Статистика автоматизации рабочих процессов: цифры и тренды на 2026 год

Ключевая статистика автоматизации рабочих процессов на 2026 год

Цифры, связанные с автоматизацией, искусственным интеллектом и координацией рабочих процессов, показывают понятную закономерность. Внедрение высокое, инвестиции растут, а компании всё лучше понимают, что автоматизация влияет на рост, качество сервиса, продуктивность сотрудников и операционную устойчивость. В то же время эти данные показывают, что зрелость остаётся неравномерной. Многие организации используют автоматизацию, но меньшее число компаний имеет достаточную координацию, управление и прозрачность процессов, чтобы безопасно масштабировать её.

Практический смысл прост: автоматизация рабочих процессов расширяется, но конкурентное преимущество смещается от отдельных автоматизаций к контролируемым системам рабочих процессов. В маркетинге, операциях с выручкой, ИТ, клиентской поддержке, финансах, азартных играх и iGaming, nutra и B2B-лидогенерации важная метрика – не количество автоматизаций. Важно то, улучшает ли автоматизация скорость, качество, долю принятых лидов, точность атрибуции, соблюдение требований и результаты по выручке.

Широкое внедрение автоматизации рабочих процессов отличается по уровню зрелости.

Спрос на автоматизацию понятен, как и требования к рабочим процессам. Рабочие процессы стали слишком сложными для сотрудников. Всемирный экономический форум выяснил, что 73% организаций планируют ускорить автоматизацию процессов и задач в период с 2025 по 2030 год. Это станет второй по приоритету стратегией управления рабочей силой после повышения квалификации. Поэтому автоматизация стала стратегией планирования персонала вместе с закупкой программного обеспечения.

Дополнительные «руки» автоматизации требуют долгосрочного обучения вместе с искусственным интеллектом. Глобальный опрос McKinsey об искусственном интеллекте показал, что 88% организаций внедрили искусственный интеллект как минимум в одно направление бизнеса, что заметно выше 78% годом ранее. Однако вертикально встроенные программы искусственного интеллекта масштабированы только у одной трети опрошенных организаций. Этот разрыв важен: многие организации купили инструменты, но лишь значительное меньшинство горизонтально интегрировало искусственный интеллект так, чтобы изменить эффективность предприятия.

Та же закономерность внедрения и покупки инструментов наблюдается в автоматизации процессов. В отчёте Camunda за 2025 год сказано, что 93% опрошенных крупных организаций имеют центр компетенций по автоматизации процессов, а 83% планируют увеличить инвестиции в автоматизацию. Однако автоматизировано только 46% организационных процессов, а 72% организаций сообщили, что их инициативы по автоматизации не успевают за изменениями внутри компаний.

Внедрение инструментов не равно операционной зрелости, и это важно для руководства. Автоматизация розничных писем, обновлений системы управления клиентами, отчётов по рекламным кампаниям, сортировки заявок поддержки и согласований не защищает пользователей от плохо определённых рабочих процессов, дублирующихся усилий, медленных передач данных и другой неизмеряемой или плохо измеряемой работы и ответственности за данные. Настоящая зрелость – это наблюдаемая, связанная и интегрированная автоматизация процессов и результатов.

Автоматизация экономит время на типовых задачах.

Платформа автоматизации траффика даёт значительную экономию времени за счёт выполнения задач, которые раньше выполнялись вручную: копирования данных из одной системы в другую, отправки напоминаний, обновления данных в системе управления клиентами, маршрутизации заявок и отчётов. Хотя эти улучшения действительно полезны, самые большие улучшения возникают за счёт устранения скрытых затрат на координацию.

Согласно отчёту Atlassian «Состояние команд 2025», команды и руководство тратят 25% рабочего времени на поиск информации, необходимой для выполнения работы. Многие называют это скрытыми затратами автоматизации рабочих процессов, потому что большинство задержек в процессах вызвано не нехваткой усилий. Скорее, они вызваны тем, что нужная информация находится в разных инструментах, распределена между разными механизмами передачи работы или информации либо теряется и рассеивается в процессе.

