KODE 
Тендеры и лиды
Информация
Автор: Владимир Белозеров, заместитель коммерческого директора IT-компании KODE
Автоматизировать сегодня можно почти всё: от обработки заявок до подготовки документов и распределения задач. Но это не значит, что автоматизировать нужно всё подряд. Иногда технология действительно экономит десятки часов работы. А иногда просто помогает быстрее выполнять процесс, который и без неё устроен плохо. Поэтому начинать стоит не с вопроса «какую систему внедрить?», а с другого: где бизнес сейчас теряет время или деньги и что конкретно должно измениться после автоматизации?
Российский бизнес уже довольно глубоко цифровизирован. По данным Росстата и ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, в 2025 году цифровые технологии использовали около 84% крупных и средних российских организаций. Но примерно каждую вторую компанию высокая стоимость сдерживает от внедрения более сложных решений, а примерно каждой третьей не хватает данных или развитой ИТ-инфраструктуры.
То есть вопрос уже не в том, нужна ли бизнесу автоматизация, а в том, какие процессы окупятся первыми.
В 2025 году крупные и средние российские организации потратили на цифровые технологии почти 5,9 трлн рублей — на 11,8% больше, чем годом ранее. Больше трети расходов пришлось на программное обеспечение. При этом эффект бывает разным.
По исследованию СберАналитики и Сбер Бизнес Софт, 45% компаний после автоматизации стали быстрее выполнять типовые задачи, 37% сократили количество ручных операций, 36% заметили меньше ошибок в документах и отчётах. А снижение операционных расходов отметили только 22%.
Поэтому до выбора технологии стоит ответить хотя бы на три вопроса:
Что именно сейчас работает плохо?
Сколько эта проблема стоит бизнесу?
Что должно измениться после внедрения?
Если на третий вопрос нет хотя бы примерного ответа в цифрах, то после запуска будет сложно доказать, что автоматизация вообще дала результат.
Сам факт ручной работы ещё не делает процесс хорошим кандидатом на автоматизацию. Если бухгалтер раз в квартал полтора часа собирает отчёт вручную, это одна ситуация. Если пять менеджеров каждый день переносят в CRM сотни заявок, то совсем другая. Для первичной оценки можно использовать простую формулу: количество операций × время одной операции × частота выполнения. Затем добавить стоимость рабочего времени сотрудников.
Возьмём условный пример. Компания получает 300 заявок в день. Менеджер открывает письмо, проверяет данные, переносит их в CRM, выбирает категорию, назначает ответственного и отправляет подтверждение. На одну заявку уходит шесть минут. Получается уже 30 часов ручной работы каждый день. Вот такие повторяющиеся массовые операции стоит рассматривать в первую очередь.
Так, «Балтика» при внедрении RPA (программной роботизации) выбрала процессы, где сотрудники постоянно выполняли похожие действия: переносили данные, обрабатывали запросы отдела продаж, собирали информацию с порталов торговых сетей. После роботизации компания сообщила о снижении трудозатрат и росте точности операций.
А если после подсчёта выясняется, что на процесс уходит 40 часов в год, а автоматизация стоит несколько миллионов рублей, вероятно, сейчас в ней нет экономического смысла.
Чем проще процесс описать последовательностью условий, тем легче его автоматизировать.
Например:
пришла заявка — проверяем обязательные поля;
данных хватает — создаём карточку клиента;
информации не хватает — запрашиваем уточнение;
клиент относится к определённой категории — назначаем нужного менеджера.
Но бывает иначе. Начинаем разговаривать с сотрудниками и выясняется, что один менеджер проверяет заявку сразу, второй сначала смотрит историю клиента, третий спрашивает руководителя, четвёртый ведёт отдельную таблицу, а пятый решает по ситуации. В таком случае проблема пока не в отсутствии технологии. Сначала нужно договориться, как процесс вообще должен работать, и только потом переносить эти правила в систему. Иначе компания просто автоматизирует хаос.
Ещё одна ошибка — считать только рабочие часы. Вернёмся к нашим менеджерам, которые вручную переносят заявки. Стоимость их времени — только часть проблемы. Один сотрудник неправильно указал телефон. Другой потерял заявку. Третья заявка пролежала без ответа до следующего дня, и клиент ушёл к конкуренту. Тогда к трудозатратам добавляются:
ошибки и переделки;
потерянные клиенты;
задержки;
возвраты;
штрафы;
простои.
Иногда операция занимает всего несколько минут, но цена ошибки несоизмеримо выше стоимости самого ручного труда. Например, если из-за неверно обработанной заявки компания теряет контракт на несколько сотен тысяч рублей, считать только шесть минут работы менеджера бессмысленно. Поэтому хороший кандидат на автоматизацию — это не обязательно самый трудоёмкий процесс. Порою гораздо важнее автоматизировать процесс, где слишком дорого ошибаться.
