OSP.ru: Экосистема операционной эффективности: предпосылки, компоненты, результаты

Реализуя проекты, нацеленные на повышение операционной эффективности, очень важно сформировать экосистему, пронизывающую не только технологические, но также организационные и управленческие аспекты.

Гиперавтоматизация — вот актуальный ответ на ожидания бизнеса относительно эффекта от дальнейшей автоматизации и цифровой трансформации организаций.

Одним из главных стимулов традиционной автоматизации было повышение операционной эффективности бизнеса. В большинстве организаций традиционная автоматизация в целом завершена — информационные системы охватывают практически все бизнес-процессы, которые можно было автоматизировать. Вместе с тем, бизнес рассчитывает на дальнейшее повышение операционной эффективности. Как этого добиться с помощью цифровых и ИТ-инструментов? И почему так важно при этом придерживаться комплексного, экосистемного подхода? Эти непростые вопросы станут основой дискуссий на ближайшей конференции «Гиперавтоматизация 2024».

Где и как можно повысить операционную эффективность

Для начала полезно задаться вопросом, за счет чего можно повысить операционную эффективность, опираясь на автоматизацию и цифровизацию?

Как справедливо отмечает Никита Кардашин, руководитель практики комплексной цифровизации процессов Naumen, внедрение средств автоматизации — это только часть системной работы по совершенствованию и оптимизации бизнес-процессов: «Во-первых, далеко не всегда оптимизация — это замена людей. Сотрудники и информационные системы могут дополнять друг друга, обеспечивая синергетический эффект. Там, где присутствие человека необходимо, использование ИИ-инструментов для такой синергии может быть крайне эффективным. Во-вторых, внедрение и использование технологий должно сочетаться с методологической работой по улучшению самих процессов и не ограничиваться только лишь изменением среды их исполнения. В-третьих, целесообразно рассматривать более широкие процессные области и находить их пересечения и взаимосвязи. Часто автоматизация одного узкого процесса не дает того эффекта, который могло бы дать, к примеру, внедрение единой процессной платформы, охватывающей целую область деятельности: ИТ-менеджмент, внешние коммуникации, управление активами и т. д. Важно ориентироваться на получение максимального эффекта».

По мнению Романа Бабкина, руководителя Центра программ инноваций компании «Юникон Бизнес Солюшнс», ключевая на сегодня проблема предприятий с развитым ИТ-ландшафтом — разрозненность ИТ-систем, используемых для управления ключевыми бизнес-процессами: «Это касается и архитектурных, и технологических различий, и проблем с вводом и обменом данными, и разных интерфейсов. Так что основное, в чем нуждаются компании, — это сквозная интеграция имеющихся систем с передачей управления этой интеграцией программным роботам. Ну, а главный, на мой взгляд, резерв роста операционной эффективности кроется в ускорении обработки информационных потоков. Что касается типичной болевой точки большинства систем, то это, конечно, влияние человеческого фактора. Роботизация рутинных операций призвана его минимизировать».

Николай Буланов, директор по консалтингу PIX Robotics, рекомендует обратить внимание на то, что традиционная автоматизация — очень ресурсоемкий процесс: «Во-первых, внедрение может длиться год и больше, из-за чего бизнес получает результат с задержкой. Во-вторых, для реализации проекта нужны квалифицированные специалисты, которых в условиях кадрового голода не хватает. Есть и третья сложность: бизнес и команда разработки часто говорят друг с другом на разных языках, в итоге компания может потратить большие деньги и не получить желаемый эффект». Поэтому, добавляет Буланов, сейчас набирают популярность гибкие решения (в частности, RPA), не требующие больших вложений и быстро приносящие результат.

«Сотрудники ежедневно работают с несколькими информационными системами и выполняют большое количество задач вручную, — продолжает Иван Мельников, директор по развитию продуктов ROBIN (компания SL Soft). — Рост их производительности и операционной эффективности обеспечивает гиперавтоматизация, позволяющая находить точечные неэффективные процессы и оптимизировать их с использованием „умных“ технологий».

