🧑‍🏫 Вебинар «Максимальный эффект от процессной автоматизации с ROBIN: синергия RPA-роботов и AI-агентов»

🗓 12 марта, 11:00

Зачастую бизнес-процессы невозможно представить в виде простого алгоритма — там, где стандартный RPA-робот бессилен, на помощь приходят ИИ-агенты. Платформа интеллектуальной автоматизации ROBIN позволяет объединить и оркестрировать эти технологии для выполнения сложных сквозных процессов.

🐦 На вебинаре разберем, как масштабировать автоматизацию до уровня автономных отделов «цифровых сотрудников» и ускорить выполнение задач в 4 раза.

В программе — разбор ключевых инструментов:

🔴RPA для роботизации рутинных операций

🔴 AI-агенты для быстрого решения неструктурированных задач

🔴Визуальный конструктор исполняемых бизнес-процессов для взаимодействия как цифровых, так и обычных сотрудников

🔴Чат-интерфейс для доступа к настроенным корпоративным процессам, роботам или ИИ-агентам

🔴Шаблоны под задачи для быстрого старта

➡️ Зарегистрироваться

Эксклюзив «СофтТеха» — директор по гиперавтоматизации и ИИ-агентам направления SL Soft AI Иван Мельников рассказал нам о том, как избежать утечек, штрафов и неверных управленческих решений и одновременно по максимуму автоматизировать рабочие процессы.

⬛️ Внешние ИИ-сервисы – угроза для компании

Аналитики ожидают, что к 2030 году более 40% компаний столкнутся с инцидентами из‑за «теневого» ИИ. Он опасен тем, что сотрудники подгружают в публичные сервисы деловую переписку, договоры, клиентские и проектные данные — чтобы ускорить решение своих ежедневных рабочих задач.

В результате компания теряет контроль над тем, где хранятся данные и кто может к ним получить доступ, а ущерб может оказаться и репутационным, и финансовым с учетом жестких требований ФЗ‑152 и GDPR. Были случаи, когда публичные чаты с LLM индексировались поисковыми машинами и вся переписка с ИИ становилась доступна в результатах поиска.

⬛️ Платформизация как первый шаг

Запретить внешние сервисы — не выход, ведь сотрудники прибегают к ним для избавления от рутины и чтобы повысить продуктивность. Важно предложить альтернативные инструменты корпоративного уровня.

Эффективный путь начинается с внедрения платформенного подхода: в основе лежит не просто отдельная модель, а связка из пользовательских интерфейсов, API, логирования, защиты данных, ролевой модели, RAG‑механик, а также комбинация GenAI, классического ML, RPA и IDP.

Такой подход позволяет не только автоматизировать отдельные задачи, но и сквозные процессы целиком: документы автоматически принимаются, распознаются, проверяются по правилам и попадают в СЭД или ERP, а при нехватке данных система сама инициирует запрос контрагенту без участия сотрудника. Это только один пример, логика сценария гибко настраивается под задачи бизнеса.

⬛️ Подружить нейросеть с кибербезом

Следующий шаг — синхронизация политик ИИ и ИБ. Компании формируют понятные правила: какие данные можно передавать внешним сервисам, какие — только в корпоративные инструменты, какие действия категорически запрещены.

Это сопровождается обучением: сотрудникам объясняют, почему что-либо делать нельзя, а также показывают безопасные альтернативы во внутреннем контуре.

Это позволит мягко переключить людей с публичных нейросетей на корпоративные решения, чтобы сохранить эффект автоматизации, но убрать риски «теневого» ИИ.

⬛️ Культура доверия

Завершающий элемент — культура доверия и выделенный центр компетенций. Вместо тотального запрета компания выбирает открытый диалог и демонстрирует, что легальные ИИ‑инструменты удобнее и надежнее «теневых».

Руководство задает тон, поддерживает инициативы сотрудников и инвестирует в повышение ИИ‑грамотности, а центр компетенций помогает масштабировать сценарии использования от первых пилотов до тиражирования во все подразделения.

В такой модели искусственный интеллект перестает быть «теневым сотрудником» и превращается в управляемого цифрового помощника, который ускоряет работу и при этом не выносит чувствительные данные за периметр компании.

Специалистам нужно дать возможность пользоваться такими сервисами открыто — внедрить прозрачный, безопасный и удобный корпоративный ИИ‑инструмент📌

™️ СофтТех

ЭДО в России: между хаосом и управляемостью

По данным СКБ «Контур», объем рынка электронного документооборота в России в 2025 году превысил 32 млрд руб. , рост на 14% по сравнению с 2024. Сегодня ЭДО — обязательная инфраструктура для бизнеса. Главный драйвер изменений — государство, которое последовательно переводит в электронный вид все больше процессов. Главная проблема перехода на ЭДО сегодня не как внедрить, а как упорядочить хаос. Об этом мы поговорили с Натальей Лапшиной, менеджером продуктов SL Soft Flow компании SL Soft.

🔘Какие основные сложности для компаний сегодня создает нормативная база вокруг электронного документооборота?

В России существует множество требований и стандартов, регулирующих документооборот, в том числе электронный: федеральные законы, подзаконные акты, приказы ведомств, ГОСТ, методические рекомендации и др. Бизнесу приходится лавировать между этими нормами, которые зачастую противоречат друг другу. Форматы документов регулярно обновляются, вводятся новые обязательные нормы и сервисы — например, машиночитаемые доверенности, электронные транспортные накладные. Для новых и изменяемых старых процессов стандартных механизмов ЭДО становится недостаточно — требуется кастомизация, что усложняет архитектуру систем и повышает стоимость владения.