Если компания не знает, как процесс работает сейчас, после внедрения сравнивать будет не с чем. До старта проекта стоит зафиксировать хотя бы базовые показатели:
сколько времени занимает процесс;
сколько операций проходит за день или месяц;
какая часть выполняется вручную;
сколько возникает ошибок;
сколько задач возвращается на доработку;
сколько стоит одна операция;
соблюдается ли SLA;
сколько сотрудников участвует.
Возьмём тот же пример. До автоматизации компания обрабатывает 300 заявок в день, тратит по шесть минут на каждую, 4% заявок приходится исправлять, а первый ответ клиент получает в среднем через два часа. После внедрения сравниваем те же цифры. Если ручная работа сократилась до двух минут, ошибок стало 1%, а подтверждение клиент получает через несколько минут, эффект уже можно посчитать.
В больших организациях процесс иногда настолько сложный, что восстановить его по интервью и регламентам почти невозможно. Тогда используют Process Mining: система анализирует цифровые следы в корпоративных системах и показывает, как процесс проходит в реальности — где возникают задержки, повторные шаги и возвраты.
По исследованию ProcessMi, у 60% опрошенных российских пользователей Process Mining такие проекты окупились менее чем за год.
А в 2025 году Сбер оценил финансовый эффект от процессной аналитики в 5,2 млрд рублей, при этом под мониторингом находилось около 200 процессов.
Здесь важна даже не конкретная сумма, а сам подход: сначала увидеть процесс целиком, затем менять его и только после этого считать эффект.
На данных ломается много красивых проектов. Допустим, компания хочет автоматически распределять входящие заявки. Открываем CRM и обнаруживаем:
названия компаний записаны в разных форматах;
часть клиентов заведена по два раза;
обязательные поля часто пустые;
дополнительная информация живёт в переписках;
часть данных хранится в CRM, часть в Excel, часть ещё где-то.
Автоматизация этот беспорядок не исправит.
По данным Росстата и НИУ ВШЭ, примерно каждая третья крупная или средняя организация среди препятствий для внедрения передовых технологий называет нехватку данных и недостаточно развитую ИТ-инфраструктуру.
Поэтому до старта стоит проверить:
где находятся необходимые данные;
есть ли единый формат;
заполняются ли обязательные поля;
кто отвечает за актуальность информации;
можно ли получать данные автоматически;
сколько информации всё равно придётся вводить вручную.
Если с данными хаос, сначала дешевле разобраться с ним.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13768 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Очень легко автоматизировать то, что вообще не нужно делать. Например, документ проходит три проверки, хотя две из них повторяют друг друга. Или сотрудник вносит одни и те же данные сначала в одну систему, потом во вторую, а затем ещё в таблицу. Технически всё это можно автоматизировать, но правильнее сначала спросить: зачем эти шаги существуют? Если убрать лишнее до внедрения, автоматизировать придётся меньше. Поэтому рабочая последовательность выглядит так: понять процесс → убрать лишнее → договориться о правилах → привести в порядок данные → автоматизировать.
А не наоборот.
В последние годы автоматизацию всё чаще автоматически связывают с искусственным интеллектом. Но для многих операций AI будет просто более дорогим и менее предсказуемым способом решить задачу. Если процесс полностью формализован, например, нужно перенести значение из одного поля в другое, проверить наличие реквизита или запустить согласование при выполнении определённого условия, то обычная автоматизация часто окажется проще и надёжнее.
ИИ полезен там, где правила трудно описать заранее:
работа с естественным языком;
большие массивы текстов;
обращения клиентов;
изображения;
поиск информации;
классификация нестандартных запросов.
Но и здесь нужно учитывать цену ошибки. Для критичных операций потребуется проверка человеком и понятный механизм обработки исключений.
По данным НИУ ВШЭ и Росстата, ИИ используют в среднем 4,8% обследованных российских организаций. Среди компаний с численностью более 500 сотрудников показатель достигает 14,9%.
При этом бизнес продолжает активно применять и более привычные технологии. По данным СберАналитики, 43% опрошенных компаний используют электронный документооборот, 42% — CRM, столько же — чат- и голосовых ботов, 39% — ИИ-агентов и ассистентов, 24% — ERP, 23% — BI.
Исследование TAdviser и SL Soft тоже показывает, что универсальной «лучшей технологии» нет. Положительный эффект от RPA отметили 70% использующих его компаний, от BPM — 61%, от ИИ — около 60%, от распознавания документов — 59%. В исследовании участвовали представители крупных и средних компаний из 23 отраслей.
Поэтому сначала стоит выбрать процесс и посчитать задачу, а уже потом решать, нужен ли здесь AI, RPA, BPM или что-то гораздо проще.