Светлана Кузнецова, руководитель направления бизнес-автоматизации ИТ-компании SimbirSoft, также считает, что по завершении традиционной автоматизации остается значительное количество операций, выполняемых вручную. «Гиперавтоматизация обеспечивает взаимодействие ИТ-продуктов в рамках единой экосистемы, помогает повысить их прозрачность и контроль. Появляется возможность точнее оценивать расходы времени и материальных ресурсов, выявлять проблемные места и увеличивать прибыль», — поясняет Кузнецова.

С коллегами соглашается Александр Чулапов, руководитель отдела продуктовых продаж компания «Дататех» (Холдинг Т1): «Традиционная автоматизация предполагает значительную роль человека в процессах, особенно в части принятия решений. При использовании инструментов Process Mining следует провести ревизию многих бизнес-процессов, причем не только оптимизировать их, но и применить к ним роботизацию и искусственный интеллект. ИИ особенно важен в областях, которые в принципе не могут быть решены с помощью человека, но при этом необходимо выполнить за единицу времени большое количество операций. Синергия роботизации, ИИ и опыта людей позволит достичь максимальных результатов для бизнеса».

Александр Бочкин, генеральный директор компании «Инфомаксимум», рассуждая о возможных дальнейших шагах в области автоматизации, обращает внимание на сбор и анализ данных о процессах — это позволит обнаружить не слишком очевидные области для автоматизации. Использование продвинутых аналитических инструментов поможет выявить эти возможности и значительно повысить производительность.

«Ключевым пунктом на пути к повышению операционной эффективности с применением ИТ-решений часто выступает переход к схемам „платформа как сервис“ (PaaS), — считает Иван Макеенков, заместитель генерального директора по коммерческому развитию CSBI. — Облачная модель предоставляет пользователям все необходимые инструменты для разработки, запуска приложений и управления ими без сложностей, связанных с поддержкой и управлением базовой инфраструктурой. Переход на PaaS позволяет оперативно внедрять изменения и сокращать время вывода новых продуктов и сервисов на рынок». Что важно, добавляет Макеенков, миграцию на PaaS можно проводить без приостановки текущих бизнес-процессов, при этом интерфейс систем останется привычным и понятным для пользователей.

Антон Сарычев, эксперт-аналитик компании PARMA TG, особо выделяет следующие три шага, существенных при создании единой цифровой экосистемы. Первый — оценка уровня цифровизации внутренних процессов, она помогает определить текущий уровень автоматизации, проанализировать ее соответствие потребностям бизнеса и выявить узкие места. Второй шаг — выстраивание согласованной модели данных, обрабатываемых внутри организации. Третий важный шаг — разработка модели межпроцессного взаимодействия. Кроме того, важно не забывать о цифровом взаимодействии с внешним миром — клиентами, поставщиками, партнерами и госорганами, поскольку оно также влияет на операционную эффективность и устойчивость бизнеса.

ИТ-подходы и инструменты гиперавтоматизации

Подходы и инструменты для гиперавтоматизации в целом известны. Вместе с тем, оценки их эффективности и приоритеты их применения, которые предлагают опрошенные нами эксперты, заметно различаются.

Так, Мельников обращает внимание на то, что гиперавтоматизация представляет собой «синергию разных технологий и подходов: искусственного интеллекта, программных роботов, OCR, IDP и No-Code».

Сергей Галеев, руководитель отдела backend-разработки SimbirSoft, особо выделяет решения на базе языковых моделей, машинного обучения, Low-Code, RPA и других: «Используя, например, роботизацию процессов, можно обеспечить обработку заявок, поступивших в CRM из внешних источников, получить через бот подтверждение заявки и в зависимости от результата передать в нужную систему. Это поможет высвободить в день до нескольких рабочих часов оператора контакт-центра».

С ним соглашается Бабкин: «Вывести автоматизацию компании на новый уровень помогут инфороботы — им можно перепоручить выполнение рутинных операций. Самообучаясь, они смогут осваивать разрешенные человеком сферы деятельности. По сути, инфороботы — это развитие концепции „электронных помощников“, используемых во многих системах. Принципиальное отличие — именно в возможности самообучения и самовоспроизведения».

Поскольку все больше процессов автоматизируется с помощью роботов, появляется все больше задач, связанных с управлением этими роботами, отмечает Чулапов: «Инструментами для этого служат системы оркестрации — они могут не только отслеживать действия роботов, но и распределять ресурсы, которые им требуются. Чтобы эти системы приносили ощутимую пользу, необходимо сделать формализованное описание предметной области понятным и для людей, и для роботов».

