Поделиться
ИИ-трансформация BPM-систем: что происходит в 2026 году
С 2021 года российский рынок BPM-систем — программного обеспечения для управления бизнес-процессами и административными регламентами — ежегодно увеличивается на 15–25%. Эта сфера постепенно достигает зрелости, обогащаясь новыми подходами на основе искусственного интеллекта. Участники секции Business Process Management, прошедшей в рамках CNews Forum Кейсы 2026, обсудили ключевые тренды и вызовы, с которыми сталкиваются компании, формирующие стратегию управления бизнес-процессами в 2026 году.
BPMS — какая система нужна бизнесу
Первое, что следует уяснить: BPM (Business Process Management) — это не технология или программный продукт, а управленческая дисциплина и методология. Для её внедрения и развития существует отдельный класс решений — BPMS.
«Ещё 5–7 лет назад, обсуждая BPMS, говорили в основном о маршрутах, согласованиях, задачах и схемах процессов, — отметил модератор секции Павел Берман, директор по развитию бизнеса Nobilis.Team. — Сегодня акцент сместился на другие аспекты: данные, роли и права, интеграции, интерфейсы, мониторинг изменений после запуска. Это связано с тем, что BPMS теперь становится неотъемлемой частью операционной архитектуры».
К 2026 году обозначились три ключевые тенденции. Первая: эпоха импортозамещения подходит к завершению, и теперь отечественные продукты оцениваются преимущественно по уровню зрелости, общей стоимости владения, качеству поддержки и способности встраиваться в корпоративный ландшафт. Вторая: современные BPMS объединяют в себе процессы, данные, роли, интеграции, контроль исполнения и возможности внесения изменений после запуска. Третья: Low-code, искусственный интеллект и RPA (программные роботы). Эти технологии ускоряют прототипирование, позволяют гибко менять сценарии, привлекать бизнес-пользователей, уменьшают зависимость от узкопрофильных разработчиков и автоматизируют рутинные операции. Однако при этом они увеличивают цену ошибок, допущенных на этапе архитектурного проектирования.
Где BPM создает угрозы: основные проблемы
По мере усложнения ИТ-инфраструктуры компаний возрастают и риски. Современные BPMS все чаще выполняют роль оркестраторов: ИИ берет на себя классификацию, анализ и формирование рекомендаций, RPA отвечает за взаимодействие с устаревшими системами, а BPMS управляет логикой и контролем.
Риски усиливаются при автоматизации плохо задокументированных процессов, создании избыточно сложной объектной модели, введении лишних сущностей и отсутствии строгой дисциплины интеграций. Негативный эффект нарастает, если после запуска у процесса нет ответственного владельца: производительность падает, а пользователи начинают сопротивляться нововведениям.
Основные трудности, с которыми бизнес сталкивается сегодня при внедрении BPM, перечислил Алексей Шершнев, ИТ-директор компании Farzoom, специализирующейся на проектах по автоматизации процессов.
Первая трудность: самый мощный искусственный интеллект бесполезен без качественного набора данных. Внутри корпораций экспертиза по внутренним процессам часто закрыта — компании не делятся своим опытом. Вторая: большинство корпораций лишены возможности использовать облачные ИИ-решения. При этом внедрение технологии в собственной инфраструктуре (on-premise) оказывается нетривиальной задачей даже для крупных организаций. Третья: надежные корпоративные платформы слабо совместимы с ИИ, а нативные ИИ-платформы пока не готовы к работе в корпоративной среде. Создание же решения с нуля требует много времени и средств.
Для перехода от решений класса B2C к решениям, управляющим производством, необходимо дорабатывать архитектуру, инструментарий и методологию внедрения. Сегодня большинство масштабных проектов (например, в финтехе) представляют собой набор несвязанных между собой моноагентов. Для «интеллектуализации» промышленности требуется создание коллективов агентов, способных взаимодействовать с ресурсами, людьми и друг с другом.
