Внедрение искусственного интеллекта становится одним из ключевых трендов цифровой трансформации бизнеса. Сегодня компании активно пилотируют решения и формируют гипотезы для дальнейшего масштабирования ИИ-инструментов. На практике значительная часть проектов не приносит ожидаемых результатов и остается на уровне «пилотов». Главная причина — отсутствие предварительного анализа и реальных данных, необходимых для создания эффективного плана автоматизации. В этой статье разберем, как инструмент Task Mining позволяет эффективно внедрить ИИ в бизнес-процессы — от подготовки данных до масштабирования результатов.
Анализ процессов до внедрения ИИ
Task Mining — технология для анализа бизнес-операций, которые сотрудники выполняют за ПК. Она позволяет детально посмотреть на процессы, найти точки, в которых сосредоточено наибольшее количество рутинных ручных операций, и сформировать гипотезы по автоматизации.
Глубокая аналитика на уровне действий сотрудников позволяет:
- зафиксировать текущее состояние процессов и ключевые метрики;
- оценить долю ручного труда;
- найти наиболее трудозатратные ручные рутинные операции;
- определить экономическую эффективность работы в разрезах сотрудников, подразделений и процессов.
С помощью Task Mining компании могут получить объективную картину выполнения процессов до внедрения ИИ и сформировать план изменений на основе достоверных данных.
Выбор операций для автоматизации
Ключевая задача на старте проекта — определить, какие операции действительно стоит автоматизировать. Ошибки на этом этапе приводят к тому, что ресурсы направляются на второстепенные задачи, а ожидаемый экономический эффект не достигается. Процессная аналитика дает компаниям возможность перейти к обоснованному выбору операций для автоматизации и получить максимальный эффект от внедрения ИИ. Интеллектуальный анализ с Task Mining позволяет увидеть, на какие именно операции тратится больше всего ресурсов, и выявить потенциал их автоматизации. Инструмент также позволяет оценить, какой экономический эффект даст автоматизация с ИИ и на основе этих расчетов принять наилучшие решения.
Контроль внедрения ИИ в процессы
На этапе внедрения ИИ-инструментов важно обеспечить непрерывный контроль изменений в операциях и процессах. Task Mining позволяет автоматизировать аналитику и получать данные об изменениях в процессах в режиме реального времени. Например, пользователи могут увидеть, как изменилась структура выполнения операций, где возникают отклонения от целевого сценария автоматизации, и на каких этапах сохраняется высокая доля ручного труда. Непрерывный анализ в ходе внедрения ИИ помогает оперативно корректировать сценарии автоматизации, устранять неэффективные операции и обеспечивать стабильное выполнение процессов после внедрения изменений.
Контроль эффекта после внедрения ИИ
После запуска ИИ-решений ключевой задачей становится контроль и оценка эффективности автоматизации.
Автоматизация одной операции влияет не только на отдельные этапы, но и на процессы в целом. Task Mining позволяет сравнить ключевые метрики до и после автоматизации и сформировать объективную картину изменений:
- сокращение нагрузки на сотрудников;
- изменение структуры выполнения бизнес-операций;
- влияние автоматизации на итоговую стоимость процессов;
- изменения в производительности сотрудников и команд.
Масштабирование автоматизации
По итогам пилотного проекта компании оценивают полученные результаты и принимают решение о дальнейших шагах: масштабировать ИИ на другие функции и подразделения, расширить область применения инструментов или ограничиться точечным использованием. Однако переход от пилота к масштабированию автоматизации часто становится «узким местом». Даже при наличии положительного результата не всегда можно воспроизвести эффект в других процессах или подразделениях. Без глубокой аналитики у компании отсутствует понимание, за счет каких именно изменений был достигнут результат и какие факторы на него повлияли.
Использование Task Mining позволяет бизнесу:
- оценить экономический эффект от автоматизации — сравнить процессные метрики до и после внедрения ИИ;
- унифицировать подход к внедрению ИИ в процессы;
- определить лучшие практики автоматизации и подготовиться к их масштабированию.
В результате компания может воспроизводить достигнутый эффект от автоматизации в других подразделениях и функциях.
Task Mining от Proceset для эффективного внедрения ИИ
Proceset — система №1 в области процессной аналитики в России — объединяет инструменты продвинутой процессной аналитики для оптимизации и автоматизации процессов. Task Mining от Proceset — единственный полностью автоматический инструмент для анализа бизнес-операций. Интеллектуальные алгоритмы позволяют собирать информацию о работе сотрудников за ПК и объединять разрозненные действия в бизнес-операции.
В результате аналитики с Task Mining от Proceset компании получают:
- список операций, наиболее подходящих для автоматизации;
- оценку стоимости бизнес-процессов;
- расчет экономического эффекта от внедрения ИИ;
- портфель инициатив по оптимизации.
Технология Task Mining позволяет выстроить полностью управляемый процесс автоматизации с ИИ — от подготовки данных до получения эффекта и масштабирования изменений в контуре компании.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов — в нашем телеграм-канале.
