Автоматизация бизнес-процессов: с чего начать

Автор

У практики нет единого автора. На неё повлияли критика Майкла Хаммера (1990) и исследования внедрений RPA Лэсити и Уиллкокса, Практика; Хаммер, 1990; исследования RPA с 2015 года

Уровень

301 · Продвинутый

Подходит

стартап, малый и средний бизнес, растущая компания

Время на внедрение

неделя, чтобы оценить процессы и выбрать первый, затем от четырёх до двенадцати недель на запуск и замеры

Что понадобится

список повторяющихся процессов с объёмом в месяц и минутами на одно обращение · доступ к выборке реальных случаев, включая нестандартные · один ответственный за процесс и один за автоматизацию

Автоматизация бизнес-процессов — это когда программа выполняет повторяющиеся шаги процесса, а люди берут только те случаи, где нужно суждение. У неё нет единого изобретателя и нет общепринятой границы между автоматизацией и разработкой. Майкл Хаммер в статье 1990 года в Harvard Business Review доказывал, что работу нужно перепроектировать, а не закатывать старые процессы в асфальт новых технологий. Спор о том, что отдавать машинам, с тех пор не прекращался. Сегодня под автоматизацией понимают три вида инструментов: роботизированную автоматизацию процессов (RPA), движки рабочих процессов и ИИ-агентов.

Сложнее всего выбрать подходящий процесс, а потом доказать, что автоматизация окупилась.

Как выбрать, что автоматизировать?

Выбирайте процессы, которые хорошо проходят три проверки: объём, ясность правил и доля исключений. Лучший первый кандидат — процесс, который запускается тысячи раз в месяц, идёт по правилам, понятным новичку, и редко требует решения человека.

Лэсити, Уиллкокс и Крейг сопоставили признаки, которые научная литература называет для аутсорсинга, с тем, о чём рассказывали компании, внедрившие RPA. Для RPA ценными оказались большой объём, высокая стандартизация, работа по правилам и зрелость процесса. Telefónica O2 начала с пилота в 2010 году, а позже её роботы выполняли от 400 тысяч до 500 тысяч транзакций в месяц. В том же исследовании компания добавила простой фильтр: процесс подходит для автоматизации, если она экономит не меньше трёх штатных сотрудников. Команда O2 обычно брала простые процессы не меньше чем с 1000 транзакций в неделю и отмечала, что сложный процесс, который выполняется 30 раз в день, тоже может пройти ту же планку.

На ясность правил смотрите внимательно. Аутор, Леви и Мернейн показали в 2003 году, что компьютеры берут на себя задачи, которые идут по явным правилам. Роботы понимают всё буквально: в разборе O2 отмечено, что человек читает «St. Louis» и «Saint Louis» как одно место, а роботу это нужно объяснить. Интеллектуальная работа подходит хуже: Давенпорт, Ярвенпаа и Бирс в 1996 году описывали её как нерегулярную, а иногда хаотичную.

Доля исключений определяет экономику. Каждое исключение возвращается человеку, и с каждым таким случаем экономия тает. Считайте исключения по выборке реальных случаев. Помогает предварительная схема процесса: описание процесса в BPMN по стандарту OMG показывает, где процесс ветвится, а SIPOC фиксирует, где он начинается и заканчивается. Исследователи пробуют находить кандидатов по данным: Лено с коллегами предлагают выявлять автоматизируемые рутины по журналам действий пользователей.

Зачем чинить процесс до автоматизации?

Потому что программа выполнит плохой процесс в точности как написано. Мысль Хаммера в том, что технологии, наложенные на существующую работу, часто консервируют её потери. В учебнике Думаса с коллегами перепроектирование и автоматизация — отдельные этапы одного жизненного цикла процесса, причём перепроектирование идёт первым. Уберите лишние шаги, зафиксируйте правила и подтвердите путь исключений, прежде чем что-либо строить. Найти потери обычно помогает карта потока создания ценности.

RPA, рабочий процесс или ИИ-агент: какой инструмент выбрать?

Берите наименее автономный инструмент, который справляется. RPA управляет другими системами через экран, движок рабочих процессов двигает работу по заданным правилам, ИИ-агент сам выбирает шаги. Инженерные рекомендации Anthropic проводят ту же границу между рабочими процессами, которые идут по «заранее заданным путям кода», и агентами, которые сами направляют свой процесс, и советуют начинать с самого простого решения.