Здесь результаты довольно предсказуемы. По исследованию СберАналитики, 70% опрошенных компаний автоматизируют документооборот и обработку заявок. 55% — бухгалтерию и финансовый учёт. HR-процессы и стратегическое планирование назвали по 34% компаний, клиентскую поддержку — 30%, продажи и маркетинг — по 25%, креативные задачи — 19%.
Документы и заявки закономерно оказались наверху: там обычно большой объём однотипных операций и довольно понятные правила. Но ориентироваться только на рынок не стоит. В одной компании бухгалтерия обрабатывает десятки тысяч документов. В другой — несколько десятков в месяц. Один и тот же процесс может быть отличным кандидатом на автоматизацию для одного бизнеса и совершенно бессмысленным — для другого. Считать всё равно придётся на собственных данных.
Иногда правильное решение — это пока вообще ничего не внедрять. Например, если процесс постоянно меняется. Сегодня сотрудники работают по одному правилу, через месяц — по другому. В такой ситуации автоматизированную систему придётся всё время переделывать. Плохой кандидат и редкий процесс, который занимает мало времени, а ошибки почти ничего не стоят. Сам факт того, что операцию можно автоматизировать, ещё не делает проект выгодным. Также стоит притормозить, если:
никто точно не знает, как процесс работает сейчас;
данные неполные или плохого качества;
нет владельца процесса;
не определён ожидаемый результат;
после внедрения сотрудники всё равно будут делать большую часть работы вручную;
стоимость внедрения и дальнейшего сопровождения сопоставима с возможным эффектом.
И здесь важно считать не только стоимость разработки или лицензии, но и совокупную стоимость владения — TCO.
В неё входят интеграции, настройка, обучение сотрудников, поддержка и дальнейшие изменения. Именно поэтому дешёвое внедрение на старте не всегда означает дешёвую автоматизацию в итоге.
Выписать пять–десять процессов, на которые чаще всего жалуются сотрудники или клиенты. И оценить каждый по нескольким параметрам:
Частота. Как часто выполняется операция?
Объём. Сколько таких операций проходит за день или месяц?
Трудозатраты. Сколько рабочего времени они съедают?
Повторяемость. Насколько одинаково выполняются действия?
Цена ошибки. Во что обходятся задержки и исправления?
Данные. Есть ли они и пригодны ли для автоматизации?
Измеримость. Понятно ли, что сравнивать до и после?
Сложность внедрения. Сколько систем и людей затронет проект?
Стоимость поддержки. Сколько решение будет стоить после запуска?
Зависимость от людей. Насколько процесс держится на знаниях отдельных сотрудников?
После этого процессы можно разложить на простую матрицу:
Высокий эффект + низкая сложность — первые кандидаты на автоматизацию.
Высокий эффект + высокая сложность — стратегические проекты, которые стоит считать отдельно.
Низкий эффект + низкая сложность — возможные быстрые улучшения, но не обязательно приоритет.
Низкий эффект + высокая сложность — скорее всего, их стоит оставить в покое.
Главное не выбирать процесс только потому, что его легко автоматизировать. Быстро сделать ненужную автоматизацию всё равно значит быстро потратить деньги.
Даже технически успешное внедрение может ничего не изменить, если сотрудники продолжат работать по-старому. Например, компания внедрила новую систему, а сотрудники параллельно продолжают вести Excel-таблицы, пересылать данные по почте и обходить автоматизированные этапы. Получается не экономия, а ещё один слой работы. Поэтому вместе с технологией нужно менять регламенты и ответственность. Сотруднику должно быть понятно:
что теперь делает система;
что остаётся за человеком;
какие старые действия больше не нужны;
кто отвечает за результат.
Чем сильнее автоматизация меняет привычный процесс, тем больше внимания потребуется обучению и переходному периоду.
Перед тем как идти за бюджетом, ответьте на десять вопросов:
Процесс выполняется достаточно часто?
Он действительно забирает заметное количество времени?
Большинство действий повторяется?
Правила можно нормально описать?
Ошибки и задержки стоят бизнесу денег?
Нужные данные существуют?
Этим данным можно доверять?
Понятно, какой показатель должен измениться?
Из процесса уже убрали очевидно лишние шаги?
Ожидаемый эффект выше стоимости внедрения и дальнейшей поддержки?
Если на большую часть вопросов ответ «да», процесс стоит считать подробнее. Если «нет» много, то скорее всего, сначала придётся приводить в порядок сам процесс, данные или правила.
Автоматизация начинается с довольно скучной работы. Нужно понять, сколько процесс стоит бизнесу сейчас. Найти место, где он ломается. Убрать лишние действия. Договориться о правилах. Проверить данные. Зафиксировать метрики. И только после этого выбирать технологию. Потому что автоматизировать сегодня действительно можно почти всё. Но бизнесу нужен не автоматизированный процесс. Ему нужен процесс, который после автоматизации стал быстрее, дешевле, надёжнее или начал приносить больше денег.
