Связка процессной аналитики и ИИ меняет подход бизнеса к эффективности

Наблюдается мощный всплеск интереса бизнеса к аналитике внутренних процессов и конкретно Process Mining и Task Mining. С чем это связано?

Компании сейчас находятся в реалиях, когда повышение эффективности — ключевой фактор конкурентоспособности или даже выживания, а работать «вслепую» слишком дорого. Бизнесу важно понимать, как процессы реально выполняются, где возникают задержки, повторные действия и скрытые потери ресурсов.

Process Mining и Task Mining дают бизнесу такую прозрачность: позволяют увидеть фактическое выполнение процессов и операций, а не опираться только на агрегированные показатели и устаревшие регламенты. За счет этого компании получают понимание, где именно можно сократить длительность процессов, как снизить издержки и повысить управляемость.

Отдельную роль играет и зрелость самого рынка. Появляется все больше открытых кейсов с измеримым экономическим эффектом, развивается профессиональное сообщество, растет интерес к теме и на отраслевых мероприятиях. Мы это хорошо видим по собственному опыту — конференции ProcessTech стабильно проходят с большим откликом аудитории, вызывают живое профессиональное обсуждение и множество вопросов в кулуарах.

Если говорить о практической пользе, какой подход обычно дает бизнесу более быстрый эффект — Process Mining или Task Mining?

Выбор зависит от того, какую задачу компания решает и какие данные есть. Если формируются цифровые следы процессов — CRM, ERP, банковские или производственные системы, — логично начинать с Process Mining. Технология позволяет посмотреть на процесс целиком, выявить проблемы на стыках этапов и подразделений и понять, какие из них сильнее всего влияют на сроки и себестоимость.

Task Mining же дает более быстрый прикладной эффект. Технология фокусируется на уровне конкретных операций и действий сотрудников, позволяет оперативно увидеть, где значимую долю времени занимает ручной труд, где есть повторные действия, неэффективные операции и т. д. За счет этого компания довольно быстро получает понятные точки для оптимизации и автоматизации, а значит — быстрый экономический результат.

Инструменты дополняют друг друга, но если бизнесу важно в короткие сроки получить измеримый эффект и снизить операционную нагрузку, старт с Task Mining зачастую оказывается более прагматичным и логичным шагом.

Сейчас многие говорят по автоматическую разметку операций в Task Mining. Что это?

Если кратко, то автоматический Task Mining — это возможность автоматического поиска операций, которые можно автоматизировать наиболее выгодно, без предварительных настроек системы. Как это работает? Например, такой инструмент месяц работает у заказчика, после чего показывает количество найденных операций и дает рекомендации по оптимизации процессов. У многих программных решений для этого нужно настраивать шаблоны. По нашим оценкам, специалисты тратят на настройку одного такого шаблона не менее 1–1,5 дней в зависимости от сложности операции. По итогу — если в рамках классического проекта автоматизируются 5 тыс. различных видов операций, то на ручное формирование шаблонов силами одного сотрудника нужно потратить примерно 7,5 тыс. рабочих дней — больше 30 лет. Поэтому компании и делают акцент на автоматической разметке.

Еще важный момент — производительность и взаимодействие со смежными системами через API. Мой опыт позволяет говорить, что благодаря встроенным нейросетям в конструкторе скриптов автоматизации можно обеспечить полную прозрачность работ. Заказчик может контролировать каждое выполнение в плане того, какие данные передавались, какие при этом были ошибки. 

Что такое Цифровой сотрудник и как он полезен бизнесу?

Цифровой сотрудник — это программный комплекс на базе искусственного интеллекта, который выполняет задачи наравне с людьми. Если упростить, он объединяет две ключевые функции: анализ данных и выполнение действий.

ИИ-модуль понимает задачу, оценивает контекст, принимает решение, а через API взаимодействует с другими системами компании — например, бухгалтерией, CRM или кадровыми сервисами. Он не работает по жестко заданному сценарию: он умеет адаптироваться к контексту: «читать» документы, сопоставлять данные, делать выбор между вариантами, принимать решения. Это не «робот, который жмет кнопочки», это — система, способная понимать смысл действий.

Он берет на себя однообразные рутинные операции, снижает вероятность ошибок и ускоряет процессы. При этом «Цифровой сотрудник» не заменяет человека, а дополняет его — освобождает время для более важных задач и рабочих коммуникаций. 

Все чаще говорят о том, что ИИ входит в фазу активного развития. Как в этих условиях крупный бизнес переосмысливает инвестиции в такие технологии?

Бизнес все чаще рассматривает ИИ не как экспериментальную технологию, а как инструмент системного повышения эффективности. Инвестиции переосмысливаются через призму практического эффекта — в первую очередь там, где сохраняется значительная доля ручного труда и где автоматизация способна дать масштабируемый результат. В крупных компаниях именно такие типовые и повторяющиеся операции сильнее всего влияют на длительность и себестоимость процессов. 

По нашим оценкам, до 34% работы офисных сотрудников может быть автоматизировано с помощью технологий искусственного интеллекта. Это открывает возможности для снижения издержек, повышения устойчивости бизнеса и частичного снятия кадровых ограничений. Не случайно, по данным нашего опроса среди топ-менеджеров крупнейших российских компаний, порядка 64% респондентов планируют в ближайшие 2 года увеличить расходы на ИИ как минимум на 20%.