Редакционная статья ван дер Аалста, Бихлера и Хайнцля описывает RPA как работу с интерфейсами так, как это делает человек, и напоминает о шумихе вокруг сквозной обработки (Straight Through Processing) в середине 1990-х. Агостинелли с коллегами выяснили, что современные RPA-инструменты в основном справляются с простыми, предсказуемыми процессами.

С ИИ-агентами нужно осторожнее всего. Бенчмарк tau-bench показывает, что даже сильные агенты с вызовом функций справились меньше чем с половиной задач, а доля успеха при восьми повторных запусках одной и той же розничной задачи упала ниже 25 процентов. Доказательств в пользу ИИ-помощи людям больше. Бриньолфссон, Ли и Реймонд зафиксировали рост на 14 процентов в числе решённых обращений в час среди 5179 сотрудников поддержки, а у новичков — на 34 процента. Делл’Аква с коллегами обнаружили, что консультанты работали лучше внутри того, что авторы называют «неровной границей» возможностей ИИ, и на 19 процентных пунктов хуже за её пределами. Оба исследования измеряют людей с помощью ИИ, а не агентов без присмотра. Элунду с коллегами оценивают, что около 80 процентов работников США могут столкнуться с влиянием языковых моделей хотя бы на 10 процентов своих задач — это подсказывает, где искать, но не что автоматизировать. Совет Давенпорта и Ронанки 2018 года здесь подходит: начинайте со скромных проектов, и вспомните проект Watson в MD Anderson, который обошёлся больше чем в $62 млн и был приостановлен. Фиксированный рабочий процесс с одним ИИ-шагом для чтения или классификации часто оказывается безопаснее.

Как измерить ROI?

Посчитайте возвращённые часы, вычтите стоимость работы автоматизации и сравните чистую выгоду с затратами на разработку за заданный период. Для масштаба: планка O2 в три сэкономленных штатных сотрудника — это примерно 480 часов в месяц при 160 часах на человека. Ниже иллюстративный расчёт, а не эталон: финансовая команда обрабатывает 6000 счетов в месяц по 4 минуты на счёт, и 20 процентов из них — исключения, которые всё равно идут к людям.

Всегда называйте период. Лэсити и Уиллкокс сообщают о ROI за три года от 650 до 800 процентов в рабочей статье об O2 и о ROI до 200 процентов в год в аннотации журнальной статьи. Цифры не противоречат друг другу, потому что охватывают разные сроки. Рядом с часами отслеживайте долю ошибок и время цикла: O2 сообщала, что число звонков клиентов с вопросом о статусе упало больше чем на 80 процентов в год. Закрепите владельцев процесса и бота в матрице RACI и привяжите результат к дереву метрик.

Что исследования говорят на самом деле?

Меньше, чем обещают кейсы вендоров. Сайед с коллегами отмечают, что научных работ по RPA мало, а Веверка и Райхерт нашли в своём обзоре всего 63 публикации. Многие опубликованные результаты принадлежат ранним последователям, а цифры O2 сообщают собственные менеджеры компании. Считайте опубликованный ROI верхним ориентиром, а не прогнозом. Хофманн, Самп и Урбах добавляют, что управление должно учитывать и прямые, и косвенные последствия автоматизации для компании. Командам, которые не знают, с чего начать, подойдёт практика AI for Real Work.