На практике это означает, что при внедрении автоматизации цель должна состоять в сокращении времени, которое сотрудники тратят на поиск контекстной информации, а не только в более быстром выполнении задачи. Например, агент поддержки не должен быть вынужден открывать пять разных инструментов, чтобы получить контекст проблемы клиента. Точно так же медиабайер не должен ждать другого аналитика, чтобы определить качество конкретного сегмента трафика. Кроме того, отдел продаж не должен тратить время на выяснение, был ли конкретный лид обогащён, принят, отклонён или продан резервному покупателю. Наконец, финансовая команда не должна отправлять несколько писем, чтобы определить статус конкретного согласования.

Asana также несколько раз отмечала влияние «работы о работе», указывая, что работники умственного труда тратят примерно 34% своего дня на работу, связанную с координацией, а не с выполнением задач. Для автоматизации рабочих процессов главный вывод ясен: самые большие выигрыши во времени чаще всего находятся в работе между задачами, а не внутри конкретной задачи. Именно время, потерянное на механику процесса, а не на механику задачи, даёт наибольшую ценность от автоматизации.

Статистика влияния автоматизации на рост процессов

С точки зрения автоматизации рабочих процессов, ориентированной на результат, зависимость роста очевидна: каждая организация, которую Camunda опросила в новом выпуске 2025 года о росте через автоматизацию процессов, ясно показала, что за предыдущий год 87% этих организаций сообщили о зависимости роста от автоматизации. Однако это не означает, что в каждом сценарии автоматизация равна росту. Это показывает другое: во многих случаях автоматизация напрямую связана со способностью организаций достигать роста, а не просто служит вспомогательной активностью для развития процессов.

Самые сильные проекты автоматизации начинаются с конкретного узкого места. Проекты автоматизации лидогенерации в компаниях часто сталкиваются со временем ответа, дублирующимися лидами, отклонённой доставкой, подбором покупателя или атрибуцией лида. Проекты автоматизации заявок поддержки и снижения недовольства покупателей сталкиваются с очередью заявок, временем первого ответа, логикой деэскалации или вопросами, которые уже задавались ранее. Проекты автоматизации в отделах кадров сталкиваются с узкими местами во время адаптации сотрудников, запросов документов, предоставления доступа или принятия решения по документу. Финансовые процессы сталкиваются с узкими местами при проверке финансовых проектов, проверке соответствия требованиям или утверждении бюджета.

Такие рабочие процессы начинают проектироваться, когда становится понятно, что задержка приводит к потере. Если лид задерживается, он может стать холодным лидом. Если запрос в поддержку превышает соглашение об уровне обслуживания, пользователь с большей вероятностью может уйти. Если соблюдение требований переводит проверку из ручного режима в операционный без контроля, возникает риск. Если отчёт по кампании обрабатывается поздно, медиабайер может продолжать покупать неподтверждённый трафик. Когда есть задержки, автоматизация может создать положительное изменение для организации.

Для performance-маркетинга дополнительные преимущества автоматизации рабочих процессов многочисленны. Автоматизация может влиять на решение о публикации трафика, время оценки и проверки лидов, правки лидов, обработку мошенничества и атрибуцию. В этих областях влияние автоматизации на обработку лидов и мошенничество с финансовой точки зрения важнее, чем продуктивность. Маржа, доля принятия, доверие и время оптимизации кампаний существенно зависят от этого.

Статистика автоматизации рабочих процессов с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект строится поверх автоматизации простых правил «если это, то то». Традиционная автоматизация берёт простой структурированный ввод и определяет шаги автоматизации. При использовании искусственного интеллекта автоматизация работает с неупорядоченным и неоднозначным вводом разных типов, включая текстовый, визуальный и контекстный ввод.

Согласно McKinsey, 23% компаний внедрили агентные системы искусственного интеллекта в более крупном масштабе внутри компании, а ещё 39% находятся в процессе создания ИИ-агентов. Однако только 10% респондентов из каждой компании говорят, что их отдел создаёт ИИ-агентов. Агентные рабочие процессы становятся следующим крупным направлением, и рынок движется к этому, но масштабное использование агентов ещё впереди.