«Очень успешно развивать систему управления операционной эффективностью можно, опираясь на платформы Low-Code, — продолжает Макеенков. — Они позволяют разрабатывать корпоративную архитектуру, автоматизировать процессы, обеспечивать их цифровую трансформацию. Кроме того, с их помощью можно внедрять принципы Agile в стратегию управления проектами, благодаря чему повышать эффективность разработки и создавать конкурентоспособные и высококачественные приложения. Еще одно преимущество платформ Low-Code — возможность создания собственных продуктовых кросс-функциональных команд, в которых функциональный заказчик играет активную роль. Такой подход, безусловно, повышает операционную эффективность бизнеса».

По мнению Кузнецовой, резервы для роста эффективности автоматизации следует искать в анализе данных и управлении на основе этого анализа. «Количество и качество данных — залог повышения эффективности автоматизации, — считает она. — Следующим этапом может стать внедрение инструментов ИИ и машинного обучения — они помогут оптимизировать ресурсы предприятия и ускорить принятие решений. Для повышения операционной эффективности также стоить рассмотреть использование RPA и цифровых двойников».

«Чаще всего проблемные участки бизнеса определяют с помощью BI-систем и технологий ИИ, — добавляет Сарычев. — Важно при этом помнить, что некачественные данные не позволят выявить важные для бизнеса моменты и закономерности, приводящие к потерям, поэтому, прежде чем браться за проект, нацеленный на повышение операционной эффективности, важно выстроить систему управления данными».

Обратить внимание на технологии Task Mining и искусственного интеллекта рекомендует Бочкин: «Task Mining позволяет найти самые ресурсоемкие и выгодные для дальнейшей роботизации операции, а основанные на ИИ большие языковые модели помогают извлекать данные из неструктурированных источников (сканов документов, записей и потоков аудио, видео и пр.) и вносить их в учетные системы».

И, конечно же, нельзя забывать об информационной безопасности, уверен Сарычев: «Она также влияет на операционную эффективность — инциденты приносят существенный урон компании, влекут за собой правовую ответственность, грозят серьезными финансовыми и репутационными рисками».

Почему для проектов гиперавтоматизации требуется экосистема

Реализуя проекты, нацеленные на повышение операционной эффективности, очень важно не ограничиваться развертыванием конгломерата разрозненных продуктов и сформировать экосистему, пронизывающую не только технологические, но также организационные и управленческие аспекты, уверены эксперты.

«Вся организационно-управленческая система организации должна работать как единое целое, — подчеркивает Чулапов. — Поэтому так важно создать экосистему обеспечения операционной эффективности, которая бы позволяла видеть всю картину целиком. Показатели эффективности должны отражать реальные выгоды от автоматизации и роботизации. Для этого нужно, чтобы в организации было сформировано единое видение правил расчета показателей и доверие к ним. Кроме того, необходима система мониторинга. При этом ясно понимать, как вся система поведет себя в случае отказа роботов, как в этом случае восстанавливать ее работоспособность, где инструменты должны заменять ручной труд, а где важно дополнить человека возможностями ИИ. И, конечно же, необходимо сохранить ведущую роль человека в принятии ключевых бизнес-решений».

По мнению Бабкина, экосистема должна представлять собой единую среду, пронизанную сквозными интеграционными потоками и обладающую возможностью вычленять информационные бизнес-события и обучать инфороботов реагированию на них. Для этого технологическое оснащение экосистемы должно включать платформу обработки событий, платформу ИИ, набор контейнеров с инфороботами, хранилище их инструкций и контекстов, а также набор сервисов и информационных систем, выполняющих обработку информации.

«Пользователям будет намного удобнее, если все продукты включены в экосистему, — считает Буланов. — Схожие интерфейсы и принципы работы позволяют бесшовно переходить из одного решения в другое и быстро переносить данные между ними. Кроме того, экосистема обеспечит единую точку входа в службу техподдержки». В качестве основных компонентов технологической экосистемы Буланов видит, во-первых, решение для анализа бизнес-процессов и поиска в них проблемных мест, во-вторых, инструментарий для собственно автоматизации, и, в-третьих, аналитическую систему, которая поможет объективно оценить ее результаты.