Как применять: Автоматизация бизнес-процессов: с чего начать по шагам

1. Выпишите повторяющиеся процессы с объёмами. Перечислите все процессы, которые повторяются каждую неделю или каждый день, сколько случаев они обрабатывают в месяц и сколько минут уходит на один случай. Перемножьте. Результат: список процессов, отсортированный по тому, сколько часов они съедают.
2. Оцените каждый по трём проверкам. Отметьте объём (высокий или низкий), ясность правил (сможет ли новичок работать по написанным правилам, да или нет) и долю исключений — случаев, где нужно решение человека. Возьмите 30 реальных случаев и сосчитайте исключения, а не угадывайте. Результат: каждый процесс стоит в одном из четырёх квадрантов сетки «объём и исключения».
3. Сначала наведите порядок на бумаге. Нарисуйте выбранный процесс, уберите шаги, которые никому не нужны, и зафиксируйте правила. Автоматизация сломанного процесса лишь ускоряет поломки. Результат: схема на одной странице и письменные правила, которые двое людей читают одинаково.
4. Возьмите самый простой инструмент, который справляется. Там, где у систем есть API, используйте готовую интеграцию или рабочий процесс на правилах; где API нет — робота, который работает с экраном; ИИ-модель — только для шагов, где нужно суждение над неструктурированными данными. Результат: выбранный инструмент и причина выбора в одну строку.
5. Сначала продумайте путь исключений, потом основной сценарий. Решите, куда уходит случай, который автоматика не смогла довести до конца, кто отвечает за эту очередь и за какое время она должна разгребаться. Результат: назначенный владелец исключений и срок обработки.
6. 90 дней сравнивайте с исходными цифрами. Следите за возвращёнными часами, числом случаев, закрытых без участия человека, ошибками и временем цикла, сравнивая с цифрами из шага 1, и посчитайте срок окупаемости. Результат: решение «оставить, доработать или остановить», подкреплённое данными.

Примеры

Telefónica O2 и её бэк-офис

Британский мобильный оператор Telefónica O2 начал пилот роботизированной автоматизации процессов (RPA) на двух процессах с большим объёмом и низкой сложностью. К апрелю 2015 года, как сообщают Лэсити, Уиллкокс и Крейг, у компании работало больше 160 роботов в 15 ключевых процессах, окупаемость составила 12 месяцев, а ROI за три года — от 650 до 800 процентов. Правило выбора процессов у O2 было простым: автоматизировать, только если это экономит не меньше трёх штатных сотрудников.

Платёжная команда и сверка выплат

Иллюстративный пример, реальная компания не подразумевается. Платёжная компания вручную сверяет десятки тысяч записей о выплатах в месяц с банковскими выписками. Большинство строк совпадает по номеру платежа и сумме. Примерно в каждой десятой номера нет или платёж пришёл частично. Команда автоматизирует точные совпадения, неточные отправляет в очередь на проверку с заранее подставленным вероятным вариантом и закрепляет за очередью владельца. Объём большой, правила чёткие, путь исключений продуман — процесс попадает в первый квадрант.

Клиника и напоминания о приёме

Иллюстративный пример, реальная клиника не подразумевается. Клиника с потоком в 400 пациентов в месяц рассылает напоминания вручную и обзванивает пациентов за подтверждением. Напоминания подчиняются фиксированному правилу, поэтому их ведёт рабочий процесс по расписанию. Перенос записи зависит от графика врача и ситуации пациента, поэтому остаётся за администратором. Автоматика берёт часть, где работают правила, а часть, где нужно суждение, оставляет людям.

Когда применять

Применяйте, когда команда каждую неделю тратит часы на одну и ту же цифровую задачу, ошибки в ней дорого стоят, а шаги можно записать. Метод подходит и для фазы роста, когда объём вот-вот удвоится, а альтернатива — нанимать людей вслед за ним.

Когда не применять

Не берите процесс, который меняется каждый месяц, запускается несколько десятков раз в год или шаги которого никто не может описать. Не берите и расточительный процесс: сначала его нужно переделать. Пользы мало и там, где узкое место — не задача, а решение.

Частые ошибки

• Автоматизировать процесс как есть, вместе с шагами, которые существуют только из-за старых ограничений систем, вместо того чтобы сначала убрать их.
• Выбирать по тому, что умеет инструмент, а не по сэкономленным часам, и получить умного бота на процессе, который занимает четыре часа в месяц.
• Считать только идеальный сценарий. Если 20 процентов случаев нужно передавать человеку, экономия и план по персоналу должны это показывать.
• Не назначить владельца бота. Экраны меняются, правила меняются, а робот без хозяина ломается молча.
• Взять ИИ-агента там, где хватило бы фиксированного рабочего процесса, и расплатиться деньгами и непредсказуемостью за гибкость, которая процессу не нужна.

Вопросы и ответы

Какие бизнес-процессы автоматизировать в первую очередь?

