RPA vs API-интеграции: как выбрать

Нужно связать две системы. Одна — ваша CRM, другая — партнёрский сервис. Данные нужно передавать туда-сюда. Можно сделать API-интеграцию — написать код, который напрямую обменивается данными. Можно поставить RPA-робота — он будет логиниться в обе системы и копировать данные, как делал бы человек. Что выбрать?

Это вопрос, который задают постоянно. И на него нет универсального ответа. Иногда RPA — единственный разумный вариант. Иногда — пустая трата денег. Разница — в деталях конкретной ситуации.

В этой статье я разберу оба подхода с финансовой и практической точки зрения. Дам критерии для принятия решения. И покажу, как посчитать, какой вариант выгоднее для вашего случая.

Что такое API-интеграция и что такое RPA

Для начала — краткое объяснение для тех, кто не глубоко в теме.

API-интеграция — это когда две системы общаются напрямую, программа с программой. Ваша CRM отправляет запрос к серверу партнёра, получает ответ. Всё происходит «под капотом», без участия интерфейса пользователя. Для этого нужно, чтобы обе системы имели API (программный интерфейс) и чтобы кто-то написал код для обмена.

RPA (Robotic Process Automation) — это когда программа-робот имитирует действия человека. Открывает браузер, логинится на сайт, кликает кнопки, заполняет формы, копирует данные. Робот работает через пользовательский интерфейс — то же самое, что делал бы сотрудник, только быстрее и без ошибок.

Главное различие: API — это «разговор машин» напрямую. RPA — это эмуляция человеческих действий в интерфейсе. У каждого подхода свои сильные стороны и ограничения.

Преимущества API-интеграций

API-интеграция — это «правильный» способ связать системы. И вот что за этим стоит.

Скорость. API работает в миллисекундах. RPA — в секундах или минутах (пока откроется страница, пока прогрузится, пока кликнет). Для синхронных операций (когда нужен ответ сразу) разница критична.

Надёжность. API не зависит от интерфейса. Если дизайнер переставил кнопку — API продолжит работать. RPA сломается. API не зависит от скорости интернета и загрузки страниц.

Масштабируемость. API может обрабатывать тысячи запросов параллельно. RPA — один робот обрабатывает один процесс за раз. Для масштабирования нужно больше роботов (и лицензий).

Меньше ресурсов. API-запрос потребляет минимум ресурсов. RPA требует виртуальную машину с браузером и экраном. Это разница в инфраструктурных затратах.

Проще поддерживать в долгосрочной перспективе. API меняется редко и с уведомлением. Интерфейс меняется часто и без предупреждения.

Когда API-интеграция невозможна или слишком дорога

Если API так хорош, зачем вообще RPA существует? Потому что API есть не везде и не всегда доступен.

Нет API. Многие legacy-системы, государственные порталы, старые ERP не имеют API. Единственный способ взаимодействия — интерфейс пользователя. Или переписать систему с нуля, что нереально.

API платный или закрытый. Некоторые вендоры открывают API только для премиум-тарифов или партнёров. Стоимость доступа может превышать стоимость RPA-решения.

Интеграция нецелесообразна. Если нужно получать данные из системы раз в месяц, писать интеграцию с нуля может быть излишне. RPA-робот справится за несколько дней разработки.

Временное решение. Вы планируете заменить систему через год. Делать полноценную интеграцию нет смысла. RPA может быть «мостом» на переходный период.

Нет ресурсов на разработку. API-интеграция требует разработчиков, которые понимают обе системы. RPA можно настроить силами аналитика или бизнес-пользователя на low-code платформе.

Финансовое сравнение: что учитывать

Чтобы сравнить стоимость, нужно посчитать полную стоимость владения (TCO) для обоих вариантов. Вот что включить в расчёт.

Начальные затраты на разработку. Для API: анализ, написание кода, тестирование, документация. Для RPA: анализ, настройка робота, тестирование. Обычно API дороже в начальных затратах, если нужно писать с нуля. RPA быстрее запускается.

Лицензии. Для API: обычно бесплатно или входит в тариф системы. Для RPA: лицензии на платформу могут стоить от нескольких сотен тысяч до миллионов тенге в год. Это существенная статья расходов.

