 |
Исследование: Process & Task Mining перестали быть хайпом и стали рабочим инструментом бизнеса
Аналитический центр TAdviser и консалтинговая технологическая компания Axenix провели исследование зрелости рынка Process & Task Mining в России. Результаты отражают текущее состояние технологий Process & Task Mining, их практическое применение и структуру российского предложения. Исследование основано на глубинных интервью с представителями крупных российских компаний из промышленности, телекома, FMCG и страхования, анкетировании разработчиков решений, а также экспертной валидации функциональности продуктов по единой модели, включающей почти 300 критериев.
Process Mining и Task Mining в России перестали быть экспериментальными решениями и начали использоваться как базовый инструмент повышения операционной эффективности. Их внедрение все чаще инициируется бизнес-подразделениями, а эффект измеряется через конкретные метрики — скорость процессов, затраты, трудозатраты и качество операций. Это говорит о том, что рынок начинает воспринимать PM и TM не как технологическую новинку, а как управленческую инфраструктуру. При этом ключевым фактором успеха авторы называют наличие компетенций внутри компании.
Проведя сравнительный анализ российских решений, авторы исследования разделили вендоров на три ключевые группы, отражающие текущее положение продуктов на рынке и траекторию развития. В лидеры вышли Proceset, Промайн и VK Tech — с разными профилями зрелости и интеграции: от функционального развития до глубокой связки с отечественной инфраструктурой и инструментами автоматизации. При этом они предлагают наиболее полное и сбалансированное «коробочное» решение.
Среди внутренних разработок, вышедших на внешний рынок, лидируют Промайн (PM), PM/TM от Сбера и Сфера PM/Process Discovery.
В группе «Узкоспециализированные разработки» наибольшую оценку получили Discoverit, Loginom PM и Optimining (PM).
Большинство представленных в исследовании решений на российском рынке не так давно — их возраст не превышает пяти лет, а функциональная зрелость в сегменте PM пока отстает от мировых лидеров. Наиболее динамично развивается сегмент Task Mining, поскольку его эффекты легче переводятся в экономические показатели.
Эксперты отмечают, что ключевым ограничением развития рынка остаются недостаток готовых интеграций с отечественным прикладным ПО, дефицит квалифицированных кадров для внедрения и слаборазвитая партнерская сеть.
Выбор решения для заказчика сегодня в значительной степени определяется конкретной задачей: необходима ли максимально полная и готовая платформа глубокой процессной аналитики, фокус на анализе действий пользователей или тесная связка с инструментами автоматизации.
«Для такой сравнительно узкоспециализированной ниши аналитики, как решения Process & Task Mining, российский рынок систем этого класса можно считать сформировавшимся. На рынке конкурирует около 10 игроков, у каждого из которых — свои преимущества и особенности, и каждый из которых уже успешно реализовал проекты в различных отраслях экономики. Проведенный анализ позволит конечным заказчикам сориентироваться на российском рынке Process & Task Mining и выбрать, подходящее под себя, решение», — Николай Каменнов, заместитель главного редактора TAdviser.
«Сегодня компании фактически выбирают не технологию, а стратегию: глубинную аналитику процессов, целевую автоматизацию или максимальную прозрачность действий сотрудников. При этом важно понимать, что сами по себе PM и TM не являются ″волшебной таблеткой″ для операционной эффективности. Они дают объективную картину процессов, устраняют ″слепые зоны″, но для реальных улучшений необходимы классическое процессное управление, готовность компании к изменениям и экспертиза для интерпретации данных», — комментирует Екатерина Балакирева, эксперт практики «Стратегия» Axenix.
Отдельное внимание в исследовании уделяется роли искусственного интеллекта в решениях. Несмотря на активное развитие ИИ-функционала в платформах, он не способен заменить PM и TM. Эксперты отмечают, что искусственный интеллект не может самостоятельно структурировать «сырые» данные процессов и не понимает бизнес-контекста без участия человека. В ближайшей перспективе речь идет не о конкуренции, а о симбиозе: PM и TM формируют структурированный цифровой двойник процессов, а ИИ усиливает аналитические возможности, позволяя выявлять закономерности и предлагать управленческие решения.
Исследование TAdviser, проведенное при методологической поддержке Axenix, фиксирует, что Process Mining и Task Mining становятся стратегически важным инструментом для компаний, строящих управление на основе данных. Они не обеспечивают эффективность напрямую, но создают фундамент для осознанной оптимизации. Без этой прозрачности любые изменения в процессах рискуют оставаться интуитивными и не приводить к устойчивым результатам.
Скачать полную версию исследования.
О компании
Российская компания Axenix (ранее Accenture) осуществляет деятельность под юридическим наименованием ООО «АксТим». Axenix предоставляет широкий спектр профессиональных услуг в области цифровых сервисов, облачных технологий и решений для обеспечения информационной безопасности. В офисах и центрах разработки в Москве, Твери, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Алматы работают около 2 800 сотрудников. Благодаря сочетанию уникальных знаний, опыта и компетенций более чем в 40 отраслях, предлагает услуги в области стратегии и бизнес-консалтинга, технологических решений и других операций, направленных на цифровизацию бизнеса.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева (написать письмо автору)
Компания: Axenix (все новости этой организации)
Добавлен: 21:23, 11.03.2026
Количество просмотров: 113
Страна: Россия
| 3Logic Group расширяет линейку Crusader новыми серверами для задач искусственного интеллекта, 3Logic Group, 22:49, 01.10.2026, Россия |
193 |
| Компания 3Logic Group, дистрибьютор комплектующих и ИТ-решений, расширила линейку серверов собственной торговой марки Crusader двумя высокопроизводительными конфигурациями Squire 4245R. Новые платформы ориентированы на ресурсоемкие вычислительные нагрузки, включая генеративный искусственный интеллект, обучение больших языковых моделей и математическое моделирование. |
 |
|
|
