На Форуме ProcessTech генеральный директор компании «Инфомаксимум» Александр Бочкин представил подход к внедрению корпоративного ИИ, который реализован в новой версии платформы Proceset. Платформа предназначена для исследования и автоматизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта. Ключевая идея: прежде чем автоматизировать, нужно понять, как процессы выполняются на практике.
Корпоративные регламенты не всегда отражают реальное положение дел. Со временем в процессах появляются дополнительные согласования, повторные проверки и операции, которые уже не создают ценности. Если встроить ИИ в такую схему без предварительного анализа, он может не устранить существующие потери, а лишь ускорить неэффективный процесс. Поэтому внедрению автоматизации должно предшествовать исследование фактической работы с помощью аналитики процессов (Process Mining) и аналитики операций (Task Mining). Эти технологии позволяют восстановить фактическое выполнение процессов и операций, выявить «узкие места» и оценить, какие изменения способны принести наибольший экономический эффект.
| Этап | Действие | Инструмент |
|---|---|---|
| 1 | Исследование фактической работы компании | Process Mining, Task Mining |
| 2 | Выбор способа автоматизации | Гибридная модель: ИИ + скрипты и API |
| 3 | Проверка сценария | Визуальная графическая схема |
Следующий этап — выбор оптимального способа автоматизации. В классической агентной модели ИИ получает цель, самостоятельно формирует последовательность действий и определяет каждый следующий шаг. Такой подход подходит не везде: в финансовых и других критичных процессах галлюцинация или неверная интерпретация могут привести к пропуску обязательного действия, ошибочному решению и прямым финансовым потерям. Для снижения этих рисков в Proceset применяется гибридная модель. ИИ отвечает за задачи, требующие анализа, интерпретации и генерации, а формализуемые и критичные действия выполняются с помощью заранее заданных скриптов и API-интеграций. Это позволяет использовать возможности нейросетей там, где они необходимы, а предсказуемые операции выполнять более надежными и экономичными средствами классической автоматизации.
«Для бизнеса важен не сам факт использования ИИ, а измеримый финансовый результат. Поэтому сначала необходимо увидеть реальную работу компании, определить точки наибольшего эффекта и только затем выбирать способ автоматизации. В новой версии Proceset искусственный интеллект создает сценарии автоматизации, но там, где цена ошибки высока, действия выполняются по заранее заданным и проверенным алгоритмам. Такой подход позволяет сочетать возможности нейросетей с надежностью классической автоматизации», — отметил Александр Бочкин.
Важным элементом нового подхода стала визуальная проверяемость создаваемых решений. Сценарий автоматизации отображается в виде графической схемы, на которой видны последовательность действий, условия переходов и возможные развилки. Благодаря этому бизнес может оценить соответствие сценария поставленной задаче, ИТ — проверить взаимодействие с корпоративными системами, а специалисты по информационной безопасности — проконтролировать допустимые действия и ограничения. Таким образом, ИИ встраивается в бизнес-процессы как управляемый инструмент повышения эффективности. Он получает контекст фактической работы компании, применяется в точках с подтвержденным экономическим потенциалом и действует в заранее определенных границах там, где ошибка может иметь критические последствия. Это снижает риски внедрения и позволяет направлять инвестиции в автоматизацию на решения с измеримым результатом.
