Чем болен средний бизнес? Статья 6.LLM + ДРАКОН: доступный инструмент процессного управления для современного МСБ

Предыдущая статья:Чем болен средний бизнес? Статья 5. Нейро-символический ИИ: прорыв в управлении или очередной хайп? ^[1]

В предыдущих статьях этой серии мы диагностировали фундаментальные "болезни управленческого ума", которые превращают руководителей в "пожарных", а не "архитекторов" собственного бизнеса. Реальность современного российского МСБ сурова: рост оборотов замедлился до уровня инфляции, кадровый голод достиг пика, а доступ к финансированию ограничен. В этих условиях стратегия экстенсивного роста — "больше точек, больше ассортимент" — исчерпала себя и ведет к потере маржинальности. Единственный путь к выживанию и развитию — интенсивный, через наведение системного порядка в процессах.

Многие смотрят в сторону ИИ, но видят в нем лишь "умного помощника" для рутинных задач. Эта статья — не очередная фантазия о "волшебной кнопке". Это практический кейс, который покажет, как с помощью доступных инструментов — больших языковых моделей (LLM) и визуального языка ДРАКОН — вы можете начать строить по-настоящему управляемую компанию уже сегодня, превратив хайп вокруг ИИ в конкретные управленческие результаты.

Глава 1: Почему попытки навести порядок в процессах так часто проваливаются?

Любой руководитель среднего бизнеса знает: чтобы компания росла, нужен порядок. Мы все хотим, чтобы отделы работали как часы, а клиенты получали заказы вовремя. Но как только мы пытаемся этот порядок навести, начинается головная боль. Идеи внедрить "процессное управление", о котором так много говорят, чаще всего разбиваются о суровую реальность. Дело тут не в лени сотрудников или плохих идеях. Просто методы, которые отлично работают в "Газпроме", для среднего бизнеса оказываются губительны.

1. Финансовый барьер: цена "порядка" оказывается неподъемной

Давайте начистоту: полноценный BPM-проект — это очень дорого. Коробочные версии популярных систем, таких как ELMA365 или Directum RX, начинаются от 1.5 - 3 млн рублей, и это только за лицензии. Добавьте к этому работу консультантов, стоимость которой может превышать стоимость самого ПО, и вы получите смету на несколько миллионов. Для среднего бизнеса это почти вся квартальная прибыль, которую нужно вынуть из оборота и отдать за красивые схемы.kt-team ^[2]

Вы смотрите на этот счет и понимаете: чтобы навести порядок, нужно сначала заморозить развитие, отказаться от закупки нового оборудования или найма ключевого сотрудника. В условиях, когда каждый рубль на счету, а кредиты дорогие, такой шаг — непозволительная роскошь.

2. Когнитивный барьер: схемы, которые никто не понимает

Представьте себе картину. Консультанты ушли, оставив вам на столе талмуд со схемами в нотации BPMN. Вы, как руководитель, честно пытаетесь в них разобраться, но через пять минут ловите себя на мысли, что смотрите на китайскую грамоту. "Что значит этот ромбик с крестиком?", "Почему эта стрелка идет сюда, а не туда?".

А теперь представьте, что с этой схемой вы идете к начальнику цеха или руководителю отдела продаж. Он вежливо кивнет, чтобы вас не обидеть, но про себя подумает: "Какая-то ерунда, у меня и без этого дел по горло". В итоге схемы ложатся в стол "для галочки", а бизнес продолжает работать по своим неписаным правилам, как и раньше. Вы заплатили за порядок, а получили дорогие, но абсолютно бесполезные картинки.

3. Ресурсный барьер: ушли консультанты — ушла и экспертиза

Средний бизнес не может позволить себе содержать отдел по управлению процессами. Поэтому мы нанимаем внешних экспертов. Они приходят, проводят аудит, рисуют схемы, получают свои деньги и уходят. А что дальше? Кто будет обновлять эти схемы? Кто будет следить за их исполнением? Чаще всего — никто.

Проект затухает в тот же день, как за консультантом закрывается дверь. Знания, за которые вы заплатили, уходят вместе с ним. А ваша компания возвращается к привычному хаосу, только теперь — с горьким привкусом зря потраченных денег и времени.

Глава 2: LLM + ДРАКОН — синергия, решающая проблемы МСБ

Мы не предлагаем очередную "серебряную пулю". Наш подход — это прагматичное разделение труда между машиной и человеком, где сильные стороны одного компенсируют слабости другого.

1. ДРАКОН — язык для человеческого мышления

Вместо сложного BPMN, мы используем визуальный язык ДРАКОН. Его сила — в простоте и понятности для любого человека, а не только для IT-специалиста:

• Интуитивная логика: ДРАКОН-схема читается как обычный текст — сверху вниз. Нет переплетающихся стрелок и непонятных символов, что позволяет сразу увидеть всю картину целиком.

• Встроенная защита от хаоса: Строгие, но простые правила языка не позволяют создать запутанную, нечитаемую схему. Это заставляет аналитика мыслить четко и структурно, отсекая лишнее.

2. LLM — неутомимый "младший аналитик"

Вместо дорогих консультантов, 80% рутинной аналитической работы выполняет LLM. Вот как это выглядит на практике:

• Шаг 1: LLM изучает процесс "как есть". Вы даете ему доступ к "цифровым следам" процесса: переписке в почте и мессенджерах, логам CRM, документам в облаке. Задача LLM — не "понять" процесс, а извлечь и структурировать факты: кто, что, кому и когда передает.

• Шаг 2: Аналитик создает ДРАКОН-схему "как есть". На основе структурированного отчета от LLM, человек-аналитик, который понимает ваш бизнес-контекст, строит визуальную и понятную ДРАКОН-схему. Именно на этом этапе он отсеивает возможные "галлюцинации" ИИ и проверяет данные на адекватность.

• Шаг 3: ИИ как "советник" для поиска решений. Теперь, когда у вас есть понятная схема, начинается самое интересное. Вы можете "поиграть в сценарии" вместе с ИИ. Задайте ему вопросы в духе "Что, если?": "Где мы больше всего теряем времени?", "Какие шаги можно делать параллельно?", "Что будет, если это согласование убрать?". ИИ проанализирует вашу схему и выдаст несколько гипотез с примерным расчетом их эффекта.

• Шаг 4: Решение всегда за человеком. ИИ не скажет вам, как правильно. Он лишь покажет варианты: один дешевый, но долгий; другой быстрый, но рискованный. А вы, как руководитель, опираясь на свой опыт и знание команды, выбираете лучший путь и сами вносите изменения в ДРАКОН-схему.

В итоге, такой подход делает процессное управление в 5-10 раз дешевле и доступнее для среднего бизнеса. Вы перестаете "арендовать" чужие мозги ^[3], а начинаете своими руками строить более эффективную компанию. Это превращает разовые проекты по "наведению порядка" в живую, постоянно действующую систему улучшений.

Глава 3: У вас уже есть LLM+RAG? Отлично, вы готовы к процессному управлению!

В 2025 году связка LLM+RAG стала новым стандартом для корпоративных систем: компании активно внедряют эту технологию, чтобы дать ИИ доступ к своим внутренним документам, регламентам и базам знаний. Цель понятна: получить "умного помощника", который может быстро находить информацию и отвечать на вопросы сотрудников.

Но что, если я скажу вам, что вы, сами того не зная, уже построили фундамент для полноценного процессного управления? Вы создали "информационный пылесос", способный анализировать ваш бизнес. Осталось лишь дать ему правильную задачу и научиться понимать его ответы.

1. Ваш RAG-стек — это готовый инструмент для анализа процессов

Давайте посмотрим, что у вас уже есть:

• База знаний (Retriever): Ваши регламенты, инструкции, переписка, логи CRM — все это уже проиндексировано и доступно для анализа

• Аналитический движок (LLM Generator): Нейросеть, способная находить закономерности в этих данных.mentsev ^[4]

Прямо сейчас вы используете эту систему в режиме "вопрос-ответ". Но ее истинный потенциал раскрывается, когда вы меняете тип запроса. Вместо "Найди мне регламент по закупкам", вы задаете процессные вопросы:

• "Проанализируй все цепочки писем по теме 'Согласование договора' за последний квартал и опиши последовательность шагов и участников."

• "На основе логов CRM, определи среднее время прохождения клиента от статуса 'Новый лид' до 'Сделка заключена' и выдели этапы с максимальной задержкой."

• "Сравни регламент по оформлению командировки с реальной перепиской в бухгалтерии и найди расхождения."

Ваша RAG-система быстрее всего уже умеет это делать. Она способна извлечь из хаоса неструктурированных данных фактическую, а не "бумажную" картину ваших бизнес-процессов.

2. ДРАКОН — интерфейс для понимания LLM-аналитики

Проблема в том, что LLM выдаст вам результат в виде текста. Это будет подробный, но все еще сложный для восприятия отчет. Вы получите список шагов, участников и проблем, но не увидите всей картины целиком.

Именно здесь в игру вступает ДРАКОН. Он выполняет роль "визуализатора" и "структуризатора" для выводов LLM:

• Отчет от LLM → Построение ДРАКОН-схемы "как есть". Человек-аналитик берет структурированные данные от ИИ и за 1-2 часа строит наглядную схему реального процесса. Сложный текстовый отчет превращается в простую и понятную карту, где сразу видны "петли", дублирования и "бутылочные горлышки".

• Вопросы к LLM → Моделирование сценариев "как должно быть". Теперь, имея четкую схему, вы можете задавать ИИ более глубокие вопросы: "Проанализируй лучшие практики по этому процессу и предложи 3 варианта оптимизации с расчетом эффекта".

• Сценарии от LLM → Обновление ДРАКОН-схемы. Вы, как руководитель, видите предложенные варианты (например, "убрать этап Х", "запараллелить шаги Y и Z") и наглядно моделируете их на схеме, оценивая риски и преимущества.

3. Новая методология: от хайпа вокруг LLM к процессному управлению

В 2025 году тренд на внедрение LLM и архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation) стал повсеместным. Руководители видят в этом возможность создать "умного помощника", который имеет доступ к корпоративной базе знаний и может быстро отвечать на вопросы сотрудников.

Если вы уже внедрили LLM+RAG, вы построили фундамент для гораздо более мощной системы. Если вы только думаете о внедрении, наш подход позволит вам с самого начала использовать эту технологию не просто для поиска информации, а для реального управления бизнесом.

Вот как выглядит методология, которая превращает инвестиции в ИИ в измеримые управленческие результаты:

Этап 1: Диагностика — LLM как "информационный пылесос"

На этом этапе LLM выполняет роль "младшего аналитика", который анализирует ваши корпоративные данные: переписку, документы, регламенты, логи CRM. Задача — не просто найти документ, а извлечь и структурировать факты о реальных процессах: кто, что, кому и когда передает, и сколько времени это занимает.

• Для компаний с RAG: это новый тип запросов к вашей существующей системе.

• Для тех, кто планирует внедрение: это первая и самая ценная задача для вашего будущего ИИ-помощника.

Этап 2: Визуализация — ДРАКОН как "управленческий интерфейс"

LLM выдает результат в виде текста, который сложно воспринять целиком. Здесь подключается человек-аналитик, который с помощью языка ДРАКОН превращает этот текстовый отчет в наглядную и понятную схему процесса "как есть". Сложные данные становятся визуальной картой, на которой сразу видны проблемы: "петли" согласований, дублирование функций и "бутылочные горлышки".

Этап 3: Оптимизация — LLM как "бизнес-консультант"

Имея четкую схему, вы можете использовать LLM для генерации гипотез по улучшению. Вы "скармливаете" ИИ структурированную ДРАКОН-схему и задаете вопросы: 

"Какие шаги можно запараллелить?",

"Где можно убрать лишние согласования?",

"Какие лучшие практики есть для такого процесса?".

LLM, опираясь на свои общие знания и анализ вашей схемы, предложит 3-5 конкретных вариантов оптимизации с расчетом потенциального экономического эффекта.cyberleninka ^[5]

Этап 4: Управление — Человек как "архитектор решений"

Финальное слово всегда остается за человеком. ИИ не знает специфики вашей команды и рыночной ситуации. Ваша задача — выбрать лучший из предложенных сценариев, адаптировать его под реалии вашего бизнеса и утвердить новую ДРАКОН-схему "как должно быть". Эта схема становится четким планом для внедрения изменений.

Таким образом, вы используете LLM не как "черный ящик", а как мощный аналитический инструмент, результаты работы которого становятся понятными и управляемыми благодаря ДРАКОН. Это позволяет перейти от простого "общения с ИИ" к построению системного, прозрачного и эффективного процессного управления в вашей компании.

Глава 4: От теории к практике — моделирование ситуации на реальном кейсе

Хватит теоретизировать. Давайте на простом и до боли знакомом примере посмотрим, как связка LLM + ДРАКОН работает на практике и какой реальный экономический эффект это может дать.

Для нашего кейса мы смоделируем ситуацию в типичной компании среднего бизнеса. Возьмем процесс, который есть у всех и который почти всегда работает криво — "Обработка и согласование входящего счета на оплату".

1. Исходная ситуация: "Счета в огне"

Представим условную компанию "ТехПромСервис", 120 сотрудников. Процесс согласования счетов — это ежедневная головная боль. Бухгалтерия недовольна, что счета приносят в последний момент, менеджеры — что их платежи "не проходят" в бесконечных согласованиях, а поставщики периодически названивают с вопросом "Где деньги Зин?".

Ключевые проблемы:

• Непрозрачность: Никто, кроме конкретного исполнителя, не понимает, у кого сейчас "завис" счет и почему он не движется дальше.

• Риски: Просрочки платежей приводят к штрафам, а в худшем случае — к остановке отгрузок от ключевых поставщиков.

• Потеря времени: Руководители тратят время на ручное "проталкивание" счетов вместо того, чтобы заниматься развитием.

2. Этап 1: Диагностика "как есть" (2 дня)

Вместо того чтобы собирать совещания и проводить долгие интервью, мы моделируем применение LLM для быстрого анализа. Мы ставим ему конкретную, прагматичную задачу:

"Проанализируй цепочки писем в бухгалтерии и отделе закупок по теме 'Согласование счета' за последние 3 месяца. Выдели ключевые этапы, их среднюю длительность и участников. Определи этапы с максимальным временем ожидания."

Результат LLM-анализа (структурированный отчет):

• Процесс: "Согласование входящего счета на оплату"

• Средняя длительность: 5.5 рабочих дня.

• Ключевые этапы и их длительность:

  • Получение счета менеджером и отправка руководителю (0.5 дня)

  • Согласование руководителем отдела (2 дня)

  • Передача в бухгалтерию (0.5 дня)

  • Проверка и постановка в план оплат бухгалтером (2 дня)

  • Финальное утверждение финансовым директором (0.5 дня)

• Узкие места: этап "Согласование руководителем отдела" (36% времени) и "Проверка бухгалтером" (36% времени). Причина — счета лежат в почте и ждут, пока до них дойдут руки.

На основе этого отчета аналитик за 2 часа строит ДРАКОН-схему процесса "как есть". И именно здесь происходит магия. ДРАКОН делает неэффективность очевидной: на схеме появляются два блока "Пауза: 2 дня", которые наглядно показывают, где "зависает" процесс. Проблема из абстрактной превращается в визуально осязаемую.

3. Этап 2: Проектирование "как должно быть" (3 дня)

Теперь, когда проблема визуализирована, мы снова моделируем использование LLM, но уже в роли "консультанта", и задаем вопрос:

"Предложи 3 сценария оптимизации процесса согласования счета для сокращения цикла до 2 дней, с расчетом потенциального эффекта."

Предложения от LLM:

Решение руководителя: выбран Сценарий 2.

Именно ДРАКОН-схема позволяет легко смоделировать это решение. Аналитик добавляет одну икону "Вопрос" ("Счет больше 50 000 руб.?").

• Ветка "НЕТ" уходит вправо, в старый, долгий процесс согласования.

Что это дает:

• Визуальное разделение потоков: Руководитель мгновенно видит, какая часть работы уходит из его рутины.

• Четкая инструкция для исполнителя: Менеджер видит простую логику "если-то-иначе", что снижает риск ошибки.

• Готовое ТЗ для автоматизации: Схема становится понятным заданием для программиста 1С.

4. Этап 3: Моделируемые результаты внедрения

Фактические результаты (прогноз):

• Средний цикл согласования для 70% счетов сократился с 5.5 до 1.5 дней (-73%).

• Сокращение просрочек платежей на 90%, что экономит компании до 200 000 рублей в год на штрафах.

• Высвобождение времени у руководителей и бухгалтерии, эквивалентное 0.25 FTE (полставки сотрудника).

• Стоимость внедрения (время аналитика + доработка правил в 1С) оценивается в ~80 000 рублей, что окупается менее чем за полгода.

Вывод: В рамках смоделированной ситуации, подход LLM + ДРАКОН позволил за неделю провести анализ и спроектировать решение, которое дает измеримый экономический эффект. LLM предоставил аналитические данные и гипотезы, а ДРАКОН-схема позволила визуализировать проблему, смоделировать решение и создать понятный для всех стандарт нового процесса.

Глава 5: Пошаговое руководство по внедрению LLM+ДРАКОН

Наш подход ценен тем, что не требует революционных изменений. Вы можете начать с малого и получить результат быстро, не замораживая бюджеты и не ломая работающие процессы. Вот как это выглядит на практике.

Шаг 1: "Быстрые победы" — выбор пилотного процесса (1-2 дня)

Не пытайтесь сразу автоматизировать всю компанию. Начните с одного-двух пилотных процессов. Идеальный кандидат должен соответствовать трем критериям:

• Боль: Процесс должен быть реальной головной болью для всех. "Согласование счетов", "оформление командировок", "обработка рекламаций" — отличные кандидаты.

• Измеримость: Вы должны четко понимать, как измерить успех: в днях, в рублях, в количестве ошибок.

• Данные: У вас должны быть "цифровые следы" этого процесса (переписка, логи, документы), чтобы LLM было что анализировать.

Ваша задача на этом этапе — не перевернуть мир, а показать, что инструмент работает, и заразить своей уверенностью первых людей в команде.

Шаг 2: Формирование "Центра Компетенций" — найдите своих "джедаев" (1 неделя)

Вам не нужен большой отдел. На старте достаточно двух-трех человек, которые уже есть в вашей компании:

• "Хозяин Дракона" (Бизнес-методолог): Это человек из бизнеса (например, руководитель отдела или ведущий специалист), который глубоко понимает процессы. Его задача — проверять выводы ИИ и строить ДРАКОН-схемы.

• "Техно-жрец" (IT-специалист/Аналитик): Ваш технический гуру, который сможет настроить доступ LLM к данным и помочь с выбором ДРАКОН-редактора.

• "Спонсор" (Топ-менеджер): Самый важный человек. Это кто-то из руководства, кто верит в идею и готов защищать ее от скептиков, выделять ресурсы и требовать результат.

Шаг 3: Технологический стек — соберите свой "конструктор" (1-2 недели)

Вам не нужно изобретать все с нуля. Большинство компонентов уже существуют и доступны:

• LLM-модуль: Можно использовать облачные API от крупных провайдеров (YandexGPT, GigaChat) или развернуть open-source модель на своих серверах (например, через vLLM).reddit ^[6]

• ДРАКОН-редактор: На рынке есть несколько готовых решений, в том числе и с открытым исходным кодом.

• Интеграция: На старте достаточно дать LLM доступ к выгрузкам из почты и CRM. Позже можно настроить прямую интеграцию.

Ключевая идея — начинать с простого и постепенно усложнять, не вкладывая на старте больших денег.