Агентный искусственный интеллект классифицируется как система ИИ, которая способна классифицировать и ранжировать входящие запросы, делать краткое изложение длинного обсуждения, находить и удалять ненужные данные из отчётов, а также использоваться для классификации, маркировки и поиска подозрительных шаблонов в системе управления отношениями с клиентами компании. ИИ и классифицирующие рабочие процессы в большинстве случаев перестают игнорироваться.

Искусственный интеллект помещает управление внутрь рабочих процессов. ИИ занимает место логики рабочего процесса и всё чаще становится инструментом повышения эффективности и ясности.

Смещение фокуса с автоматизации задач на координацию процессов

Переход от автоматизации задач к координации процессов является одним из определяющих трендов автоматизации в 2026 году и показывает расширение масштаба автоматизации. Вместо простых сервисов автоматизации задач, которые обрабатывают изолированные действия вроде отправки письма, создания задачи или уведомления пользователя в канале чата, автоматизация процессов фокусируется на полном пути процесса, который задействует инструменты и включает людей, системы, процессы, правила, исключения и временные промежутки.

Переход от автоматизации задач к координации процессов важен по нескольким причинам. Например, исследование Camunda показывает, что крупные компании обычно имеют 50 или более компонентов и конечных точек в своих бизнес-процессах, и это число выросло на 19% за последние 5 лет. Большинство конечных точек, с которыми работают компании, – это корпоративные приложения, инструменты автоматизации задач, инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, а также программные интерфейсы.

Ситуацию не улучшает то, что 92% компаний говорят: управлению конструкцией из корпоративных систем, инструментов и интеграций не хватает инструментов, которые помогали бы управлять сервисами и потоками между системами без перегрузки от огромного количества триггеров. В итоге компании получают плохо спроектированную закрытую автоматизацию и вынуждены ежедневно входить в системы и проверять, выполнены ли задачи.

Примером автоматизации в распределении лидов может быть отправка каждого нового лида покупателю. Однако координация рабочих процессов означает больше. Она проверяет качество источника, подтверждает контактные данные, выявляет дубликаты, применяет географические и вертикальные правила, а также лимиты покупателей. Она также оценивает риск мошенничества по лиду, выбирает наиболее подходящего покупателя, обрабатывает и управляет отклонением покупателем, перенаправляет лид резервному покупателю, корректирует логику распределения и, наконец, создаёт и сохраняет запись обо всех изменениях, внесённых в логику распределения. Хотя каждый из этих элементов выполняет отдельную роль в координации рабочего процесса, вместе они формируют единый рабочий процесс, влияющий на выручку, с бизнес-правилами, зависимостями и исключениями.

Автоматизация ИТ

Ручные повторяющиеся ИТ-операции становятся неустойчивыми с учётом быстрой и динамичной природы корпоративной инфраструктуры: облачных платформ, программных интерфейсов и SaaS, безопасности, идентификации, сетей, наблюдаемости и реагирования на инциденты. Управлять техническими операциями без автоматизации становится почти невозможно.

Gartner прогнозирует, что к 2026 году более 30% организаций будут автоматизировать как минимум половину своих сетевых операций, по сравнению с прогнозируемыми 10% в 2023 году. Этот отчёт показывает растущее признание необходимости сетевой автоматизации для работы с растущим объёмом, скоростью и спросом, а также для операционной устойчивости, гибкости и улучшенного контроля состояния.

С учётом объёма и динамики операций отслеживание предупреждений, сортировка инцидентов, маршрутизация и выполнение запросов, управление безопасностью, развёртывание и внесение изменений в конфигурации под меняющиеся требования становятся непрактичными без ИТ-автоматизации.

ИТ-автоматизация показывает важность управления. Когда автоматизация охватывает инфраструктуру, разрешения, средства контроля безопасности или реагирование на инциденты, слабый контроль может вызвать сбои, связанные с автоматизацией, которые важнее задержек из-за человеческого вмешательства. Хорошая ИТ-автоматизация балансирует управление и человеческое суждение. Она должна включать наблюдаемость, пути отката, ответственность, журналирование и логику эскалации. Цель должна заключаться в том, чтобы сохранять человеческое внимание для ситуаций, где требуется человеческое суждение. Фокус не должен быть на устранении человеческого суждения.

