Тренды ИИ в бизнесе: зачем компаниям процессная аналитика

2026 год станет для бизнеса одним из самых непростых. Усиливается всестороннее регулирование, растет финансовое давление, а маржинальность и пространство для ошибок сокращаются. В такой ситуации компании уже не могут позволить себе действовать, основываясь только на гипотезах — ни в управлении, ни в технологиях, ни в оптимизации затрат.

Искусственный интеллект оказался одной из немногих технологий, которая уже сегодня применяется в масштабе и дает измеримый эффект. Именно поэтому интерес бизнеса к ИИ в последние годы растет не по инерции, а из практических соображений. Как ранее отмечал заместитель министра экономического развития РФ Максим Колесников, к 2030 году ИИ будет внедрен в 95% отраслей экономики. По оценке консалтинговой компании «Яков и Партнеры» и «Яндекса», более 70% российских компаний уже используют решения на базе генеративного ИИ как минимум в одном бизнес-процессе, а совокупный экономический эффект от ИИ к 2030 году может достигнуть 7,9–12,8 трлн рублей в год. 

Цифры впечатляют, однако есть нюанс: в 2026 году фокус смещается с самой технологии на управленческие сценарии ее использования. Именно они сегодня формируют основные тренды, определяющие практическую повестку ИИ в бизнесе.

Переход от оптимизации «вслепую» к экономике процессов

В условиях ограниченных бюджетов компании сокращают затраты. Чтобы снижать их эффективно, необходимо понимать, сколько ресурсов на самом деле тратится на каждый бизнес-процесс и за счет чего формируется его стоимость.

На практике большинство компаний этого не знает. Регламенты и BPM-схемы не отражают реальную работу, которая состоит из множества ручных операций, переключений между системами и неочевидных согласований. Эти потери не видны в учетных системах, но именно они формируют основную нагрузку на сотрудников. По нашим данным, 93% топ-менеджеров считают, что без прозрачности на уровне фактических действий сотрудников внедрение ИИ не дает ожидаемого эффекта.

В 2026 году ключевую роль здесь играет интеллектуальная процессная аналитика на базе Task Mining. Современный Task Mining позволяет не просто фиксировать отдельные операции, а рассчитывать фактическую ресурсоемкость бизнес-процессов — сколько времени, усилий и людей требуется для их выполнения. Развитие LLM-моделей сделало возможной автоматическую группировку операций в процессы и восстановление их реальной структуры.

В результате бизнес получает четкое понимание того, какие процессы самые дорогие и где возникают потери. Именно эта прозрачность становится отправной точкой не только для оптимизации, но и для реинжиниринга бизнес-процессов, а также для более точного управления их выполнением и дальнейшей автоматизации.

Переход к гиперлокальному контролю выполнения процессов

По мере роста сложности процессов и числа точек принятия решений классической аналитики становится мало. Аналитики по-прежнему смотрят на процессы «в среднем», тогда как отклонения и потери возникают на уровне конкретных заявок, операций и действий отдельных сотрудников. Искусственный интеллект можно использовать не для постфактум-анализа, а для работы в операционном контуре — анализа каждого отдельного экземпляра процесса. ИИ выявляет отклонения в моменте и подсказывает, что именно нужно скорректировать в выполнении конкретной заявки, чтобы получить лучший результат.

Такой подход позволяет перейти к гиперлокальному уровню управления: рекомендации формируются не для процесса в целом, а для конкретного менеджера, операции и ситуации. Это снижает нагрузку на аналитиков, автоматизирует рутину и повышает управляемость процессов без масштабных изменений.

От анализа процессов к их выполнению

Передавать рутинные задачи искусственному интеллекту имеет смысл только тогда, когда компания понимает, как фактически выполняются бизнес-процессы и сколько ресурсов они потребляют. Поэтому в 2026 году отправной точкой становится Task Mining: технология фиксирует реальные действия сотрудников, группирует их в операции и позволяет автоматически рассчитывать стоимость процессов. Согласно оценкам «Инфомаксимум», использование Task Mining в связке с ИИ повышает эффективность внедрения искусственного интеллекта в среднем на 28%.

На этой основе появляется следующий шаг — цифровой сотрудник, который берет на себя отдельные рутинные операции внутри процесса. Такая автоматизация не подменяет управление, а делает его более точным: компания заранее видит экономический эффект, понимает, какие задачи целесообразно передавать ИИ, и может контролировать результат на уровне данных, а не экспертных оценок.

Вместо вывода

2026 год не станет годом универсального ИИ-чуда. Он станет годом трезвого расчета. Компании, которые смогут измерить экономику своих процессов, увидеть реальные потери и использовать ИИ адресно — для анализа, контроля и выполнения операций, — получат ощутимые конкурентные преимущества. Остальным придется лишь догонять.

Сейчас побеждает не тот, у кого больше ИИ, а тот, кто лучше понимает, как именно работает его бизнес.