История UiPath и Дэниела Динеша: как RPA превратила рутинные операции в масштабируемый продукт, монетизировала «скучную автоматизацию» и создала категорию.
Эта статья — о том, как рутинные офисные операции неожиданно превратились в большой рынок, а «скучная автоматизация» стала понятным коммерческим продуктом для крупных компаний. В центре сюжета — Дэниел Динеш и UiPath: люди и компания, которые помогли сформулировать и «упаковать» RPA так, чтобы его могли покупать, внедрять и масштабировать не только технари, но и бизнес.
Дальше — практический разбор: какие условия делают RPA работающим инструментом, почему пилоты часто «не взлетают», как считать эффект, как выстроить операционную модель и где проходят границы применимости.
Дэниел Динеш — один из ключевых предпринимателей в мире корпоративной автоматизации, сооснователь UiPath. Его вклад важен не только как история роста компании, но и как пример того, как создается категория: через фокус на боли клиента, понятный язык ценности и дисциплину внедрения в enterprise.
RPA (Robotic Process Automation) — это программные «роботы», которые выполняют повторяющиеся действия в интерфейсах привычных систем: копируют данные, заполняют формы, сверяют отчеты, переносят информацию между приложениями. Никакой магии: чаще всего это автоматизация того, что человек и так делает руками по инструкциям.
Её называют «скучной», потому что речь не про прорывные идеи, а про ежедневную операционную рутину — именно ту, которая в больших организациях неожиданно становится дорогой.
В больших компаниях ручные процессы стоят дорого: ошибки, задержки, переработки, зависимость от отдельных сотрудников, сложности с контролем и аудитом. При этом заменить все старые системы сразу почти невозможно.
RPA оказывается удобным способом быстро снять напряжение в узких местах — и именно за такую прагматичную ценность бизнес готов платить.
Мы разберем уроки, которые полезны руководителям и владельцам процессов: как RPA превратили в понятный продукт, как его продавали в enterprise, почему пилоты часто «не взлетают», какие модели масштабирования работают, и что нужно для устойчивого эффекта — от ROI до операционной модели и контроля рисков.
RPA (Robotic Process Automation) — это подход к автоматизации, при котором «программные роботы» повторяют действия человека в интерфейсах привычных систем: открывают приложения, копируют и вставляют данные, заполняют формы, нажимают кнопки, запускают отчеты.
Важно: это не физические роботы и не «искусственный интеллект, который сам все придумает». Это дисциплинированное выполнение заранее описанного сценария — поверх уже работающих программ.
У RPA есть сильная сторона: она может работать даже там, где нет удобных интеграций.
На практике крупные компании часто комбинируют подходы: часть «склеек» закрывают RPA, а параллельно строят более устойчивые интеграции и сервисы.
На практике RPA хорошо справляется с повторяемыми операциями по правилам, особенно когда нужно «сшить» несколько разрозненных систем:
Главный риск — хрупкость UI: если меняется экранная форма, названия полей или порядок шагов, робота нужно адаптировать. Второй тип проблем — исключения: нестандартные кейсы, «грязные» данные, неоднозначные правила.
Поэтому RPA почти всегда требует поддержки и контроля изменений. RPA дает быстрый эффект там, где много рутины, понятные правила и высокая цена человеческой ошибки. А если процесс часто меняется, требует сложной логики или есть возможность сделать нормальную интеграцию — иногда разумнее выбрать API, BPM/low-code или доработку системы, а RPA оставить как временный мост.
Корпоративная «процессная боль» почти никогда не выглядит как один большой провал. Чаще это набор мелких неудобств, которые терпят годами — пока объем операций не превращает их в заметные деньги и риски.
Боль рождается там, где процесс распадается на ручные куски между системами и людьми:
У «больших» причин всегда несколько.
Чтобы обсуждение стало предметным, боль переводят в метрики:
Одна ручная операция на 2–3 минуты кажется пустяком. Но если она повторяется тысячи раз в месяц, это превращается в десятки человеко-дней, рост очередей и «пожары» в конце отчетного периода.
А главное — ручной труд создает вариативность: два сотрудника делают «одинаково», но по-разному. Именно эта вариативность и становится скрытой стоимостью процесса.
