Начните с реального процесса, определите роли и контроль и запускайте AI tasks и AI agents внутри ответственного workflow.
AI agent может читать документы и вызывать API, но без процессного контекста он не знает, в какой последовательности действовать, где требуется решение человека, какие исключения допустимы и какой результат считается правильным. Поэтому многие AI-пилоты остаются демонстрациями и не доходят до операционной работы.
Приоритизировать процесс по объёму, стоимости ошибок, времени цикла и доступности данных.
Собрать знания сотрудников и восстановить фактическое исполнение из систем.
Определить решения, ручные проверки, поиск информации, подготовку документов и коммуникации, где AI может дать эффект.
Разделить действия человека, существующих систем, автоматизации и AI agents.
Зафиксировать правила, исключения, approvals, KPI, риски и способы наблюдения за новым процессом.
Развернуть TO-BE внутри BP1, назначить человеческие и AI-шаги, запустить пилот и сравнить результат с исходными KPI.
BP1 не заканчивает AI-трансформацию рекомендацией или диаграммой. Утверждённая модель превращается в исполняемый workflow, где действия распределены между людьми, AI tasks и AI agents, а результаты возвращаются в цикл Process Mining и улучшений.
Измеряйте долю и глубину применения ИИ по компании, процессам и ролям. Используйте прозрачный прогресс и ответственную геймификацию, чтобы ускорять внедрение, не поощряя применение ИИ ради самого ИИ.
Границы остаются явными: какие действия AI agent выполняет автономно, где требуется human approval, какие интеграции доступны и как контролируются ошибки.