Для преодоления этих проблем Farzoom разработала платформу «Камунда.РФ» — BPM-решение с встроенным ИИ-слоем. «BPMS сегодня присутствует в каждой крупной компании, она интегрирована с ключевыми системами, выдерживает нагрузку и соответствует требованиям информационной безопасности. Мы дополнили ее ИИ-слоем — он работает без необходимости смены платформы и потери накопленной командами экспертизы», — подчеркнул Алексей Шершнев.
При этом отсутствие ощутимых результатов после внедрения BPMS зачастую объясняется тем, что процесс реализации был оторван от реальных бизнес-потребностей. На это обратил внимание Сергей Карпухин, занимающий пост директора управления по развитию сервисов операционной деятельности в компании «Ренессанс страхование».
«Нулевой эффект может возникать и тогда, когда в компании автоматизируют хаотичные процессы, не приведя их в порядок перед автоматизацией. Кроме того, проекты по автоматизации нередко запускаются изолированно, каждый со своей собственной логикой, хотя необходимы единые стандарты», — пояснил Сергей Карпухин. Серьезной ошибкой также является отсутствие регулярного пересмотра процессов и доработки сервиса — во многих организациях придерживаются подхода «внедрили и забыли».
Low-code, вайбкодинг и промт-кодинг
Технологии Low-code действительно ускоряют решение задач, сокращают расходы на команду и партнеров, а также уменьшают зависимость от них. Использование единой платформы дает возможность эффективно применять компоненты повторно. Однако на смену Low-code приходит вайбкодинг, отмечает Геннадий Гребеник, директор по трансформации «Фора-банка».
Тем не менее, важно осознавать, что вайбкодинг по ряду причин плохо подходит для промышленной среды. Во-первых, он часто начинается без четкой формализации требований, критериев приемки и отслеживаемости. В крупных продуктах требования нередко противоречат друг другу и меняются; без соответствующих артефактов управлять изменениями невозможно.
«Во-вторых, архитектура в таких проектах “складывается случайно”, а не проектируется осознанно. Для промышленной системы критически важны разделение ответственности, доменная модель, контракты API, миграции данных и стратегии отказоустойчивости. Без продуманной архитектуры растет связанность, усложняется рефакторинг и падает скорость разработки», — подчеркивает Геннадий Гребеник.
В-третьих, вайбкодинг часто полагается на ручное тестирование, тогда как промышленная разработка требует целой иерархии тестов. В-четвертых, вопросам безопасности в вайбкодинге обычно уделяется второстепенное внимание. В-пятых, интеграции и работа с данными — это наиболее затратная часть. И наконец, код пишется без понимания того, как он будет функционировать в реальной эксплуатации.
Вот почему вместо вайбкодинга лучше применять промткодинг — так считает Геннадий Гребеник. Этот подход позволяет сформировать те самые «ориентиры», которые не дадут вайбкодингу испортить кодовую базу (например, задать домены, контексты, запрещённые зависимости и так далее).
Компании, ориентированные на ИИ: ключевые моменты
Согласно отчёту Comindware и Rex за 2025 год о глобальном состоянии бизнес-трансформации, 48% организаций намерены вкладываться в ИИ, 41% — в генеративные сети, 39% — в ИИ-агентов, 34% — в управление бизнес-процессами (BPM), 32% — в анализ данных и BI.
Андрей Коптелов, генеральный директор «Школы бизнес-анализа Андрея Коптелова», поделился тем, как выстраивается управление процессами в ИИ-нативной (AI-Native) организации. «AI Native организация — это предприятие, спроектированное вокруг использования искусственного интеллекта, то есть его продукты и операции не могут эффективно работать без интеграции с ИИ, — поясняет он. — Следовательно, следующий этап — переход от автоматизированных процессов к автономным, когда операции выполняются самостоятельно, без непрерывного вмешательства человека. Автономные процессы применяют алгоритмы для принятия решений и опираются на данные в реальном времени».
В этом помогают ИИ-агенты, способные, к примеру, анализировать внешние данные, выявлять проблемы по процессу, описывать процессы, формировать список показателей, определять бизнес-логику, готовить технические задания для ИТ-отдела и давать рекомендации по улучшению.