«Скучные» процессы — сверки, переносы данных, выгрузки, закрытие периодов, обработка заявок — неожиданно оказались идеальным товаром. Причина простая: в них легче всего доказать ценность без долгих дискуссий о стратегии.
Если работа повторяется каждый день и измеряется в часах, то экономия времени быстро переводится в деньги — и получается понятный ROI.
У таких задач низкий порог входа: они обычно не требуют перестраивать архитектуру систем или менять регламенты всей компании. Достаточно взять процесс «как есть», убрать ручные клики и снизить количество ошибок.
Пилот можно показать за недели, а не за кварталы — и это превращает автоматизацию из абстрактной идеи в продукт с демонстрацией «до/после». В коммерциализации RPA важна не только технология, но и упаковка результата: понятные метрики (время цикла, количество исключений, стоимость обработки), сценарии масштабирования и предсказуемая модель поддержки.
RPA чаще всего покупают не «сверху вниз», а через согласование интересов:
Коммерческий успех появляется, когда продукт отвечает на вопросы всех этих стейкхолдеров, а не только «делает быстрее».
Безопасные обещания звучат приземленно: сокращение ручной рутины, снижение ошибок за счет корректной настройки, логирование действий, повторяемость результата.
Рискованные обещания — те, что продают мечту вместо операционной реальности: «полная автономность», «никакого сопровождения», «робот сам разберется с любыми исключениями». В enterprise такие заявления быстро ломаются о изменения интерфейсов, новые правила и требования к контролю.
RPA как продукт выигрывает тогда, когда продает не чудо, а управляемую дисциплину улучшений.
Категория рождается не в лаборатории, а в голове рынка. RPA стало «вещью» не потому, что клики мышкой научились повторять боты, а потому, что компании получили новый, понятный стандарт разговора об автоматизации там, где ИТ-ландшафт давно разрознен.
Ключевой ход UiPath (и лично Дэниела Динеша как лидера истории) — упаковать RPA как слой автоматизации поверх существующих приложений. Не «перепишем ядро», не «внедрим единую ERP», а аккуратно снимем рутину на стыках: между почтой, веб‑порталами, Excel, терминальными окнами, внутренними формами.
Такой язык снимает страх: бизнес слышит, что можно получить эффект без большой перестройки. А ИТ слышит, что это не замена архитектуре, а практичный мост, который дает время и деньги на более глубокие изменения.
У RPA закрепились три свойства, из которых и складывается категория:
Рынок «цементируется» не только продуктом, но и словарем. Как только появляются общие термины (бот, оркестратор, очередь, исключение), понятные роли (владелец процесса, аналитик, разработчик ботов, поддержка) и сопоставимые метрики (экономия часов, стабильность, скорость поставки), RPA перестает быть разовым трюком и становится управляемой практикой.
RPA постоянно тянут в сторону альтернатив: BPM, интеграций через API, low-code платформ, скриптов и макросов. Это не «враги», а варианты решения той же боли.
Категория выигрывает, когда честно определяет границы: где лучше API, где лучше BPM, а где быстрее и дешевле закрыть разрыв роботом.
Отдельно стоит помнить и о третьем сценарии: иногда вместо «робота по UI» выгоднее быстро собрать небольшой внутренний сервис, форму или кабинет для сотрудников. Например, на TakProsto.AI команды могут в формате чата собрать веб-приложение на React, бэкенд на Go и базу на PostgreSQL, добавить роли, журналирование и развернуть все на инфраструктуре в России — это полезное дополнение к RPA-стратегии там, где нужен более устойчивый слой, чем UI-автоматизация.
У любой новой категории есть риск стать модным словом. Держит не обещание «автоматизируем всё», а качество внедрений и экосистема: стандарты разработки и поддержки, обучение, партнеры, маркетплейсы компонентов, понятные правила отбора процессов.
Именно так категория превращается в новый стандарт работы, а не в одноразовый эксперимент.
Enterprise покупает не «скрипты, которые кликают мышкой», а управляемую фабрику автоматизации. Поэтому RPA‑продукт должен быть похож не на набор утилит, а на полноценную платформу с предсказуемыми правилами работы.
