Ольга Гурская, «КОРУС Консалтинг» — BPM-платформа как процессное ядро компании: скорость, данные и ИИ

О том, что такое BPM-платформы сегодня и какие требования к этому классу систем предъявляют сейчас заказчики TAdviser поговорил с Ольгой Гурской, директором департамента CRM и BPM, КОРУС Консалтинг.

• Рынок сейчас: что изменилось и куда движемся
• BPM-платформа: процессное ядро шире, чем CRM
• ИИ как инструмент скорости: реальные сценарии
• Безопасность данных и ИИ: стоп-фактор, о котором молчат
• Как выбрать партнера и платформу и почему это важнее, чем кажется

TADVISER: Импортозамещение CRM и BPM — эта тема уже закрыта или процесс продолжается?

Ольга Гурская: Смотря что считать закрытым. Если говорить о срочных переходах с зарубежных платформ — да, основная волна позади. Большинство крупных коммерческих компаний уже перешли. Но это не значит, что история закончилась.

Во-первых, есть компании, которые формально мигрировали — перенесли данные, воспроизвели старые процессы в новой системе. Но автоматизации как таковой не прибавилось. Поменяли инструмент, оставили подходы. И сейчас они стоят перед вопросом: как повысить эффективность?

Во-вторых, те, кто остался на западных платформах без поддержки вендора, начинают ощущать реальную проблему — не баги, а отсутствие развития. За последние четыре года появился целый пласт инструментов: встроенная аналитика, ИИ-ассистенты, нативные интеграции с языковыми моделями. В современных отечественных решениях этот функционал просто включается в очередном обновлении платформы. В «замороженной» системе каждый шаг вперед это отдельный проект. Хочешь подключить ИИ-ассистента? Нужна кастомная интеграция с языковой моделью. Хочешь встроенную аналитику? Еще один коннектор, еще один бюджет. Это принципиально разная стоимость изменений.

Поэтому правильнее сказать так: базовый обязательный минимум перейти на отечественную платформу — большинство уже сделали. Но это был только первый шаг, не финальный. Теперь начинается настоящая работа: выстроить процессы, навести порядок в данных, выбрать правильного партнера по развитию.

TADVISER: Что сейчас самое главное для компаний в автоматизации — если одним словом?

Ольга Гурская: Скорость. Я говорю это без преувеличения.

Мир меняется быстрее, чем компании успевают перестраивать процессы. Новый канал коммуникации, новое регуляторное требование, новый конкурент. И бизнесу нужно реагировать за недели, а не за кварталы. Это и есть главный запрос, который мы слышим от клиентов: сделайте быстро, покажите результат.

Именно поэтому выросли требования к платформам. Хорошая автоматизация сегодня это не просто «система работает», это когда можно протестировать гипотезу за неделю, собрать новый процесс без программирования и масштабировать его за месяц. Здесь ключевую роль играют low-code-возможности платформ: бизнес-аналитик или методолог могут сами настроить процесс, не дожидаясь разработчика. И именно здесь ИИ начинает по-настоящему ускорять работу и уже не как дополнение, а как встроенный инструмент.

TADVISER: BPM-платформы сегодня — это про что? Почему это шире, чем просто управление клиентами?

Ольга Гурская: Если смотреть шире, то современные вендоры давно перестали продавать отдельные продукты, они пришли к созданию целой экосистемы бизнес-решений. Где CRM одно из таких решений, а BPM это платформа, на которой вся эта экосистема живет и развивается. Мы в КОРУС Консалтинг, работая с возможностями таких платформ, создаем собственные приложения и решения для нетиповых задач клиентов там, где стандартного функционала недостаточно.

BPM изначально никогда не была про CRM. Это важно понять с самого начала. BPM — это управление бизнес-процессами. CRM — один из сценариев применения, пусть и очень распространенный.

Сегодня на одной BPM-платформе мы реализуем задачи, которые еще пять лет назад требовали трех-четырех отдельных систем: управление сделками и клиентской базой, процессы согласования документов, HR-самообслуживание — отпуска, заявки, адаптация новичков, порталы для партнеров и поставщиков, база знаний для сотрудников, сервисные процессы.

