BPM w 2026 roku: trendy, które zmieniają sposób działania firm

W wielu organizacjach zarządzanie procesami biznesowymi (BPM) stało się cichym paradoksem. Jest szeroko stosowane, głęboko osadzone w inicjatywach transformacyjnych i coraz częściej oczekuje się od niego wsparcia w zakresie zgodności, automatyzacji i wydajności – a mimo to wciąż często traktuje się je jedynie jako ćwiczenie dokumentacyjne, a nie strategiczną zdolność organizacji.

W miarę rosnącej presji regulacyjnej, przyspieszającej adopcji AI i wzrostu złożoności operacyjnej, ta przepaść staje się coraz trudniejsza do zignorowania. BPM nie ma już jedynie opisywać, jak powinno przebiegać wykonywanie pracy. Oczekuje się od niego spajania organizacji, gdy zmiana staje się procesem ciągłym.

Ta zmiana znajduje również odzwierciedlenie w naszym badaniu BPM 2025, opartym na analizie prawie 300 organizacji z różnych branż. Wyniki pokazują, że choć BPM jest szeroko stosowane, jego dojrzałość pozostaje nierówna i w dużej mierze stagnacyjna. Większość organizacji działa na wczesnym lub średnim poziomie dojrzałości BPM, z niewielkimi postępami między 2023 a 2025 rokiem – a jedynie około 15% osiągnęło poziom bardziej zaawansowany.

Innymi słowy: oczekiwania wobec BPM rosną szybciej niż jego faktyczna dojrzałość.

Na 2026 rok prawdziwe pytanie nie brzmi już, czy organizacje potrzebują BPM, lecz czego teraz oczekują, że BPM im dostarczy. Poniższe trendy pokazują, jak BPM ewoluuje, by sprostać tym oczekiwaniom – od realnej adopcji i użyteczności, przez wbudowanie dowodów i zarządzania, aż po stanie się fundamentem dla automatyzacji i transformacji.

W miarę rosnących oczekiwań wobec BPM pojawia się jeden, oczywisty problem: procesy przynoszą wartość tylko wtedy, gdy ludzie faktycznie z nich korzystają. Bez względu na to, jak dojrzałe są modele czy ramy, które je opisują, BPM nie może pełnić swojej roli jako infrastruktura operacyjna bez szerokiego i konsekwentnego stosowania.

W 2026 roku kluczowe nie jest już to, czy organizacje posiadają modele procesów, lecz czy pracownicy mogą łatwo uzyskać dostęp do wiedzy o procesach i stosować ją w codziennej pracy.

To właśnie tutaj BPM już dziś pokazuje swoją wartość. Badanie BPM wskazuje, że dokumentacja procesów przynosi największy efekt w przypadku: wdrożeń i szkoleń nowych pracowników (74%), optymalizacji procesów (70%), cyfryzacji (63%), zgodności z przepisami (57%) oraz współpracy międzydziałowej (53%). Wspólnym mianownikiem wszystkich tych zastosowań nie jest stopień zaawansowania modelowania, lecz użyteczność – procesy muszą być łatwe do znalezienia, zrozumiałe i powiązane z konkretnymi rolami i zadaniami.

Dla użytkowników ADONIS portal procesowy jest miejscem, w którym wiedza o procesach staje się codziennym narzędziem pracy. Można w nim łatwo wyszukiwać procesy, poruszać się po mapie procesów oraz uzyskać dostęp dopasowany do konkretnej roli lub działu.

Co zmienia się w 2026 roku:

• Publikowanie procesów stanie się dyscypliną produktową z jasnym właścicielstwem, strukturą i standardami jakości

• Portal procesowy będzie głównym źródłem zatwierdzonej wiedzy, a nie statyczną biblioteką dokumentów

• Adopcja procesów będzie traktowana tak samo poważnie, jak jakość samych modeli procesów

Przykład: nowy pracownik HR szuka właściwego procesu onboardingowego dla lokalizacji objętej regulacjami. Zamiast przeszukiwać foldery współdzielone czy strony intranetu, ma dostęp do jednego, zatwierdzonego procesu w portalu procesowym, z punktami wejścia dostosowanymi do jego roli oraz wbudowanymi instrukcjami pracy zgodnymi z zatwierdzonym przebiegiem. Dzięki temu wszystkie pytania są rozwiązywane w sposób spójny i przewidywalny.