Во‑первых, нужна студия (среда разработки), где процесс собирается из понятных шагов, переиспользуемых компонентов и шаблонов. Это снижает зависимость от отдельных «героев» и ускоряет выпуск изменений.
Во‑вторых, обязательна оркестрация: централизованный запуск ботов, расписания, управление средами (dev/test/prod). Там же живут очереди (queues) — механизм, который превращает «бот работает по списку» в управляемый поток задач с приоритетами, SLA и распределением нагрузки.
В‑третьих, нужны логирование и трассировка: чтобы по каждому кейсу было видно, что именно произошло, на каком шаге и с какими данными. Без этого RPA не проходит проверку эксплуатацией и безопасностью.
Корпоративные процессы ломаются из‑за таймаутов, нестабильных интерфейсов и «человеческих» исключений. Поэтому важны:
Enterprise ждёт роли и права (RBAC), раздельный доступ к секретам и настройкам, а также аудит действий: кто опубликовал пакет, кто изменил расписание, кто запускал робота.
Отдельно ценится разделение обязанностей: разработчик не должен иметь неограниченный доступ к продакшену.
В реальности поддержка важнее первой версии. Платформа должна давать мониторинг, алерты, отчёты по очередям и ошибкам. Нужны практики контроля изменений: интерфейсы в приложениях меняются, поэтому пригодятся регресс‑проверки и быстрый откат.
Даже небольшой бот требует дисциплины: требования, тесты, релизный цикл, эксплуатационные регламенты. Иначе RPA превращается в коллекцию хрупких автоматизаций, которые невозможно масштабировать и безопасно обслуживать.
Пилот в RPA часто «стреляет» именно потому, что его можно запустить быстро и показать эффект вживую. Демо выглядит зрелищно: «робот» открывает приложения, копирует данные, заполняет формы и завершает задачу за минуты.
Но ценность пилота — не в красивом ролике, а в проверке: можем ли мы стабильно выполнять процесс без ручного труда, сколько это стоит в поддержке и что нужно, чтобы таких автоматизаций стало десятки.
RPA хорошо подходит для задач, где уже есть понятный ручной сценарий и не нужно менять ИТ‑системы. Поэтому пилот можно сделать за недели, а иногда и быстрее — при условии, что процесс выбран правильно и у команды есть доступы.
Лучший кандидат — не «самый важный», а «самый предсказуемый»:
Хороший сигнал — когда бизнес сам может описать шаги и критерий «готово» без длинных согласований.
На пилоте легко посчитать «сэкономленные часы». Для решения о масштабировании важнее оценить стоимость владения:
Практичный подход — считать эффект как сочетание экономии времени, снижения ошибок/штрафов и ускорения цикла (например, закрытие периода, обработка заявок).
Масштабирование начинается не со второго робота, а со стандартов: единые шаблоны разработки, очередь автоматизаций (backlog), понятный владелец продукта RPA и правила приоритизации.
Если этого нет, пилоты превращаются в «зоопарк» скриптов.
Типовые причины почти всегда приземленные: плохие данные, частые изменения процесса, отсутствие владельца процесса, который принимает результат и удерживает правила.
Если пилот «не взлетел», это не приговор RPA — чаще это диагностика того, что сначала нужно стабилизировать сам процесс и договориться о его границах.
RPA в enterprise «взлетает» не из‑за выбора платформы, а из‑за того, как вы организуете работу. Без правил и ответственности боты быстро превращаются в набор хрупких скриптов, которые трудно поддерживать и опасно масштабировать.
Самый практичный вариант — центр компетенций (CoE) плюс федеративная модель. CoE задает стандарты, инструменты и контроль качества, а разработка распределяется по бизнес‑подразделениям.
Чтобы не потерять единый подход, часто работает «гильдия» разработчиков: сообщество практиков с общими принципами, регулярным разбором кейсов и библиотекой переиспользуемых компонентов.
Важно сразу закрепить, кто за что отвечает:
RPA требует дисциплины почти как продуктовая разработка: шаблоны, review артефактов (логика, обработка ошибок, доступы), тесты на типовые сценарии и исключения, а также календарь релизов (иначе поддержка превращается в режим «постоянного пожара»).
