Как бизнесу понять, какие процессы действительно пора автоматизировать

Автор: Владимир Белозеров, заместитель коммерческого директора IT-компании KODE

Автоматизировать сегодня можно почти любую операцию. Но это не означает, что каждая автоматизация принесёт пользу. Иногда технология лишь помогает быстрее выполнять ненужную работу, а компания получает новую систему, которую приходится оплачивать и поддерживать.

Коротко: сначала нужно найти дорогую проблему, упростить сам процесс и зафиксировать показатели, а только потом выбирать технологию. Лучшие кандидаты выполняются часто, состоят из повторяемых действий, используют качественные данные и создают измеримые потери из-за ручного труда, ошибок или задержек.

Российский бизнес уже активно использует цифровые решения. По данным Росстата и ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, в 2025 году их применяли около 84% крупных и средних организаций. При этом каждую вторую компанию от более сложных технологий удерживали высокие расходы, а примерно каждую третью — нехватка данных и недостаточно развитая IT-инфраструктура.

Поэтому вопрос уже не в том, нужно ли бизнесу автоматизировать процессы, а в том, какие из них окупятся первыми.

Автоматизация сама по себе не гарантирует экономию

В 2025 году крупные и средние российские организации потратили на цифровые технологии почти 5,9 трлн рублей, на 11,8% больше, чем годом ранее. На программное обеспечение пришлось 37% этих расходов.

При этом внедрение технологии не всегда сразу снижает издержки. В исследовании СберАналитики и Сбер Бизнес Софт 45% компаний сообщили, что после автоматизации стали быстрее выполнять типовые задачи, 37% сократили количество ручных операций, 36% заметили снижение числа ошибок. Снижение операционных расходов отметили только 22% участников. Эти и другие результаты собраны в исследовании автоматизации российского бизнеса.

До выбора решения нужно ответить на три вопроса:

1. Что в процессе работает плохо?
2. Сколько эта проблема стоит бизнесу?
3. Какой показатель должен измениться после внедрения?

Если на третий вопрос нельзя ответить хотя бы приблизительно, доказать эффект автоматизации будет сложно.

Шесть признаков процесса, который стоит автоматизировать

1. Он регулярно забирает много времени

Ручной труд сам по себе ещё не повод для разработки. Если бухгалтер раз в квартал полтора часа собирает отчёт, автоматизация может стоить дороже сохранённого времени. Другая ситуация — пять менеджеров ежедневно переносят сотни заявок между почтой и CRM.

Для первичной оценки достаточно формулы:

Количество операций × время одной операции × частота выполнения.

Затем можно добавить стоимость рабочего времени сотрудников.

Представим, что компания получает 300 заявок в день. Менеджер открывает письмо, проверяет данные, переносит их в CRM, выбирает категорию, назначает ответственного и отправляет подтверждение. Если одна заявка занимает шесть минут, компания тратит на этот процесс 30 часов каждый рабочий день.

Похожим образом «Балтика» выбрала для роботизации повторяющиеся операции: перенос данных, обработку запросов отдела продаж и работу с порталами торговых сетей. После внедрения компания сообщила о сокращении трудозатрат и повышении точности.

Если же процесс занимает 40 часов в год, а внедрение обойдётся в несколько миллионов рублей, его разумнее оставить ручным.

2. Действия повторяются по понятным правилам

Чем проще описать процесс конструкциями «если — то», тем легче его автоматизировать:

• если заявка пришла, проверить обязательные поля;
• если данных достаточно, создать карточку клиента;
• если информации не хватает, запросить уточнение;
• если клиент относится к определённой категории, назначить нужного менеджера.

Но если пять сотрудников выполняют одну задачу пятью способами, автоматизировать пока нечего. Сначала нужно определить правильный порядок работы и исключения, а затем закрепить его в регламенте.

3. Ошибки и задержки стоят денег

Компании часто считают только человеко-часы и не замечают более дорогих потерь. Ручной процесс может приводить к переделкам, потерянным заявкам, возвратам, штрафам, простоям и уходу клиентов.

Перенос одной заявки занимает шесть минут. Но если из-за неверного телефона или задержки компания теряет контракт на несколько сотен тысяч рублей, стоимость рабочего времени почти не влияет на решение.

Поэтому хороший кандидат на автоматизацию — не всегда самый трудоёмкий процесс. Иногда это операция, в которой особенно дорого ошибаться.

4. Результат можно измерить

До начала проекта нужно зафиксировать исходное состояние:

• длительность процесса;
• количество операций;
• долю ручной работы;
• число ошибок и возвратов;
• стоимость одной операции;
• соблюдение срока выполнения;
• количество участников.

Допустим, до автоматизации компания обрабатывает 300 заявок в день, тратит на каждую шесть минут, исправляет 4% карточек, а первый ответ клиент получает через два часа. После запуска можно сравнить те же показатели.

Если ручная обработка сократилась до двух минут, ошибки — до 1%, а подтверждение уходит почти сразу, эффект можно перевести в деньги.