Шаг 4: Масштабирование и культура — от проекта к образу жизни

Когда у вас есть первые успешные кейсы, пора выходить на новый уровень:

• Создайте "библиотеку процессов": Все утвержденные ДРАКОН-схемы должны храниться в едином, доступном для всех месте.

• Обучайте людей языку ДРАКОН: Не как программистов, а как пользователей, чтобы любой менеджер мог понять, как работает его отдел.

• Встройте процессный подход в KPI: Эффективность процесса должна стать одним из ключевых показателей работы руководителей.

Глава 6: Управление рисками — как не наступить на грабли

Любой мощный инструмент несет в себе риски. Наш подход — не исключение. Но в отличие от "черных ящиков", он позволяет эти риски контролировать.

1. Технологические риски: "галлюцинации" и качество данных

Проблема: LLM может выдумать факты или сделать неверные выводы, если данные некачественные.

Решение: Человеческий контроль на этапе построения ДРАКОН-схемы. Роль аналитика — не слепо доверять LLM, а верифицировать его выводы. ДРАКОН-схема, благодаря своей строгости, помогает сразу выявить логические несостыковки в отчете ИИ. Если LLM "нафантазировал" несуществующий шаг, он просто не впишется в общую логику схемы.

2. Организационные риски: сопротивление людей

Проблема: Сотрудники могут саботировать внедрение, боясь потерять работу или привычные "серые зоны". Руководители могут не захотеть делать свои процессы прозрачными.

Решение:

• Начинайте с процессов, которые "болят" у всех. Когда люди видят, что вы решаете их проблему, а не создаете новую, сопротивление снижается.

• Вовлекайте команду в процесс. Не спускайте готовые схемы сверху. Обсуждайте выводы LLM и варианты оптимизации вместе с исполнителями. ДРАКОН-схема становится общим языком для такого диалога.

• Показывайте "быстрые победы". Успех первого же пилотного проекта — лучший аргумент для скептиков.

3. Финансовые риски: как не потратить деньги впустую

Проблема: Можно вложиться в технологию, но не получить реального эффекта.

Решение:

• Итеративный подход. Не автоматизируйте сразу весь процесс. Начните с анализа. Если даже на этапе диагностики вы не видите потенциала для улучшений, вы потратили минимум ресурсов.

• Просчет экономического эффекта. LLM может помочь смоделировать потенциальный эффект от каждого сценария, анализируя исторические данные (например, "при автоматизации Х, время сократится на Y часов, что эквивалентно Z рублей экономии"). Однако финальное решение о внедрении принимается человеком, на основе этих данных и собственного понимания бизнес-контекста.cyberleninka ^[5]

• Фокус на бизнес-задаче. Главная цель — не "внедрить ИИ", а "сократить цикл согласования на 3 дня". Такой подход помогает не распылять ресурсы и оценивать технологию исключительно с точки зрения ее вклада в решение конкретной проблемы.

Глава 7: Культура процессного мышления — как сделать так, чтобы это работало долго

Можно закупить самые современные станки и внедрить новейшее ПО, но если люди продолжат работать по-старинке — "на глазок" и "по привычке", — ничего не изменится. Реальность такова, что технологии не решают проблемы, если в компании нет соответствующей культуры. Наша методология потому и эффективна, что она не ломает команду через колено, а помогает ей начать думать иначе.businessrevisor ^[7]

1. От "начальника отдела" к "владельцу процесса"

Это ключевой сдвиг в мышлении ^[3] для руководителей. В традиционной компании менеджер отвечает за свой "колодец": отдел продаж, бухгалтерию, склад. Его не волнует, что происходит у соседей.

Процессный подход заставляет увидеть всю картину целиком. Руководитель отдела продаж становится владельцем процесса "От первого контакта до сделки". Он начинает нести ответственность не только за своих продавцов, но и за то, как быстро маркетинг дает ему лиды, и как четко юристы готовят договоры.

Как ДРАКОН помогает в этом:

• Визуализация сквозного процесса: ДРАКОН-схема наглядно показывает, как работа одного отдела влияет на другой.