Это не значит, что одна платформа закроет все. Бизнес компаний комплексный, и никто не отменял специализированные системы там, где они нужны. Но появляется процессное ядро, то есть единая точка, через которую проходят ключевые процессы и данные. Это дает скорость изменений и снижает зависимость от разрозненных интеграций. Когда мы проектируем решение на BPMSoft, мы именно с этого и начинаем: определяем, что станет процессным ядром для конкретной компании, какие данные в нем должны жить, и только потом смотрим, какие специализированные системы нужны рядом. Это не вопрос платформы — это вопрос архитектурного мышления и экспертизы. Но хорошая платформа такой подход поддерживает, а не мешает ему.

На практике это выглядит очень по-разному, и мы видим это на собственных проектах. Когда работали с «ТЕХНОНИКОЛЬ», задача была не просто поставить CRM, нам нужно было объединить в одной среде объектные продажи, тендеры и работу с партнерами для сотен сотрудников по всей России и СНГ. С «Содружеством» была совсем другая история: там платформа закрывает закупки сельхозпродукции, планирование, аналитику урожайности. К продажам это вообще не имеет отношения. И вот когда видишь такие разные проекты изнутри, начинаешь по-настоящему понимать, что такое процессное ядро: это не система для продаж и не система для закупок — это основа, которую каждая компания выстраивает под себя.

TADVISER: Что значит «процессное ядро» на практике? Как это выглядит внутри компании?

Ольга Гурская: Ключевое понятие здесь — единый источник правды. Данные о клиенте, контрагенте или сотруднике живут в одном месте, и любой, кто с ними работает, видит одну актуальную картину и не «версию продаж» или «версию сервиса», а общую.

Это меняет подход к тому, как сотрудники принимают решения. Менеджер по продажам готовится к звонку и видит, что клиент три дня назад обращался в поддержку с проблемой по текущему договору и не звонит с новым предложением в самый неподходящий момент. HR-специалист при планировании обучения видит, с какими процессами сотрудники чаще всего испытывают затруднения не из квартального отчета, а в режиме реального времени из той же системы. ИИ-инструменты получают полный контекст и поэтому могут реально помочь, а не выдавать советы в вакууме.

Когда же у компании десять систем без общей логики, то каждое изменение это отдельный проект. Хочешь добавить ИИ-ассистента? Нужна интеграция со всеми источниками данных. Хочешь изменить процесс согласования? Правишь в нескольких местах одновременно. Это дорого и медленно.

Центр компетенций на базе единой платформы — это еще и организационная история. Команда, которая хорошо знает одну платформу, может развивать продукт быстро и независимо. Это стратегический актив.

TADVISER: У многих клиентов одновременно есть B2B, B2C и даже B2G-клиенты. Как платформа помогает не запутаться?

Ольга Гурская: Раньше с этим справлялись так: отдельная CRM для корпоративных клиентов, отдельная система для розницы. Формально работало, но цена была скрытой, данные дублировались, синхронизация между системами делалась вручную или не делалась вовсе, и единой картины по клиенту не было ни у кого. Сейчас картина другая. Один и тот же человек может быть одновременно директором компании вашего B2B-клиента и частным покупателем ваших же продуктов и услуг, или получить VIP-статус в программе лояльности как физическое лицо. У нас был кейс, когда менеджер по продажам звонил директору спортклуба и предлагал ему купить абонемент в его же собственном клубе. Это происходит, когда данные разрознены и нет единого портрета клиента.

И это только самый простой случай. Сейчас все становится сложнее. Клиент из B2C может одновременно работать в компании, которая является вашим B2B-клиентом. А B2B-клиент может быть партнером по одному продукту, вендором по-другому и конкурентом по третьему. Управлять этим без единой платформы — значит постоянно создавать конфликты и терять доверие.

Когда данные разрознены, каждый отдел видит только маленький фрагмент общей картины. Продажи не знают, что маркетинг уже трижды отправил предложение. Сервис не видит, что клиент только вчера жаловался. В итоге клиент получает либо дублирующиеся сигналы, либо противоречивые.

Единая платформа дает полную картину по контакту: кто этот человек, в каких ролях он с нами взаимодействует, что мы ему говорили и когда. Только имея эту картину, можно делать персонализированные предложения. И только с этой картиной ИИ-инструменты начинают работать по-настоящему.

TADVISER: Что ИИ реально меняет в работе компании?