Автоматизация маркетинга и операций с выручкой

Маркетинговые и sales-операции – две области, где влияние автоматизации рабочих процессов на бизнес-результаты наиболее очевидно. Автоматизация в этих командах оптимизирует захват лидов, обогащение лидов и оценку лидов, поддерживает здоровье системы управления клиентами, обрабатывает кампании, отслеживает трафик, управляет атрибуцией, передачей лидов в продажи, сопровождает лиды на протяжении пути покупателя и работает с отклонениями покупателей.

Исследование HubSpot о трендах искусственного интеллекта 2025 года показывает, что 65% руководителей маркетинга планируют увеличить расходы на ИИ и автоматизацию в 2025 году. HubSpot также показал, что 50% руководителей маркетинга из этого исследования имеют хотя бы некоторый уровень организационной поддержки в использовании ИИ маркетологами, тогда как 30% отметили отсутствие поддержки в этой области, а у 20% вообще нет политики. Это примеры того же разрыва между зрелостью и внедрением, который существует во всём более широком ландшафте автоматизации.

Качество лидов и управление данными критически важны в рабочих процессах операций с выручкой. Demand Gen Report со ссылкой на Integrate и Demand Metric’s State of Marketing Data 2025 сообщил, что около 75% опрошенных компаний говорят: 10% или больше их данных о лидах являются плохими, устаревшими или не соответствующими требованиям. Более 60% говорят, что плохие данные нарушают процесс передачи лидов и создают неэффективность, а почти 50% компаний в маркетинговой команде тратят более 10 часов каждый месяц на обслуживание данных и управление лидами.

Параметры для performance-маркетинга строгие. Если данные лида неправильные, происходит сбой логики маршрутизации. Если эта логика не поддерживается, интерес покупателя снижается. Если данные об отклонениях задерживаются, принимаются ошибочные решения для оптимизации медиабаинга. Если качество источника отслеживается медленно, продолжаются расходы на потенциально неконвертируемый трафик. Любая автоматизация полезна только в той степени, в какой она улучшает качество и скорость операционных решений.

К данным о мошенничестве это относится ещё сильнее. Программные контрольные показатели Pixalate за второй квартал 2025 года показали, что 19% трафика сайтов, 29% трафика мобильных приложений и 18% трафика подключённого телевидения классифицируются как недействительные. Отчёт Imperva Bad Bot Report 2025 утверждает, что 37% всего интернет-трафика было классифицировано как трафик вредоносных ботов, а 51% всего трафика – как автоматизированный трафик. Для команды лидогенерации одного плохого трафика уже может быть достаточно, чтобы вытеснить хороший трафик.

Улучшение клиентской поддержки и рабочих процессов сотрудников с помощью автоматизации

Клиентская поддержка и внутренние рабочие процессы сотрудников являются ключевыми возможностями для автоматизации из-за большого количества повторяющихся запросов. Клиентская поддержка обрабатывает вопросы и проблемы, связанные с заказами, возвратами и аккаунтами, решает технические проблемы, выполняет сортировку и эскалацию, обеспечивая соблюдение соглашений об уровне обслуживания. Команды, отвечающие за рабочие процессы сотрудников, управляют адаптацией и обучением персонала, запросами доступа, сбором документации, обработкой зарплат, управлением и утверждением заявок на закупки и ИТ-заявок, а также другими внутренними сервисными запросами. Salesforce сообщила, что в 2025 году 30% сервисных запросов были решены с помощью искусственного интеллекта. Прогнозировалось, что к 2027 году этот показатель вырастет до 50%. Это означает, что автоматизация запросов поддержки с помощью ИИ через чат будет расти в сервисных запросах, которые включают поддержку сложного решения кейсов, поиск знаний, краткие сводки кейсов и помощь агентам.

Gartner прогнозирует, что в 2026 году искусственный интеллект будет использоваться в поддержке сервисных запросов и автоматизации. Это означает, что ответственность агентов клиентской поддержки будет смещаться к более критичным и ценным сервисным запросам, тогда как объём повторяющейся автоматизации рабочих процессов увеличится. Ценность измерения клиентской поддержки для проектирования автоматизации заключается в улучшении фактического результата по решённым запросам и в повышении концентрации агентов на сложных обращениях.