Основные выводы по работе с LLM Андрей Коптелов изложил так: для структурированных данных лучше подходит JSON (текстовый формат обмена данными на основе JavaScript). Скорость работы LLM пока невысока — нужно дожидаться улучшений. Качество работы LLM варьируется и может напрямую зависеть от промптов, поэтому проверка фактических результатов обязательна. «Развитие LLM идёт лавинообразно, так что с локальной версией LLM лучше повременить. К тому же на бесплатных токенах коммерческие задачи не решить», — советует Андрей Коптелов.
Кто и каким образом внедряет ELMA, «1С», «Битрикс24»
О том, как новая BPM-система изменила управление коммерческой службой, рассказала Валентина Королева, руководитель отдела автоматизации бизнес-процессов фармацевтического холдинга ВИК. «Нашей целью было сделать коммерческий контур управляемым, — отметила она. — Это подразумевало создание единого инструмента для сотрудников коммерческой службы, автоматизацию ключевых бизнес-процессов и упрощение взаимодействия между подразделениями».
До начала работы с платформой ELMA в компании не существовало единого центра управления: сведения о клиентах были разрознены, а история взаимодействий с ними не фиксировалась. Прогнозирование вызывало трудности, так как процессы велись в «1С:ERP» и Excel, что затрудняло контроль и анализ. Кроме того, значительная часть данных вводилась и сверялась вручную.
Сегодня платформой пользуются свыше 250 сотрудников, время на подготовку отчетности сократилось с нескольких дней до двух часов, количество ручных операций уменьшилось в 2–3 раза, а управляемость и прозрачность процессов значительно повысились.
О своем опыте внедрения ELMA 365 рассказала Татьяна Семилетова, менеджер цифровых продуктов группы компаний «Свеза», работающей в сфере деревообработки и выпуска картонно-бумажной продукции. На ELMA 365 удалось перенести данные из календаря MS Exchange (информация о встречах), систем SAP HCM и Batchprod (данные о сотрудниках), а также SAP MDG (сведения о контрагентах).
Платформа включает такие модули, как служебные записки, управление аудитами, проведение совещаний, CRM, клиентский сервис, корпоративный документооборот, управление поручениями и другие. «Сейчас каждый новый модуль мы обязательно интегрируем в общую систему, чтобы он не существовал изолированно, а взаимодействовал с остальными, — поясняет Татьяна Семилетова. — Использует общие справочники и так далее — это существенно расширяет аналитические возможности компании». Переход начался в 2024 году. В настоящее время платформу ежедневно используют в среднем 125 человек.
Татьяна Бурдюгова, директор по стратегическому управлению клининговой компании «Топ-сервис», поделилась опытом создания технологических карт для каждой услуги, цифровизации нормативов трудоемкости и потребности в материалах, а также автоматизации планирования по центрам финансовой ответственности и участкам с помощью «1С» и «Битрикс24».
«Что дала нам цифровизация? Все процессы автоматизированы: мы составляем план работ на день, рассчитываем необходимое количество персонала, инвентаря, моющих средств и расходников, а также контролируем результаты с помощью актов от заказчиков, — отметила Татьяна Бурдюгова. — Теперь менеджеры и администраторы используют в работе планшеты со специальным программным обеспечением». В ближайшее время планируется внедрить в процессы искусственный интеллект: юристы уже применяют его для проверки договоров, а сотрудники — для решения типовых задач и организации совещаний.
RPA, Process Mining или ИИ-агенты: опыт компаний
Сегодня перед бизнесом часто возникает вопрос: каким технологиям стоит отдавать предпочтение для более качественного анализа данных? Наиля Айгинина, руководитель внутреннего аудита маркетплейса Lamoda, поделилась опытом внедрения инструментов RPA и Process Mining — и рассказала, от каких решений в итоге было решено отказаться.
«Выяснилось, что RPA эффективно справляется с типовыми процессами и позволяет экономить ресурсы внутренней разработки. Задачи он выполняет последовательно, а не параллельно. Однако при появлении нестандартных ситуаций сразу же возникает ошибка, что требует привлечения человеческих ресурсов, — отметила Наиля Айгинина. — В результате реализация была остановлена на этапе пилотного проекта».
