Я уже лет пять занимаюсь автоматизацией процессов на бэкенде. UiPath и Automation Anywhere — самые популярные решения; они сокращают время выполнения задач по вводу данных на 30–40 процентов. Blue Prism больше подходит для крупных компаний, если нужна строгая система контроля. Главное – сначала проанализировать и описать процесс, а потом позволить боту выполнять рутинные операции – аналитик должен быть в курсе при возникновении исключений, но не участвовать во всём процессе.

Ну, если ты уже хорошо освоил конструктор рабочих процессов в UiPath, внедрение AI Fabric – вполне логичный следующий шаг. Там можно публиковать модели, не покидая платформу, так что сложностей особых не возникнет – почитаешь документацию пару дней и немного поиграешь. Зато выигрываешь в тесной интеграции ботов и машинного обучения, что может здорово сэкономить время на задачах, связанных с моделями. Если вашей команде это нужно – имеет смысл заняться этим. Если занимаетесь только автоматизациями на основе правил, то можно и с базовой платформой обойтись.

Попробуй запустить бота для распределения заявок: он будет автоматически обрабатывать входящие обращения, анализировать тональность текста и направлять их нужной команде. Это существенно сократит время на ручную сортировку и позволит аналитикам заниматься более сложными случаями. Ещё один быстрый результат – бот для аудита склада: он будет сканировать данные штрих-кодов, использовать модель для выявления аномалий и автоматически обновлять базу данных. Оба проекта можно реализовать в одной среде UiPath, так что ты сможешь протестировать AI Fabric, не покидая платформу. Начни с малого – например, с пяти заявок или дюжины позиций – и измерь сокращение времени выполнения перед тем, как масштабировать.

Отлично, запускай пилотный проект в небольшом масштабе и фиксируй, сколько времени это экономит. Тогда у тебя будут веские основания, чтобы доказать целесообразность расширения.

Отлично, держи меня в курсе по цифрам.