В сложных компаниях восстановить реальный процесс по интервью трудно. Тогда используют Process Mining: система собирает цифровые следы из корпоративных решений и показывает задержки, возвраты и отклонения. По исследованию ProcessMi, у 60% опрошенных российских пользователей такие проекты окупились менее чем за год.

В 2025 году Сбер оценил финансовый эффект процессной аналитики в 5,2 млрд рублей, а под цифровым мониторингом находилось около 200 ключевых процессов. Здесь важна не только сумма, заявленная компанией, но и последовательность: сначала увидеть процесс, затем изменить его и проверить эффект.

5. Для работы есть пригодные данные

Даже хорошая идея ломается, если названия компаний записаны в разных форматах, клиенты заведены дважды, обязательные поля пустуют, а часть информации хранится в переписках и личных таблицах.

Автоматизация не устраняет такой беспорядок. Она начинает быстрее разносить его по системам.

До старта проверьте:

• где находятся нужные данные;
• есть ли единый формат;
• заполняются ли обязательные поля;
• кто отвечает за актуальность;
• можно ли получать информацию автоматически;
• какая часть всё равно вводится вручную.

Росстат и НИУ ВШЭ подтверждают масштаб проблемы: примерно каждая третья крупная или средняя организация называет препятствием для внедрения передовых технологий нехватку данных и слабую инфраструктуру.

6. В процессе не осталось лишних действий

Документ может проходить три проверки, хотя две дублируют друг друга. Или сотрудник несколько раз переносит одинаковые сведения между системами.

Все эти действия можно автоматизировать, но сначала нужно спросить, нужны ли они вообще. Правильная последовательность выглядит так:

1. Разобраться, как процесс работает сейчас.
2. Убрать лишние шаги.
3. Договориться о единых правилах.
4. Привести в порядок данные.
5. Автоматизировать оставшуюся работу.

Если процесс уже автоматизирован, но сроки и расходы продолжают расти, может потребоваться независимая проверка. Подробнее — в материале KODE об аудите IT-проектов.

ИИ нужен не для каждой автоматизации

Автоматизацию всё чаще связывают с искусственным интеллектом, хотя простая и предсказуемая задача нередко лучше решается обычным правилом, интеграцией или программным роботом.

Если нужно перенести значение, проверить обязательный реквизит или запустить согласование при выполнении условия, ИИ может только увеличить стоимость и добавить неопределённость.

Он полезен там, где правила трудно описать заранее:

• при обработке текстов и обращений клиентов;
• классификации нестандартных заявок;
• поиске по большому объёму документов;
• распознавании изображений;
• подготовке рекомендаций на основе множества факторов.

Для критичных операций всё равно нужны контроль результата, обработка исключений и участие человека.

По данным Росстата и НИУ ВШЭ, ИИ использовали в среднем 4,8% обследованных организаций, а среди компаний с численностью более 500 сотрудников показатель достигал 14,9%.

Бизнес продолжает применять и более привычные решения. В опросе СберАналитики 43% компаний использовали электронный документооборот, 42% — CRM, столько же — чат- и голосовых ботов, 39% — ИИ-агентов и ассистентов, 24% — ERP, 23% — BI.

По данным исследования TAdviser и SL Soft, положительный эффект отметили 70% компаний, использующих RPA, 61% пользователей BPM, около 60% пользователей ИИ и 59% компаний, применяющих распознавание документов. В исследовании участвовали представители крупных и средних организаций из 23 отраслей. Подробные результаты опубликованы SL Soft.

Вывод простой: сначала выбирают процесс и считают задачу, затем определяют технологию.

Какие процессы бизнес автоматизирует чаще

Согласно исследованию СберАналитики, 70% опрошенных компаний автоматизируют документооборот и обработку заявок. Бухгалтерию и финансовый учёт назвали 55%, HR-процессы и стратегическое планирование — по 34%, клиентскую поддержку — 30%, продажи и маркетинг — по 25%, креативные задачи — 19%.

Документы и заявки закономерно находятся наверху: там большой поток однотипных операций и понятные правила.

Но копировать приоритеты рынка не стоит. В одной компании через бухгалтерию проходят десятки тысяч документов, в другой — несколько десятков. Эффект всё равно придётся считать на собственных данных.

Когда автоматизацию лучше отложить

Внедрение, скорее всего, преждевременно, если:

• процесс постоянно меняется;
• правила нельзя согласовать;
• операция выполняется редко;
• стоимость ошибки невелика;
• нет владельца процесса;
• данные неполные или ненадёжные;
• не определён показатель результата;
• после внедрения большая часть работы останется ручной;
• расходы на запуск и поддержку сопоставимы с эффектом.

Отдельно считайте полную стоимость владения. В неё входят лицензии или разработка, интеграции, инфраструктура, обучение сотрудников, поддержка, исправления и последующие изменения.

Это особенно важно при сокращении расходов: автоматизация должна конкурировать за ресурсы с поддержкой действующих систем и другими проектами. Подход к такой приоритизации разобран в статье об управлении IT-портфелем в условиях сокращения бюджета.

