«Насколько на самом деле распространена автоматизация процессов с поддержкой искусственного интеллекта (ИИ) и для каких задач её применяют компании?» Этот вопрос стоит перед многими управленческими командами, которые планируют бюджет на автоматизацию. Ответ можно найти не в презентациях поставщиков, а в официальной статистике. В докладе Eurostat «Использование технологий искусственного интеллекта в ЕС – 2026», опубликованном 26 марта 2026 года, автоматизация процессов с помощью программных роботов на основе ИИ (RPA) измеряется как отдельная категория. По данным доклада, доля предприятий ЕС, использующих эту технологию, с 4,2% в 2024 году выросла до 5,4% в 2025 году; среди крупных предприятий этот показатель составляет 24,4%.
В Турции динамика тоже очевидна. Согласно бюллетеню TÜİK (Турецкий статистический институт), опубликованному 2 октября 2026 года, доля предприятий, использующих хотя бы одну технологию ИИ, с 7,5% в 2025 году выросла до 14,0% в 2026 году. В этой статье мы разбираем европейские данные применительно к RPA и предлагаем практическую схему выбора первого процесса.
Сначала определение: что измеряет Eurostat?
Категория, которую Eurostat использует в анкете, шире, чем «экранный бот» в узком смысле. В рубрике технологий, которые автоматизируют различные рабочие процессы или помогают принимать решения, доклад определяет эту технологию как автоматизацию процессов с помощью программных роботов на основе ИИ. Поскольку в названии категории акцент сделан на программном обеспечении на основе ИИ, этот показатель не следует читать как общую распространённость классических ботов, работающих по правилам и не содержащих ИИ: измеряется автоматизация с компонентом ИИ, которая выполняет рабочий процесс или поддерживает принятие решений.
Важно и то, на чём основаны эти данные. Опрос охватывает предприятия с численностью сотрудников от 10 человек и в 2025 году был проведён по всему ЕС среди 157 тысяч предприятий. Поэтому эти цифры дают гораздо более широкую картину, чем отдельные кейсы.
Данные: распространённость резко растёт вместе с размером предприятия
В Европе RPA пока не стало массовым явлением. В 2025 году 20,0% предприятий ЕС использовали хотя бы одну технологию ИИ, а по сравнению с 2024 годом этот показатель вырос на 6,5 процентного пункта. Если смотреть по типам технологий, самая распространённая — анализ текста (11,8%); автоматизация рабочих процессов и поддержка принятия решений с показателем 5,4% занимают места в середине списка.
Главное, что бросается в глаза, — разница по размеру предприятий. В 2025 году доля использования автоматизации рабочих процессов составила 4,1% среди малых предприятий, 4,8% среди средних и 24,4% среди крупных. У крупных предприятий этот показатель за год вырос с 20,4% до 24,4%. Более интенсивное использование ИИ крупными компаниями доклад объясняет их способностью управлять сложностью, получать эффект масштаба, нести затраты и обеспечивать необходимую экспертизу. Эта картина позволяет предположить, что RPA раньше находит применение в организациях с большим объёмом операций и повторяющимися процессами.
Отраслевое распределение подчиняется схожей логике. В 2025 году доля использования автоматизации рабочих процессов составила 23,7% в секторе информации и связи, 14,9% в секторе электроэнергии, газа и пара и 12,8% в профессиональной, научной и технической деятельности, тогда как в обрабатывающей промышленности — 3,9%, а в строительстве — 2,0%.
В Турции эффект масштаба тоже очевиден. По данным TÜİK, в 2026 году доля использования ИИ составила 12,8% среди предприятий с 10–49 сотрудниками и 37,1% среди предприятий с 250 и более сотрудниками. Поскольку в бюллетене TÜİK показатель для RPA отдельной цифрой не приводится, сравнить показатели RPA в ЕС и Турции невозможно; европейские данные здесь следует воспринимать как ориентир, указывающий направление.
В каких процессах это используется?
Eurostat также выясняет у предприятий, использующих ИИ, для каких целей они применяют эту технологию. В 2025 году среди предприятий ЕС, использующих ИИ, 31,1% применяли его в управлении бизнесом и организации административных процессов, а 23,1% — в бухгалтерском учёте, контроллинге и управлении финансами. Самая распространённая цель — маркетинг и продажи (34,7%), а логистика с 6,1% — наименее востребованная сфера. Среди примеров целей использования доклад называет и обработку счетов-фактур.
Эти показатели относятся ко всем технологиям ИИ, а не только к RPA. Тем не менее столь высокие позиции административных и финансовых процессов показывают, что первой остановкой автоматизации чаще всего становится бэк-офис. Какие финансовые процессы быстрее дают отдачу, мы разбирали в нашей статье об автоматизации финансов.
Практический путь: как выбрать первый процесс для RPA?
Приведённые ниже шаги — общая схема, выведенная из результатов, представленных в источниках; её необходимо адаптировать под структуру процессов и системы каждой организации.
- Составьте список кандидатов из бэк-офиса. В европейских данных выделяются административные задачи, бухгалтерский учёт и финансовые процессы. Перечислите повторяющиеся задачи, например ввод счетов-фактур, сверку, подготовку отчётов и классификацию документов.
- Оцените объём и правила. По каждому кандидату зафиксируйте число операций в месяц, затраченное время, долю ошибок и повторной обработки. Высокий уровень использования в крупных организациях указывает на то, что решающую роль играет объём.
- Разделите «правило» и «суждение». Шаги, полностью основанные на правилах, можно решить классической автоматизацией. Шаги, требующие чтения свободного текста, распознавания документов или классификации, нуждаются в компоненте ИИ; именно такое сочетание и измеряет категория Eurostat.
- Определите точки одобрения человеком с самого начала. Заранее зафиксируйте в письменном виде, суммы выше какого порога и какие типы исключений будут передаваться на одобрение человеку. Ответственность за автоматизацию, которая поддерживает принятие решений, по-прежнему остаётся за владельцем процесса.
- Установите критерии успеха до запуска пилота. Зафиксируйте текущие значения таких показателей, как время, доля ошибок и доля исключений; по итогам пилота сравните их по тем же показателям.
- Составьте план сопровождения на случай изменений в системах. Ботов необходимо обновлять, когда меняются экран, формат файла или законодательство, от которых они зависят. Должны быть чётко определены владелец процесса, технический ответственный и график изменений.
- Наращивайте компетенции внутри команды. Доклад Eurostat показывает, что самая частая причина, которую называют предприятия, рассматривавшие ИИ, но не использующие его, — нехватка экспертизы (70,3%). Обучение команды, которая будет вести пилот, — необходимое условие масштабирования.
- Смотрите не на ярлык «агент», а на функцию. Продукты для автоматизации всё чаще позиционируются как ИИ-агенты. При оценке интересуйтесь не названием продукта, а тем, какой шаг он на самом деле выполняет автономно; эту тему мы подробно разобрали в нашей статье о проектах с ИИ-агентами.
Вывод
Европейские данные говорят сразу о двух вещах: RPA с ИИ среди всех предприятий по-прежнему распространена ограниченно, однако в крупных компаниях быстро набирает популярность и чаще всего находит применение в административных и финансовых процессах. Тот факт, что использование ИИ в Турции за год почти удвоилось, показывает: тот же вопрос актуален и для турецких организаций.
Поэтому отправной точкой должен быть не выбор технологии, а выбор процесса. Небольшой пилот на бэк-офисном процессе с большим объёмом, измеримыми показателями и определённым владельцем даёт данные, необходимые для решения о масштабировании, при минимальном риске.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering