12 сентября 2025 г.

Анвар Хакимов

Несмотря на то, что почти 88% отечественных компании в прошлом году заявили о намерении автоматизировать около 50% своих бизнес-процессов в ближайшие два года, зачастую такие попытки — всего лишь хайп. Как бизнесу понять, нужна ли автоматизация, рассказал Анвар Хакимов, руководитель проектов, автор и лидер инициатив по внедрению метрик эффективности и автоматизации процессов в HeadHunter, основатель jirametrics.pro.

Автоматизация — инструмент, а не цель. Её смысл: убрать ручную рутину, ускорить процесс получения прибыли, снизить ошибки, стабилизировать качество. Важно и то, что автоматизировать нужно не хаос, а выверенный процесс. Сначала упрощаем, потом «нажимаем кнопку».

Сигналы для бизнеса, что «пора автоматизировать»

Компании нередко сталкиваются с ситуацией, которую владельцы называют «черным ящиком»: несмотря на успешный внешний вид бизнеса, никто точно не представляет, что реально происходит внутри организации. Это проявляется в ряде характерных признаков.

Информационная непрозрачность

Компания сталкивается с проблемами прозрачности, когда важные данные скрыты или искажены. Вы не получаете доступ к ключевым показателям вроде размера кредиторской задолженности, скорости товарооборота, уровня запасов на складе. Из-за отсутствия четких цифр вы теряете способность оперативно управлять бизнесом. Даже имеющиеся отчёты часто оказываются неполноценными и устарелыми, формируясь задним числом и не отражающими реального положения дел. Бухгалтерская отчётность, например, даёт лишь ретроспективный взгляд на ситуацию, не позволяя принимать своевременные управленческие решения.

Ещё одна сложность заключается в противоречивости предоставляемых сведений. Так, если речь идёт о запасах товара, логистический отдел назовет одну цифру, а ИТ-отдел предоставит совершенно иной показатель из базы данных. Информация получается фрагментированной и несогласованной. Чтобы этого избежать, необходимо назначить одного ответственного по каждому показателю и правило выверки: какой источник приоритетный и почему. Без владельца метрики автоматизация лишь ускорит хаос. При этом отчетность автоматизировать можно и нужно: например, мы автоматизировали девять типовых отчетов. Я отвечал за модель метрик и правило сверки источников, чтобы сводки были сопоставимыми. После пилота, закрепили формат как стандарт в шести продуктовых командах; ручные операции сократились примерно на 5–7 часов в неделю.

Причина этого явления кроется, в том числе, в нежелании персонала документировать свою деятельность. Работники избегают фиксирования заданий письменно, предпочитая полагаться на личные договоренности, что усложняет контроль над процессами.

Наконец, отсутствует объективная оценка эффективности труда сотрудников. Вместо конкретных показателей производительности, например, количества закрытых сделок, используются расплывчатые формулировки типа «клиенты довольны».

Низкая продуктивность

Проблема низкой эффективности становится очевидной, когда кажется, что персонал работает круглосуточно, однако финансовые результаты остаются на том же уровне или вовсе снижаются. Признаком неэффективности является ситуация, когда руководителю отдела постоянно требуются новые сотрудники, хотя объемы работ остаются неизменными. Несмотря на увеличение штата, продажи не растут, а нагрузка распределяется неравномерно. Часто отмечается обратный эффект: рост численности коллектива сопровождается снижением качества исполнения задач.

Кроме того, многие сотрудники негативно относятся к измерению собственной продуктивности. Они отказываются от отслеживания важных метрик, опасаясь, что выявленные факты подтвердят низкую производительность труда. На своем опыте я вывел три индикатора лишней занятости: первый — слишком много задач в работе на человека, второй — часто сотрудники бросают начатое, третий — задачи стартуют без четких входных условий. Если «красных» два — сначала наводим порядок, автоматизацию откладываем.

Недостаточная интеграция автоматизированных решений

Распространённая ошибка многих компаний — использование множества автономных систем учета («лоскутная автоматизация»). Каждый отдел внедряет собственные инструменты управления, создавая хаос из разнородных баз данных и таблиц. Итоговая картина выглядит следующим образом:

  • Система учета состоит из множества самостоятельных модулей, число которых соответствует числу подразделений.
  • Данные плохо интегрируются друг с другом, ручной ввод данных создаёт дополнительную нагрузку и приводит к ошибкам.
  • Появляется необходимость содержать сотрудника, чьей задачей становится поддержание порядка среди многочисленных файлов разных форматов.
  • Документация разбросана: нет общих стандартов, часть файлов хранится локально из-за недоверия к хранилищам.
  • Руководители инициируют внедрение новых систем самостоятельно, усугубляя фрагментарность общей инфраструктуры.

