Автоматизация становится очевидным ответом на продолжающиеся экономические проблемы и острый дефицит рабочих рук практически по всему миру. В этом контексте все реже упоминаются технологии RPA и все чаще говорится об искусственном интеллекте. Наблюдая за общественным резонансом, может сложиться впечатление, что на горизонте буквально пары ближайших лет бизнес начнет работать на автопилоте, а рутинные задачи исчезнут как класс, но в реальности ситуация остается куда более прозаичной. 

Автоматизация в любой форме и с помощью любой технологии не способна решить проблему сама по себе — чаще всего происходит противоположная ситуация: имеющийся хаос закрепляется за счет средств, выделенных на цифровую трансформацию. Таким образом, если процессы выстроены криво, то алгоритмы, боты, роботы или агенты только ухудшают положение дел. 

Чтобы избежать подобных раскладов, бизнесу нужен инструмент, который станет мозгом для искусственного интеллекта. В основе стека лежат технологии Process и Task Mining — они «кормят» генеративный ИИ необходимым контекстом, что позволяет трансформировать набор разрозненных инициатив в системное движение к автономным бизнес-процессам. 

Ключевые стадии эволюции

Каждая компания, стремящаяся к зрелости и эффективности, проходит определенный трансформационный цикл собственных процессов:

1. Аналоговые БП — эпоха бумаги, устных договоренности и личной памяти сотрудников. Допустимая история, если размер компании небольшой. Последующее масштабирование превращает ручные действия в «узкие места», а риски ошибок и потерь — в норму. 

2. Цифровые БП — внедрение EPR- и CRM-систем открывает новые возможности и формы отчетности. Тем не менее, данные хранятся в изоляции, а понимание процессов носит лишь частичный характер. В этот момент возникает иллюзия контроля, так как система вроде бы есть, но полноценная управляемость отсутствует. 

3. Автоматизированные БП — на этом этапе появляется RPA, технология, которая должна снимать нагрузку с сотрудников, но на деле лишь ускоряют хаос, если роботизация процессов происходит в формате «как есть», при отсутствии анализа логики. 

4. Оркестрованные БП — компании управляют целыми потоками действий: SLA контролируются, задачи маршрутизируются, а роли персонала четко определены и регламентированы. 

5. Автономные БП — финальная стадия, когда процессы способны функционировать в соответствие с регламента без прямого участия человека. ИИ принимает решения, но делает это не вслепую — Process и Task Mining дают контекст, детализированную структуру и понимание конечных бизнес-целей. 

Обособленный ИИ обречен на провал 

Да, искусственный интеллект способен систематизировать данные, находить в них ценную информацию и генерировать ответы, но отсутствие знаний о процессах превращает его в дорогостоящую гадалку, а не стратега. Без Process и Task Mining алгоритм не понимает удельную ценность операций, объем трудозатрат, а также ключевые шаги конкретных процессов. В свою очередь, синергия технологий позволяет ИИ работать на благо компании и предлагать релевантные решения. 

Движение к автономности

Путь к автономному состоянию процессов базируется на следующих опорных точках:

• диагностика — сбор данных, построение модели текущих процессов и выявление «узких мест»;
• стандартизация — очистка исходных данных и дублирующих действий, систематизация текущих практик вокруг корпоративных стандартов;
• автоматизация простого — делегирование ИИ только стабильных операций и процессов, где понятно решительно все, а вероятность ошибок находится, если не на нулевом, то на близком к этому уровне; 
• оркестровка — маршрутизация задач, отлаживание контроля SLA и структурного взаимодействия подразделений; 
• внедрение ИИ при поддержке Process и Task Mining — использование аналитики процессов и аналитики операций как основы для автономных решений, минимизируя риски и ускоряя возврат инвестиций.