Ольга Гурская: Главное, что меняет ИИ — это скорость работы команды. Время от задачи до результата сокращается ощутимо: сотрудник тратит на разбор почты и ответ не час, а двадцать минут, аналитик готовит отчет за час вместо двух дней, новичок выходит на полную продуктивность за неделю, а не за месяц.

Это не фантастика. Это то, что мы видим на проектах уже сейчас.

Качество тоже улучшается, но это следствие. Когда у менеджера есть под рукой полный контекст по клиенту, накопленные знания компании и подсказки на основе похожих кейсов, то он принимает более взвешенные решения. Не потому что ИИ решил за него, а потому что ИИ дал ему шире смотреть на ситуацию.

Важно понимать: ИИ — это помощник, а не замена. Люди продают людям, и это не изменится. Но хороший помощник делает тебя заметно продуктивнее.

TADVISER: Приведите конкретный пример: как ИИ изменил работу оператора контакт-центра?

Ольга Гурская: Возьму для примера два сценария, которые мы чаще всего видим в проектах.

Продажи. Менеджер готовится к звонку: ИИ-ассистент автоматически собирает саммари по клиенту: последние обращения, открытые задачи, динамика сделок, о чем говорили на прошлой встрече. То, на что раньше уходило 15-20 минут поиска по системе, теперь появляется на экране за секунды. Менеджер заходит в разговор подготовленным, и это сразу чувствует клиент.

Контакт-центр. Классическая проблема: клиент звонит, оператор тратит первые минуты на то, чтобы понять тему обращения, найти нужную информацию и сформулировать ответ. С ИИ система автоматически определяет тему по первым словам в чате или разговоре. Если вопрос типовой, то клиенту помогает бот, не занимая время живых сотрудников. Если нужен оператор, то происходит умная маршрутизация с учетом загрузки, квалификации и истории клиента. Оператор уже видит на экране контекст и сразу получает подсказку, как вести диалог.

В обоих случаях эффект одинаковый: время на подготовку и обработку сокращается, качество взаимодействия с клиентом растет. В нашей практике наибольший результат дает сочетание двух вещей: богатая история клиента в платформе плюс ИИ-слой поверх нее. Если данные неполные или разрозненные, то ИИ-подсказка будет слабой. Если история клиента полная, то система буквально ведет оператора по разговору. Это не пилот из будущего. Это то, что уже работает у наших клиентов.

TADVISER: Еще один сценарий, о котором говорят реже, это адаптация новых сотрудников. Как здесь помогает ИИ?

Ольга Гурская: Онбординг, наверное, дает самый быстрый ROI из всех ИИ-сценариев, которые мы видим. И при этом один из самых недооцененных.

Что обычно происходит с новичком? Первые недели он тонет в информации: регламенты, процессы, системы, негласные правила. Кто-то из команды тратит время на то, чтобы его вводить в курс. Продуктивность новичка в первый месяц минимальная.

Теперь представьте: у нового сотрудника есть ИИ-ассистент, который знает все внутренние базы знаний, регламенты и процессы. Задал вопрос и тут же получил ответ. Не нашел документ — попросил найти. Не понял, как согласовать заявку — ассистент провел пошагово по всему процессу. Часть рутинных задач первые дни — регистрация в системах, заполнение карточек, запросы в HR — берет на себя ИИ-агент.

Но главное, что ИИ помогает не только с организационными вопросами. Новый менеджер по продажам с первых дней получает от ассистента саммари по клиентской базе, историю предыдущих взаимодействий, рекомендации по следующим шагам в сделках. Это дает возможность быстрее включиться в реальную работу, а не только разбираться с регламентами. Один из наших клиентов рассказывал, как такой подход кратно сократил время до первых самостоятельных результатов у новых менеджеров и это прямой вклад в выручку.

TADVISER: Вы сказали, что данные важнее платформы. Что значит «правильно организованные данные» и что происходит без них?

Ольга Гурская: ИИ не делает данные лучше. Он их масштабирует. Хорошие данные с ИИ дадут отличный результат. Плохие данные с ИИ дадут плохой результат быстрее и в большем объеме.

Правильно организованные данные — это когда в компании есть единый источник правды. Информация о клиенте приходит из одного места, а не из пяти противоречивых. Когда поле «телефон» содержит телефон, а не заметку менеджера в духе «позвонить во вторник после двух». Когда история взаимодействий не разбросана по таблицам Excel, личным папкам и памяти конкретного сотрудника, который уже уволился.

