Все статьи
Task Mining – победитель бюрократии
Дата: 31.10.2026
Нет компании, в которой бы не стояла задача: «нам надо (кратно) повысить операционную эффективность». Иногда в периоды жесткого кризиса еще эта задача усиливается лозунгами «срочно» или даже «любой ценой» или еще жестче: сократить расходы на ФОТ на хх% к концу года. Но как сократить расходы и не отрезать действительно важное? Особенно если у вас сотни или даже тысячи сотрудников.
Когда-то давно для этого использовался ручной метод — фотография рабочего дня. Приходил аналитик, садился рядом с условным операционистом и в течение недели или двух фиксировал все его действия. Не будем говорить о качестве такого исследования. Несложно догадаться, что недельные записи были готовы примерно в течение двух часов, а остальное время уходило на обсуждение начальства, которое придумало опять что-то несусветное.
Так как же быть, если нужно повысить эффективность (производительность, кратно нарастить качество) в рутинных операциях, но быть объективным и бережным к персоналу? И при этом сами сотрудники постоянно ворчат на бюрократию, запутанные и сложные процессы? Вот именно с задачи «кратно понизить бюрократию» началась история Task Mining в Росгосстрахе. Не с желания кого-то сократить, а с простого вопроса: а на что на самом деле уходит время сотрудников? Как работают наши процессы в реальности?
Содержание
Часть 1. Что такое Task Mining и нет, это не про увольнения
Task Mining (майнинг/анализ задач) — это управленческий инструмент повышения прозрачности и управляемости процессов.
Он делает три вещи:
- Делает эффективность измеримой в цифрах, а не мнениях.
- Позволяет не «сокращать людей», а снижать нагрузку, повышать пропускную способность, избегать ошибок и двойной работы.
- (Robotic Process Automation, роботизированная автоматизация процессов) и AI (Artificial Intelligence, искусственный интеллект, ИИ). Служит фундаментом для ИИ-инициатив: без данных о реальной работе процессы автоматизируются вслепую. Task Mining даёт ту самую карту, по которой дальше можно строить RPA-роботов, ИИ-агентов и умных ассистентов.
Но главное, что компания, владеющая этим инструментом, становится зрелой в процессном управлении. У неё появляется «цифровая управленческая панель»: подсвечиваются реальные узкие места и перегруженность, можно измерять эффект от улучшений, экономить и расти осознанно.
Каждый заказчик может получить доступ и к этой панели и к готовым гипотезам оптимизации.
Но что это за зверь?
Task Mining — это технология, которая записывает действия сотрудника на компьютере (клики мышью, нажатия клавиш, переходы между окнами, копирование-вставку и прочее и прочее) и превращает этот «сырой» поток в наглядную картину реального процесса, как он есть на самом деле.
Как это работает:
- На компьютеры сотрудников ставится специальный ИИ-агент. Он незаметно записывает последовательность действий: какое окно открыли, сколько там пробыли, куда переключились, какие кнопки нажали.
- Данные стекаются на сервер, где ИИ-модели собирают из них «карту» процесса: сколько времени уходит на каждую операцию, где сотрудники переключаются между системами, где дублируют одни и те же действия, где ждут ответа от другой системы.
- На выходе получаем не только дашборд, на котором видно, куда реально уходит время, но и список гипотез для улучшения, которые тоже формируются ИИ-агентами.
Это и есть «рентген» реальной работы. И именно этот рентген нужен, чтобы понять, что оптимизировать в первую очередь.
ИИ внутри процесса Task Mining делает процесс намного быстрее, чем это может сделать человек :
- ИИ-агенты снимают данные: не человек с секундомером, а программа, которая фиксирует каждое действие.
- ИИ-модели анализируют: алгоритм собирает из миллионов кликов карту процесса, находит паттерны и аномалии, которые человек не увидит.
- ИИ выдвигает гипотезы: на основе данных предлагает, что можно улучшить, автоматизировать или убрать.
Часть 2. Почему это важно
По разным оценкам до 30% рабочего времени офисных сотрудников уходит на неэффективные, дублирующие или ошибочные операции. Даже если часть гипотез уже известна, майнинг позволяет оцифровать и зафиксировать эффект, доказать результат и закрепить улучшения.
Task Mining создаёт беспристратный «рентген» рутинной работы. Видно, куда реально уходит время. Эти данные нужны для приоритизации и контроля реализации улучшений. Это основа для следующих ИИ-инициатив: RPA, агентов, умных ассистентов.
Какой получаем эффект: снижается риск ошибок в приоритизации автоматизации, а управленческие решения становятся точнее.
Часть 3. Как не дать положить полученный отчёт в стол, а перевести в гипотезы тестирования
Здесь на помощь приходит OKR (Objectives and Key Results, цели и ключевые результаты). OKR — это механизм, который не даёт отчёту умереть в столе. Потому что гипотеза из отчёта становится целью с измеримым результатом, а не просто слайдом.
