Бауыржан Жакиев 
Слияние искусственного интеллекта и процессной аналитики — технологии, которая анализирует журналы событий в информационных системах для понимания, мониторинга и улучшения бизнес-процессов, — помогает предприятиям работать эффективнее. По мере того как организации стремятся стать более гибкими и опираться на данные, комбинация этих двух технологий позиционируется как фундаментальная основа для цифровой трансформации, усовершенствованной автоматизации и повышения надежности операций.
Современные инструменты процессной аналитики значительно отличаются от своих ранних версий. В марте 2022 года Microsoft приобрела словацкую компанию Minit, известную своими передовыми возможностями по обработке данных, анализу журналов событий и визуализации. Microsoft заявила, что это приобретение было стратегическим шагом для интеграции процессной аналитики в экосистему Microsoft Power Platform и Dynamics 365, чтобы пользователи могли выявлять неэффективность, моделировать улучшения и автоматизировать корректирующие действия с помощью ИИ. Неизбежно и другие крупные поставщики программного обеспечения, включая IBM, SAP и Salesforce, усилили свое внимание к процессной аналитике через приобретения или внутренние разработки. SAP, например, расширила свои возможности в рамках пакета SAP Signavio, а IBM интегрировала процессную аналитику в свой портфель автоматизации на базе ИИ.
В основе этого сдвига лежит использование ИИ и машинного обучения для совершенствования традиционных методов процессной аналитики. Эти методы включают автоматическое обнаружение вариантов процессов, выявление аномалий, анализ первопричин и предиктивное моделирование. Если ранние инструменты процессной аналитики в основном предоставляли ретроспективные данные на основе журналов событий из систем управления ресурсами предприятия (ERP), управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и управления бизнес-процессами, то современные продукты на базе ИИ предлагают мониторинг в реальном времени, непрерывное совершенствование и рекомендации.
Маркус Моссбергер, стратег по будущему труда в Infor, объясняет, что добавление ИИ не меняет цели инструмента, но ожидается, что оно изменит его производительность. В случае процессной аналитики это означает, что технология может делать прогнозы, а не только служить диагностическим инструментом. Вместо простого отображения прошлых событий, процессная аналитика, усовершенствованная ИИ, предвидит будущее и определяет, какие задачи могут быть выполнены технологией. Она выявляет закономерности, которые люди могут упустить, обнаруживает аномалии до того, как они станут проблемами, и предлагает оптимизации на основе анализа вариантов процессов. Система со временем становится все умнее, обучаясь на каждом выполнении процесса для уточнения своих рекомендаций.
Моссбергер говорит, что благодаря неограниченным возможностям ИИ, встроенным повсюду — от написания текстов и анализа до перевода и оптимизации процессов — организации не просто решают сегодняшние проблемы с процессами. Они создают рабочее место завтрашнего дня, где технология выполняет рутинные задачи, а люди сосредотачиваются на стратегическом, творческом и уникально человеческом вкладе. Общей чертой для всех отраслей, по словам Моссбергера, является то, что организации, внедряющие отраслевые модели процессов и готовые решения для автоматизации, не просто устраняют неэффективность — они фундаментально повышают ценность человеческого труда, автоматизируя рутинные задачи.
Эти изменения влияют и на рынок процессной аналитики. Майк Финли, технический директор и сооснователь AnswerRocket, сообщает Reworked, что по мере усиления конкуренции такие компании, как Celonis, IBM и SAP, испытывают все большее давление, чтобы выделиться. По мнению Финли, реальная сила теперь принадлежит поставщикам базовых моделей — компаниям, создающим большие языковые модели (LLM). Традиционная экспертиза в процессной аналитике становится менее значимым конкурентным преимуществом, так как LLM теперь могут генерировать пользовательский код с минимальным вводом, часто превосходя результаты даже опытных системных аналитиков.