• Общий язык: Руководители начинают говорить не о проблемах своих отделов, а о проблемах конкретного шага в общем процессе.

2. От "исполнителя" к "внутреннему клиенту"

Для рядовых сотрудников меняется парадигма ответственности. Они больше не просто "делают свою работу". Теперь они предоставляют услугу внутреннему клиенту — следующему участнику процесса. Кладовщик не просто "отгружает товар", а оказывает услугу "своевременная и безошибочная комплектация заказа" отделу логистики.

Такая трансформация кардинально меняет отношение к работе: вместо формального выполнения своей узкой функции появляется личная ответственность за общий результат.

3. Внедрение процессного мышления: три практических шага

• Шаг 1: Разберите "боль" вместе. Возьмите реальный, понятный всем процесс, который создает проблемы, и разберите его вместе с командой, используя ДРАКОН-схему. Когда люди сами увидят корень проблемы, они станут вашими союзниками, а не противниками изменений.

• Шаг 2: Сделайте схемы "живыми". Разместите ДРАКОН-схемы ключевых процессов на видном месте. Они должны стать рабочим инструментом для ежедневного использования, а не архивным документом.

• Шаг 3: Внедрите "День процесса". Раз в месяц или квартал собирайте владельцев процессов для обсуждения узких мест и идей по оптимизации. Разовый проект превратится в непрерывную систему улучшений.

Глава 8: Развитие внутренних компетенций — как перестать зависеть от консультантов

Главная цель нашего подхода — Вы должны стать полностью автономными в управлении своими процессами. Для этого нужно развить две ключевые компетенции внутри команды.

1. Роль "Хозяина Дракона": ваш внутренний бизнес-архитектор

Это не новая штатная единица, а новая роль для одного из ваших существующих сотрудников. Идеальный кандидат — это человек, который:

• Глубоко понимает бизнес-контекст (например, руководитель отдела, ведущий менеджер).

• Обладает системным мышлением ^[3].

• Готов и способен освоить язык ДРАКОН (это занимает 2-3 дня).

Задачи "Хозяина Дракона":

• Проводить интервью с сотрудниками и верифицировать выводы LLM.

• Строить и поддерживать в актуальном состоянии ДРАКОН-схемы.

• Моделировать сценарии "что, если" и готовить предложения по оптимизации для руководства.

Наличие такого человека внутри компании — это гарантия того, что процессные улучшения не закончатся после первого проекта.

2. Прокачка IT-отдела: новые задачи для ваших технарей

Вашим IT-специалистам не нужно становиться экспертами в BPM. Им нужно освоить несколько практических навыков:

• Работа с LLM API: Научиться правильно формулировать запросы к нейросети для извлечения процессных данных.

• Настройка интеграций: Обеспечить доступ LLM к корпоративным данным (почта, CRM, 1С) в безопасном режиме.

• Поддержка ДРАКОН-редактора: Помочь команде с выбором и настройкой инструмента для создания схем.

Развивая эти компетенции внутри, вы получаете полный контроль над своими процессами и технологиями, становясь по-настоящему независимой и адаптивной компанией.

Глава 9: Что ждет нас за поворотом? Будущее, которое мы строим сегодня

В прошлой статье серии мы размышляли о "нейро-символическом" ИИ, который сам, без участия человека, строит идеальные бизнес-процессы. Это, конечно, красивая идея, но на 2025 год она остается скорее научной фантастикой.

Подход, который мы разобрали в этой статье, — это не фантастика. Это реальность. Он прагматичен и работает уже сегодня, потому что ставит во главу угла не веру в "магию ИИ", а здравый смысл и человеческий контроль. Давайте же посмотрим, куда ведет эта дорога.

1. От "взгляда в прошлое" к "предсказанию будущего"

Сегодня мы используем LLM, чтобы понять, что уже случилось в наших процессах. Следующий шаг — научиться предвидеть то, что только должно произойти.

