Gartner в мае 2026 года опубликовал Magic Quadrant for Process Intelligence Platforms — переименованный преемник Magic Quadrant for Process Mining Platforms. Мы уже касались оценки вендоров, но сегодня поговорим о изменении отчета, расширении термина Process Mining и, конечно, теме искусственного интеллекта, без которой больше не представляется процессная аналитика.
Интересный факт: Skan AI получил статус Honorable Mention и впервые попал в отчет, но не в один из четырёх квадрантов.
Новая реальность
Переименование — не просто другой заголовок, иным стал сам фокус. Gartner открыто заявил, что расширил охват: Process Intelligence Platforms объединяют Process Mining, моделирование и мониторинг процессов, а также выступают операционным контекстом для ИИ-агентов. Process Mining и Task Mining в отчете трактуются как единая дисциплина.
Почему это важно? Значительная часть операционных потерь возникает не в самом маршруте процесса, а на уровне ручных действий — копирования данных, сверок, переключений между окнами, повторного ввода информации, обходных сценариев и неформальных проверок. Эти действия редко видны в системных логах, но именно они формируют реальную стоимость процесса.
Skan AI: портрет вендора
Honorable Mention — пре-квадрантная категория. Вендор виден аналитикам и засчитан в статистику, но пороговые критерии для квадрантного включения не пройдены — как правило, по Completeness of Vision или Ability to Execute. Niche Player занимает полноценную позицию в квадранте; Honorable Mention — нет. Но суть даже не в этом.
Skan AI — американский вендор, который развивает решения на стыке Task Mining, процессной аналитики и ИИ. В контексте обновленного концепта Gartner он интересен как пример сдвига рынка: от анализа логов к более широкому пониманию фактической работы сотрудников, систем и процессов.
Платформа делает акцент на анализе пользовательских действий в рабочих приложениях и применении ИИ для выявления повторяющихся операций, отклонений и потенциальных зон автоматизации. Именно здесь виден главный смысл перехода от Process Mining к Process Intelligence. ИИ-агент не может эффективно действовать в корпоративной среде, если не понимает, какие системы участвуют в процессе, кто отвечает за этап, какие действия считаются нормой и где возникают исключения. Process Intelligence в этой логике становится не просто инструментом анализа, а основой для более прикладного использования ИИ в операционных процессах.
Выводы для российского рынка
Skan AI попал в три Gartner-публикации за один месяц. Для западного рынка это весомо. Для рынка РФ данный кейс и изменение логики Gartner — это сигнал, что конкуренция в процессной аналитике смещается.
В фокусе уже не только восстановление процессов по логам, а создание операционного контекста для ИИ: с учетом действий сотрудников, бизнес-правил, системных связей и потенциальных сценариев автоматизации. Компании, которые раньше рассматривали Process Mining как инструмент аудита, будут все чаще ждать от таких платформ практического перехода к действиям — от поиска отклонений до запуска улучшений и поддержки ИИ-агентов.
Для бизнеса РФ этот сдвиг особенно заметен в банках, страховании, телекоме, ритейле и крупных сервисных функциях. Поэтому следующий этап развития процессной аналитики будет связан не только с анализом логов ERP, CRM или BPM-систем, но и с пониманием пользовательских действий, операционных сценариев и причин отклонений.
При этом расширение категории не означает, что классический Process Mining теряет значение. Напротив, он становится базовым уровнем анализа. Меняется другое: сам по себе он уже не закрывает весь запрос бизнеса. Компаниям нужны не только карты процессов, но и связка с фактическими действиями сотрудников, мониторингом KPI, сценариями улучшений и возможностью передать часть решений ИИ-агентам.
Вероятно, в ближайшие годы российский рынок будет двигаться в сторону платформ, которые объединяют Process Mining, Task Mining, мониторинг, моделирование и ИИ-помощников в единую среду. Отдельные инструменты анализа сохранят значение, но основной спрос будет формироваться вокруг решений, которые помогают не просто обнаружить проблему, а быстрее перейти к управленческому или операционному действию.