Что касается Process Mining, с помощью этого инструмента в компании был проведен полный анализ процесса согласования контрактов, выявлены неэффективные участки, риски, а также определены зоны для улучшения и дальнейшие действия. Однако обнаружились и технические ограничения: невозможность применения в разрозненных процессах и сложность получения «корректного» набора данных. Главный вывод, сделанный в компании: показатели эффективности необходимо заранее согласовывать с владельцами процессов.
К ИИ-агентам в итоге обратился Инновационный научно-технологический центр «МГУ Воробьевы горы». Недавно он даже запустил образовательную программу «Цифровой сотрудник». Подробнее о том, как организовать работу команды для автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов, рассказал Олег Брянов, директор по эксплуатации инфраструктуры Инновационного научно-технологического центра «МГУ Воробьевы горы».
«Традиционный менеджмент всё чаще уступает быстрым алгоритмам. Цифровой сотрудник — это не просто скрипт или стандартный RPA-робот, а формализованный разум компании, — подчеркнул Олег Брянов. — Мы переходим от программной автоматизации к ИИ-агентам, которые отличаются самостоятельным принятием решений, самонастройкой на основе данных, управлением сложными сквозными процессами и адаптивностью без изменения кода».
Логика была такова: BPM-платформа выступает «скелетом» процесса, задавая жёсткие нормы и регламенты, описывая горизонтальные взаимосвязи, формируя сквозные потоки ценности и фиксируя каждый этап. ИИ-агенты становятся «мышцами» и «мозгом» — интеллектуальными исполнителями на узлах, которые принимают решения в пределах правил и работают с неструктурированными данными.
В итоге удалось сэкономить от 30 до 70 человеко-часов в месяц на одного сотрудника, а число операционных ошибок сократилось на 99%. Инвестиции окупились менее чем за год. Время отклика уменьшилось на 30%, энергозатраты — на 20%. Надёжность системы выросла на 40%.
Сегодня с помощью ИИ серьёзно меняется и пользовательский путь в страховании — своим опытом поделилась Ирина Хавротина, директор цифровой экосистемы управления здоровьем коллективов «Кубики в Mains» российского брокера Mainsgroup. «Среди наших проектов — ИИ-подборщик программ ДМС и нестраховых продуктов, ИИ-агент для сопровождения клиента в брокерской работе, ИИ-агент для загрузки сделки в систему администрирования страховых договоров, ИИ-агент для проверки договоров и рекомендаций по изменению страховых программ», — перечисляет она.
Например, оформление договора онлайн с помощью ИИ теперь занимает всего 5 минут — раньше на это уходило две недели с учётом работы бухгалтерии и курьера. ИИ также проверяет многостраничные договоры и предоставляет умную, актуальную аналитику.
Подведём итог: сегодня российскому бизнесу нужен BPM, который обеспечивает скорость, выдерживает сложную ИТ-инфраструктуру, не ломается при изменениях, поддерживает интеграции, безопасность и контроль, учитывает потребности пользователей и, конечно, готов к сценариям с ИИ.
Иван Казарин, директор направления операционного развития искусственного интеллекта «Русал»
Дмитрий Колотев, начальник ИТ-департамента компании Merck
Денис Романов, заместитель гендиректора по профессиональным услугам вендора «Базис», и Вадим Гайсин, директор по привлечению клиентов ИТ-экосистемы «Лукоморье»
Владимир Золотов, ИТ-директор «Гринатом», Кирилл Чистяков, замгендиректора по стратегическому планированию «Код безопасности», и Юрий Варнаков, директор по развитию бизнеса «Инфосистемы Джет»
Марина Новикова, возглавляющая управление ИТ-инфраструктуры и телекоммуникаций в «Газпром нефти», Кирилл Носков, руководящий практикой управления ИТ-мощностями в той же компании, а также Алина Хабибуллина, отвечающая за подразделение облачных проектов VK Tech, и Георгий Кашин, руководящий направлением облачных решений в VK Tech
Максим Валин, занимающий пост директора по цифровой трансформации в «Ростехе»
Дмитрий Демидов, который управляет центром разработки клиентских решений в компании «Базис»
Роман Цыганков, являющийся директором по информационным технологиям и цифровым сервисам петербургского «Автозавода»