🔘Как проблемы с организацией внутренних процессов влияют на эффективность электронного документооборота?

Внутри компаний один бизнес-процесс часто «расползается» по десятку систем: подготовка, согласование, проверки и подписание, учет происходят в разных ИС. Одинаковые задачи решаются по-разному в разных департаментах. Отсутствие сквозных интеграций между системами рождает путаницу версий и вечные вопросы «Где документ?» и «Какая версия актуальна?». Вместо управления процессами и ускорения работы компании получают ручной контроль ошибок, задержки и рост операционных издержек.

🔘Насколько серьезной проблемой сегодня является хранение электронных документов?

Документы оседают в учетных системах, CRM, файловых хранилищах, сетевых папках и почтовых ящиках. При таком «хранении» юридическая значимость документов зачастую утрачивается, данные дублируются или теряются. Их приходится консолидировать вручную, а поиск информации к проверке превращается в аврал. Риски утраты документов, утечек конфиденциальных данных растут в геометрической прогрессии.

🔘Какую роль в этой ситуации играет использование зарубежного программного обеспечения?

Зарубежное ПО — отдельный фактор риска. Оно перестает соответствовать динамике российских требований, сложно интегрируется с отечественным ИТ-стеком и создает дополнительные уязвимости в условиях санкций. Стратегия «пусть работает, пока работает» с иностранными системами все чаще приводит к проигрышу и серьезным проблемам для бизнеса.

🔘Как компаниям вернуть контроль над электронным документооборотом?

Выход не в покупке очередного «лучшего в классе» сервиса, а в переходе к единой платформенной среде доверенного документооборота. Такой подход охватывает весь жизненный цикл документа: от создания и согласования до обмена с контрагентами и долговременного хранения. Только целостная модель позволит синхронизировать обновления под требования регуляторов, снизить юридические риски и превратить ЭДО из источника хаоса в фундамент устойчивости и управляемости бизнеса.

📄 Дело в цифрах в Telegram | в MAX

Генеративный ИИ без иллюзий: почему «просто внедрить» не работает

Недавно компании соревновались, кто быстрее «внедрит GenAI», но быстро поняли, что сам по себе запуск больших языковых моделей не дает трансформации. Павел Сергеев, исполнительный директор ROBIN компании SL Soft, рассказал о том, как компании переходят от PoC к гиперавтоматизации и почему выигрывают не те, кто экспериментировал, а те, кто продумывал архитектуру ИИ и выстраивал систему

⏪Внедрить GenAI» – больше не стратегия

В 2023–2024 компании активно тестировали большие языковые модели, рассчитывая быстро получить эффект: запускали пилоты, автоматизировали отдельные задачи. Однако большинство таких инициатив не дошли до масштабирования..
Но уже в 2025 году подход компаний к ИИ стал более зрелым. Фокус сместился с отдельных экспериментов на системную ИИ-трансформацию.

«Теневой ИИ» уже внутри – вопрос в том, кто им управляет

Пока компании разрабатывают стратегии, сотрудники компаний «голосуют» за ИИ деньгами – все чаще используют внешние генеративные сервисы (ChatGPT, Grok, Claude, Midjourney) через личные аккаунты для решения рабочих задач. По сути, формируется спрос на повышение производительности и автоматизацию рутинных операций при недостаточной доступности нужных корпоративных инструментов. Согласно прогнозам, к 2030 году более 40% инцидентов, связанных с нарушением требований безопасности и комплаенса, будут обусловлены использованием «теневого ИИ».

Поэтому задача 2026 года для компаний – не «запрещать нейросети». Запреты не работают. Работает контроль – надо дать сотрудникам безопасную альтернативу внутри контура.

Гиперавтоматизация – ИИ солирует в оркестре

Системная ИИ-трансформация – не одна модель, а связка технологий, которые усиливают друг друга:
⏺RPA + BPM + OCR + классический ML + GenAI
⏺единые: ролевой доступ, аудит/логирование, политика данных, интеграции, мониторинг качества
⏺сквозная автоматизация бизнес-процессов.

Это и есть гиперавтоматизация: комплексное использование технологий (от ИИ до аналитики) в едином контуре. Платформенный подход здесь необходим – он дает гибкость и позволяет более эффективно встраивать ИИ в бизнес-процессы.

Почему выигрывает «прагматичный ИИ»

Высокая стоимость эксплуатации LLM, инфраструктурные ограничения и требования к энергоэффективности смещают фокус компаний к прагматичным архитектурам: генеративный ИИ применяется точечно – там, где это действительно оправдано, а типовые операции закрываются более бюджетными технологиями.

На практике наибольшее распространение получают:
⏺решения для интеллектуальной обработки документов (классификация, извлечение и валидация данных, сверки, аннотирование и экспорт);
⏺корпоративный ИИ-поиск на базе RAG и векторизации в качестве единой точки доступа к знаниям без обработки всего массива через LLM;
⏺ИИ-ассистенты и ИИ-агенты – при условии централизованной оркестрации и управляемости.

В 2026 году результат ИИ-инициатив будет определяться системным подходом: зрелой архитектурой, управлением данными, технологической синергией. Продукты, где ИИ встроен как безопасный компонент, работающий в заданных рамках, становятся связующим звеном для сквозной автоматизации. Именно в таких случаях бизнес получит не эксперимент, а инструмент повышения операционной эффективности.⏩