Это звучит как базовая гигиена. Но мы регулярно заходим в проекты, где этого нет. И именно там ИИ может превратиться из инструмента скорости в генератор красиво оформленных ошибок.

Поэтому мы всегда говорим клиентам: прежде чем внедрять ИИ-инструменты, разберитесь с данными. Это не романтично и не звучит как прорыв. Но это честно. И именно это отделяет проекты, которые дают результат, от тех, которые выглядят красиво на презентации и умирают через три месяца.

TADVISER: С чего реально начинать компании, которая хочет внедрить ИИ в процессы?

Ольга Гурская: Первое и главное: не пытаться сделать все сразу. Это самая распространенная ошибка. Компания говорит: «хотим ИИ в продажах, в маркетинге, в сервисе, и еще базу знаний, и онбординг». В итоге несколько параллельных пилотов, размытый фокус, ресурсы распылены и через полгода непонятно, что вообще работает.

Правильная логика: один сценарий, измеримый результат, потом масштабирование. Выберите процесс, где боль очевидна и результат можно посчитать. Контакт-центр, где время обработки можно замерить. Онбординг, где можно сравнить скорость выхода на плановые показатели до и после. Согласование документов, где понятно, сколько дней занимало раньше.

Запустили, получили цифры, убедились, что работает и далее расширяете. Это не трусость, это нормальная инженерная логика. Компании, которые так делают, получают живые внедрения с измеримым результатом.

И второе: параллельно с пилотом занимайтесь данными. Не «после того, как ИИ заработает», а прямо сейчас. Это самая важная инвестиция.

TADVISER: Когда компания хочет использовать ИИ с корпоративными данными — с каким стоп-фактором вы сталкиваетесь чаще всего?

Ольга Гурская: Безопасность и персональные данные. Это тема, которую обсуждают на каждой конференции по ИИ и правильно делают. Но между обсуждением и реальной архитектурной готовностью огромная дистанция. И именно на этой дистанции проекты останавливаются.

Ситуация выглядит так: компания хочет внедрить языковую модель для ответов на обращения, для анализа звонков, для генерации документов. Но как только начинаешь разбираться с архитектурой, возникает вопрос: куда пойдут данные? Если модель облачная и данные уходят на внешний сервер, это проблема. В CRM хранятся персональные данные клиентов, коммерческая тайна, информация о сделках. Регуляторы, юридические отделы и службы безопасности это останавливают.

Для части компаний, особенно в финансовом секторе и там, где работают с чувствительными данными, — это прямой запрет. Они не могут развернуть внешние модели, а внутреннюю инфраструктуру для локального запуска еще нужно выстроить. И мы видим это на каждом втором проекте: идея классная, желание есть, бюджет есть, но безопасность говорит «стоп».

TADVISER: Как вы помогаете клиентам решить эту проблему? Анонимизация — это реально работающий путь?

Ольга Гурская: Да, анонимизация один из рабочих инструментов, и мы активно его применяем. Суть простая: перед тем как данные уходят в языковую модель, чувствительная информация заменяется на безопасные токены. Имена, телефоны, ИНН, реквизиты — все это маскируется. Модель работает с обезличенными данными, результат возвращается и при необходимости деанонимизируется обратно внутри защищенного контура.

Это не идеальное решение для всех случаев, но для большинства задач: обработки обращений, анализа текстов, генерации стандартных ответов, оно работает хорошо.

Второй путь — это локальный запуск моделей. Инфраструктура внутри компании, модель не выходит за периметр. Это дороже и требует технической зрелости, но для ряда клиентов это единственный приемлемый вариант. Мы помогаем оценить, когда это оправдано. Главное, что я хочу сказать: проблема безопасности — это не приговор для ИИ-проектов. Это вопрос архитектурного решения. И если заниматься им с самого начала, а не обнаруживать его в конце, то все решаемо.

В проектах мы, как правило, закладываем этот контур на уровне архитектуры данных с самого начала: где хранятся чувствительные данные, как они маршрутизируются, на каком этапе происходит анонимизация перед передачей в ИИ-инструменты. Это не добавляется потом, это проектируется сразу. Именно в этом и состоит ценность интегратора с реальным опытом: мы видели, где эта история ломается, и знаем, как выстроить ее правильно до того, как проект встанет.

