Бизнес-процессы: почему автоматизация не спасёт?
Руководители хотят видеть результат. Это – нормально – на то они и руководители. Но между «хотим автоматизировать» и работающим решением лежит путь, о котором мало кто задумывается. Точнее, не хочет задумываться.
Автоматизация – это не волшебная кнопка. Это конечная точка маршрута, а не его начало. Прежде чем что-то автоматизировать, надо понять:
- Какой именно процесс? Претендентов обычно много, ресурсы всегда ограничены.
- В каком он состоянии? Существует ли он вообще в явном виде – или только в головах сотрудников?
- Стабилен ли он? Можно ли предсказать результат на выходе?
Если процесс существует только в представлениях людей, то сколько сотрудников — столько и версий процесса. Каждый «знает, как надо», и каждый делает по-своему. Автоматизировать такое – всё равно что строить дом на болоте.
Любой проект автоматизации – это инвестиция. А инвестиция предполагает возврат. Простой ориентир: автоматизация имеет экономический смысл, если она высвобождает как минимум два человека при полной занятости в месяц. Или эквивалент этого времени, распределённый между несколькими сотрудниками.
Чем выше частота выполнения процесса – тем выгоднее автоматизация. Процесс, который запускается раз в квартал, автоматизировать можно, но зачем? А вот ежедневные рутинные операции – да, там есть потенциал.
Но здесь кроется ловушка. Руководители часто смотрят на автоматизацию как на способ «сэкономить на людях». При этом забывают посчитать:
- стоимость внедрения (лицензии, разработка, интеграция);
- стоимость поддержки (обновления, исправления, доработки);
- стоимость обучения персонала;
- стоимость простоя, если что-то пойдёт не так.
Автоматизация – это не разовая трата, а долгосрочное обязательство. И если процесс, который вы автоматизируете, нестабилен – готовьтесь к бесконечным доработкам.
Что значит «стабильный процесс»? На практике это означает предсказуемость: по результатам на выходе и по ресурсам на входе. Если каждый раз процесс идёт по-разному – это не процесс, а импровизация.
Добиться стабильности можно только через оптимизацию. Но оптимизация невозможна без анализа. А анализ невозможен без модели – чёткого понимания того, как процесс протекает в реальности.
Вот типичная последовательность работы с процессом:
- Изучение – как процесс выполняется сейчас (модель «как есть»)
- Анализ – где узкие места, потери, дублирование
- Оптимизация – как должно быть (модель «как должно быть»)
- Формализация – правила и требования выполнения процесса
- Внедрение – и здесь вспоминаем про сопротивление персонала
- Автоматизация – и только теперь она имеет смысл
Каждый из этих этапов – не один день. Более того, не одна неделя. Но руководители хотят перепрыгнуть сразу к пункту 6, минуя всё остальное.
Результат предсказуем: автоматизируется хаос. Ошибки начинают появляться быстрее. Затраты на исправления растут. И в какой-то момент звучит сакраментальное: «Автоматизация не работает, давайте вернём как было».
Лучше всего поддаются автоматизации процессы с определёнными характеристиками:
- Рутинные – повторяющиеся с высокой частотой
- Структурированные – с чёткими правилами выполнения
- С минимумом исключений – чем больше «особых случаев», тем сложнее автоматизация
- С данными – иначе как измерить эффект?
Последний пункт особенно важен. Без данных невозможно понять, стало ли лучше после автоматизации. А значит, невозможно обосновать инвестиции и принимать решения о развитии.
Если в процессе много исключений, много «ручных» решений, много зависимости от конкретного человека – это сигнал. Не «давайте это автоматизируем», а «давайте сначала разберёмся, что здесь происходит».
Последние годы прошли под знаком двух аббревиатур: RPA (Robotic Process Automation) и AI (Artificial Intelligence). Обещания звучали грандиозно: роботы заменят рутинный труд, искусственный интеллект возьмёт на себя сложные решения. Реальность оказалась скромнее.
По данным Gartner (2023), 85% AI-проектов терпят неудачу. Ernst & Young сообщает, что 30-50% начальных внедрений RPA проваливаются. По данным McKinsey, более 70% проектов цифровой трансформации не достигают поставленных целей. Почему так происходит? Причины удивительно похожи на то, о чём мы говорили выше.
Вот парадокс, который многие не хотят признавать: автоматизация неэффективного процесса делает его ещё более неэффективным. Только быстрее.
Если раньше ошибка появлялась раз в день – теперь она появляется раз в минуту. Если раньше кто-то мог заметить нестыковку и исправить вручную – теперь система работает «как запрограммировали», и никто не смотрит.
Автоматизация – это усилитель. Она усиливает то, что есть. Если есть порядок – усиливает порядок. Если есть хаос – усиливает хаос.
Прежде чем ускорять, стоит задать себе простой вопрос: а что именно мы ускоряем?
Пока нет модели процесса «как есть» – анализировать нечего. Пока нет анализа – оптимизировать нечего. Пока нет оптимизации – автоматизировать рано. Это не призыв отказаться от автоматизации.
Это призыв к последовательности. Сначала понять. Потом улучшить. И только потом – ускорить.
Автоматизация – мощный инструмент. Но инструмент – не цель. Молоток прекрасен, когда нужно забить гвоздь. Но если вы пытаетесь молотком закрутить шуруп – результат будет печальным.
Если вы хотите разобраться в том, как работать с бизнес-процессами последовательно и системно – от понимания до автоматизации – есть смысл начать с фундамента.
Теоретические основы одинаковы для всех ролей: и для аналитиков, и для владельцев процессов, и для руководителей. Чтобы говорить на одном языке.
А тем, кому необходимы не только фундаментальные основы, но хочет и навыки закрепить на практике, могут быть полезны курсы для процессных аналитиков и владельцев процессов.
