18.06.2026

Процессный подход побеждает искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это не стратегия. Процессный подход по-прежнему побеждает.

Это история, которая стала слишком знакомой: открывшаяся возможность использования ИИ привлекает внимание руководства организации. Определяется перспективный вариант применения, и команде проекта поручается разработка и внедрение. Пилотный проект запускается быстро и часто успешно. По крайней мере, на первый взгляд. Результат выглядит многообещающим — инструмент работает.

А затем… почти ничего не меняется. Внедрение застопоривается. Команды возвращаются к старым методам работы. Инструмент становится еще одним изолированным решением на и так переполненном ИТ-ландшафте компании. Что пошло не так? В большинстве случаев проблема не в самой технологии, а в последовательности процесса проектирования и внедрения.

Самая распространенная ошибка: приоритет отдается технологии

Самая распространенная ошибка в трансформации с использованием ИИ — это приоритет технологий над процессами. Вместо того чтобы четко спроектировать, как должен работать процесс, команды пытаются разработать решения, исходя из расплывчато определенных проблем. Такой подход «технологии прежде всего» часто приводит к фрагментированному охвату, нечеткому распределению ответственности и общему низкому уровню внедрения.

Ажиотаж вокруг ИИ усугубляет проблему. Когда сами инструменты позиционируются как изначально преобразующие, организации пропускают фундаментальную работу по проектированию, предполагая, что технология компенсирует пробелы в процессах. На практике происходит обратное. ИИ усиливает основные условия процесса и, конечно, пробелы. Плохо определенные процессы приводят к непоследовательным результатам с большей скоростью. Несогласованное распределение ответственности приводит к локальной оптимизации, а не к сквозной ценности для всей организации. И без четкой коммуникации о желаемых результатах и ориентированности на людей, которые будут использовать технологию, даже технически успешные внедрения не меняют того, как выполняется работа.

Многие ожидают, что технологии компенсируют нечеткую структуру процесса, что со временем создает еще большую сложность.

Описанная проблема возникает, когда пользователи ИИ двигаются быстрее, чем структуры управления. Хотя экспериментирование необходимо, оно может привести к расхождениям — множеству инструментов, непоследовательным подходам и ограниченной масштабируемости — если оно не будет основано на общей структуре процесса.

В противовес обозначенной проблематике некоторые организации оценивают, насколько существенно решение улучшает производительность процесса вместо фокуса на его новизне и функциях. В конечном итоге значимость представляет только способность инструмента улучшать критически важные для качества элементы и повышать надежность и последовательность процесса. Такой подход помогает избежать внедрения технологий, которые работают параллельно с процессом, а не улучшают его.

Решение: во главе угла должен быть процесс

Искусственный интеллект ускоряет и выявляет пробелы в любом процессе, вне зависимости от того, «идеальный» он или самый незрелый. Это означает, что для разработки эффективных решений необходимо сначала проанализировать процессы и точно определить, для чего именно будет использоваться инструмент.

Организации, которые получают выгоду от ИИ, рассматривают проектирование процессов как основную систему, а технологию — как инструмент в ней. Это включает в себя непосредственное вовлечение владельцев процессов и агентов изменений в разработку технологий. 

Такой подход гарантирует, что цифровые решения строятся вокруг определенных результатов процессов, а не абстрактных возможностей.

На практике описанный подход требует высокой дисциплины к внедрению инструментов. Структурированный жизненный цикл внедрения в обязательном порядке предусматривает пилотирование решения, оценку на предмет рисков и соответствия ИТ-среде, а затем переоценку в течение 6-9 месяцев после внедрения для убеждения в приносимой пользе. Такая последовательность гарантирует, что инструменты не просто развертываются, но и интегрируются в работу процесса с течением времени.

Согласование между архитектурой процессов и цифровыми дорожными картами также имеет решающее значение. Без этого организации оптимизируют отдельные компоненты, а не всю систему в целом. Не менее важно определить приоритетность внедрения заранее. Ведущие организации устанавливают четкие ожидания относительно того, как будут использоваться процесс и технология, и отслеживают результаты наглядно, часто с помощью информационных панелей для руководства.

Процесс во главе угла также формирует подход к развитию возможностей ИИ. Вместо того чтобы ожидать немедленной производительности, команды итеративно совершенствуют результаты на основе того, как решения фактически принимаются в рамках процесса. Если воспринимать ИИ-агентов как своеобразных стажеров, которым требуется много обучения и внимания, то в конечном итоге привязка технологии к реальному операционному контексту становится реальностью, а не абстрактной возможностью.

В этой среде все большее значение приобретает «измерение того, что имеет значение». Вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на производительности инструмента, организации отслеживают ценность на уровне принятия решений:

• Принимаются ли решения быстрее?

• Обеспечиваются ли более стабильные результаты?

• Снижаются ли риски?

При наличии соответствующих показателей инструмент будет являться успешным не просто потому, что он был внедрен, а благодаря устойчивому, стандартизированному использованию в рамках четко определенного процесса.

Скрытый показатель: освоение технологии

Неудачи в цифровой трансформации часто ошибочно списывают на проблемы с технологиями. В действительности они возникают из-за неконтролируемого освоения: инструменты существуют, но не интегрированы должным образом в рабочий процесс.

Именно освоение, а не возможности технологии ИИ, является наиболее надежным индикатором того, принесет ли она пользу. 

