Какое будущее ждет технологии, которые помогают бизнесу оптимизировать пятую часть процессов

Если посмотреть на обобщенную картину бизнес-ландшафта, можно прийти к нескольким несложным выводам.

Первое – цифровизация выходит на новый уровень, и единичная технология оптимизации не дает столько бенефитов, сколько давала раньше. Горизонт развития уходит в сторону связок решений и применению кумулятивного эффекта.

Второе – даже в зрелой компании найдется совокупность как минимум в 20% от общей доли процессов и операций, которую можно оптимизировать.

Третье – ни дня без искусственного интеллекта: важно понять, что ИИ не заменит человека, а станет вспомогательным инструментом, который поможет улучшить деятельность 30% сотрудников, занятых в сфере интеллектуального труда.

В общем, давайте попробуем разобраться, какое будущее ждет инструменты процессной аналитики в ближайшую пятилетку. Оговорюсь сразу, ключевой тренд, который прогнозируют исследователи, – максимизация использования связок технологий (Process Mining, Task Mining и AI). А теперь рассмотрим детальнее.

Машинное обучение осуществляет более глубокого погружения в экосистему анализа процессов и операций. Даже сейчас трудно представить алгоритмические решения внутри Task Mining, не использующие машинное обучение. Оно позволяет компаниям не только исследовать текущие данные, но и предсказывать будущие тенденции и адаптироваться к изменениям в реальном времени.

Как было отмечено ранее, цифра шагает по планете более чем активно, но всегда есть, куда расти. Трансформация в результате IV промышленной революции, интеграция интернета вещей, расширение облачных пространств и экономики совместного доступа – вехи грядущей эпохи. Говоря в разрезе процессной аналитики, можно выделить следующий факт: реализация описанных выше моментов позволит систематизировать и адаптировать в нужное русло огромные массивы данных, что сократит трудозатраты аналитического блока и объем предварительной обработки.

Развитие искусственного интеллекта и его интеграция в инструменты процессной аналитики и аналитики операций – эффективный катализатор внедрения RPA. ИИ обучается на массивах корпоративных данных и используемых гипотезах, а Process Mining и Task Mining являются источником для извлечения информации из цифровой инфраструктуры компании. Подкрепляю примером: недавно наткнулся на кейс оцифровки работы бухгалтерской службы с помощью автоматического Task Mining (система Proceset). В результате были автоматически выделены 35 000 операций и подсчитаны реальные трудозатраты в разрезе конкретных клиентов.

Российская экономика формулирует множество конструкций, связанных с нефтью. Сначала нефть была черным золотом, потом новой нефтью стали люди. Теперь очередной итерацией октановой жидкости стали данные. Тем не менее, существуют некоторые проблемы с теневым танкерным флотом, на который регулярно падают лучи черного солнца с просторов даркнета. Ожидается, что развитие систем будет углубляться в конфиденциальность данных и защиту информации. Инструменты процессной аналитики позволяют отслеживать «узкие места» в режиме реального времени, которые будут свидетельствовать о потенциальных утечках и угрозах. В дополнение – немаловажным будет этический аспект интеграции ИИ, которая упакуется в законодательную рамку.