Май 05

Легкий старт в IТ: что такое RPA и как освоить технологию с нуля

Всем привет! Уже 9 лет я работаю в Intetics PMом. Первые 8 лет я занимался проектом в области геоинформационных сервисов (ГИС), где мы практически с нуля создавали покрытие качественными геоданными для очень крупного заказчика.

Пару лет назад, когда появилась необходимость повысить эффективности процессов на проекте, мой руководитель подбросил статью о так называемой революции роботов. Автор во всех подробностях рассказывал о том, какие профессии со временем вымрут и почему. Где-то между строк упоминалась технология Robotic Process Automation (RPA). Заинтересовавшись, я начал более глубокое изучение этого направления бизнеса. Очень хотелось взбодрить нейроны, выйти из зоны комфорта и попробовать что-то новое, тем более что AI и ML активно используются в ГИС-сервисах.

Автоматизировать, на самом деле, можно как в ГИС, так и в закупках или финсекторе. Мой переход в это направление начался как раз с попыток роботизировать текущие фронт-офис задачи ГИС проекта и внутренние бэк-офис процессы компании.

Мы долго тренировались на кошках, на простых рутинных задачах. Например, вместе с рекрутинг-отделом компании долго и упорно создавали бота, которого научили вытаскивать из базы резюме кандидатов с определенным стеком технологий, формировать эти резюме по шаблону компании и отдавать рекрутеру уже готовое резюме для работы.

Все наши экспериментальные боты хорошо зарекомендовали себя внутри компании и реально сократили число ручных операций. Так мы стали отделом RPA. На старте нас было двое таких энтузиастов, за год к нам присоединилось еще 5 человек (в том числе и выходцы команды ГИС). Мы уже стартовали несколько клиентских проектов и команда сейчас активно разрастается. Технология достаточно новая, о ней мало кто знает, поэтому нам приходится заодно вести и популяризаторскую работу :)

Что такое RPA

Robotic process automation — это использование технологий для автоматизации бизнес-процессов. Путем построения алгоритмов на базе специальной платформы, разработчик дает роботу четкие инструкции и настраивает его на выполнение необходимых задач. А при добавлении функционала machine learning инструкции могут стать менее четкими, и у робота возникает определенная свобода действий.

Автоматизация может включать в себя обработку данных, взаимодействие между различными цифровыми системами и многое другое.

Один из примеров реального проекта, на котором стажеры в компании учились писать роботов, — это сайт с подборкой музыкальных мероприятий. Ранее эту самую подборку создавали люди, которые гуглили мероприятия по всему миру, переводили описание и постили на сайте. Робот, по сути, освободил сотрудников компании от рутинного поиска и постинга. Сейчас робот с интегрированным искусственным интеллектом ищет такие мероприятия и переводит их описания на язык сайта.

Еще один крутой пример использования бота придумала одна из крупнейших автомобильных компаний. При покупке машины бот свяжется с покупателем любым удобным способом (SMS, мессенджер, email), перечислит список своих услуг, а также окажет любую помощь в режиме real-time. К примеру, вы не знаете, что за лампочка горит на приборной панели? Бот поможет вам разобраться, даст совет, когда стоит менять масло или заправиться бензином и даже может записать вас на ремонт или консультацию.

Некоторые считают, что RPA — это синоним AI (artificial intelligence) и ML (machine learning), но это не так. В роботизации робот не может отклониться от заданных правил и четко их выполняет — в этом и заключается суть RPA. Суть технологий AI и ML в том, чтобы обучить машину принимать решения автономно, отходя от установленных инструкций.

Тем не менее, роботизация может включать в себя элементы AI и ML — а это самые «горячие» технологии современного мира IT.

Почему эта технология в тренде

Все это звучит довольно внушительно, но нужно добавить немного конкретики, чтобы стало понятно, почему крупнейшие мировые компании начали активно внедрять в свои производственные процессы RPA-подход.

Роботизация исключает вероятность ошибки при выполнении задач. Так как программе заданы определенные условия, она не может их не выполнить — в отличие от человека, который может не заметить маленький нюанс, который в дальнейшем повлияет на весь процесс.

