Какие бизнес-процессы необходимо переработать для ИИ? Практическое руководство

Вы хотите переработать или автоматизировать существующие бизнес-процессы с помощью ИИ. Это умный и логичный первый шаг в трансформации ИИ. Но существует критическое предварительное условие, которое многие организации только начинают понимать.

Агентный ИИ вывел возможности ИИ за пределы простой помощи. Системы агентного ИИ могут планировать, принимать решения, выполнять многоступенчатые действия и постоянно учиться самостоятельно. Таким образом, когда вы интегрируете агентный ИИ в свою организацию, вы делаете больше, чем просто добавляете еще один технологический инструмент. Вы добавляете нового типа коллеги в вашу рабочую силу.

Действительно, исследование MIT Sloan за ноябрь 2025 года The Emerging Agentic Enterprise показывает, что 76% глобальных руководителей из 21 отрасли теперь рассматривают агентный ИИ как коллегу, а не просто как инструмент.

Это изменение имеет далеко идущие последствия.

В организации, где люди и ИИ работают вместе, не имеет смысла прикреплять ИИ к неэффективным бизнес-процессам, разработанным десятилетия назад для последовательной работы человека.

Как это ни было, наследственные процессы накопили разрушительные瓶кообразования, чрезмерные передачи и слои операционной сложности за время.

Вставка агентных ИИ в уравнение не решает эти проблемы. Это только ускоряет неэффективность и вводит серьезные новые операционные и управленческие риски.

Вопрос, который руководители должны решить сегодня, заключается в том, почему строить трансформационный ИИ на основе устаревших процессов, разработанных для вчерашней бизнес-среды?

Исследование IBM за 2026 год показало, что организации, самые успешные в развертывании ИИ, являются теми, кто агрессивно пересматривает и перерабатывает рабочие процессы.

Отчет McKinsey State of AI in 2025 говорит, что перепроектирование рабочих процессов является одним из сильнейших вкладов в значимое бизнес-воздействие. Исследование показало, что компании с высокими показателями, которые захватывают значимую ценность с помощью ИИ, почти в три раза более вероятно чем их коллеги, чтобы переработать свои рабочие процессы.

В этой статье вы узнаете:

• Почему наследственные бизнес-процессы ломаются в организации, управляемой ИИ
• Риски наложения агентного ИИ на устаревшие бизнес-процессы
• Как определить, какие процессы готовы для переработки ИИ
• Пять бизнес-процессов, которые являются сильнейшими кандидатами для агентного ИИ

Почему наследственные бизнес-процессы терпят неудачу в организации, управляемой ИИ

Давайте начнем с соглашения о том, что означает “бизнес-процессы”. Мы определяем бизнес-процессы как операционные рабочие процессы, утверждения, решения, координационные действия и взаимодействия систем, которые управляют выполнением работы на протяжении всей организации.

Предварительные процессы были построены на предположениях, которые больше не действуют. Люди были основным координационным слоем. Системы не могли координировать в реальном времени. Решения требовали нескольких эскалаций. И работа должна была проходить последовательно через отделы, что замедляло еще больше, поскольку несколько функций обращались к процессу с своей точки зрения.

Люди держали все вместе, соединяя и синхронизируя каждую часть процесса.

Со временем организации добавили еще больше слоев утверждений, отложенных задач, маршрутизации и повторяющихся шагов проверки. Вместе они функционировали как сеть безопасности для управления рисками и естественными человеческими ограничениями.

Все эти предположения рушатся, когда вы бросаете агентный ИИ в смесь. Теперь координационный слой может сдвинуться от людей к агентам в некоторых областях.

Интеллект теперь живет внутри рабочего процесса. Агентные ИИ могут анализировать контекст, принимать решения, оркестрировать действия в системах, запускать ответы, адаптироваться динамически и учиться непрерывно.

Следовательно, наследственные процессы, построенные для более медленного, человеческого мира, оказываются серьезными барьерами для масштабирования ИИ, операционной гибкости и трансформации организации.

Исследование EY подчеркивает, что истинная ROI ИИ не будет получена только от автоматизации. Это требует от организаций перепроектировать процессы, операционные модели и роли.

Руководители, будьте осторожны: новая проблема “тихо” входит в ландшафт ИИ

Многие организации “случайно” начали采用 ИИ и агентные функции, не из-за намеренной стратегии, а потому что поставщики быстро встраивают эти мощные возможности в существующее программное обеспечение и инструменты.

