85% предприятий стремятся к готовности к ИИ
При поддержке Celonis
85% предприятий хотят стать автономными (agentic) в течение трех лет — однако 76% признают, что их операционная деятельность к этому не готова. Согласно отчету Celonis за 2026 год по оптимизации процессов, основанному на опросе более 1600 мировых бизнес-лидеров, компании агрессивно стремятся к трансформации на базе ИИ. Тем не менее большинство признает, что фундаментальная работа — модернизация рабочих процессов, снижение операционных трений и повышение операционной устойчивости — остается незавершенной. Амбиции очевидны. Инфраструктуры для их реализации нет.
Чтобы действовать автономно и эффективно, ИИ-агентам необходимы оптимизированные, готовые к внедрению ИИ процессы, а также данные о процессах и операционный контекст, которые может дать только процессуальная аналитика (process intelligence). Без этого они действуют вслепую. При этом 82% лиц, принимающих решения, считают, что ИИ не сможет обеспечить окупаемость инвестиций (ROI), если он не понимает, как работает бизнес.
«Масштаб возможностей поистине впечатляет: 89% лидеров считают ИИ своей главной конкурентной возможностью», — говорит Патрик Томпсон (Patrick Thompson), глобальный старший вице-президент по трансформации работы с клиентами. — Это не маргинальный вывод. Что интересно, так это смещение акцентов. Лидеры уверены, что ИИ трансформирует операции. Вопрос теперь в том, как подпитать их амбиции правильными технологиями ИИ».
Объяснение разрыва между амбициями и реальностью
Прямо сейчас 85% команд используют инструменты генеративного ИИ для повседневных задач, поэтому вопрос «будет ли это работать?» в основном решен. Реальный вопрос сместился: «Почему это не работает так, как нам нужно?» И это гораздо более сложная проблема, потому что она носит структурный характер. Это разрозненные команды. Системы, которые не взаимодействуют друг с другом. ИИ, который впечатляюще выглядит в демо-версии, но дает сбой, попадая в реальную среду предприятия. Именно в эту стену упираются компании.
Поэтому, несмотря на огромные амбиции, сегодня лишь 19% организаций используют мультиагентные системы. Все сводится к проблеме операционной готовности, отмечает Томпсон.
«Девять из десяти лидеров уже используют или изучают мультиагентные системы, так что желание определенно есть, но амбиции без инфраструктуры не приведут далеко», — поясняет он.
До сих пор процессы в основном рассматривались через призму «и так сойдет», поскольку запутанные и несвязанные процессы все равно могут давать результаты, пусть и неэффективные и непрозрачные. Пока бизнес растет, острой необходимости их исправлять не было. ИИ изменил расклад. Если 82% лидеров считают, что ИИ может обеспечить окупаемость инвестиций только при наличии надлежащего бизнес-контекста, то субоптимальные процессы — это не просто операционное неудобство, они активно блокируют стратегию внедрения ИИ. Внезапно оптимизация процессов перестает быть фоновым ИТ-проектом и становится предварительным условием для конкуренции.
«Именно здесь критически важной становится структурная модернизация, — говорит он. — Организации, которые инвестировали в модернизацию своих данных, систем и процессов, находятся в гораздо более сильном положении для масштабного внедрения ИИ».
Другой тормоз ИИ: нехватка бизнес-контекста
ИИ не сможет обеспечить максимально возможную окупаемость инвестиций, пока не поймет операционный контекст бизнеса. Сюда входит то, как определяются и рассчитываются ключевые показатели эффективности (KPI), любые уникальные внутренние политики и процедуры, то, как организована структура компании и где находится реальный центр принятия решений.
Эти знания обычно заперты в различных отделах, которые со временем выработали собственные языки и системы. У них нет общего понимания по умолчанию. Внедрение ИИ в такую среду похоже на попытку погрузить человека в разговор, который ведется уже много лет, без какой-либо предыстории.
Процессуальная аналитика становится связующим звеном — общим операционным языком, который обосновывает решения ИИ реальным положением дел в бизнесе.
Почему внедрение ИИ — это также проблема управления изменениями
Проблема внедрения ИИ в меньшей степени связана с технологиями и в гораздо большей — с управлением изменениями и операционной моделью, чем многие лидеры готовы признать, поскольку технологические проблемы кажутся более простыми в решении. Данные показывают, что лишь 6% лидеров называют сопротивление изменениям препятствием. Настоящими блокаторами являются изолированные команды (54%) и отсутствие координации между отделами (44%). При этом 93% руководителей по процессам и операционной деятельности прямо заявляют, что оптимизация процессов в равной степени касается людей и культуры, а не только инструментов и технологий.
«Когда компании приходят к нам в поисках технологического решения, часть нашей работы заключается в том, чтобы помочь им понять: операционная модель должна развиваться вместе с инструментами, — говорит Томпсон. — Нельзя прикрутить ИИ к сломанному процессу и ожидать, что он заработает. Истинная модернизация предприятия означает перестройку того, как взаимодействуют команды, системы и решения, и ИИ работает только тогда, когда эта модернизация происходит в первую очередь».
Превращение оптимизации процессов в стратегическое преимущество
Как сделать оптимизацию процессов стратегическим преимуществом, а не очередным операционным проектом? Свяжите ее напрямую с результатами, которые волнуют руководство. Когда процессы работают, они выходят за рамки ИТ-метрик, напрямую затрагивая вопросы уровня совета директоров. Целых 63% лидеров используют оптимизацию процессов для проактивного управления рисками, а 58% отмечают ускорение принятия решений.
Кроме того, нынешняя экономическая и геополитическая обстановка делает гибкость навыком выживания. Взять, к примеру, индустрию цепочек поставок, где 66% уже рассматривают оптимизацию процессов как критически важную общекорпоративную инициативу.
«Именно этот сдвиг в мышлении мы пытаемся стимулировать в остальной части организации, — говорит Томпсон. — Это не работа по техобслуживанию. Это то, что позволяет вам двигаться быстро, когда мир меняется, а прямо сейчас мир меняется постоянно».
Преодоление разрыва в готовности к внедрению агентного ИИ на предприятии
Чтобы преуспеть и даже победить, организации должны быть готовы ликвидировать разрыв в готовности и честно оценивать свою исходную точку, считает Томпсон.
«Самый большой риск, который я вижу, заключается в том, что компании продолжают надстраивать ИИ поверх фрагментированных, непрозрачных процессов, а затем удивляются, почему они не получают результатов, — говорит он. — Переход от статических, традиционных инструментов к реальной процессуальной аналитике, когда у вас есть живая видимость того, как на самом деле работают ваши операции, — это тот фундаментальный сдвиг, который делает агентный ИИ жизнеспособным».
Без этого агенты развертываются не в тех местах, их невозможно интегрировать с существующими системами, и в итоге организации получают дорогие пилотные проекты, которые не масштабируются. Призыв к действию очевиден: перестаньте начинать с инструментов и начните с операционной видимости.
«Лидеры, которые победят в эпоху агентного ИИ, не обязательно те, у кого самый сложный ИИ, — говорит он. — Это те, кто проделал сложную работу по созданию общего, точного представления о своих операциях. Процессуальная аналитика — это отправная точка. Именно она обеспечивает модернизацию предприятия на практике, создавая операционную ясность, необходимую ИИ для обеспечения реального ROI. Управляйте своими процессами, предоставьте ИИ необходимый контекст, и тогда вы сможете реально развернуть его там, где он принесет результат».
Спонсорские статьи — это контент, подготовленный компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко промаркированы. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.