Инфраструктура. Для API: минимально, обычно существующие серверы справляются. Для RPA: нужны виртуальные машины с Windows и ресурсами для запуска браузера. Для каждого параллельного робота — отдельная машина.

Поддержка и доработки. Для API: нужна при изменениях в API (редко, обычно с документацией). Для RPA: нужна при любом изменении интерфейса (часто, без предупреждения). Это скрытые расходы, которые накапливаются.

Мониторинг и troubleshooting. Для API: логи и стандартный мониторинг. Для RPA: сложнее отладка (нужно смотреть видео действий робота), больше ложных срабатываний и нестабильности.

Критерии для принятия решения

Вот чек-лист вопросов, которые помогут выбрать подход.

Есть ли у целевой системы API? Если да и он доступен — это аргумент в пользу API. Если нет — RPA может быть единственным вариантом.

Как часто меняется интерфейс целевой системы? Если это стабильный legacy — RPA может работать годами. Если это SaaS с регулярными обновлениями — будете чинить робота постоянно.

Какой объём операций? Десятки в день — RPA справится. Тысячи в час — нужен API или много роботов (и лицензий).

Нужна ли синхронность? Если пользователь ждёт ответа в реальном времени — RPA будет слишком медленным. Если процесс batch (пакетный, ночной) — скорость не критична.

Какой горизонт планирования? Если решение нужно на полгода — RPA быстрее окупится. Если на годы — API выгоднее в долгую.

Какие ресурсы есть? Есть разработчики — можно делать API. Нет разработчиков — RPA на low-code платформе доступнее.

Гибридный подход: когда использовать оба

Это не всегда выбор «или-или». Часто оптимальное решение — комбинация обоих подходов.

RPA как временное решение, пока делается API. Бизнес не может ждать полгода, пока разработают интеграцию. Запустите RPA за месяц, параллельно делайте API. Когда API готов — переключитесь.

RPA для legacy, API для современных систем. В ландшафте из 10 систем 8 имеют API, 2 — только интерфейс. Делайте API для восьми, RPA для двух.

RPA для редких операций, API для массовых. Основной поток данных идёт через API. Но есть экзотические случаи раз в неделю — для них RPA проще, чем расширять API.

RPA для сбора данных, API для записи. Из внешней системы забирать данные роботом (там нет API для чтения), в свою систему писать через API (там он есть).

Типичные ошибки при выборе

Вот что я регулярно наблюдаю на проектах.

Выбирать RPA «потому что модно». RPA — не серебряная пуля. Если есть нормальный API — используйте его. RPA — это компромисс, а не идеал.

Не учитывать стоимость поддержки. RPA дешевле запустить, но дороже поддерживать. Считайте TCO на 3 года, а не только начальные затраты.

Делать API там, где он не нужен. Если интеграция нужна на 3 месяца до замены системы — API избыточен. RPA здесь разумнее.

Не проверить, есть ли API. Удивительно часто люди начинают делать RPA, не спросив у вендора, есть ли API. А он есть, просто не на видном месте.

Недооценивать нестабильность RPA. «Робот настроен, теперь будет работать вечно» — нет. Интерфейсы меняются, сессии истекают, элементы сдвигаются. Нужен мониторинг и готовность чинить.

Калькуляция: пример сравнения

Вот упрощённый пример расчёта для конкретного случая.

Задача: забирать данные о заказах из системы партнёра и загружать в свою CRM. Объём: 500 заказов в день. Горизонт: 3 года.

Вариант API: Разработка: 800 000 тг (2 месяца работы разработчика). Инфраструктура: входит в текущие расходы. Поддержка: 50 000 тг/год (редкие доработки). Итого за 3 года: 800 000 + 150 000 = 950 000 тг.

Вариант RPA: Разработка: 300 000 тг (3 недели настройки). Лицензии: 400 000 тг/год. Инфраструктура: 60 000 тг/год (виртуальная машина). Поддержка: 150 000 тг/год (регулярные правки при изменениях интерфейса). Итого за 3 года: 300 000 + 1 200 000 + 180 000 + 450 000 = 2 130 000 тг.

В этом примере API выгоднее более чем вдвое. Но если бы горизонт был 6 месяцев — картина изменилась бы: API: 800 000, RPA: 530 000. На коротком горизонте RPA дешевле.