Gdy adopcja procesów jest już zapewniona, kolejnym krokiem jest prędkość – i tutaj wkracza AI, aby przyspieszyć codzienną pracę i korzystanie z procesów.

Sztuczna inteligencja w BPM przechodzi od fazy eksperymentów do stałego, powtarzalnego wsparcia w pracy.

Badanie BPM pokazuje, że AI jest już realnie wykorzystywana: 43% organizacji aktywnie stosuje duże modele językowe, a kolejne 23% rozważa wdrożenie narzędzi z funkcjami AI. Jednocześnie użycie AI jest wciąż w dużej mierze lokalne i wspomagające, a nie w pełni zintegrowane w całym cyklu życia BPM.

Wiele organizacji stosuje dziś AI tam, gdzie ryzyko jest najmniejsze, natomiast szersze wykorzystanie hamują niejasne przypisanie odpowiedzialności, niespójne dane oraz brak jasnych zasad zarządzania.

W 2026 roku sytuacja zaczyna się zmieniać – nie dlatego, że AI nagle stała się bardziej zaawansowana, lecz dlatego, że organizacje są pod presją, aby wyjść poza pojedyncze, izolowane pilotaże.

Badania analityków potwierdzają ten punkt zwrotny. Gartner przewiduje, że wiele inicjatyw generatywnej AI zostanie porzuconych po etapie proof-of-concept z powodu kosztów, złożoności, słabych fundamentów danych oraz niejasnych zasad zarządzania. Jednocześnie Gartner podkreśla rosnące znaczenie danych gotowych na wdrożenie AI oraz agentowej AI – co sygnalizuje, że skalowanie AI wymaga solidniejszych podstaw operacyjnych niż sama faza eksperymentów.

Równolegle badania Deloitte i McKinsey & Company pokazują, że organizacje coraz częściej priorytetowo traktują przypadki użycia AI, które przynoszą mierzalny wpływ na produktywność w kluczowych obszarach działalności – zwłaszcza w dokumentacji, analizie, koordynacji i wsparciu decyzji. Te obszary są ściśle powiązane z aktywnościami BPM.

Dla BPM oznacza to przejście od AI jako narzędzia wspierającego do AI jako asystenta procesów – wbudowanego w ustrukturyzowane procesy w celu przyspieszenia zrozumienia i zmian, bez zastępowania odpowiedzialności. Co ważne, nie oznacza to, że organizacje dążą do pełnej autonomii w wykonywaniu procesów. Badania analityków sugerują wręcz przeciwnie – inicjatywy AI, które pomijają zarządzanie, wiarygodne dane i odpowiedzialność operacyjną, zwykle zatrzymują się lub są porzucane – co jednocześnie podkreśla rolę BPM jako warstwy strukturalnej, dzięki której AI staje się skalowalna, audytowalna i godna zaufania w praktyce.

W 2026 roku AI coraz częściej wspiera codzienną pracę w BPM tam, gdzie tracimy najwięcej czasu – m.in.:

• Tworzenie i aktualizację dokumentacji procesów

• Podsumowywanie złożonego kontekstu procesów

• Klasyfikowanie odpowiedzialności, kontroli i zależności

• Przyspieszanie zrozumienia procesów dla osób bez specjalistycznej wiedzy

Zamiast zastępować ekspertów BPM, AI redukuje bariery i ułatwia korzystanie z wiedzy o procesach, dzięki czemu więcej osób może efektywnie pracować z procesami.

W ADONIS odzwierciedla się to w działaniu Asystenta AI, który wspiera różne zadania BPM – od kontekstowej pomocy przy eksploracji procesów po bardziej zaawansowane wsparcie w projektowaniu i dokumentowaniu.