Если у вас работает система реализации поставленных целей (с регулярной отчётностью и прозрачными итогами), то у заказчика нет другого варианта, кроме как после получения отчёта выбрать quick wins из предложенных гипотез и попытаться реализовать их.
Как это работает на практике:
- Из полученного отчета нужно выбрать 2-3 гипотезы по WSJF (Weighted Shortest Job First, более ценная и короткая работа сначала).
- Подтвердить потенциал возможной автоматизации: добавление памяти, доработки систем, изменение инструкций, RPA, макросы, административное решение.
- Зафиксировать в OKR как цели по результатам майнинга.
- Показать управленческий эффект на очередном квартальном ревью.
Тогда в течение 6-9 месяцев после перехода от аналитики к системной эксплуатации модифицированных процессов можно зафиксировать реальный финансовый эффект.
Если вы дочитали до этого места, значит, вам интересен полезный контент о современных методах управления. Чтобы узнавать про новые статьи, видео и бесплатные мероприятия, подписывайтесь на MAX-канал ProAIgile.
Часть 4. Как это было: от пилота до RUN
2024 год – первый пилот. Мониторинг двух фокус-групп в ОЦО (Общий Центр Обслуживания) показал потенциал оптимизации до 30%. Пилот позволил сформировать методологию.
2025 год – первые масштабные проекты. Проведён уже массированный майнинг двух гигантских блоков операционного рутинного бизнеса: Урегулирование убытков и Обслуживание клиентов, .
Сформирована компетенция процессной аналитики на базе сотрудников ОЦО. Без дополнительных затрат и с глубоким пониманием контекста.
2026 год – переход в RUN (операционную деятельность). Это больше не задача по поиску нового пути, а процесс, дающий стабильно подтвержденный результат. Теперь OKR можно переводить в KPI (Key Performance Indicators, ключевые показатели эффективности). Система майнинга переведена из разовых пилотов в промышленную эксплуатацию и работает в рамках RUN-деятельности компании.
По первому пилотному отчету в 2024 году в ОЦО к оптимизации было заявлено 7 гипотез. Фактически удалось реализовать потенциал 3 из них.
Когда мы пошли к большим блокам, было предложено более 30 гипотез, потенциал которых оценивался в 35% повышения производительности. Но когда началась детальная проработка, стало понятно, что «точно не будет реализовано»: очень дорогие или сложные доработки или нужны доработки нецелевых систем, которые уже поставлены в план на вывод из эксплуатации.
Важный урок: не все гипотезы срабатывают. И это нормально. Прозрачность позволяет понять, что не сработает задолго до того, как вы потратите на это ресурсы.
А что сработало: дополнение, доуточнение ТЗ (технических заданий) для уже запланированных доработок, роботизация и использование ИИ, простые административные изменения процессов.
Часть 5. Как устроен сам процесс
В основе сервиса Task Mining лежит гибкая методология и шесть ролей:
- Product Owner: бэклог, пользователи, контроль затрат и эффекта.
- IT Delivery: системы, агенты, доступы.
- IT-поддержка: работа в системах, настройка доступов, настройка VDI.
- Администратор Task Mining: управление серверами, включение и выключение мониторинга, управление данными, поддержка серверов.
- Аналитика: анализ данных, формирование гипотез, расчёт эффекта.
- Команды развития: ИТ-разработка, задачи на автоматизацию, включение в спринты, доработка бизнес-процессов.
Это не жёсткая иерархия. Это роли, которые включаются по необходимости. И за каждой из них стоит ИИ-система. Люди принимают решения, а ИИ готовит для них основу.
Часть 6. Что дальше
В 2026 году запланированы действия по росту производительности в привязке к нормативам. Технология будет применена ещё к трём крупным направлениям бизнеса для выявления приоритетных точек оптимизации процессов.
Также будут продолжаться работы по подтверждения и получения эффекта от гипотез, сформированных в 2025 году.
Отдельно будет развиваться технология проведения хронометража не столько для того, чтобы управлять численностью сегодня, а научиться точно прогнозировать, сколько людей понадобится в будущем и использовать при бюджетировании.
Вместо заключения
Task Mining это про то, чтобы перестать спорить о том, «где узкое место», и начать видеть его в данных. Это про то, чтобы решения принимались не на интуиции, а на прозрачности. И да, это про то, чтобы наконец понять, куда уходит время. А потом взвешенно решить, что с этим делать. В том числе, где ИИ даст эффект уже завтра, а где пока не нужен. Task Mining даёт данные, на которых ИИ-инициативы перестают быть ставкой на удачу, а становятся управленческим решением.