Многие организации недооценивают, насколько неравномерной может быть кривая освоения. Первые пользователи часто быстро осваивают новые инструменты, в то время как более широкое использование в масштабах всего предприятия отстает из-за нечетких ожиданий, отсутствия доверия или несоответствия существующим рабочим процессам. Экспериментирование опережает управление, и отдельные лица или команды развертывают инструменты независимо друг от друга, создавая фрагментацию, которая в конечном итоге замедляет внедрение в масштабах всего предприятия.

Даже технически сильные решения терпят неудачу, если они не могут масштабироваться между командами. Освоение имеет решающее значение. Если люди не могут реально использовать новую технологию, масштабировать или обмениваться результатами между группами, она не приживется. 

Освоение развивается с течением времени, особенно когда ИИ интегрируется в процессы принятия решений. На ранних этапах внедрение может быть ограниченным, пока пользователи не укрепят доверие к результатам. Как уже отмечено, ИИ-агентам требуется достаточно обучения, прежде чем они смогут надежно отражать то, как принимают решения опытные профессионалы. Только после этой итеративной доработки освоение увеличивается.

Высокоэффективные организации решают эту проблему, делая внедрение видимым и подотчетным. Инструмент, используемый небольшой группой, может демонстрировать потенциал, но реальная ценность проявляется только тогда, когда он интегрирован в общие процессы и используется последовательно всеми командами.

Искусственный интеллект как стажер: переосмысление роли агентов в рабочих процессах

Чтобы к реальной измеримой пользе, организациям необходима практическая модель для агентов ИИ. Это предполагает, что пользователи могут рассматривать агентов ИИ как стажеров, которые могут:

• Выполнять структурированные, повторяющиеся задачи

• Требовать руководства и настройки

• Нуждаться в контроле и надзоре

• Совершенствоваться с помощью обратной связи и итераций

• Не получать критически важные полномочия с первого дня

Аналогия со стажером отражает реальный опыт внедрения, когда агенты ИИ вводятся с четкими ожиданиями контроля и постепенной ответственности.

Всегда будет существовать определенная форма взаимодействия человека и агента, и поэтому важно определить роли с обеих сторон.

На ранних этапах внедрения агенты часто испытывают трудности, потому что организации ожидают от них немедленной автономной работы. Вместо этого крайне важно рассматривать ИИ как часть команды «человек-агент»:

• Люди определяют процесс

• ИИ поддерживает принятие решений

• Принятие достигается доверием

• Автоматизация повышается только при стабильной работе

Сохранение реалистичных ожиданий в отношении автономности ИИ остается важным фактором. Организации, добивающиеся успеха, рассматривают ИИ как часть более широкой системы, требующей управления, обучения и итераций. Технология — это не панацея, но со временем агенты могут брать на себя больше ответственности, позволяя человеческим ролям перейти от выполнения задач к надзору и управлению. Этот переход является целенаправленным и требует предварительного обучения и калибровки для достижения долгосрочного повышения эффективности.

Искусственный интеллект ускоряет хорошие процессы, но не исправляет сломанные

Искусственный интеллект приносит наибольшую пользу в средах, где уже существуют базовые элементы:

• Четко определенные и стандартизированные процессы

• Достоверные, высококачественные данные

• Согласованные структуры управления

• Полная ответственность за процесс

Сосредоточившись на том, улучшают ли инструменты надежность и согласованность процесса, команда может гарантировать, что ИИ укрепляет стабильную основу, а не маскирует скрытые проблемы. 

В этих условиях ИИ может сократить время цикла, автоматизировать решения и повысить согласованность в масштабе. 

Организации сообщают о значительном повышении эффективности, включая существенное сокращение ручного труда и значительное финансовое влияние, связанное с улучшением процесса принятия решений. В отличие от этого, в производственных процессах, требующих мастерства высочайшего уровня, где доминируют неявные знания и контекстная оценка, ИИ играет более ограниченную роль. Он может помогать, но не полностью заменять человеческий опыт.

Общий знаменатель: обеспечение совершенства процессов до внедрения технологий закладывает основу для устойчивой трансформации.

Сложить паззл: процесс + ИИ

ИИ — это ускоритель, а не замена проектированию процессов. В будущем возможности, которые будут отличать организации, будут связаны не с конкретными инструментами, а с тем, насколько эффективно они интегрируют каждый элемент паззла процесса:

• Проектирование процессов

• Внедрение технологий

• Архитектура данных

• Модели управления

• Экспертиза персонала

Для того, чтобы организация использовала ИИ, руководствуясь принципом приоритета процессов, перед внедрением следующей технологии следует:

• Определить процессы с точки зрения сквозного подхода и выяснить, что нужно улучшить, прежде чем проектировать инструмент.

• Привлекать владельцев процессов на ранних этапах разработки. Это не только обеспечит более актуальный и полезный инструмент, но и поможет заручиться поддержкой и внедрением в дальнейшем.

• Сделать внедрение ожидаемым, а не необязательным. Это требует поддержки руководства и наглядных показателей использования и информационных панелей.

• Измерять успех внедрения с помощью ключевых показателей, ориентированных на бизнес-ценность, ожидаемые результаты и принятие более эффективных решений.

Ставя процессы выше технологий, возможно предотвратить простаивание новых инструментов без дела и вместо этого внедрить их в качестве широко используемых и полезных решений из области искусственного интеллекта.