Однако Финли утверждает, что настоящее поле битвы — это внедрение. Он говорит, что процессная аналитика — это не только технология, но и управление изменениями, в которое вовлечены люди. Предприятия не перейдут на полностью управляемые ИИ операции за одну ночь. Вместо этого переход будет постепенным, а рабочая сила будет эволюционировать от использования инструментов к управлению интеллектуальными агентами. Далее Финли выделяет еще одну возникающую область конкуренции: базовые системы ERP и CRM. Он отмечает, что большинство компаний не используют все возможности платформ вроде SAP или Salesforce. Процессная аналитика может показать, насколько мало эти инструменты используются на самом деле, что может открыть двери для генеративных ИИ-решений, способных заменить устаревших поставщиков путем создания более оптимизированных и адаптивных систем.
Джон Книсли, руководитель направления process AI в ABBYY, сообщает Reworked, что ИИ в процессной аналитике предлагает и другие преимущества. Процессная аналитика на базе ИИ может создать «цифрового двойника» критически важных для бизнеса рабочих процессов, улучшая видимость каждого шага процесса, а также выявляя неэффективность, ее первопричины и лучшие решения. Машинное обучение также отслеживает процессы в реальном времени и сигнализирует или даже прогнозирует отклонения, чтобы руководители могли проактивно реагировать. В конечном счете, процессная аналитика упрощает для бизнеса в любой отрасли использование собственных данных для стратегических, эффективных и действенных улучшений процессов.
Технология уже используется в ряде отраслей. В финансовых услугах процессная аналитика помогает улучшить управление претензиями, обнаружение мошенничества и мониторинг соответствия нормативным требованиям, а также клиентский опыт, например, при подключении новых клиентов. В здравоохранении процессная аналитика может снизить административные расходы, предотвратить задержки и отказы при направлении к специалистам, а также устранить пробелы в расписании приема пациентов. В производстве, транспорте и логистике, по словам Книсли, процессная аналитика помогает организациям отслеживать отгрузку и получение различных товаров и материалов. От цепочки поставок до полок магазинов процессная аналитика поддерживает эти процессы с помощью мониторинга в реальном времени и улучшенной видимости. Процессная аналитика на базе ИИ также может защищать конфиденциальные данные, предупреждая руководителей процессов о любых неожиданных отклонениях или аномалиях, которые могут привести к утечкам данных.
Книсли отмечает, что по мере того, как агентный ИИ продолжает вносить больше автономии (и, следовательно, больше риска) в системы, управляемые ИИ, процессная аналитика и технология цифровых двойников могут стать потенциальными защитными механизмами против случаев вторжения или несоблюдения требований. Однако Книсли предупреждает, что хотя ИИ повышает эффективность и поддерживает критически важные рабочие процессы, защитные механизмы все еще необходимы. Процессная аналитика станет еще важнее по мере того, как организации будут внедрять автономные системы в дополнительные области своего бизнеса.
Следующий этап эволюции, по словам Моссбергера, связан не с отдельными технологиями, а с интеграцией на протяжении всего жизненного цикла улучшения процессов. Современные решения процессной аналитики работают в три синхронизированных этапа: сначала диагностика операционной неэффективности через анализ процессов, затем автоматизация улучшений с помощью роботизированной автоматизации процессов (RPA) и генеративного ИИ, и, наконец, непрерывная оптимизация через готовые отраслевые решения. Интеграция означает, что процессная аналитика выявляет скрытые закономерности и неэффективность, в то время как автоматизация и ИИ используют эти открытия для улучшения операций. Лидеров рынка отличает их способность предоставлять этот полный цикл через отраслевые решения, которые понимают уникальные требования каждого бизнес-сектора.
Подтверждение этому можно найти в цифрах: согласно Deloitte, 74% руководителей высшего звена подтверждают, что эти передовые технологии создают реальную ценность для бизнеса, особенно при внедрении с использованием отраслевых бенчмарков и анализа соответствия. Речь идет о превращении общей оптимизации процессов в целенаправленное повышение производительности.