Начните с процессов с большим объёмом, письменными правилами и малой долей исключений, которые заметно освобождают время сотрудников. Telefónica O2 взяла порог в экономию не меньше трёх штатных сотрудников. Проверьте выборку реальных случаев: ожидаемая доля исключений обычно ниже настоящей.

Чем отличаются RPA, автоматизация рабочих процессов и ИИ-агенты?

RPA-программа управляет другими системами через их интерфейс, как человек с мышью. Движок рабочих процессов передаёт работу между шагами по заранее заданным правилам. ИИ-агент сам выбирает шаги и инструменты. Инженерные рекомендации Anthropic советуют брать самый простой вариант, который работает, и добавлять автономность, только если она измеримо помогает.

Как посчитать ROI автоматизации?

Вычтите стоимость работы автоматизации из стоимости возвращённых часов и сравните чистую выгоду с затратами на разработку. Обязательно назовите период. Лэсити и Уиллкокс сообщают о ROI за три года от 650 до 800 процентов для Telefónica O2, а в аннотации их статьи в журнале говорится о ROI до 200 процентов в год.

Может ли ИИ заменить RPA?

Не там, где работа должна идти всегда одинаково. Тесты ИИ-агентов с инструментами показывают нестабильные результаты на повторных запусках, а автоматизация на правилах предсказуема. ИИ полезен там, где данные неструктурированы или шагу нужно суждение, и многие команды ставят его внутрь фиксированного процесса, а не во главе него.

Источники

1. Michael Hammer, Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate, Harvard Business Review, July-August 1990
2. Mary Lacity, Leslie Willcocks, Robotic Process Automation at Telefónica O2, MIS Quarterly Executive 15(1), 2016
3. Mary Lacity, Leslie Willcocks, Andrew Craig, Robotic Process Automation at Telefónica O2, Outsourcing Unit Working Paper 15/02, LSE, 2015
4. Mary Lacity, Leslie Willcocks, A New Approach to Automating Services, MIT Sloan Management Review 58(1), 2016
5. Wil van der Aalst, Martin Bichler, Armin Heinzl, Robotic Process Automation, Business & Information Systems Engineering 60(4), 2018
6. Rehan Syed and colleagues, Robotic Process Automation: Contemporary Themes and Challenges, Computers in Industry 115, 2020
7. Judith Wewerka, Manfred Reichert, Robotic Process Automation: A Systematic Literature Review and Assessment Framework, arXiv, 2020
8. Peter Hofmann, Caroline Samp, Nils Urbach, Robotic Process Automation, Electronic Markets 30(1), 2020
9. Volodymyr Leno and colleagues, Robotic Process Mining: Vision and Challenges, Business & Information Systems Engineering 63(3), 2021
10. Simone Agostinelli, Andrea Marrella, Massimo Mecella, Towards Intelligent Robotic Process Automation for BPMers, arXiv, 2020
11. Marlon Dumas, Marcello La Rosa, Jan Mendling, Hajo Reijers, Fundamentals of Business Process Management, 2nd edition, Springer, 2018
12. Object Management Group, Business Process Model and Notation (BPMN), version 2.0.2
13. Thomas Davenport, Sirkka Jarvenpaa, Michael Beers, Improving Knowledge Work Processes, MIT Sloan Management Review, Summer 1996
14. David Autor, Frank Levy, Richard Murnane, The Skill Content of Recent Technological Change, Quarterly Journal of Economics 118(4), 2003
15. Thomas Davenport, Rajeev Ronanki, Artificial Intelligence for the Real World, Harvard Business Review, January-February 2018
16. Anthropic, Building effective agents
17. Shunyu Yao and colleagues, tau-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains, arXiv, 2024
18. Fabrizio Dell'Acqua and colleagues, Navigating the Jagged Technological Frontier, Harvard Business School Working Paper 24-013, 2023
19. Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond, Generative AI at Work, NBER Working Paper 31161, 2023
20. Tyna Eloundou and colleagues, GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models, arXiv, 2023

Обновлено 20 октября 2026

Илья ПушинОснователь PUSHERS & COO Fintech ServiceИлья строит операционные системы для растущих компаний в медицине и финтехе. С 2021 года руководит трансграничными платежами в ARBI Exchange, лицензированном обменнике в Таиланде, включая KYC, AML и выход в новые юрисдикции.Об автореLinkedIn