У автоматизации рабочих процессов есть вызовы и риски.

Обычно люди видят в автоматизации рабочих процессов организации смесь выгод и вызовов. Один из вызовов заключается в том, что по мере усложнения рабочих процессов выгоды становится труднее увидеть. Автоматизация без обязательного внедрения новых рабочих процессов может повысить скорость бизнеса, но при этом замедлить запуск новых бизнес-предложений. Плохо контролируемый рабочий процесс может серьёзно повлиять на качество бизнеса, соблюдение требований и общий клиентский опыт.

Camunda выяснила, что 82% организаций сообщают: потеря контроля повысила вероятность того, что их основные бизнес-процессы не будут операционно работоспособными, а 77% говорят, что анализировать и оптимизировать процессы становится всё сложнее. В том же отчёте 82% сообщают, что их автоматизация процессов начинает устаревать.

Риски автоматизации рабочих процессов более практичны, чем теоретичны. Разрозненные инструменты. Несогласованные данные. Непонятная ответственность. Бизнес-команды строят автоматизации без ИТ. ИТ-команды строят рабочие процессы без бизнеса. Искусственный интеллект принимается без автоматизации. Маршрутизация игнорируется. Никто не отслеживает сбои. Рабочий процесс больше не контролируется. Ручные вмешательства даже не заметны.

Это ключевой момент для автоматизации маркетинга и продаж. Неконтролируемая автоматизация рабочих процессов может привести к тому, что лиды будут отправляться покупателям по кругу или сверх разрешённого лимита, либо система может не контролировать лиды. Например, в соблюдении требований автоматизация может одобрить операцию, которая требует контроля.

Главная мысль в том, что автоматизация должна сохранять контроль и учитывать свой потенциал вытеснять контроль. Хорошая автоматизация предлагает видимые правила, которые помогают делать решения проверяемыми, исключения управляемыми, а эффективность измеримой.

Чего ожидать от автоматизации рабочих процессов в 2026 году

Автоматизация без кода и искусственный интеллект в автоматизации рабочих процессов

Технологии автоматизации с интерфейсами без кода или с малым количеством кода сделали разработку рабочих процессов более доступной. Искусственный интеллект теперь может создавать черновики правил, кратко излагать логику, генерировать шаги рабочих процессов, классифицировать входные данные и предлагать следующие действия. Gartner прогнозирует, что к 2026 году искусственный интеллект станет основой как минимум 80% корпоративных операций, по сравнению с менее чем 5% в 2023 году.

Экономия времени – главное преимущество. Многие отделы, включая маркетинговые операции, sales-операции, кадры, поддержку и финансы, могут улучшать процессы без узкого места в виде небольших, но долгих инженерных проектов. Главный минус – разрастание автоматизации. Когда команды не связаны аналитическим мышлением, управлением, документацией и ограничениями, они теряют контроль.

От рабочих процессов к адаптивной автоматизации

Адаптивная автоматизация противоположна статической автоматизации, которая не реагирует на изменения. Разрыв, связанный с генеративным искусственным интеллектом, становится очевиден в лидогенерации, когда ИИ способен извлекать контекст из источника лида, качества, дубликатов, лимитов лидов или возрастных копий, предыдущего мошенничества с лидами, местоположения, устройства и даже предыдущих поведенческих шаблонов отклонения лидов покупателями. Адаптивная автоматизация лучше всего защищает от лишних усилий: ИИ способен извлекать контекст, сам документировать процесс и оценивать ситуацию, но только при правильном управлении и ограничениях. Самые эффективные рабочие процессы в 2026 году будут содержать детерминированный фактор. Один только искусственный интеллект будет недостаточен для лучших рабочих процессов.

Переход от автоматизации продуктивности к автоматизации выручки

Автоматизация всё сильнее фокусируется на выручке. Теперь автоматизация измеряется через время цикла, коэффициент конверсии, отклонённые лиды, соблюдение соглашений об уровне обслуживания, стоимость привлечения клиента, стоимость автоматизации каждого процесса, удовлетворённость клиентов, окупаемость автоматизированного процесса и так далее. Это положительный и необходимый сдвиг, потому что автоматизация должна оправдывать стоимость внедрения и поддержки.