Если часть автоматизаций делается не в классической RPA‑платформе, а в виде внутренних веб‑сервисов, те же принципы применимы и там. Например, в TakProsto.AI полезны режим планирования, снапшоты и откат — чтобы изменения в бизнес‑приложении поставлялись управляемо и предсказуемо.
Держите единый бэклог автоматизаций и приоритизируйте по бизнес‑ценности: экономия времени, снижение ошибок, ускорение цикла, риск‑эффект.
Хорошая практика — оценивать не только внедрение, но и стоимость владения: мониторинг, обновления, изменения в интерфейсах.
Чтобы избежать «зоопарка ботов», вводят правила: обязательный владелец у каждого бота, паспорт/документация, лимиты на уникальные компоненты, единый каталог, а также регулярный аудит — какие боты устарели и что пора вывести из эксплуатации.
Многие компании живут на «ядре», которое нельзя быстро трогать: ERP, биллинг, учетные системы, отраслевые платформы. Изменения в них стоят дорого, требуют длительных согласований и часто несут риски для критичных операций.
RPA в такой ситуации работает как мост: не ломая core‑системы, он соединяет разрозненные интерфейсы и закрывает промежуток между «как надо бизнесу» и «как умеет система сейчас».
RPA особенно полезен там, где нужно быстро повысить предсказуемость операций, а ИТ‑дорожная карта занята крупными релизами.
При этом важно помнить границу ответственности: RPA не лечит плохой процесс. Он может стабилизировать выполнение шагов и уменьшить вариативность, но не устранит лишние согласования, дубли и «ручные костыли», заложенные в схему работы.
Лучшие результаты появляются, когда RPA идет вместе с дисциплиной процесса:
Принцип «сначала стандартизируй, потом автоматизируй» здесь не лозунг, а экономия бюджета: чем меньше исключений и ручных развилок, тем дешевле поддержка ботов и тем меньше аварий.
Если автоматизация начинает напоминать «наращивание заплаток» — десятки ботов вокруг одного узкого места, постоянные падения из‑за изменений экранов, рост трудозатрат на поддержку — это сигнал сделать паузу.
Иногда выгоднее переработать процесс или все же изменить систему (или добавить интеграцию), чем бесконечно усложнять RPA‑слой. RPA хорош как мост, но мост не должен превращаться в единственную дорогу.
RPA часто продают как «быстро и безболезненно»: поставили робота — и рутина исчезла. На практике роботы становятся частью операционной среды компании, а значит наследуют все ее риски: доступы, качество данных, изменения в системах и требования безопасности.
Хорошая новость: большинство проблем предсказуемы и управляемы.
Главная зона внимания — доступы и учетные данные. Робот обычно работает «как пользователь», поэтому важно не допустить, чтобы он стал универсальным ключом ко всему.
Нужно заранее решить:
Типичный риск RPA — зависимость от интерфейса. Изменили экран, подпись кнопки или порядок полей — и робот «ослеп». Добавьте сюда нестабильные источники (почта, порталы поставщиков, выгрузки) — и получите непредсказуемые сбои.
Контроль: по возможности опирайтесь на устойчивые идентификаторы элементов, используйте API/интеграции там, где они доступны, и закладывайте обработку исключений (таймауты, повторные попытки, маршрутизацию в ручную очередь).
Если на входе мусор, на выходе будет мусор — только быстрее и в большем объеме. Перед автоматизацией стоит определить проверки: обязательные поля, допустимые диапазоны, дедупликацию, сверки.
RPA затрагивает ИТ, безопасность и бизнес одновременно. Без согласованного процесса релизов и обучения пользователей роботы начинают «ломаться» от любых улучшений в системах.
Отдельные сервисные учетные записи и минимальные права.
Сегментация: изолированные среды (dev/test/prod) и доступ по ролям.
Мониторинг и алерты: падения, отклонения по времени, рост ошибок.
Журналы действий и регулярный аудит.
Резервные сценарии: ручная обработка, очереди, понятный план отката.