Если вы не поставите вдумчивые стратегии на место, новые операционные, соблюдение и управленческие риски быстро появляются.

Таким образом, решение проблемы перепроектирования рабочих процессов для агентного ИИ стало высоким приоритетом, навязанным организациям.

Эта аналогия может помочь. Представьте, что вы купили новый спортивный автомобиль, построенный для максимальной скорости. Если вы ездите на этом автомобиле только по извилистым, разрушающимся дорогам, испещренным ямами, вы не испытаете его истинных возможностей. Не имеет значения, насколько мощный двигатель. Основная инфраструктура ограничивает производительность вашего автомобиля и увеличивает риск. Если вы слишком сильно давите на автомобиль, вы можете вызвать серьезный ущерб.

То же самое принцип применяется к вашему бизнесу. Наложение передового агентного ИИ на устаревшие процессы создает иллюзию прогресса, оставляя опасные структурные слабости без внимания.

В отличие от ям и поврежденных дорог, устаревшие процессы обычно не объявляют себя как непосредственную угрозу, что делает их еще более опасными.

В спешке двигаться вперед с ИИ руководители часто не признают, как процессы, которые “работали хорошо в прошлом”, являются серьезным риском для трансформации ИИ – то есть, пока скрытые затраты, операционные неудачи и проблемы управления не начнут появляться.

Риски наложения агентного ИИ на устаревшие бизнес-процессы

Одним из главных последствий не пересмотра процессов является то, что вы ускоряете неэффективность.

Агентный ИИ делает сломанные или устаревшие рабочие процессы быстрее без их исправления. Это производит быстрее瓶кообразования, быстрее ошибок и быстрее решений на основе ошибочной логики.

Другие общие последствия являются:

• Несовместимые результаты в масштабе
• Нарушения соблюдения
• Дублирование очистки
• Подрыв доверия к ИИ со стороны людей в вашей рабочей силе

Сотрудники развивают усталость от предупреждений ИИ, когда они постоянно должны исправлять, контролировать или отменять хаотичные ИИ-генерируемые выводы. И доверие к ИИ уменьшается со временем, что замедляет принятие.

Это еще один вариант повторяющегося предупреждения о том, что если вы не установите правильный фундамент для ИИ, более крупные проблемы, неудачи и риски нависают вперед.

Общие точки неудач включают в себя данные-силосы, неясную собственность решений между людьми и агентами, чрезмерные слои управления и рабочие процессы, все еще построенные вокруг устаревших человеческих ограничений.

Помните, что ИИ просто усиливает существующие процессы, хорошие или плохие. Без пересмотра процессов вы умножаете неэффективность вчерашнего дня, вместо того, чтобы разблокировать истинный потенциал агентного ИИ.

Маркетинговые доказательства: почему переработка бизнес-процессов ИИ имеет значение

Что говорит исследование? Действительно ли проблема так плоха? Да, это так. Последние несколько лет показали постоянную тенденцию.

IBM сообщил в мае 2025 года, что только 25% проектов ИИ доставляют ожидаемую ROI, часто из-за отсутствия процессов и организационных изменений.

Deloitte отмечает, что только 30% предприятий глубоко перерабатывают основные бизнес-процессы вокруг ИИ, но те, кто это делает, захватят гораздо большую ценность.

Опрос McKinsey за 2025 год показывает, что 94% организаций не получают значимой ценности из ИИ. 6%, которые это делают, называемые “высокими исполнителями”, являются теми, кто работает над трансформацией своего бизнеса, перепроектированием рабочих процессов и установлением лучших практик для трансформации.

Появляющееся сообщение от рынка заключается в том, что успешная трансформация ИИ требует от организаций переработки рабочих процессов, переосмысления того, как выполняется работа, модернизации операционных моделей и переопределения человеческих ролей, подходящих для организации, управляемой ИИ.

Ключевая точка, которую необходимо понять, заключается в том, что организации не должны просто переработать рабочие процессы. Они должны переопределить, как работа координируется, выполняется и управляется в организации, управляемой ИИ.

Как определить бизнес-процессы, готовые для переработки ИИ

Организации часто предполагают, что им нужно начинать с самых передовых или ориентированных на клиентов инициатив ИИ. На самом деле, лучшими точками начала являются обычно процессы, которые уже создают операционную трение на протяжении всей организации.

Обратите внимание на процессы, охватывающие несколько отделов. Они часто особенно ценны для переработки, поскольку содержат наибольшую координационную сложность, задержки и коммуникационный overhead.

