Большинство компаний знают, что ручного труда слишком много,
но почти никто не знает — где именно, почему и что с этим делать.
Опросы, интервью и регламенты давно не отражают полную реальность.
Именно здесь связка Task Mining + LLM дает качественно новый уровень анализа.
Почему ручной труд сложно анализировать
Типичные проблемы:
◽️сотрудники работают «по-своему», а не по регламенту;
◽️реальное время операций отличается от нормативов;
◽️Excel, почта и копипаст остаются вне ERP;
◽️люди не всегда честны или просто не помнят, что делали в течение дня.
В результате автоматизируют не то, не там и не так.
Что дает Task Mining
Task Mining фиксирует фактические действия пользователей:
🔹последовательность операций;
🔹время выполнения;
🔹переключения между системами;
🔹повторяющиеся ручные сценарии.
Это объективные данные, а не субъективные оценки.
Но возникает новая проблема — объем информации.
Где появляется LLM
Task Mining отвечает на вопрос «что происходит»,
LLM — «что это значит и что с этим делать».
LLM позволяет:
🔹группировать тысячи пользовательских сценариев;
🔹находить повторяющиеся паттерны действий;
🔹объяснять причины ручных операций;
🔹формировать гипотезы автоматизации;
🔹переводить «сырые логи» в управленческие выводы.
Как работает связка на практике
1. Сбор фактов
Task Mining фиксирует реальные действия сотрудников в системах.
2. Кластеризация сценариев
LLM объединяет схожие цепочки действий в типовые сценарии.
3. Анализ причин
LLM помогает ответить:
- почему процесс требует автоматизации;
- где система неудобна;
- где люди вынуждены обходить ERP.
4. Поиск процессов на автоматизацию
Определяются операции, которые:
- часто повторяются;
- занимают много времени;
- не требуют экспертных решений.
5. Подготовка рекомендаций
LLM формирует:
- перечень RPA-кандидатов;
- предложения по доработке систем;
- аргументацию для бизнеса.
Что это дает бизнесу:
☑️ сокращение ручного труда;
☑️ снижение зависимости от отдельных сотрудников;
☑️ точечная автоматизация не «вслепую»;
☑️ обоснование инвестиций в RPA и IТ;
☑️ повышение прозрачности процессов.
Важно: автоматизируются реальные сценарии, а не процессы «на бумаге».
Где чаще всего применяют
☑️ бухгалтерия и финансы;
☑️ закупки и логистика;
☑️ HR и кадровое администрирование;
☑️ сопровождение ERP;
☑️ back-office функции.
Именно там ручной труд «прячется» лучше всего.
Вывод
Task Mining показывает факты.
LLM превращает факты в смыслы и решения.
Вместе они позволяют перейти от догадок к осознанной автоматизации ручного труда — без иллюзий и лишних затрат.