Główną barierą skalowania AI w BPM nie są już możliwości technologiczne, lecz gotowość organizacji w obszarze zarządzania. Badanie BPM wskazuje na utrzymujące się przeszkody, takie jak obawy dotyczące ochrony i bezpieczeństwa danych (70%), brak kompetencji (59%), koszty (41%) oraz ograniczona akceptacja pracowników (38%). Wskazywane są też potencjalne ryzyka, m.in. szkody wizerunkowe wynikające z błędnych lub stronniczych decyzji (33%) oraz utrata kontroli nad kluczowymi procesami (30%).

Dla BPM wniosek jest prosty: wyniki generowane przez AI powinny pozostać propozycjami, dopóki nie zostaną sprawdzone, zatwierdzone i opublikowane zgodnie z określonymi rolami i przepływami pracy. Dzięki temu BPM pozostaje wiarygodnym źródłem prawdy, a jednocześnie AI może przyspieszać analizę i wprowadzanie zmian.

Warunkiem jest jednak wiarygodna baza danych. Badania analityków konsekwentnie pokazują, że sukces AI zależy od danych przygotowanych pod AI. W kontekście BPM oznacza to jedno, bardzo konkretne wymaganie: dobrze utrzymany, aktualny i oficjalnie opublikowany portfel procesów. Bez takiej podstawy organizacje pozostają na etapie pojedynczych, lokalnych zastosowań AI i mają trudności z przejściem do szerszego wykorzystania tej technologii.

Model Context Protocol (MCP) pełni rolę wspierającą – standaryzuje sposób, w jaki aplikacje oparte na LLM łączą się z narzędziami i źródłami danych. Dzięki temu ogranicza potrzebę tworzenia jednorazowych integracji i umożliwia skalowanie rozwiązań AI. Działa to jednak tylko wtedy, gdy towarzyszą temu jasno określona odpowiedzialność za procesy, standardy wdrożeń oraz granice zarządzania zapewniane przez BPM.

• Ogranicz interakcję AI wyłącznie do zatwierdzonych i opublikowanych treści procesowych

• Standaryzuj typowe pytania i sposoby korzystania z AI w zależności od roli

• Określ jasne zasady postępowania z wynikami AI: propozycja, przegląd, zatwierdzenie i możliwość śledzenia zmian

• Przygotuj wiedzę procesową pod AI, dbając o właścicieli, regularne odświeżanie i egzekwowane standardy publikacji

AI przyspiesza pracę, ale to zarządzanie procesami i jakość danych decydują, czy to przyspieszenie przekłada się na trwałą wartość.

W miarę dojrzewania BPM, podejście oparte wyłącznie na intuicji przestaje wystarczać. W 2026 roku inicjatywy usprawniające coraz częściej startują od danych z poziomu wykonawczego, a nie od założeń.

Process mining wciąż nie jest standardem w większości organizacji, ale wyraźnie zmierza w stronę bazowego źródła dowodów dla procesów o dużym znaczeniu, gdzie koszty odchyleń są wysokie, a decyzje o zmianach wiążą się z ryzykiem.

Badanie BPM pokazuje, że wiele organizacji wciąż znajduje się na wczesnym etapie dojrzałości analitycznej: 21% zbiera tylko dane surowe, 14% opiera się na analizie opisowej, a zaledwie 11% korzysta z podejść diagnostycznych, takich jak process mining. Jednocześnie rośnie zainteresowanie – 13% planuje wdrożenie process mining.

W coraz bardziej zautomatyzowanych i powiązanych środowiskach działanie na podstawie niepełnych lub mylących danych jest po prostu zbyt kosztowne.

Badania zewnętrzne potwierdzają ten trend. Studia Deloitte wskazują, że organizacje coraz szerzej wykorzystują process mining, łącząc go z AI, aby skalować generowanie wniosków i analizę przyczyn źródłowych – napędzane przez większą cyfryzację danych wykonawczych, rosnące koszty odchyleń oraz presję, by decyzje o usprawnieniach i automatyzacji opierały się na mierzalnych dowodach.