Когда речь идёт об операциях с трафиком, автоматизация даст лучшие результаты при использовании релевантных операционных метрик, а не поверхностных показателей. Важны доля принятия, время маршрутизации, доля ошибок проверки и дублирования, мошенничество и отклонения покупателями, восстановление через лимиты и резервных покупателей, окупаемость по каждому источнику и другие метрики. Эти метрики смещают фокус с измерения сокращения ручной работы на экономику автоматизации трафика.

Что данные об автоматизации рабочих процессов 2026 года говорят о будущем бизнеса

Из этой статистики легко сделать вывод, что лучше иметь больше корпоративных возможностей автоматизации, чем полагаться на небольшой уровень проникновения автоматизации. Многие компании используют автоматизацию и продолжают полагаться на автоматизацию и искусственный интеллект. Однако меньшее число компаний достаточно глубоко перестроило свои рабочие процессы, чтобы убрать трение процессов, снизить непрозрачность процессов и принести ценность бизнесу.

Организации должны начинать с выявления рабочих процессов, а не просто фокусироваться на том, какие бизнес-процессы можно автоматизировать. Например, если задержка рабочего процесса, ошибки, ручные шаги бизнес-процесса, недостаточные данные или слабая динамическая маршрутизация рабочего процесса напрямую влияют на выручку, бизнес-затраты, критические бизнес-риски или клиентский опыт, то такой рабочий процесс должен быть хорошим кандидатом для автоматизации. Например, в performance-маркетинге это может быть проверка и маршрутизация лидов. В B2B это может быть передача лидов в продажи и атрибуция продаж. В ИТ это может быть реагирование на инциденты и управление доступом. В клиентской поддержке это может быть согласование между ответственными и эскалация решений. В кадрах это будут внутренние сервисные и поддерживающие запросы. Решение нужно принимать по конечной точке и стартовым процессам.

Полезные и практические метрики автоматизации включают время цикла и количество ручных касаний, уровень ошибок и время согласования, соблюдение соглашений об уровне обслуживания и время ответа, стоимость обработки и конверсию, мошенничество, а также неизбежное влияние процесса на выручку и стоимость процесса. Наконец, если эти метрики не используются до и после автоматизации процесса, оценить улучшение процесса будет практически невозможно.

Быстрый процесс сам по себе не является достаточным. Самый большой компромисс заключается в том, что для понимания этого компромисса нужны управленческие механизмы контроля, соответствующие структуре процесса и снижающие процессный риск. От этого будет зависеть, насколько сильными будут автоматизированные рабочие процессы в 2026 году.

Обзор: будущее автоматизации – это координация рабочих процессов

К 2026 году автоматизация задач станет одним из многих элементов комплексной стратегии, направленной на выравнивание всего бизнес-процесса на 360 градусов и превращение его в более интегрированный, измеримый и надёжный механизм. Хотя сообщается, что бизнес инвестирует в автоматизацию и искусственный интеллект беспрецедентными темпами, многие компании всё ещё сталкиваются со сложностью систем, разрывами между ними, недостаточными рабочими процессами, слабым контролем и проблемами масштабирования. Эти проблемы остаются одними из самых сложных для многих организаций.

Именно здесь вступает в силу координация рабочих процессов. Эти вызовы будут решаться через согласование бесшовных рабочих процессов между инструментами, отделами, наборами данных, искусственным интеллектом, бизнес-логикой и исключениями. Автоматизация даст маркетингу и лидогенерации ускоренную проверку, улучшенную маршрутизацию и атрибуцию лидов, лучшую защиту от мошенничества и лучший контроль отклонения лидов. ИТ-отделы получат более устойчивые операции, а поддержка выиграет от более быстрой сортировки запросов и своевременного человеческого вмешательства. Внутреннее сотрудничество улучшится за счёт лучшего потока информации, а система снизит нагрузку от обновлений и принятия решений.

Скорее всего, самые успешные команды будут иметь самый высокий уровень автоматизации взаимосвязанных задач и рабочих процессов с определёнными политиками и встроенными бизнес-правилами. Автоматизация будет плавно интегрироваться с механизмами контроля и измерения в общий бизнес-процесс.