Как выбрать первый процесс

Составьте список из пяти–десяти процессов, на которые чаще всего жалуются сотрудники или клиенты. Затем оцените каждый по десяти параметрам:

1. Частота: как часто выполняется операция.
2. Объём: сколько операций проходит за период.
3. Трудозатраты: сколько времени требуется.
4. Повторяемость: насколько одинаковы действия.
5. Стоимость ошибок: во что обходятся задержки и исправления.
6. Доступность данных: можно ли получить их автоматически.
7. Измеримость: есть ли показатель для сравнения.
8. Сложность внедрения: сколько систем нужно связать.
9. Стоимость сопровождения: сколько потребует дальнейшая поддержка.
10. Зависимость от людей: держится ли процесс на знаниях отдельных сотрудников.

После оценки разделите процессы на четыре группы.

Высокий эффект при низкой сложности — хорошие кандидаты для первого запуска. Высокий эффект и высокая сложность — стратегические проекты, которым нужен отдельный расчёт и поэтапный план. Низкий эффект при низкой сложности может дать быстрое локальное улучшение. Низкий эффект и высокая сложность — повод отложить проект.

Не выбирайте процесс только потому, что его легко автоматизировать. Быстрое улучшение малоценной операции редко меняет результат бизнеса.

Проверьте расчёт на небольшом пилоте

Даже подробная оценка остаётся гипотезой, пока решение не столкнулось с реальными данными и исключениями. Поэтому первый этап лучше ограничить одним подразделением, типом документов, категорией заявок или коротким сквозным сценарием.

До пилота зафиксируйте:

• длительность и бюджет проверки;
• объём данных и число пользователей;
• показатели, с которыми сравнивается результат;
• допустимый уровень ошибок;
• ситуации, когда решение передаёт задачу человеку;
• условия масштабирования или остановки проекта.

Например, не стоит ставить цель «проверить ИИ для обработки обращений». Лучше определить, что система за четыре недели классифицирует пять тысяч заявок, правильно определяет тему не менее чем в 90% случаев и сокращает время первичной обработки на 30%.

После пилота учитывайте не только успешные операции. Посчитайте время сотрудников на проверку результата, исправление ошибок, подготовку данных и работу с исключениями. Если эти расходы не вошли в расчёт, экономический эффект будет завышен.

Пилот можно считать успешным, если он подтвердил бизнес-показатель и показал, сколько будет стоить промышленная эксплуатация. Красивое демо без оценки поддержки и масштабирования для такого решения недостаточно.

Без изменений в работе технология не поможет

Даже технически успешный проект может не дать эффекта, если сотрудники продолжают вести параллельные таблицы, дублировать информацию в письмах или обходить новые этапы.

Компания получает не автоматизацию, а ещё один слой работы.

Поэтому вместе с системой нужно изменить регламенты и ответственность. Сотрудники должны понимать, что теперь делает технология, какие действия остаются за человеком, как обрабатывать исключения и кто отвечает за результат.

Чем сильнее меняется привычный порядок работы, тем больше внимания потребуется обучению, коммуникации и переходному периоду.

Чек-лист перед запуском автоматизации

1. Процесс выполняется достаточно часто?
2. Он забирает заметное количество времени?
3. Большинство действий повторяется?
4. Правила можно однозначно описать?
5. Ошибки и задержки стоят бизнесу денег?
6. Нужные данные доступны?
7. Этим данным можно доверять?
8. Зафиксирован показатель результата?
9. Лишние действия уже удалены?
10. Эффект выше полной стоимости внедрения и поддержки?

Если большинство ответов положительные, процесс стоит считать подробнее и проверять на пилоте. Если ответов «нет» много, сначала приведите в порядок правила, данные и сам процесс.

Вопросы и ответы

С какого процесса лучше начинать автоматизацию?

С частого и повторяемого процесса, где заметны трудозатраты или цена ошибок, а результат легко измерить. Первый проект не обязательно должен быть самым крупным.

Как посчитать эффект автоматизации?

Сравните время, стоимость операции, количество ошибок, сроки выполнения и потери до и после внедрения. Затем вычтите расходы на запуск и дальнейшую поддержку.

Всегда ли для автоматизации нужен ИИ?

Нет. Формализованные задачи часто дешевле и надёжнее решаются правилами, интеграциями или RPA. ИИ нужен, когда система работает с текстом, изображениями или нестандартными запросами.

Что делать, если процесс нельзя описать едиными правилами?

Сначала договориться о целевом порядке работы, определить исключения и владельца процесса. Автоматизация несогласованной схемы закрепит хаос и усложнит последующие изменения.

Автоматизация начинается с проблемы бизнеса

Сначала нужно понять, сколько процесс стоит сейчас, где он ломается и какой показатель должен измениться. Затем убрать ненужные действия, согласовать правила и проверить данные. Только после этого можно выбирать технологию.

Если компания не знает текущую стоимость процесса и ожидаемый результат, решение принимается вслепую.

Чтобы предварительно оценить состав решения, сроки, команду и бюджет автоматизации, загрузите описание задачи в сервис KODE. Расчёт занимает около 30 минут.