Компании активно внедряют искусственный интеллект, но далеко не всегда понимают, как устроены процессы, в которых он должен работать. Согласно исследованию ARIS и The Hackett Group, только 22% крупных организаций обладают полной и актуальной информацией о своих бизнес-процессах. Это усиливает значение Process Mining и других инструментов процессной аналитики, которые помогают восстановить реальную картину работы компании.

Между планами и реальностью

В исследовании ARIS и The Hackett Group участвовали более 200 руководителей компаний из списка Global 2000. Эксперты изучили, насколько организации готовы интегрировать ИИ-агентов в повседневную работу и какие препятствия мешают масштабированию технологии.

Результаты выявили заметное противоречие. 86% респондентов уверены, что для надежной работы ИИ-агентам необходимо понимание бизнес-процессов. Однако лишь 22% сообщили, что располагают полной информацией о сквозных операциях в режиме реального времени.

Еще 59% участников признали, что сведения о процессах разрознены между системами и подразделениями. Между тем 76% руководителей ожидают, что в ближайшие три года процессный контекст приобретет критическое значение для их организаций.

Почему ИИ необходим Process Mining

Для выполнения сложных задач ИИ недостаточно доступа к документам и корпоративным данным. Ему необходимо учитывать, как связаны между собой операции, кто принимает решения, какие правила действуют и где возникают исключения.

Например, ИИ-агент может подготовить заявку на закупку, но без понимания реального маршрута согласований он рискует направить документ не тому сотруднику или пропустить обязательную проверку.

Именно здесь востребована аналитика бизнес-процессов (Process Mining). Технология анализирует цифровые следы в информационных системах и позволяет восстановить фактическое выполнение процессов. В отличие от формальных регламентов, такая картина показывает, как работа организована на практике: сколько существует вариантов выполнения операций, где возникают задержки и какие действия повторяются.

В сочетании с моделированием процессов, бизнес-правилами и механизмами контроля Process Mining помогает формировать контекст для работы искусственного интеллекта. Это особенно важно при переходе от отдельных интеллектуальных помощников к агентам, способным выполнять последовательности взаимосвязанных задач.

Что получают компании

Исследование показало, какие результаты организации связывают с развитием процессного контекста:

• 78% сообщили об ускорении операций и сокращении длительности процессов.
• 75% отметили снижение объема повторяющейся ручной работы.
• 71% указали на повышение качества и стабильности процессов.
• 69% сообщили об улучшении управленческих решений.
• 67% отметили усиление контроля рисков и соблюдения требований.

Авторы также обнаружили, что организации с развитым процессным контекстом в пять раз чаще сообщали об очень успешных результатах применения ИИ.

Эти показатели характеризуют процессное управление в целом, а не эффект от внедрения Process Mining отдельно. Однако они показывают, насколько важной становится способность компаний анализировать фактическое выполнение операций.

От анализа процессов к управлению ИИ

Даже при наличии технологий компании сталкиваются с организационными ограничениями. Более 70% основных препятствий к формированию процессного контекста связаны с затратами, качеством данных и разобщенностью подразделений.

Есть сложности и с контролем решений ИИ. Только 34% организаций уверены в способности эффективно управлять такими решениями. Зрелая система управления ИИ существует лишь у 18% опрошенных, а в 46% компаний ответственность за технологию остается исключительно за ИТ-подразделениями.

В этих условиях Process Mining может выполнять не только диагностическую функцию. Регулярный анализ цифровых следов позволяет отслеживать, как меняется выполнение процессов после внедрения ИИ, выявлять новые отклонения и оценивать результаты автоматизации.

Исследование показывает, что развитие корпоративного ИИ все теснее связано с прозрачностью бизнес-процессов. По мере перехода к автономным сценариям Process Mining становится одним из инструментов, позволяющих опираться на фактические данные о работе компании — как при подготовке автоматизации, так и при последующем контроле ее результатов.

По материалам ARIS