Нам доверяют 300+ команд
Решения по процессам принимаются без понимания последствий
Это не ошибка отдельных людей. Это системная слепота стандартных инструментов.
BI, Process Mining отчёты фиксируют то, что уже произошло. Они не отвечают на главный вопрос руководителя: что будет, если изменить процесс?
Операции, финансы и IT видят процесс по-разному. Обсуждения превращаются в споры. Без общей модели невозможно договориться на цифрах.
Найм, автоматизация и изменение SLA стоят дорого. Если гипотеза была неверной - деньги уже потрачены.
Увеличение потока усиливает вариабельность и очереди. Без проверки последствий рост объёма ухудшает сроки, качество и P&L.
Почему привычные подходы дают ложную уверенность
Проблема не в качестве данных. Проблема в том, что именно считается.
BI показывает прошлое
Отчёты фиксируют факты:
что уже произошло, где уже был перерасход, где уже сорван SLA.
Но они не отвечают на вопрос:
что произойдёт, если изменить условия работы процесса?
Excel считает средние и игнорирует реальность
Средние значения не учитывают:
-
очереди,
-
пики,
-
вариабельность,
-
конкуренцию за ресурсы.
В реальных процессах именно это определяет сроки, затраты и риски.
Описание процесса ≠ его поведение
Регламенты и схемы показывают, как процесс должен работать.
Но они не показывают:
-
где скапливается работа,
-
где ресурсы простаивают,
-
где возникает нелинейный коллапс.
Опыт не масштабируется
Эксперты опираются на прошлые кейсы. Но при изменении объёма, SLA или структуры ресурсов процесс начинает вести себя иначе.
Интуиция перестаёт работать.
Что произойдёт с бизнесом, если мы примем это решение?
Руководителю не нужен ещё один инструмент. Ему нужны ответы.
Сроки
Как изменится время прохождения процесса
при росте нагрузки или новых SLA.
Затраты
Сколько реально будет стоить изменение с учётом простоев, перегрузок и вариабельности.
Риски
Где появятся узкие места и в какой момент процесс начнёт ломаться.
Как принимаются решения, когда цена ошибки высока
Безопасно и до внедрения
Фиксируют процесс таким, какой он есть
Без оптимизма и «как должно быть». С реальными потоками, людьми и ограничениями.
Проверяют последствия решений во времени
Что будет, если:
-
увеличить поток,
-
изменить SLA,
-
нанять людей,
-
автоматизировать шаг.
Сравнивают альтернативы по эффекту и рискам
Не «лучше/хуже», а:
-
сколько стоит,
-
когда окупится,
-
где ломается.
Выносят решение на уровень руководства
С цифрами, сценариями и аргументами, которые можно защитить на комитете.
Решения принимаются до внедрения.
Ошибки стоят дорого, чтобы проверять их в проде.
Как начинается работа
Начинаем с проверки применимости
Как выглядит управленческое решение на выходе
Что проверяли
Отчет последовательно и на человеческом языке рассказывает, что именно проверяли
Кто виноват
Автоматически определяем узкие места, влияние на экономику и SLA
Что делать
Система посчитает 45 научных способа оптимизации и отберет лучшие
AI, который знает ваш бизнес
Не просто цифры симуляции — McKinsey-level анализ с конкретными рекомендациями за 8 секунд
Отчёт как у топ-консалтинга
AI пишет не «средняя длина очереди = 5.2», а почему это критично именно для вас. Нарративный стиль McKinsey: связный текст, бизнес-контекст, причинно-следственные связи. Пример: «Узкое место на этапе Approval создаёт 73% задержек, потому что 2 сотрудника не справляются с пиковой нагрузкой в 14:00–16:00».
12 готовых бизнес-целей
Выберите цель анализа — AI подстроит фокус отчёта: пропускная способность, время цикла, SLA, затраты, загрузка ресурсов, ROI, риски. Для «SLA Compliance» AI сразу покажет, на сколько % вы не укладываетесь и где именно теряете время. Для «Cost Optimization» — где сэкономить без потери качества.
What-If с объяснением
45 научно обоснованных сценариев оптимизации: добавить ресурс, изменить приоритет, распараллелить. AI не просто выдаёт «+15% throughput», а объясняет механизм: «Добавление 3-го оператора устранит очередь в узком месте, согласно теории ограничений Голдратта. ROI: окупится за 2.3 месяца при текущей стоимости простоя».