Наконец, роботизация также помогает сократить расходы компании. Инвестировав однажды в разработку качественного робота, в будущем компании не нужно будет оплачивать ему выходные пособия, заработную плату и прочие статьи расходов, которые в обязательном порядке есть в соцпакете любого сотрудника.

А еще, по сравнению с разработкой специального софта, RPA обеспечивает быстрое внедрение и, соответственно, быстрый возврат инвестиций, но при этом не требует перестройки существующих процессов и ИТ-систем компании.

RPA относится к low-code подходу к разработке: low-code, в свою очередь, заключается в использовании готовых модулей для создания определенных решений. Это позволяет разрабатывать софт, минимально используя ручной набор кода, и автоматизирует монотонные задачи.

Такой подход приводит в индустрию новых и перспективных специалистов, у которых пока еще нет достаточного опыта в программировании, а для профи это отличный шанс переключиться на более творческие задачи. А это значит, что человек с базовыми навыками программирования (или вовсе без них) вполне может овладеть RPA и не становиться в очередь безработных джуниор тестировщиков и бизнес-аналитиков.

Как стать RPA-разработчиком с нуля

При приеме на работу на должность RPA-инженера обращают внимание в первую очередь на алгоритмическое/процессное мышление.

Но есть определенный набор навыков, которые все же нужны, если вы хотите попробовать себя в RPA. Это:

Знание технологий Microsoft Technology (VB .NET, Windows, SQL Server, Web Services, MS Office) на базовом уровне.
Понимание правил и принципов анализа, дизайна, разработки, внедрения и поддержки кода в разных контекстах — но будет достаточно и базового уровня (к примеру, просмотра видеоуроков).

Обычно для студентов инженерно-технических факультетов или выпускников IT-курсов эти требования не создадут никаких проблем. Представителям других специальностей, скорее всего, придется пройти минимальную начальную подготовку.

А если вы хотите в будущем углубиться в такие технологии, как машинное обучение и искусственный интеллект, а также в более «продвинутое» RPA, то, во-первых, нужно изучить наиболее известные платформы и инструменты RPA: Automation Anywhere, UiPath, Blue Prism, Softomotive, Kryon Leo, WorkFusion и т. п. Во-вторых, научиться писать код. В основном рекомендуют изучать Java, также можно выучить Python, .NET, C#. С самого старта уметь кодить необязательно, но если есть желание углубляться в RPA, то придется учить один из языков программирования, чтобы расширить существующий функционал RPA-платформы, если его перестанет хватать.

Возвращаясь к теме обучения RPA с нуля, новичкам рекомендуется пройти курс от академии UiPath. Есть еще один похожий и не менее полезный ресурс — Automation Academy от WorkFusion, там будет нужен курс Automation Essentials, он описывает бизнес-аспекты автоматизации и содержит глоссарий.

У нас также открыт бесплатный курс для новичков по направлению RPA.

Ниже представлен список книг, которые тоже помогут быстрее вникнуть в технологию:

Phil Fersht, Saurabh Gupta «The RPA Bible: your practical & technical guide to RPA»;
«Rewiring the robots within your organization»;
Владимир Репин «Бизнес-процессы: моделирование, внедрение, управление».

И напоследок полезная статья с Хабра.

На начальных этапах этих материалов должно хватить.

Какие перспективы открывает RPA

Несмотря на то, что рынок RPA пока еще невелик, он стабильно растет. К 2020 году расходы на RPA достигнут $1 миллиарда (согласно прогнозам одного из ведущих аналитических агентств мира Gartner), и к тому времени 40% крупных организаций уже будут пользоваться инструментами RPA. Прибавьте к этому востребованность AI и машинного обучения, которые интегрируются с RPA решениями, — и у вас будет представление о перспективах роста в этом направлении.

Стоит также отметить, что уже с позиции Middle RPA Developer вы сможете начать осваивать интеграцию RPA и ML — то есть не просто повышать свои навыки, а становиться востребованным во всем мире специалистом по трендовым технологиям. Вдобавок, в мире сейчас не так уж много RPA-специалистов на позиции Middle или Senior — поэтому даже талантливые новички пользуются спросом среди клиентов.