Przykład:
Proces zakupów i płatności (purchase-to-pay) wydaje się dobrze udokumentowany, a mimo to pojawiają się opłaty za opóźnienia w płatnościach. Process mining pokazuje, że przyczyną nie są opóźnienia w zatwierdzeniach, lecz powtarzające się poprawki wynikające z brakujących danych podstawowych i niejednolitych formatów faktur. Organizacja wprowadza poprawki w standardzie w miejscu występowania problemu, aktualizuje instrukcje pracy tam, gdzie pojawia się błąd, i stabilizuje wykonanie – zanim wprowadzi ukierunkowaną automatyzację dla dobrze zdefiniowanych, powtarzalnych kroków.

Kolejność działań ma znaczenie. Process mining nie automatyzuje procesów – dostarcza dowodów, które pozwalają zdecydować, gdzie automatyzacja jest uzasadniona i bezpieczna.

Dla użytkowników ADONIS to logika stojąca za Process Mining Essentials: odkrywanie procesów, sprawdzanie zgodności oraz analiza wydajności oparta na kontekście BPM i cyklach zarządzanej poprawy.

• Określ jasną bazę wyjściową i wzorzec realizacji całego procesu, zanim rozpoczniesz analizę

• Dopasuj wymagania dotyczące logów zdarzeń do obiektów BPM, tak aby wnioski odwoływały się bezpośrednio do wiedzy o procesie

• Przekładaj wnioski z analizy na uporządkowaną listę usprawnień z przypisanymi właścicielami i decyzjami o wdrożeniu

Dowody pokazują odchylenia. To zarządzanie decyduje, które z nich staną się nowym standardem.

W 2026 r. zgodność przestaje być jedynie działaniem reaktywnym i staje się wbudowaną cechą sposobu projektowania, zatwierdzania i modyfikowania procesów.

Potwierdza to badanie BPM, w którym zgodność wciąż jest jednym z głównych czynników wartości dokumentacji procesowej (57%). To, co zmienia się w 2026 r., to sposób operacjonalizacji zgodności. Zamiast polegać na naprawianiu problemów po audycie, organizacje zmniejszają tarcia audytowe, wbudowując wymagania, kontrole i odpowiedzialności bezpośrednio w BPM – i egzekwując je poprzez ustrukturyzowane procedury wdrożeniowe.

Ta ewolucja odzwierciedla ugruntowane podejście do zgodności i kontroli. Standardy takie jak ISO 37301 podkreślają systematyczne, możliwe do śledzenia zarządzanie zgodnością, a ramy takie jak COSO akcentują konieczność przełożenia polityk i kontroli na procedury operacyjne, które kierują codzienną realizacją. BPM dostarcza brakujący poziom operacyjny, który zamienia te zasady w praktykę.

W praktyce BPM i GRC łączą się operacyjnie:

• Procesy określają, jak powinna przebiegać praca i kto za nią odpowiada

• Kontrole i polityki są możliwe do śledzenia w kontekście procesów

• Dowody wykonania i zmian są dostępne na żądanie, wspierane przez zatwierdzenia, przepływy pracy i ścieżki audytu

Efekt nie polega na tworzeniu większej ilości dokumentacji, lecz na zmniejszeniu ręcznej pracy związanej ze zgodnością: większa przejrzystość odpowiedzialności, mniej niekontrolowanych lokalnych wariantów oraz lepsza widoczność, kto, kiedy i dlaczego zatwierdził określone działania.

• Przypisz wymagania dotyczące zgodności z regulacjami do konkretnych kroków procesu i jasno określonych odpowiedzialności

• Stosuj audytowalny proces publikacji zmian, obejmujący akceptacje i wprowadzanie zmian

• Ustal procedury oceny wpływu zmian, aby polityki i mechanizmy kontrolne pozostawały spójne wraz z rozwojem procesów

Gdy zgodność z regulacjami jest wbudowana w BPM, nadzór nad zgodnością staje się procesem ciągłym – a nie działaniem podejmowanym jedynie okresowo.