При таком подходе RPA перестает быть «скриптом на удачу» и становится управляемым инструментом, который можно безопасно масштабировать.
История Дэниела Динеша и UiPath полезна не тем, что «боты» оказались модными, а тем, что RPA стало управляемым способом снижать операционные потери там, где переписывать системы долго и дорого.
Формулируйте эффект языком бизнеса: сокращение времени цикла, уменьшение ошибок, рост пропускной способности команды, соблюдение SLA, снижение стоимости обработки одной заявки.
«У нас есть бот» — слабый аргумент. «Мы убрали 40% ручных операций и высвободили 2 FTE в пиковые периоды» — понятный.
RPA работает, когда в компании появляется общий «способ делать автоматизацию»: правила отбора процессов, шаблоны требований, библиотека компонентов, обучение владельцев процессов и исполнителей. Это снижает зависимость от отдельных героев и ускоряет тиражирование.
Считайте автоматизации продуктами: у них есть владелец, бэклог, релизы, мониторинг и поддержка.
Без дисциплины эксплуатации боты превращаются в хрупкие скрипты, которые ломаются при каждом изменении формы, регламента или справочника.
Для пилота лучше подходят процессы со стабильными правилами, понятными входами/выходами и измеримым объемом. Эффектные сценарии «на грани» часто дают красивое демо, но слабый ROI.
За 30 дней: соберите инвентаризацию 20–40 кандидатов, оцените их по критериям (частота, стабильность, доля ручного труда, риски, зависимость от людей), выберите 1–2 процесса для пилота и зафиксируйте базовые метрики.
За 60 дней: сделайте пилот, посчитайте фактический эффект и стоимость владения (поддержка, мониторинг, изменения), утвердите модель управления (владелец продукта, ИТ/безопасность, поддержка) и подготовьте дорожную карту тиражирования на 3–5 следующих процессов.
Если параллельно вы видите, что часть «ручных стыков» проще устранить не ботами, а небольшими внутренними приложениями (кабинетами, формами, сервисами интеграции), имеет смысл включить это в дорожную карту как отдельный поток. TakProsto.AI здесь удобен тем, что позволяет быстро собрать такие решения в формате чата, развернуть и при необходимости выгрузить исходный код — без долгого цикла классической разработки, сохраняя при этом контроль, окружения и возможность отката.
RPA (Robotic Process Automation) — это подход, при котором программные «роботы» повторяют действия человека в интерфейсах уже существующих систем: открывают приложения, копируют данные, заполняют формы, запускают отчеты.
Практический признак: если задачу можно описать как последовательность кликов и проверок «по правилам», ее часто можно автоматизировать RPA без переделки самих систем.
Выбирайте RPA, когда нужно быстро убрать ручной труд на стыке систем, а доступных API нет или их согласование/разработка займет месяцы.
Лучше API/интеграции, если:
Частый компромисс: RPA как временный «мост» до появления нормальной интеграции.
Хороший первый кандидат для пилота обычно:
Начинайте не с «самого важного», а с «самого предсказуемого» — так быстрее получите результат и опору для масштабирования.
Считайте не только «сэкономленные часы», а стоимость владения:
Полезно фиксировать эффект в метриках процесса: время цикла, % ошибок/возвратов, соблюдение SLA, скорость закрытия периода/обработки заявок.
Частые причины провалов:
Практика: сначала стабилизируйте процесс (правила, входы/выходы, исключения), затем автоматизируйте.
Enterprise ждет от RPA не «скрипты», а управляемую платформу:
Если этого нет, автоматизации быстро превращаются в «зоопарк» и становятся дорогими в поддержке.
Минимальный набор ролей:
Чаще всего работает модель CoE + федерация: центр компетенций задает стандарты и контроль качества, а разработка распределяется по подразделениям.
Основной риск — хрупкость UI: изменили форму, подпись кнопки или порядок полей — робот может «ослепнуть».
Что помогает:
Где возможно, используйте API для самых критичных шагов, оставляя RPA для «склейки».
Ключевые меры:
Так робот перестает быть «универсальным ключом» и становится управляемым участником процесса.
Останавливайтесь, если видите признаки «заплаток»:
Тогда часто выгоднее:
