Тендеры и лиды
Информация
По данным McKinsey за 2025 год, почти треть организаций не увидели изменения затрат несмотря на вложения в автоматизацию и ИИ. Среди причин на первом месте оказался выбор процесса для старта, разрывы в управлении изменениями и попытка встроить новое решение в неразобранную старую систему, при этом качество самой модели почти не играет роли.
Классическая автоматизация без ИИ проваливается по похожей причине уже много лет. По оценке EY, до половины первых внедрений RPA заканчиваются неудачей, а PwC называет почти такую же долю компаний, столкнувшихся с серьёзными трудностями интеграции. Инструмент за эти провалы обычно и получает репутацию, хотя чаще дело было именно в том, какую задачу ему поручили в первую очередь.
Хайп чаще замечает генерацию текстов и чат-ботов на сайте, потому что про них проще написать заметку и они эффектно выглядят на демонстрации. Настоящая боль обычно тише: сотрудники вручную сверяют данные между таблицами, переносят заявки из одной системы в другую, а однотипная переписка съедает часы, хотя на демонстрации инвесторам это не выглядит эффектно.
По данным cnews.ru, ИИ в бизнес-процессах на российском рынке пока использует только каждая шестая опрошенная компания, ещё около трети только планируют переход. Путь только начинается, а значит, ошибка выбора процесса у большинства ещё впереди, и её можно объехать заранее, пока цена невелика.
Если событие случается раз в квартал, окупаемость такого процесса растягивается на годы, поэтому в первую очередь смотрят на частоту повторения. Входные данные должны быть предсказуемы по формату, и правил внутри немного, потому что большая доля исключений превращает автоматизацию в бесконечную доработку. Ручного труда в процессе много, а цена одной ошибки не критична для бизнеса в целом.
Для ИИ-агентов, в отличие от классического RPA, процесс должен ещё состоять минимум из трёх последовательных шагов с понятной логикой, а на рутину с предсказуемым результатом должно уходить заметная часть рабочего дня сотрудников. Если же задачу можно расписать в жёсткую последовательность действий без единой развилки, для неё почти всегда выгоднее обычный скрипт или классическая RPA-роботизация, потому что гибкость дорогого ИИ-агента там просто не понадобится.
Практический маршрут для первого захода начинается с процесса, который реально мешает работать, даже если со стороны он не выглядит эффектно. Его разбирают как есть, со всеми обходными путями и костылями, которыми реально пользуются сотрудники, и только после этого проектируют целевую схему без лишних шагов. Пилот запускают на одном процессе, не на всём отделе сразу, чтобы ошибку в выборе можно было заметить и исправить, пока цена этой ошибки маленькая.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Разбор одного из внедрений в ритейл-сети с оборотом возвратов больше 200 точек и пятнадцатью тысячами заказов в сутки описывает, как три специализированных агента сократили время обработки одного обращения с сорока двух минут до шести, долю автоматизированных запросов подняли с трети до восьмидесяти двух процентов, а количество ошибок снизили почти впятеро — но название компании автор не раскрывает, и независимой проверки этих цифр нет. Проверить их напрямую нельзя, зато сама структура кейса совпадает с критериями из первого раздела: процесс повторялся часто, сценарии были предсказуемы, а ручной труд стоил дорого.
По похожей схеме отчиталась и строительная компания, автоматизировавшая обработку заявок, — экономия в несколько миллионов рублей в год по собственной оценке, без стороннего подтверждения. Процесс там тоже был типовым, частым и с понятными правилами, и решение сработало именно на этом сочетании.
Решения с высокой субъективностью, где нужна эмпатия, переговорная гибкость или понимание политического контекста внутри компании, слабо поддаются автоматизации даже мощным агентом. Редкие процессы почти никогда не окупаются, потому что настройка и поддержка решения обойдётся дороже сэкономленных часов.
Споры по условиям договора и похожие процессы с высокой долей нестандартных случаев формализовать не получится без потери смысла, ведь каждый кейс здесь индивидуален, а значит, попадает в отдельную категорию риска. Главная же ловушка, о которой пишут почти все, кто занимается внедрением профессионально, устроена тоньше: автоматизация неразобранного хаотичного процесса просто ускоряет тот же хаос, не убирая ни одной причины путаницы.
ИИ-агент, которому дали доступ к переписке с клиентами или к документам, получает этот доступ буквально, без NDA и без гарантии, что модель не будет опираться на эти данные при работе с другими задачами. Прежде чем подключать агента к чувствительной информации, нужно разобраться в устройстве этого доступа и в судьбе данных после обработки, потому что общих уверений вендора для этого недостаточно. Похожий вопрос со стороны закупок разобран в материале о том, что предприниматель может автоматизировать сам, не покупая готовую SRM-систему.
С чего начать выбор процесса для автоматизации? С процесса, который реально мешает работать прямо сейчас — раздел про критерии выше объясняет, как его найти и с чего начать разбор.
Всегда ли для автоматизации лучше брать ИИ-агента? Нет — для жёсткой последовательности действий без развилок скрипт или классическая RPA обходятся дешевле и работают надёжнее, аргумент разобран в разделе про критерии.
Как понять, что процесс не готов к автоматизации вообще? Проверить, есть ли в процессе устойчивые правила: если каждый случай решается по-своему, его сначала раскладывают на шаги вручную, и только потом отдают агенту.
Какие процессы дают самый быстрый результат? Обработка типовых обращений и документов чаще всего подходит под критерии выше лучше, чем задачи, которые требуют эмпатии или переговоров.
Провалы автоматизации почти всегда тянутся из неудачного выбора процесса для старта, качество модели тут почти ни при чём. Из всех критериев цена одной ошибки решает чаще остальных — она определяет, можно ли доверить процесс агенту без постоянного контроля. Технология здесь давно готова к большинству задач бизнеса, вопрос почти всегда в том, какую из них ей доверили первой.