Skalowanie BPM nie polega już na zwiększaniu liczby modeli procesów. Chodzi o zwiększenie możliwości ich ponownego wykorzystania.

Dopóki procesy są kopiowane, lokalnie modyfikowane i utrzymywane oddzielnie w różnych częściach organizacji, każda zmiana staje się jednorazowym wysiłkiem – spowalnia to doskonalenie, zwiększa różnice w sposobie działania i utrudnia kolejne inicjatywy oparte na procesach. Standaryzacja pomaga temu zapobiec, wprowadzając wspólne, zarządzane standardy bazowe, które można ulepszyć raz, a następnie stosować konsekwentnie w różnych jednostkach, regionach i systemach.

Standaryzacja nie oznacza braku elastyczności. Sprawia natomiast, że odstępstwa od standardu są jasno określone i zarządzane. Wyraźne rozróżnienie między globalnymi standardami, uzasadnionymi wariantami a lokalnymi dostosowaniami pozwala skalować działania bez utraty kontroli.

Kluczową rolę odgrywa tu architektura procesów. Struktury referencyjne, takie jak APQC Process Classification Framework, zapewniają wspólny język do porządkowania krajobrazu procesów, ograniczają duplikację i umożliwiają sensowne porównywanie procesów między jednostkami organizacji.

Inteligencja procesowa ma znaczenie, gdy wspiera decyzje, które wytrzymują krytyczną ocenę, a nie tylko pokazują dane na dashboardach.

Wiele organizacji już zbiera metryki procesów, ale prawdziwa wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy dane są powiązane z odpowiedzialnością i działaniem. To oznacza odejście od samego raportowania w stronę zamkniętego cyklu, w którym wnioski prowadzą do zmian, a skutki tych zmian są mierzone w oparciu o wyniki.

Ścieżka rozwoju jest pragmatyczna:

• najpierw wzmocnić wgląd opisowy i diagnostyczny,

• powiązać wnioski z odpowiedzialnymi rolami i biznesowymi KPI,

• następnie rozwinąć symulacje tam, gdzie pozwala na to jakość danych i zasady zarządzania.

Wnioski, na których można oprzeć decyzje, zmniejszają potrzebę gaszenia pożarów i poprawiają priorytetyzację, bo sprawiają, że zarządzanie wydajnością staje się namacalne: zespoły widzą, co się zmieniło, kto za to odpowiada i czy zmiana przyniosła efekt.

• Zdefiniuj minimalny zestaw KPI dla każdego kluczowego procesui jasno określ odpowiedzialności

• Powiąż wnioski bezpośrednio z działaniami korygującymi i decyzjami o wdrożeniu zmian

Gdy wnioski stają się użyteczne, BPM staje się fundamentem transformacji.

Automatyzacja nie naprawia niejasnych procesów – ona je tylko skaluje.

BPM staje się fundamentem transformacji, bo zapewnia przejrzystość, odpowiedzialność i możliwość śledzenia w coraz bardziej rozproszonych środowiskach automatyzacji. Skuteczna automatyzacja zależy od wszystkiego, co dzieje się wcześniej: użytecznych procesów, kontrolowanego wsparcia AI, dowodów na poziomie wykonania, wbudowanej zgodności i standardowych punktów odniesienia.

Gdy tych fundamentów brakuje, automatyzacja tylko potęguje niekonsekwencje i wyjątki. Gdy są obecne, automatyzacja staje się powtarzalna, mierzalna i trwała.

Wzorce automatyzacji stają się coraz bardziej zaawansowane i samodzielne. Badania analityków, w tym Gartnera, wskazują rosnące zainteresowanie automatyzacją wspieraną przez AI i agentów – jednocześnie pokazując, że inicjatywy utkną, gdy brakuje nadzoru, jasnego określenia wartości i kontroli operacyjnej.

Wniosek dla BPM jest prosty: w miarę jak możliwości automatyzacji rosną, spada tolerancja na niejasności.