Все перечисленное вызывает трудности с интеграцией данных и ухудшает управляемость организацией. «Ручные» процессы нарушают обещанные сроки и ухудшают сервис. Чтобы это исправить, нужны сквозные цепочки и цельная картина данных, а не «копипасты» между системами. Это тоже решаемо. В одном из проектов мы автоматизировали не только сбор обратной связи, но и её обработку. Система в реальном времени определяла критичность сигнала, к какому функционалу он относится и сколько подобных случаев уже накопилось. На этой основе задавался приоритет, и сообщение автоматически направлялось в соответствующую команду. Такой «триаж на лету» позволил сократить среднее время от появления проблемы до её обнаружения с нескольких дней до нескольких часов, а время на обработку входящих сигналов — примерно на 30–40%. Для компании это означало меньше ручной рутины и больше фокусировки на решении ключевых вопросов: уровень повторных жалоб по критичным темам снизился, а удовлетворенность пользователей заметно выросла.

Отсутствие чётко формализованных технологий работы

Еще одним признаком слабого менеджмента является недостаток внятных процедур и регламентов, определяющих порядок выполнения операций в компании. Процесс выполнения задач носит стихийный характер, зависит исключительно от индивидуальных предпочтений сотрудников и опыта руководителей.

Среди симптомов отсутствия стандартов можно назвать следующее:

  • Невозможно контролировать, как исполняются задания, поскольку правила их выполнения нигде не зафиксированы. А между тем там, где цена ошибки высока (деньги, персональные данные, финансовая отчетность), автоматический протокол и контроль отклонений от регламентов — обязательны. В этом поможет применение технологии Process mining — «рентген процесса» по следам в данных: показывает реальные маршруты и узкие места. Полезно там, где цена ошибки высока. Если процесс еще «плавает» — сначала стабилизируем, потом анализируем..
  • Сотрудники владеют уникальными компетенциями, которые трудно передать другим работникам в случае увольнения или болезни. Такая зависимость от персоналий позволяет отдельным сотрудникам требовать особых условий труда.
  • Рутинные операции могут выполняться разными людьми по-разному, качество результата варьируется существенно.
  • Руководящие подразделения не способны предсказывать сроки завершения проектов и выполнения заказов.
Таким образом, описанные проблемы свидетельствуют о глубоком кризисе организационной структуры и требуют комплексного подхода к управлению бизнес-процессами и внедрению современных инструментов автоматизации и стандартизации работы. По оценкам крупных исследовательских институтов, к 2030 году можно автоматизировать до 30% рабочих часов. Только перед бизнесом должен стоять вопрос «когда и где?», а не «нужно ли?»

Анвар Хакимов: «Золотое правило автоматизации: сначала упрощаем и формализуем бизнес-процесс, только потом внедряем ИТ-решение. Иначе мы получаем дорогую автоматизацию неэффективности».

Когда рано «рано» или вообще «не надо»

Иногда компании тратят много денег, времени и трудочасов на автоматизацию не тех процессов. Например, гиблое дело отдавать на полный откуп нейросетям ту работу, которая требует активного участия людей. Например, креативную разработку или мозговые штурмы.

Не стоит надеяться на чудо автоматизации и в том случае, если базовые рабочие процессы «плавают». Частые изменения в работе компании, ее цифрового стека, штатного расписания — прямой риск «зацементировать» хаос. Итог — хрупкая и дорогая конструкция.

Вопрос цены внедрения и последующего содержания программного обеспечения для цифровизации бизнеса — тоже немаловажный фактор. Прежде, чем «сливать бюджет» на мощное «железо» и передовое ПО, необходимо просчитать ТСО (совокупную стоимость владения): ценник на разработку и лицензии, интеграции, обучение, сопровождение, а также риски простоя. ROI считаем по трём эффектам: меньше рутины, меньше ошибок, быстрее цикл. Это позволит иметь твердую уверенность в том, что вложенные инвестиции принесут ожидаемые дивиденды в виде роста бизнес-показателей. Например, уникальные сделки, штучные кейсы выгоднее не автоматизировать.

В погоне за модой на автоматизацию не стоит забывать, что в разрозненных данных любая автоматика ускорит вероятность возникновения ошибок. Сначала приводим в порядок данные всех цифровых систем, и лишь потом запускаем «роботов».

Чек-лист для принятия решения

Если остались сомнения — автоматизировать или нет, задайте себе шесть вопросов:

  1. Процесс стабилен и описан?
  2. Правила чёткие, решений «на глаз» минимум?
  3. Объём/частота велики, есть пики?
  4. Есть требования комплаенса/аудита?
  5. Данные сводятся сквозняком без «копипасты»?
  6. ROI > 0 с учётом полного TCO (внедрение, сопровождение, обучение, риски)?

Если из шести вопросов на 4–6 из них вы ответили «да» — автоматизируем, на 2–3 — лучше сначала потестить пилотную версию, а потом провести повторную оценку. Если большинство ответов «нет» — до автоматизации бизнес пока не дорос.

Проще говоря: перед автоматизацией я, например, «ужал» бы дорожную карту процесса до одной страницы: роли, экономическая выгода, критерии готовности. Не умещается в А4 — автоматизацию откладываем.

Источник: рассказал Анвар Хакимов, руководитель проектов, автор и лидер инициатив по внедрению метрик эффективности и автоматизации процессов в HeadHunter, основатель jirametrics.pro