущем намечается тренд на сочетание инструментов искусственного интеллекта и RPA, что, на мой взгляд, позволит достигнуть максимального эффекта.

Сейчас основная проблема внедрения RPA-технологий в госсекторе заключается не в несовершенстве технологий, а в недостаточном понимании технологий топ-менеджментом, привычке работать с бумажными документами и некотором хаосе процессов госструктур».

Если разработчики решат проблему масштабирования, то вторая волна интереса к RPA неизбежна. Возможно, это будут уже немного другие «программные роботы», снабженные, в той или иной мере, искусственным интеллектом, позволяющим им самостоятельно перенастраиваться при изменении интерфейсов программ, с которыми они работают. «Сращивание» RPA с другими программными средствами в Gartner назвали термином «гиперавтоматизация», которую включили под первым номером в список 10 важнейших ИТ-тенденций 2020 г.

RPA не хватает антихрупкости

Роботизация процессов (Robotic Process Automation, RPA) в последние пару лет была на волне хайпа, который и не собирается угасать. Но при всей очевидности пользы для бизнеса массовые внедрения RPA забуксовали. Даже у RPA-единорогов – UiPath, Automation Anywhere и Blue Prism количество клиентов находится на отметке около трех тысяч на каждого, несмотря на многомиллионные вливания (по данным за 2019 год).

Более половины организаций, внедривших RPA, используют меньше 10 ботов; а у 70% – менее чем 50 ботов в эксплуатации (Forrester). Потому что далеко не всякий заказчик готов выращивать компетенцию по такой узкой теме ради автоматизации десятка рутинных операций, а с наскоку все настроить не получается. Кроме того, несмотря на уверения поставщиков, что можно обойтись вовсе без программирования, кодить все-таки приходится – и эти куски кода разбросаны по множеству мест, что затрудняет поддержку. В общем, все сложно. По крайней мере, гораздо сложнее, чем это рисуют маркетологи.

Всему виной хрупкость

Развертывание армии ботов – сложная задача, и слишком часто отрасль не признает серьезность этой проблемы. Столкновение с реальностью показало, что RPA-боты слишком хрупки и поэтому проекты испытывают трудности с масштабированием.

Хрупкость заложена в самой идее RPA – обеспечить интеграцию, имитируя действия пользователя. Боты полагаются на такие зыбкие методы, как перехват и распознавание изображения с экрана или парсинг HTML для веб сайтов и приложений. Естественно, что пользовательские интерфейсы часто меняются, а это значит, что ваш робот не узнает форму, с которой работал еще вчера и его придется перенастраивать.

Да чего далеко ходить – мне недавно понадобилось собрать данные о мобильных банках из Google Play. Чтобы не заниматься копипастом, беру RPA, настраиваю робота, запускаю – упс! – процентов 30 страниц не прочитались. Казалось бы, что может быть стандартнее, чем страница приложения в магазине Google! Ан нет. Видимо, есть особенности HTML-верстки, которые влияют на работу робота, и это потребовало бы более тонкой настройки. Я справился с проблемой, сделав второго робота для нераспознанных страниц, благо мне данные нужны были однократно. А в режиме постоянной интеграции пришлось бы повозиться.

Все это негативно сказывается на успехе проектов. Опрос Deloitte, проведенный в 2017 году среди 400 глобальных компаний, показал, что 63 процента организаций не выполнили в срок проекты RPA. Для тех, кому это удалось, возврат инвестиций (ROI) оказался более длительным, чем ожидалось. В исследовании EY говорится, что 30 – 50% проектов RPA терпят неудачу. Едва ли в 2020 ситуация кардинально улучшилась.

Нассим Талеб рекомендует

Для описания подобных проблем Нассим Талеб изобрел понятие «антихрупкость». Оно обозначает способность к извлечению выгоды из неудач, потерь, ошибок; умение закаляться, развиваться и становиться сильнее при столкновении с хаосом. Вот уж чего, а хаоса в корпоративной автоматизации хватает!

Чтобы выжить в динамичной бизнес-среде и оправдать доверие инвесторов, разработчикам RPA нужно снабдить свои продукты свойством антихрупкости – научить роботов по-умному реагировать на изменения и приспосабливаться к ним, как это делают люди. Возможно, это хороший стратегический совет, но как его реализовать?

Если вернуться к моему примеру со сбором данных про мобильные банки, то меня бы вполне устроил вариант меньшей автоматизации – пусть бы робот спрашивал, что делать, когда не обнаружил данные в ожидаемом месте страницы. Но программисты привыкли делать так, чтобы действие выполнялось по одной кнопке, и готовы до полного изнеможения совершенствовать свой продукт, чтобы он исправно отрабатывал все exception’ы (исключительные ситуации).

В мире настоящих железных роботов такой подход практикуется давно – есть так называемые «коботы» – collaborative robots, которые предназначены для работы в одном пространстве с человеком и не программируются жестко, а обучаются своим белковым напарником. Кстати, в RPA тоже есть понятие и «attended robots» в сценариях контролируемой автоматизации, когда люди и роботы работают вместе друг с другом, и это вполне себе антихрупко.

ИИ спешит на помощь

Как известно, самое трудное в деле автоматизации — это правильно поставить задачу. Применительно к RPA-проектам это значит найти повторяемый и стабильный процесс, который можно будет перепоручить программному боту. Например, копировать данные из счетов-фактур в таблицу Excel для управленческого учета. И это может обойтись вам на порядок дешевле, чем разработка специального решения.

Но это примитивный пример, а в более сложных случаях далеко не так очевидно, какие данные куда нужно переместить. Для этого в RPA стали применять средства обнаружения процессов (process mining). То есть на основе анализа логов (журналов событий) ИИ создает новые модели процессов, которые имеет смысл роботизировать, повышая таким образом антихрупкость системы. (Именно поэтому UiPath купила недавно голландскую компанию ProcessGold.)

Таким образом, стоит говорить о переходе от RPA к IPA – Intelligent Process Automation. Или еще их называют CRPA – Cognitive RPA.

Закон Паркинсона никто не отменял

В больших организациях служащие часто заняты абсолютно бессмысленной работой по перекладыванию бумаг или, в более современном варианте, по внесению ненужных данных во множество различных форм. Бюрократические системы живут по своим правилам, и никакая автоматизация не может сделать их эффективными.

RPA не может исправить плохие процессы – она просто ускоряет их. Когда предприятия пытаются использовать RPA без реинжиниринга, процесс не только не улучшается, но и возникающие ошибки и узкие места, как правило, создают новые проблемы, которые дискредитируют реальные преобразования и уменьшают рентабельность инвестиций.

Пожалуй, это и есть главный тормоз на пути автоматизации офисной рутины. И вряд ли стоит опасаться того, что роботы отнимут работу у людей. Закон Паркинсона неумолим – численность аппарата может только расти, вне зависимости от объема выполняемой работы.

После внедрения RPA клерки станут контролировать работу ботов и писать отчеты – это взгляд пессимиста или оптимиста, решайте сами.