• CNews FORUM 12 ноября
• CNews AWARDS 12 ноября
• Школа Роста
• Российский рынок облаков за 20 лет
• 30 лет рынку ERP в России
• Главные ИТ-сценарии 2026
• Цифровизация
• Импортозамещение
• Безопасность
• ИТ в госсекторе
• ИТ в банках
• ИТ в торговле
• Телеком
• Интернет
• ИТ-бизнес
• Рейтинги
• Инфографика

18 Сентября 2026 16:00 18 Сен 2026 16:00 |

Эффективное внедрение корпоративного искусственного интеллекта должно начинаться с исследования реальной работы бизнеса. Прежде чем автоматизировать процессы, компании необходимо определить, как они выполняются на практике, какие шаги действительно нужны и где применение ИИ обеспечит экономический эффект.

Такой подход представил генеральный директор Инфомаксимум Александр Бочкин на Форуме ProcessTech. Он реализован в новой версии Proceset — единой платформы для исследования и автоматизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта.

Корпоративные регламенты не всегда отражают реальное положение дел. Со временем процессы меняются, в них 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.

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 действительно 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 к корпоративному ИИ 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.