Как подчеркивает Мельников, традиционные подходы приводят лишь к частичной автоматизации: «Охватывается не сквозной процесс, а конкретная задача, к тому же остается ручной труд. Кроме того, очень сложно обеспечить полную совместимость внедряемых по отдельности разнородных компонентов. Ключевое преимущество гиперавтоматизации в том, что все необходимые компоненты уже имеются внутри платформы, полностью совестимы друг с другом и настроены нужным образом».

С ним соглашается Галеев: «Классический подход к интеграции разрозненных продуктов чреват большими издержками и, кроме того, не способен предусмотреть ряд особенностей конкретного процесса. Внедряя технологии машинного обучения, Low-Code и RPA в качестве промежуточного ПО, можно наладить эффективную коммуникацию между системами и объединить большое количество процессов».

«Узконаправленные ИТ-инструменты хороши для автоматизации небольших бизнес-процессов и повторяющихся задач, — продолжает Макеенков. — Однако когда количество ручных операций, которые нужно автоматизировать, выходит за рамки возможного, следует задуматься о переходе на единую платформу Low-Code — она позволит не только автоматизировать рутинные процессы, но и повысить точность и актуальность предоставляемой информации. Благодаря применению цифровых сотрудников она поможет сократить издержки. Кроме того, Low-Code даст возможность предоставлять данные из разных источников, контролировать операционные показатели и выстраивать сложные бизнес-процессы».

Бочкин напоминает, что для успешного контроля операционной эффективности и управления ею нужны четкие метрики, правильно измерить которые позволят системы аналитики — они помогут осуществлять мониторинг операций, оповещать об отклонениях и, возможно, даже смогут инициировать действия для реагирования на ситуации.

В качестве примера экосистемы для повышения операционной эффективности Кардашин приводит контур управления ИТ-ландшафтом: «В нем есть системы класса Service Desk, инструменты для управления ИТ-активами, технологического и зонтичного мониторинга, SAM, управления ИТ-проектами и разработкой — в общей сложности десятки продуктов. Очевидно, проще и дешевле поддерживать и развивать комплексное решение, охватывающее эту область целиком». Чтобы в итоге не получить автоматизированный хаос, Кардашин рекомендует ориентироваться на лучшие отраслевые практики, а также на опыт вендоров и интеграторов.

Анализируя основные этапы создания единой экосистемы, Сарычев выделяет три важных шага. Первый — определение целей компании с детализацией вплоть до каждого отдела. Основываясь на дереве целей, можно определить рамки единой платформы, состав подсистем, функционал, круг участников проекта и зоны ответственности. Второй шаг — обеспечение связности показателей. «На этом этапе внедряется система управления данными: создаются справочники НСИ, определяются единицы измерения», — поясняет Сарычев. Наконец, третий шаг — расстановка приоритетов внедрения. По мнению эксперта, целесообразно начинать проект с компонентов, которые напрямую влияют на прибыль компании, затем переходить к оптимизации и сокращению операционных расходов.

Результаты гиперавтоматизации и сроки их получения

Бизнес, инвестирующий в гиперавтоматизацию, рассчитывает повысить свою операционную эффективность, причем в относительно короткие сроки — за считанные недели и месяцы. Но получится ли так быстро выстроить экосистему гиперавтоматизации? И какой именно бизнес-результат от нее можно ожидать?

Как отмечает Кардашин, планируя подобные проекты, не стоит замыкаться только на базовых финансовых результатах (например, окупаемости инвестиций), поскольку сегодня нередко сама возможность работы на рынке напрямую зависит от уровня автоматизации бизнеса. Что касается сроков, то они сильно зависят от специфики отрасли. Впрочем, сегодня наблюдается общая тенденция к их сокращению. «Проекты автоматизации в текущих реалиях чаще длятся месяцы, а не годы, поскольку на смену сложной внутренней или заказной разработке приходят инструменты Low-Code и экосистемные решения», — поясняет Кардашин.

