Process Mining

Направление майнинга процессов регулярно становилось объектом интереса крупного бизнеса в последние пару десятилетий.

И почти всегда это была или ооооочень узкоспецифичная история (оптимизация высокобюрократичных структур, очень зарегламентированные бизнесы и т.п.) или торжественно уходило в корзину после года внедрения. Потому что сложно, долго, дорого и непонятно.

Основные проблемы классического process mining:

- Чтобы майнить процессы, процессы должны быть описаны и машиночитаемы

- Чтобы их выпрямлять и улучшать, нужно очень много контекста вокруг этого БП

- Всё это нужно сначала разово сделать и настроить - как следствие, просто сам проект внедрения уже приносит 80% результата, далее непонятно что из этого выдаивать.

То есть, проще было сконцентрироваться на болях, позвать консультантов, чота выпрямить и жить спокойно дальше без Process Mining.

Что поменялось:

ИИ не устаёт и не чувствует боли.

То есть, можно использовать ИИ для практически всего скоупа майнинга:

1. Вместе с ним описать процесс
2. Он наведет порядок в разрозненной документации
3. Сверит "как написано" и "как есть"
4. Выдаст рекомендации по исправлению
5. И также ИИ может 24/7 мониторить логи, события в бизнесе, чтобы находить эти самые неэффективности.

Это клондайк для внедрения внутренних беспринципных и очень злых аудиторов =)

@pavel_myagkikh