Сейчас процессная аналитика выходит далеко за пределы нишевого инструмента и постепенно становится одним из ключевых элементов стратегий цифровой трансформации зрелого бизнеса. В то же время компании следуют тренду и стремятся использовать искусственный интеллект для системного повышения эффективности, сокращения издержек и оптимизации рутинных задач. Однако, как показывает практика, без понимания того, как реально устроены и выполняются процессы, внедрение ИИ остаётся точечным и не приносит желаемых результатов. 

Интеллектуальный анализ

В данном случае необходимо системное решение, способное превратить хаотичные наборы данных в ясную картину происходящего в контуре компании. Фактически речь идёт о полноценном процессном интеллекте, объединяющим технологии Process Mining, Task Mining, мультипроцессную аналитику и BI. Синергия решений позволяет достигать максимально возможного уровня прозрачности, что позволяет оценивать, где автоматизация с помощью ИИ принесёт максимальный результат, как выстраивать логику ИИ-агентов, а также формировать измеримые и наиболее конкретные KPI.

В 2025 году даже небольшие компании используют десятки, если не сотни информационных систем. Внутри каждой из них хранятся собственные специфические массивы данных, что делает общую картину процессов фрагментированной. В этой конфигурации традиционные механизмы оптимизации устаревают, так как руководители не видят реального кросс-функционального взаимодействия подразделений, а скрипты автоматизации воспроизводят ошибки, накопленные в качестве своего рода технического долга. 

Подход, в основе которого лежит комплексная синергия технологий, решает описанную проблему и открывает следующие возможности:

• формирование контекста для искусственного интеллекта: алгоритмы начинают работать не с абстрактными гипотезами, а с конкретными сценариями, характерными для компании, что увеличивает общую результативность и точность прогнозов, а также сокращает объём рутины и долю ошибок, спровоцированных человеческим фактором; 
• катализация цифровой трансформации: принятие решений с опорой на объективные данные сокращает цикл интеграции инноваций – компании быстрее масштабируют успешные пилотные инициативы и видят измеримые эффекты;
• развитие внутренней культуры: все причастные к процессу получают объективную оценку собственной работы – от рядовых менеджеров до ведущих специалистов и ТОПов. 

Синергетический эффект

Комбинированное использование технологий способно дать компаниям следующие преимущества: 

• обоснованность решений – связка снижает риск того, что прогнозы и моделирование сценариев будущего будут строиться на основе неполных и/или устаревших данных; 
• масштабируемая автоматизация – детализированное описание процессов с Process Mining и ранжирование операций по трудозатратам и стоимости с помощью Task Mining  позволяют внедрять ИИ на разных корпоративных уровнях без страха потерять контроль, ухудшить качество или не достичь хотя бы удовлетворительных результатов. Впоследствии лучшие практики могут быть расширены на другие подразделения без больших проблем;  
• управляемый результат – наличие конкретных измеримых показателей эффективности и их непрерывный мониторинг дают возможность «держать руку на пульсе», оценивая эффект автоматизации в деньгах, времени и степени удовлетворённости клиентов; 
• агентно-ориентированные сценарии – в новой конфигурации появляется возможность проектировать агентов, готовых самостоятельно выявлять «узкие места», предлагать варианты автоматизации и выполнять их, а также закрывать целые функциональные блоки рутины, освобождая время персонала для решения более сложных интеллектуальных задач.  

Ключевые препятствия

Несмотря на очевидные преимущества описанного подхода многие компании сталкиваются с рядом барьеров, среди которых: 

• качество исходных данных – отсутствие единых стандартов, фрагментарный характер и неинтегрированные в общий контур системы снижают точность анализа;
• организация – на старте оптимизационных проектов почти невозможно уйти от сопротивления сотрудников, а перестройка привычных подходов требует времени и ставит в фокус необходимость обучения персонала;
• инфраструктура – в компаниях функционирует множество разнонаправленных ИТ-систем, что усложняет проекты и требует прямого участия в процессе платформенных архитекторов. 

Рекомендации

Для успешного внедрения интеллектуального подхода к анализу процессов компаниям необходимо:

• провести аудит зрелости процессов – определить области доступности данных, а также ликвидировать «тёмные пятна»;
• сформировать централизованную платформу для сбора событийных логов и их автоматической обработки;
• постараться перейти от классического Process Mining к мультипроцессной аналитике, обеспечив анализ влияния процессов друг на друга;
• построить систему регулярного мониторинга объективного состояния БП, закрепив её на уровне корпоративных стандартов. 

По материалам Processexellencenetwork