Міграція legacy-ERP: як забезпечити безперебійну роботу під час трансформації
Етапна міграція legacy-ERP у держсекторі дозволяє уникнути простоїв та забезпечити безперервність процесів, фокусуючись на автоматизації та даних.
Low-code BPM, RPA, AI-агенти у workflow. Автоматизація як інженерна дисципліна, а не «купити робота».
BPM-практика — це проєктування і автоматизація бізнес-процесів через комбінацію low-code платформ (Scriptum на UnityBase), RPA для legacy-сценаріїв, AI-агентів для обробки неструктурованих даних. Покриває процеси узгодження, обробки звернень, фінансових операцій, HR-флоу.
У 2026 ключовий тренд — AI-агенти всередині workflow: не як заміна людини, а як перший рівень обробки, що знімає 60–70% rutine-роботи.
Не оцінюйте AI-автоматизацію на pilot — оцінюйте на стабільній production-фазі через 3–6 місяців. Pilot занадто чистий, щоб бути правдою.
Spreading low-code до бізнес-користувачів без architecture guardrails створює тіньовий IT з нульовою документацією. Архітектор лишається обов'язковим.
RPA виправдано тільки коли API недоступний і legacy буде виводитись з експлуатації <2 роки. Інакше — інвестиції в правильну integration.
Чесніше сказати «вам це поки не треба», ніж продати engagement, який не дасть ROI.
Інтерв'ю з власниками процесів, mining реальних потоків з email/ticketing, виявлення винятків і shadow-процесів.
Вибір платформи (Scriptum / Camunda / RPA), дизайн workflow з врахуванням винятків, інтеграція з ERP/CRM/ECM, governance.
Зазвичай починаємо з обробки звернень або узгодження договорів. Doomed to fail сценарії — high-frequency, high-stakes процеси з невідомими винятками.
Додавання AI-агентів для класифікації звернень, екстракції даних, маршрутизації. Тільки після того, як базовий workflow стабільний.
Process mining щомісяця, виявлення нових bottlenecks, оптимізація AI-моделей за новими типами звернень.
Проєкт ведуть: InBase (Scriptum, UnityBase) та Softengi (AI-агенти, RPA).
За потреби долучаються: Softline (інтеграція з державними системами).
Автоматизують поточний процес «як є», без оптимізації. Результат — той самий неефективний процес, що виконується швидше. Хаос масштабується.
Що робимо інакше: process redesign перед automation. Спочатку відповідаємо «чи потрібен взагалі цей крок», потім — як його автоматизувати.
Очікують що AI-агент сам спроєктує workflow. У production agent приймає рішення, що ламає compliance. Звинувачують AI, а не дизайн.
Що робимо інакше: AI-агент — у workflow, дизайн якого зробив архітектор. Чіткі межі: що AI може ухвалювати, що — escalation до людини.
Замість 2 тижнів на API integration — 3 дні на RPA-бота. Через рік: 200 ботів, кожен ламається при оновленні legacy, команда підтримки росте лінійно з кількістю ботів.
Що робимо інакше: RPA — тільки коли (a) API недоступний і (b) legacy буде decommission <2 роки. Інакше — інвестуємо в правильну integration.
Без точних відсотків економії — реальні цифри залежать від стартової точки замовника. Натомість — конкретні архітектурні рішення та організаційні зміни.
Орган обробляв 5000 звернень/місяць вручну, час від реєстрації до відповіді — 14 днів. Scriptum для workflow + AI-класифікація для маршрутизації. Час впав до 3 днів.
AI-агент перевіряє документи клієнта проти 12 джерел (державні реєстри, sanctions lists, internal blacklists). Escalation до людини — лише для конфліктів і borderline cases. 70% заявок обробляються без людини.
Раніше — узгодження закупівлі від запиту до тендеру займало 6 тижнів. Scriptum з паралельними approval-tracks для різних категорій. Час впав до 12 днів.
Дев'ять свіжих експертних матеріалів — від тематичних оглядів до конкретних архітектурних рішень.
Scriptum · UnityBase · Camunda · Bonita · Mendix · OutSystems
UiPath · Microsoft Power Automate · Automation Anywhere · Blue Prism · Robocorp
OpenAI · Anthropic Claude · LangChain · LangGraph · Microsoft Copilot Studio · n8n
Celonis · UiPath Process Mining · SAP Signavio · ARIS Process Mining
n8n · Make · Zapier · Apache Camel · MuleSoft
BPMN 2.0 · CMMN · DMN · ISO/IEC 27001 · GDPR
Scriptum — для кастомних бізнес-додатків на low-code, особливо якщо вже використовуєте UnityBase. Camunda — для складних BPMN-сценаріїв з developer-first підходом. UiPath — для RPA з legacy без API. Часто проєкт використовує комбінацію.
У 2026 AI-агент закриває first-line (типові запити, FAQ, routing) — це 60–70% звернень. Second/third-line — досі людина, бо вимагає судження і контексту. Заміна людини повністю — поки маркетинг, не реальність.
Pilot на одному процесі — 2–3 місяці. Платформа для організації середнього розміру — 6–12 місяців. AI-layer над робочим BPM — додатково 3–6 місяців.
Process mining — аналіз реальних потоків процесів за event logs з систем. Виявляє shadow-процеси, відхилення від планованого workflow, bottlenecks. Виправдовується для організацій з >5 enterprise-системами і складними процесами.
Three метрики: (1) time-to-completion (від запиту до завершення); (2) error rate (помилки на 1000 інстансів); (3) cost-per-instance (з урахуванням infrastructure і licenses). ROI рахуємо через 6+ місяців після production launch — не на pilot.
Реальні проєкти рідко вписуються в одну компетенцію. Подивіться, з якими ще напрямками ми працюємо.
30-хвилинна discovery-розмова з BPM-архітектором. Подивимось чи варто, з чого почати, скільки реально займе.