Технологии Process Mining и Task Mining выходят из фазы экспериментальных внедрений и становятся обязательной частью управленческих контуров и инструментами системного повышения операционной эффективности. Такие выводы следуют из совместного исследования TAdviser и Axenix.

Исследование основано на глубинных интервью с представителями крупных компаний из различных отраслей — металлургии, телекоммуникаций, страхования и промышленности, а также на сравнительном анализе отечественных платформ Process Mining и Task Mining. В общей сложности вендоры оценивались по референтной модели из 297 критериев, включающей функциональные, технологические и организационные параметры.

От экспериментов к инструменту управления

Process Mining анализирует события, зафиксированные в информационных системах, и реконструирует фактическую модель выполнения процессов. Task Mining, в свою очередь, фиксирует действия пользователей на рабочих местах и помогает понять, как именно сотрудники взаимодействуют с информационными системами. В связке эти технологии дают возможность увидеть как макроуровень процесса, так и детальную картину выполнения отдельных операций.

По данным исследования, именно сочетание этих подходов позволяет устранить «слепые зоны» в управлении процессами и выявить реальные причины задержек, ошибок и избыточных операций. При этом подчеркивается, что сами по себе технологии не являются «волшебным решением». Они обеспечивают прозрачность процессов и создают основу для анализа, однако реальный эффект достигается только при наличии экспертизы и готовности компании менять существующие практики работы.

Формирование экосистемы решений

Одной из задач исследования стало определение текущего состояния российского рынка Process Mining и Task Mining.

Аналитики отмечают, что рынок находится на этапе активного формирования. Большинство отечественных решений появились сравнительно недавно — возраст многих продуктов не превышает пяти лет. Тем не менее уже можно выделить несколько групп ПО с различными стратегиями развития.

Первая группа — лидеры рынка, предлагающие наиболее зрелые платформы с широким функциональным покрытием технологий Process Mining и Task Mining. В исследовании к этой категории отнесены решения Proceset (абсолютный лидер по всем показателям), VK Process Mining и PIX.

Вторая группа — продукты, созданные внутри крупных корпораций для собственных задач и впоследствии выведенные на рынок. Среди них — Промайн, Process Mining от Сбера и Сфера.

Третья — узкоспециализированные инструменты, ориентированные на отдельные сценарии аналитики процессов или на использование в составе более широких аналитических платформ. К этой группе отнесены Optimining, Loginom и Discoverit. 

Стартовая точка внедрения

Несколько лет назад проекты Process и Task Mining носили в основном пилотный характер, а их «амбассадорами» выступали топ-менеджеры и руководители ИТ-блока. Сейчас инициатива внедрения все чаще исходит непосредственно от бизнес-подразделений. Это касается, например, функций продаж, закупок, логистики, HR и клиентского сервиса.

Сдвиг рассматривается аналитиками как один из признаков зрелости технологии. Когда инструмент начинает использоваться для решения конкретных операционных задач — например, для оптимизации клиентских путей или ускорения процессов закупок — он постепенно превращается из экспериментального решения в стандартный элемент системы управления.

Области применения 

В исследовании приведены примеры практического использования Process Mining и Task Mining в крупных российских компаниях.

Наиболее распространенные сценарии включают:

— анализ сквозных процессов в продажах и логистике;

— оптимизация закупочной деятельности и управления поставками;

— анализ клиентских путей и цифровых сервисов;

— совершенствование процессов найма и управления персоналом;

— мониторинг соблюдения регламентов и требований внутреннего контроля.

В ряде случаев эффект от внедрения оценивается достаточно прагматично. Компании рассматривают Process Mining в качестве механизма диагностики и контроля изменений в операционной деятельности.

Основные барьеры внедрения

Несмотря на растущий интерес к технологиям процессной аналитики, исследование отмечает несколько системных барьеров их внедрения.

Первый из них связан с качеством данных. Для корректного анализа процессов необходимы полные и структурированные журналы событий из информационных систем. В реальности же многие компании сталкиваются с фрагментарностью и сложной архитектурой устаревших систем.

Второй барьер носит организационный характер. Проекты Process Mining часто вызывают вопросы со стороны служб информационной безопасности, что усложняет процесс согласований.

Наконец, значимым ограничением остается дефицит специалистов, обладающих компетенциями в области процессной аналитики. Компании нередко вынуждены формировать внутренние центры компетенций или привлекать внешних консультантов для реализации проектов.

Роль искусственного интеллекта

Отдельный раздел посвящен взаимодействию технологий и искусственного интеллекта. ИИ активно интегрируется в платформы процессной аналитики. Он используется для выявления аномалий в процессах, генерации гипотез для анализа и прогнозирования возможных результатов.

Однако исследование подчеркивает, что искусственный интеллект не способен заменить Process Mining и Task Mining. Без структурированных данных о процессах ИИ не может корректно интерпретировать происходящие события и понимать бизнес-контекст операций.

Поэтому наиболее вероятным сценарием развития технологий является их интеграция. Process Mining и Task Mining формируют структурированный «цифровой двойник» процессов, а ИИ помогает анализировать полученные данные и предлагать варианты оптимизации.

От хайпа к инфраструктурной технологии

Главный вывод исследования заключается в том, что Process Mining и Task Mining постепенно переходят в категорию базовых инструментов управления операционной деятельностью.

По материалам TAdviser