Nawet najbardziej zaawansowana automatyzacja potrzebuje BPM, aby zapewnić:

• Pewny kontekst (zatwierdzone procesy, przypisane role, zasady działania)

• Jasną odpowiedzialność i logikę zatwierdzania

• Mierzalne i audytowalne wyniki

BPM pozostaje warstwą, która gwarantuje, że automatyzacja działa w oparciu o to, co powinno się dziać, a nie tylko o to, co da się zautomatyzować.

Udane inicjatywy automatyzacyjne zawsze przebiegają w tej samej kolejności:

• Określ i wdróż bazowy model procesu

• Wykorzystaj dane do zidentyfikowania obszarów do usprawnienia i potencjalnej automatyzacji

• Zarządzaj zmianami za pomocą procesu zatwierdzania

• Mierz wyniki względem pierwotnych celów

To także wyjaśnia, dlaczego wiele projektów automatyzacyjnych nie przynosi oczekiwanych rezultatów. Zespoły często przechodzą zbyt szybko od pomysłu do wdrożenia, automatyzując procesy, które nie są jeszcze stabilne, mierzalne ani dobrze zrozumiane. Bez solidnego modelu bazowego i wglądu na poziomie wykonania, założenia zostają „zamrożone” w kodzie – trafiają od razu do systemu automatyzacji i trudno je później zmienić.

Więcej szczegółów znajdziesz w artykule: „Dlaczego automatyzacja często nie przynosi efektów – i jak skutecznie wdrożyć ją z ADONIS”.

• Wymagaj zatwierdzonych modeli bazowych przed zgłaszaniem propozycji automatyzacji

• Traktuj automatyzację jako kontrolowaną zmianę, a nie techniczne obejście

• Mierz wyniki po wdrożeniu i wycofuj automatyzacje, które nie przynoszą efektówns

Zarządzanie procesami biznesowymi przestaje być jedynie dyscypliną dokumentacyjną i staje się zdolnością operacyjną z pełnym nadzorem. Jego wartość nie mierzy się już tym, czy procesy istnieją, lecz tym, jak skutecznie są wykorzystywane, nadzorowane, usprawniane i skalowane.

Organizacje, które osiągają sukces, realizują BPM w przemyślanej kolejności: adopcja, przyspieszenie, dowody, nadzór, skalowanie, wgląd i transformacja.

To, w jaki sposób firmy odpowiedzą na tę zmianę, zdecyduje, czy BPM stanie się stabilizującą siłą, czy pozostanie niewykorzystanym zasobem. Dla tych, którzy chcą zrobić kolejny krok, kluczowe jest przejście od zrozumienia trendów do ich praktycznego zastosowania.

ADONIS wspiera tę ewolucję na każdym etapie – od doświadczenia procesowego i wsparcia AI, przez analizy procesowe, nadzór, aż po ułatwienie automatyzacji.

References:

BPM Study 2025 (ZHAW School of Management and Law with BOC Group): key facts and study overview. www.boc-group.com
Gartner reports on AI-ready data, GenAI project abandonment, Agentic AI risk, and Hype Cycle framing. 1 2 3 4
Deloitte Global’s 2025 Predictions Report: Generative AI. Deloitte
McKinsey report on the state of AI in organizations. McKinsey & Company
Deloitte Global Process Mining Survey 2025. Deloitte
Gartner process mining / digital twin direction as cited by IBM. ibm.com
van der Aalst (process mining tutorial foundations, discovery and conformance concepts). vdaalst.rwth-aachen.de
ISO 37301 (Compliance management systems). APQC
COSO Internal Control – Integrated Framework (control activities embedded in operations). ISO
APQC Process Classification Framework (process architecture and common language). ISO
ISO 9001:2015 (performance evaluation and continual improvement principles). ISO
ADONIS documentation and knowledge hub pages (Process Portal, Release Workflows, Comments, Read & Explore state filtering, AI Assistant).Model Context Protocol (MCP) specification and overview. GitHub