Представьте: ваша система, обученная на ваших же ДРАКОН-схемах и реальных данных, начинает видеть скрытые закономерности. И вот однажды она присылает вам уведомление: "Внимание, на складе уже третий день подряд растет время комплектации заказов. Если так пойдет дальше, через три дня мы сорвем отгрузку для ключевого клиента".

Вы переходите от режима "тушения пожаров" к их предотвращению. Это и есть настоящее проактивное управление.

2. Цифровой двойник вашего бизнеса: "песочница" для смелых идей

"Цифровой двойник" звучит как что-то из мира больших корпораций. Но на самом деле, это просто полная виртуальная модель вашего бизнеса, на которой можно безопасно экспериментировать. И наш подход делает эту технологию доступной.

Ваша библиотека ДРАКОН-схем — это и есть "чертеж" вашего бизнеса. LLM, подключенный к реальным данным, "оживляет" эти схемы, превращая их в интерактивную модель.

Теперь вы можете, как в компьютерной стратегии, "поиграть" в разные сценарии: "А что, если мы откроем новый филиал?", "Как изменится нагрузка на склад, если мы забабахаем акцию -30%?". Вы перестаете полагаться на чутье и начинаете принимать решения, опираясь на конкретные, просчитанные варианты.

3. ИИ-агенты: ваши новые цифровые сотрудники

А вот и следующий шаг. Когда процессы ясны как день, часть рутинной работы можно смело отдать на откуп автономным ИИ-агентам.

Представьте себе: в вашей ДРАКОН-схеме "Согласование счета" появляется новый "сотрудник" — "ИИ-агент 'Контролер'". Его задача проста: проверить типовой счет, и если все сходится, самому отправить его в оплату, просто чиркнув об этом бухгалтеру. Ваше участие потребуется только в запутанных случаях, которые агент вежливо перенаправит вам по "красной ветке" схемы.

Это позволит освободить ваших лучших людей от нудной рутины, оставив им только те задачи, где действительно нужен человеческий мозг ^[3], опыт и смекалка.

И в заключение: начав сегодня с простого анализа и визуализации процессов, вы не просто латаете дыры в текущих делах. Вы шаг за шагом закладываете фундамент для компании будущего — гибкой, эффективной и по-настоящему управляемой.

Путь к порядку: вся серия статей

Выбор правильной IT-архитектуры — это финальный, а не первый шаг на пути к управляемому бизнесу. Прежде чем принимать это стратегическое решение, необходимо навести порядок в процессах и в головах. О том, как системно подойти к этой задаче, читайте в других статьях нашего цикла:

• Статья 1. Исповедь замученного директора ^[8]
  В этой статье мы ставим диагноз: почему даже самые энергичные руководители превращаются в «пожарных», и как «проблема управленческого ума» становится главным тормозом для роста.

• Статья 2. Лебедь, рак и щука в вашем бизнесе ^[9]
  Здесь мы классифицируем компании по уровню хаоса и предлагаем конкретные «рецепты первой помощи» для каждого типа: от «угасающих» до «неуправляемо растущих».

• Статья 3. Почему ваш бизнес хромает: история одного IT-ортопеда ^[10] В финальной части мы разбираем, почему популярные IT-решения часто не лечат, а калечат бизнес, и предлагаем пошаговую стратегию построения по-настоящему адаптивной и управляемой системы.

• Статья 4. Миллионы на ветер: как не купить IT-систему, которая вас разорит ^[11] Здесь мы без прикрас говорим о деньгах. Разбираем, почему дорогие ERP-системы часто становятся чёрной дырой для бюджета, и как простые визуальные схемы на языке ДРАКОН помогают сэкономить до 60% времени и денег на разработке.

  Статья 5. Нейро-символический ИИ: прорыв в управлении или очередной хайп? ^[1] Заглядываем в будущее, которое ещё не наступило. Рассказываем простым языком, как искусственный интеллект может сам анализировать хаос в компании и строить понятные ДРАКОН-схемы, превращая вас из «пожарного» в настоящего архитектора своего бизнеса.

Сергей Колесников "Бизнес аналитик, Тренер AI систем".

Почта: sergrodna@yandex.by ^[12]