Ситуация в мировой экономике, глобальный кадровый кризис и стремительное развитие искусственного интеллекта вынуждают бизнес принимать новые правила игры и вступать в период, который можно назвать «Великой перекалибровкой». Начинается новая эра операционной эффективности, и Process Mining занимает одно из важнейших мест в структуре ожидаемых преобразований, помогая ориентироваться в динамично меняющихся условиях.  

От экстенсивного подхода – к разумной эффективности

В прошлом десятилетии большинство компаний ставили во главу угла быстрый рост «в ширину», зачастую мешающий достижению реальных качественных результатов. Однако в процесс вмешались галопирующая инфляция и постоянные изменения ставок, что спровоцировало бизнес сместить акцент в сторону обеспечения устойчивого развития и создания долгосрочной финансовой стабильности. Смена парадигмы подчёркивается в отраслевом отчёте PEX Network-2025:

• 47% ТОП-менеджеров отмечают решающее значение грамотной оптимизационной стратегии с точки зрения долгосрочного планирования;
• 43% респондентов считают необходимость максимально возможного повышения производительности ключевой точкой развития бизнеса. 

Описанный контекст стимулирует более активное и массовое внедрение Process Mining в цифровую инфраструктуру компаний. При правильном подходе процессная аналитика позволяет:

• выявлять неэффективности и «узкие места», снижающие рентабельность;
• оптимизировать БП;
• сравнивать реальные сценарии выполнения процессов с регламентами, а также формировать корпоративный бенчмаркинг вокруг лучших практик;
• минимизировать риски через моделирование инвестиционных сценариев с использованием связки PM + AI.

К примеру, ведущая газодобывающая компания Австралии проанализировала процесс бурения скважин и обнаружила избыточные затраты в размере 3 миллионов долларов в день. Также удалось сократить продолжительность проектного цикла на 15%, что дало возможность сэкономить более 7 миллионов долларов на каждый отдельно взятый случай.  

Внедрение ИИ: от экспериментов – к измеримому результату

Генеративный искусственный интеллект получил широкое распространение – аналитики Gartner включают его в списки наиболее часто используемых цифровых инструментов. Однако в текущей точке многие компании не видят конкретной ценности в инвестициях в AI. Исследование Boston Consulting Group показало, что только 26% опрошенных создали условия, чтобы выйти за теоретические рамки и достичь значимых результатов с помощью ИИ.

Одним из решений, повышающих успешность проектов по ИИ, становится Process Mining, поскольку технология позволяет:

• выявлять наиболее эффективные варианты внедрения ИИ;
• обнаруживать несовершенства в БП, препятствующие интеграции AI;
• вести ретроспективный анализ средств, вложенных в развитие искусственного интеллекта; 
• фиксировать сбои в скриптах автоматизации, приводящие к снижению производительности ИИ-систем.

Кейс: международная логистическая компания использовала Process Mining для оценки эффективности своей AI-системы классификации счетов-фактур. Анализ показал, что точность распределения составила 60%. Полученные данные дали возможность усовершенствовать внутренние процессы, модерируемые искусственным интеллектом, что позволило повысить успешность классификации до 95%, а также обеспечить экономию трудозатрат в размере 2 FTE на каждый регион, в котором функционирует бизнес.

Выводы

Инициативы и проекты в области искусственного интеллекта должны основываться на оптимизации процессов, а не на автоматизации неэффективных БП. Таким образом, бизнес должен обеспечить непрерывный мониторинг эффективности ИИ, чтобы получить гарантии улучшения ключевых бизнес-показателей и оптимизировать трудозатраты. 

По материалам Processexcellencenetwork