TADVISER: Компании нередко думают: «мы справимся сами, зачем нам интегратор». Чем это обычно заканчивается?

Ольга Гурская: Это заканчивается по-разному, и я не хочу говорить, что самостоятельное внедрение невозможно. Оно возможно. Вопрос в том, сколько это стоит и что вы получаете на выходе.

Типичный сценарий: компания берет платформу, формирует внутреннюю команду, начинает внедрение. Через полгода базовая функциональность работает. Но все, что за пределами базы — сложные интеграции, нестандартные процессы, ИИ-инструменты — стопорится. Внутренняя команда не имела такого опыта, учится на ходу, совершает ошибки, которые потом сложно исправить.

Интегратор приносит не просто руки. Он приносит насмотренность. Мы видели десятки похожих проектов в разных отраслях. Мы знаем, где обычно ломается, какие решения работают, а какие красиво выглядят на старте и дают проблемы через год. Это невозможно накопить за один проект.

Отдельно стоит сказать про проектное управление. Внедрение сложной платформы, это десятки участвующих сторон: бизнес-заказчики, IT-команда, интеграции с внешними системами, поставщики данных. У хорошего интегратора есть опытные руководители проектов, которые умеют доводить такие истории до запуска с учетом реальной архитектуры, реальных конфликтов и реальных сроков. Внутренние специалисты компании могут обладать глубокой экспертизой в своей области, но управление таким проектом, это отдельная профессия, которая нарабатывается годами практики.

И хороший интегратор экономит время на ошибки. Каждая ошибка в архитектуре влечет за собой недели переделок. Стоимость «мы сами» часто оказывается выше, чем кажется в начале.

TADVISER: На что смотреть при выборе платформы — и как хороший интегратор умножает ее возможности?

Ольга Гурская: При выборе платформы важно смотреть не на список фич в презентации, а на несколько конкретных вещей. Первое — насколько платформа открыта для развития: можно ли быстро добавить новый процесс, интегрировать внешний инструмент, не переписывая систему с нуля. Второе — есть ли встроенные ИИ-возможности, а не просто коннектор к внешней модели. Третье — как устроена работа с данными: есть ли инструменты для их структурирования, хранения, управления доступом.

Теперь про роль интегратора. Хорошая платформа в руках опытного интегратора раскрывается на 100%. В руках команды без опыта на 30–40%. И это не преувеличение.

Приведу конкретный пример. Мы работаем с платформой BPMSoft уже не первый год и за это время накопили экспертизу, которую невозможно получить только из документации. Например, есть конфигурации, которые отлично работают на старте, но при росте объемов данных требуют совсем другого подхода к масштабированию и здесь без опыта реальных внедрений не обойтись. Или возьмем ИИ-агентов: вендор предлагает готовую линейку решений, и на первый взгляд все кажется понятным. Но понять, какой агент подойдет под конкретный процесс, как его правильно интегрировать и какие данные ему нужны — вот здесь и проявляется ценность интегратора. Компания, которая внедряет платформу первый раз, проходит этот путь сама. Мы его уже прошли и ведем клиентов проверенной дорогой.

Поэтому выбирать нужно в связке: платформа плюс партнер. Хорошая платформа с сильным интегратором — лучший вариант. Хорошая платформа без экспертизы внедрения может стать разочарованием.

TADVISER: Последний вопрос: один совет директору по цифровизации, который прямо сейчас думает, с чего начать.

Ольга Гурская: Начните с вопроса «зачем», а не «что». Не «какую платформу выбрать» и не «какой ИИ внедрить». А какую конкретную проблему бизнеса мы хотим решить? Где мы теряем время, деньги или клиентов прямо сейчас?

Когда ответ есть, то все остальное становится значительно проще. Понятно, какие данные нужны, какой сценарий тестировать первым, какую экспертизу искать у партнера.

И второе: не ждите идеальных условий. Данные никогда не будут идеально чистыми, процессы никогда не будут идеально описаны. Начните с того, что есть, итеративно улучшайте. Компании, которые ждут «правильного момента», как правило, никогда не начинают.

Рынок меняется быстро, и разрыв между теми, кто действует, и теми, кто ждет, растет с каждым кварталом. Первые результаты от правильно выбранного пилота появляются уже через несколько месяцев. Откладывать дальше становится дорого.