Сильные кандидаты на переработку часто имеют несколько характеристик:

• Слишком много утверждений или передач
• Повторяющаяся ручная координация
• Медленные циклы
• Тяжелая зависимость от электронной почты или электронных таблиц
• Фрагментированные системы и несвязанные данные
• Высокая административная нагрузка
• Частые瓶кообразования или переделка
• Задержки принятия решений
• Несовместимые результаты между командами
• Разочарование сотрудников рутинными операционными задачами

Эти процессы обычно потребляют значительное время и ресурсы, ограничивая гибкость и масштаб.

Они также создают идеальные условия для агентных ИИ-систем, чтобы оптимизировать координацию, ускорить решения и улучшить операционную отзывчивость.

5 высокоэффективных бизнес-процессов для переработки для агентного ИИ

Теперь очевидный вопрос заключается в том, где организации должны начинать?

Не каждый рабочий процесс требует немедленной переработки. Но некоторые процессы особенно уязвимы для ограничений устаревших операционных моделей, таких как те, которые включают чрезмерную координацию, ручное принятие решений, повторяющуюся административную работу, фрагментированные системы или большие объемы неструктурированной информации.

Самыми сильными кандидатами на переработку ИИ являются обычно высокообъемные, высокотрение рабочие процессы, где задержки,瓶кообразования, эскалации и операционная сложность накопились за время.

Эти процессы часто потребляют значительное усилие сотрудников, замедляя отзывчивость, увеличивая затраты и ограничивая масштабируемость.

Когда агентный ИИ входит в эти среды, организации должны воспользоваться возможностью, чтобы комплексно пересмотреть, как выполняется работа, вместо того, чтобы просто автоматизировать существующие шаги.

Следующие бизнес-процессы последовательно выделяются как сильные кандидаты на высокоэффективную переработку ИИ:

1. Проверка контрактов и документо-интенсивные процессы: Традиционные, не-ИИ-подходы к длинным документам занимают значительное количество времени. ИИ резко сокращает циклы проверки, улучшая при этом последовательность и точность.
2. Процессы HR и сотрудников: ИИ может преобразовать процесс адаптации, руководство по политике, поддержку сотрудников, планирование рабочей силы и внутренние запросы.
3. Финансовые и закупочные процессы: Устаревшие последовательные утверждения и ручное согласование известны тем, что вызывают задержки и ошибки. Переработайте рабочие процессы, чтобы поддержать анализ в реальном времени, прогнозное прогнозирование, автономную координацию и непрерывный мониторинг соблюдения.
4. Процессы цепочки поставок и операций: Устаревшие подходы часто реагируют и полагаются на планирование и выполнение работы в партиях, а не мгновенно. Агентные ИИ-системы позволяют динамическое планирование, адаптивную логистику, оптимизацию запасов в реальном времени и прогнозное управление нарушениями.
5. Процессы обслуживания клиентов и поддержки: Традиционные процессы полагаются на маршрутизацию тикетов, очереди и эскалации отделов. Версия ИИ позволяет разрешать проблемы с конечным результатом для обычных случаев, все это делается автономно. За пределами этих случаев люди уведомляются и участвуют в сложных, чувствительных или высокорискованных взаимодействиях, где сочувствие, такт и понимание человеческой стороны взаимодействия клиентов имеют решающее значение.

Большая картина: построение агентной организации через переработку процессов

Доказательства показывают, что переработка бизнес-процессов ИИ имеет решающее значение. Ее конечная цель не только эффективность. Цель – создать организацию ИИ, где ИИ действует как способный коллега, координатор и слой выполнения.

Хорошая новость заключается в том, что прохождение этого процесса позволяет организациям переработать или исключить устаревшие рабочие процессы, разработанные вокруг ограничений человеческой рабочей силы.

Переработав процессы таким образом, вы сместите свою организацию от устаревших рабочих процессов к адаптивным, интеллектуальным системам работы.

Компании, которые успешно переработали бизнес-процессы для ИИ, уже отличились от конкурентов благодаря более быстрой инновации, большей операционной гибкости, инновациям, более сильным клиентским впечатлениям и более масштабной трансформации ИИ.

Понимание того, какие бизнес-процессы нуждаются в переработке, – это только первый шаг. Более сложная задача заключается в том, чтобы переработать рабочие процессы, модели управления и человеческие роли для организации, управляемой ИИ.