«От единой экосистемы ожидают ускорения ресурсоемких процессов, снижения рисков, связанных с человеческим фактором, сокращения затрат и повышения удовлетворенности клиентов. Некоторые компании из финтеха сократили процессы обработки заявок клиентов с 6–10 недель до трех-пяти часов. По мере объединения систем будет проявляться и эффект, — так описывает результаты Галеев. — Вместе с тем, переход к гиперавтоматизации, экосистема которой охватывает десятки объединенных между собой ИТ-решений, — дело весьма тонкое: есть риск значительно нарушить ключевые бизнес-сценарии, что чревато снижением качества обслуживания, репутационными и финансовыми потерями. Как правило, объединение в единую экосистему происходит постепенно. Сроки ее формирования могут варьироваться от 5 до 10 лет и больше в зависимости от масштабов бизнеса и динамики требований».

Как подчеркивает Макеенков, экосистема позволяет эффективно распределять и использовать внутренние ресурсы компании, сокращать время на выполнение задач, повышать производительность и снижать затраты на производство. «Помимо операционной эффективности, компании могут улучшить коммуникации внутри компании и клиентский сервис», — добавляет Макеенков. По его мнению, гиперавтоматизация не только улучшает структуру текущих процессов, но и открывает множество возможностей для роста организации. При этом процесс построения единой цифровой экосистемы зависит от вида бизнеса и может занимать от одного года до пяти лет.

Чулапов обращает внимание на то, что внедрение цифровой экосистемы требуется на определенном этапе развития организации: «Если вы видите проблемы во взаимодействии людей, информационных систем и оркестратора роботов, то постараетесь выстроить итеративный процесс улучшения бизнес-процессов, синхронизации роботов и делегирования им части функций. В целом подход, ориентированный на ключевые бизнес-задачи и наиболее эффективные способы их решения, может обеспечить как краткосрочные, так и долгосрочные результаты. Важно не потерять ту бизнес-экспертизу сотрудников, которая влияет на успех организации и возможность ее непрерывного функционирования, адаптации и роста».

«Внедряя экосистему, компании начинают либо больше зарабатывать, либо меньше тратить, минимизируют влияние человеческого фактора и высвобождают сотрудников от рутинной работы», — так Буланов характеризует результаты перехода к экосистеме. Впрочем, по его словам, развертывание полноценной экосистемы требует серьезной и долгой подготовки, поэтому прежде, чем за него браться, компания должна ясно понимать, какой эффект хочет получить.

Говоря о выгодах перехода к экосистеме гиперавтоматизации, Бочкин в качестве главных ее возможностей называет оперативный мониторинг и автоматическую реакцию на отклонения в процессах. «О конкретных сроках построения экосистемы говорить сложно — все зависит от сложности и масштаба проекта», — добавляет он.

По мнению Бабкина, основным эффектом от выстраивания экосистемы станет сокращение времени реакции информационных систем на бизнес-события и ускорение принятия управленческих решений. Прогнозировать сроки внедрения экосистемы он также затрудняется: «Очевидно, что по тем бизнес-событиям, реакция на которые была определена для инфороботов уже при развертывании, эффект будет ощущаться практически сразу после ввода в эксплуатацию. А по тем событиям, реакцию на которые предполагается формировать по мере появления статистики и обучения моделей ИИ, сроки будут зависеть от темпов накопления данных, пригодных для обучения».

«Благодаря подходу No-Code настройка цифровых ассистентов происходит без навыков программирования, что в разы сокращает сроки автоматизации в сравнении с классическими подходами, — делится своими наблюдениями Мельников. — Преднастроенные типовые ассистенты и компоненты можно использовать буквально сразу, поэтому такие проекты начинают демонстрировать результаты буквально через несколько дней после внедрения».

«Первые заметные результаты возможно получить уже на этапе предпроектных исследований: работа над требованиями, выявление проблем и определение путей их решения — это уже большой шаг вперед, — считает Сарычев. — Успешным же стоит считать проект, который принесет пользу и компании, и ее клиентам, при этом станет платформой для дальнейшего развития бизнеса».

Как видим, эксперты сходятся во мнении о том, что экосистема цифровизации и гиперавтоматизации сможет обеспечить увеличение операционной эффективности как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе. При этом важно, чтобы компания сделала ставку именно на экосистемном — сбалансированном, комплексном, тщательно продуманном подходе, сочетающем не только внедрение и интеграцию технологий, но и изменения в организации бизнеса и управлении им.

Фото: Издательство «Открытые системы»