На раннем этапе развития Process Mining воспринимался прежде всего как инструмент визуализации: технология позволяла «увидеть процесс таким, какой он есть на самом деле», выявить отклонения от регламентов и зафиксировать «узкие места». Для многих компаний этого уже было достаточно, чтобы оправдать пилотные проекты и первые внедрения.

Однако по мере накопления практики стало очевидно, что одной лишь реконструкции процессов недостаточно. Современный бизнес работает в условиях высокой динамики, сложных ИТ-ландшафтов и жестких требований к скорости управленческих решений. 

В этом контексте Process Mining начал эволюционировать — от изолированного аналитического инструмента к элементу более широкой архитектуры, которую всё чаще описывают как модель Process Intelligence.

Недостатки классического Process Mining 

Классическая модель Process Mining решает важную, но ограниченную задачу: она позволяет ретроспективно проанализировать ход процесса на основе событийных логов. Компания получает карту процесса, показатели отклонений, время прохождения этапов, точки потерь.

Проблема возникает на следующем шаге. Управленческий вопрос редко звучит как «что происходило?» — гораздо чаще он формулируется как «что с этим делать дальше и как не допустить повторения?». Именно здесь выявляется разрыв между аналитикой и управлением.

Во многих внедрениях Process Mining:

• выводы остаются на уровне аналитических отчетов;
• изменения в процессах требуют ручного согласования и повторных проверок;
• повторный анализ проводится эпизодически, а не как часть постоянного цикла.

В результате технология даёт ценную диагностику, но не становится устойчивым инструментом управления. Этот разрыв и стал основной причиной архитектурной трансформации рынка.

Переход от анализа к управляемому циклу

Эволюция Process Mining логически ведёт к модели, в которой аналитика встроена в непрерывный управленческий цикл. Именно это и лежит в основе концепции Process Intelligence.

В упрощённом виде такой цикл можно описать как:

• фиксация фактического выполнения процесса на основе событийных данных;
• объяснение причин отклонений с учетом контекста, нагрузки, ролей и систем;
• формирование управленческих гипотез и рекомендаций, а не только описательных метрик;
• контроль изменений и повторная проверка эффекта.

Process Mining остается ключевым элементом этого цикла, но перестает быть единственным. Для перехода от «карты процесса» к управляемой системе требуются дополнительные уровни данных и логики.

Роль Task Mining

Одним из таких уровней становится Task Mining. Если Process Mining работает с системными событиями (ERP, CRM, BPM), то Task Mining фиксирует действия пользователей на рабочих местах: последовательность операций, переключения между системами, ручные шаги.

Архитектурно это важно по двум причинам. Во-первых, Task Mining позволяет объяснять причины отклонений, которые не видны в системных логах: ручную работу, дублирование операций, неформальные обходы регламентов. Во-вторых, он связывает процессную аналитику с реальной операционной нагрузкой сотрудников. Это меняет фокус управления: процесс перестает быть абстрактной схемой и становится совокупностью конкретных действий, времени и усилий.

Именно на этом уровне Process Intelligence начинает работать не только с эффективностью процессов, но и с производительностью операционной деятельности.

Усиление аналитики за счёт AI-компонента

Следующий шаг в архитектурной эволюции — использование AI для интерпретации и масштабирования аналитики. В классическом Process Mining аналитик вручную формулирует гипотезы, настраивает фильтры, интерпретирует графы и метрики. Это требует высокой квалификации и ограничивает масштабируемость.

AI-компоненты меняют саму логику работы с данными:

• помогают автоматически выявлять аномалии и паттерны;
• предлагают гипотезы причин отклонений;
• упрощают доступ к аналитике для управленцев без глубокой технической подготовки;
• связывают процессные данные с бизнес-метриками и целями.

Важно подчеркнуть, что в рамках Process Intelligence AI не «заменяет аналитика», а снижает порог входа и ускоряет цикл принятия решений. Аналитика становится ближе к управлению, а не остается в экспертном контуре.

Архитектурные требования нового поколения решений

Переход к Process Intelligence предъявляет принципиально новые требования к архитектуре решений. Речь идет не о расширении функционального списка, а о смене системной логики.

Ключевыми становятся:

• способность работать с разнородными источниками данных (процессы, действия, метрики);
• сквозная идентификация объектов и пользователей;
• поддержка замкнутого цикла «анализ — действие — контроль»;
• масштабируемость без резкого роста стоимости внедрений;
• соответствие требованиям безопасности и регулирования, особенно при использовании AI.

Именно поэтому рынок всё чаще говорит не о «лучших функциях Process Mining», а о зрелости платформ и архитектурных траекториях развития решений.

Что это означает для рынка и заказчиков

Для заказчиков переход к Process Intelligence означает изменение ожиданий от технологии. Process Mining перестаёт быть разовым инструментом диагностики и всё чаще рассматривается как инфраструктурный слой управления операционной эффективностью.

Для рынка в целом это ведет к нескольким последствиям:

• усиливается разрыв между зрелыми и незрелыми внедрениями;
• возрастает роль данных и управленческой культуры;
• замедляется «поверхностный» рост, но повышается устойчивость рынка;
• конкуренция смещается из плоскости функциональных чек-листов в плоскость архитектурных решений.

Таким образом, роль процессной аналитики трансформируется от инструмента наблюдения к элементу управляемой системы принятия решений. Task Mining и AI-компоненты не подменяют Process Mining, а дополняют её, позволяя связать данные, действия и управленческий эффект.

Полный отчет по обновленному исследованию доступен по ссылке