Нам крайне близка тема low-code автоматизации. Мы в нее умеем с 2011 года и сформировали в нем весьма зрелую модель управления, и тем приятнее слушать, как ее разворачивают коллеги из Яндекса.
У них это выстроенный конвейер автоматизации HR-процессов, где каждый следующий шаг нужен для управляемости.
Сначала процесс проживает ручную стадию. Это особенно важно там, где постоянно меняется законодательство, требования бизнеса и состав участников. Исполнители вместе со смежниками отстаивают логику процесса вживую, понимают, какие решения принимаются по ходу, где возникают развилки, какие данные и документы нужны на входе и что должно получиться на выходе.
Потом процесс отрисовывают как рабочую модель: действия, точки принятия решений, роли, метрики, будущие места контроля. Еще до автоматизации закладывается то, как потом этот процесс будут измерять и улучшать.
Следующий шаг - автоматизация в low-code. В Яндексе это выросло в отдельную функцию. Причем сама команда сложилась из исполнителей-энтузиастов, которые сначала автоматизировали свои процессы, а потом это стало общей практикой для функции. То есть low-code у них живет максимально близко к реальной операции.
Что это дает на практике. Стандартизируются коммуникации, размечаются задачи, настраиваются маршруты, таймеры, согласования, связываются процессы разных стримов, подтягиваются нужные данные, запускается генерация и подписание документов. Сотрудник видит, где находится его запрос и что происходит сейчас. Исполнитель не бегает по системам в поисках контекста. Руководитель видит нагрузку и движение задач в реальном времени.
Дальше идет точечная интеграция с мастер-системой и гибким слоем HR-продуктов. Здесь у них довольно трезвый подход. Они не пытаются объявить low-code универсальным решением. Через него удобно собирать рабочий процесс, подтягивать нужные данные, возвращать результат обратно в систему, но как только начинается тяжелая логика, большие объемы данных и сложная архитектура, уже нужен другой контур.
После этого все уходит в визуализацию. И здесь история завязана не только на скорость, но и на прозрачность end-to-end. У каждого исполнителя и руководителя есть операционные дашборды. Плюс есть аналитические панели, где видно производительность, узкие места, провисания по сервисам и направлениям, потенциал для следующего улучшения.
Из метрик они отдельно держат SLA и CSI. Для HR-сервиса это признак зрелости: смотреть одновременно и на обязательства по срокам, и на то, как этот процесс ощущается клиентом. По их цифрам средний SLA - 98,9%, CSI - 98,7%. При этом сами они целятся в 99%, то есть даже при таком уровне продолжают смотреть, где еще есть резерв.
Еще важно, что автоматизация не заканчивается внутри HR. Сейчас команда идет в смежные процессы - бухгалтерия, юристы, руководители, согласующие роли. Их задача - постепенно собрать более цельный клиентский путь, где видно, что происходит от начала до конца, включая соседние функции.
При этом у них нет иллюзий по поводу low-code. Они прямо проговорили ограничения. Такие платформы не любят большие объемы данных, плохо переносят разрастание логических веток, требуют дисциплины в поддержке и быстро упираются в потолок, где уже нужна полноценная разработка. Плюс всегда есть риск, что процесс начнет жить отдельно в workflow-системе и отдельно в мастер-системе.
Отдельно важен их подход к поддержке. Все, что автоматизировано, не бросается на самотек. У команды есть backlog, спринты, приоритизация, контур поддержки. Исполнителям не оставляют бесконтрольную возможность править процессы прямо вживую. И это одна из причин, почему их low-code не разваливается под собственной гибкостью.
Интересно и то, как у них меняются требования к самим автоматизаторам. Раньше хватало понимания процесса и навыка собрать workflow. Сейчас нужны системный анализ, понимание интеграций, базовое проектирование данных. Следующий шаг - скрипты, простые языки программирования, автоматизация точечных операций, подключение ИИ к обработке документов и сверкам.
