Przyszłość AI w zarządzaniu procesami biznesowymi: jak sztuczna inteligencja zmienia BPM

Zarządzanie procesami biznesowymi przechodzi dziś fundamentalną zmianę. To, co kiedyś sprowadzało się głównie do opisywania przebiegów pracy i pilnowania zgodności z procedurami, dziś, przy wsparciu AI, staje się dynamicznym narzędziem, które pomaga organizacjom reagować na zmiany w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki projektujemy, analizujemy i pracujemy z procesami. Dzięki temu BPM staje się bardziej inteligentne, intuicyjne i ma realny wpływ na działanie biznesu.

Przez dekady BPM pomagało organizacjom lepiej zrozumieć swoje działania, poprawiać spójność i porządkować operacje dzięki graficznym modelom procesów oraz ustandaryzowanym przepływom pracy. Cel był jasny: opisać, jak wykonywana jest praca, zadbać o zgodność z zasadami i politykami oraz zwiększać efektywność dzięki regularnym przeglądom procesów.

W praktyce oznaczało to jednak dużo ręcznej pracy, okresowych analiz i ograniczony dostęp do wiedzy o procesach. Era cyfrowa przyniosła silniki workflow i automatyzację, ale procesy nadal opierały się na z góry zdefiniowanej logice.

Dziś BPM wchodzi w nowy etap: zarządzanie procesami wspierane przez AI, w którym procesy nie są już tylko projektowane, ale potrafią się zmieniać, uczyć i reagować na zmiany w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja wnosi ogromny potencjał na każdym etapie zarządzania procesami. Oto, jak wygląda jej wpływ w praktyce:

Modelowanie procesów wspierane przez AI może całkowicie zmienić sposób, w jaki rejestrujemy i dokumentujemy procesy biznesowe. Zamiast długich warsztatów czy ręcznego tworzenia modeli, inteligentni asystenci mogą w kilka sekund zamienić zwykły język w uporządkowane diagramy BPMN, co sprawia, że projektowanie procesów staje się znacznie szybsze i bardziej dostępne.

Takie podejście nowej generacji, w porównaniu z tradycyjnymi metodami,  może przynieść kilka istotnych korzyści:

• Szybsze efekty: stworzenie diagramu procesu może zająć zaledwie kilka sekund, zamiast długich sesji warsztatowych z ekspertami i osobami modelującymi.

• Szerszy udział: każdy, niezależnie od doświadczenia w modelowaniu, może brać udział w projektowaniu procesów, bez konieczności znajomości BPMN czy specjalistycznych narzędzi.

• Inteligentniejsza współpraca: dzięki automatycznie wygenerowanemu wstępnemu modelowi, zespoły mogą skupić się na dopracowywaniu diagramu – oszczędzając czas i przyspieszając uzgadnianie.

• Wyższa dokładność: jeśli we wstępnym modelu uwzględnimy informacje o tym, jak faktycznie działa firma, początkowy model wiernie odzwierciedla procesy i wymaga tylko drobnych poprawek.

Takie podejście może znacząco przyspieszyć modelowanie, udostępnić je szerszemu gronu użytkowników biznesowych i zapewnić wysokiej jakości, spójne wyniki, które zespoły mogą od razu dopracować i wykorzystać w praktyce.

Sprawdź: Zobacz, jak wygląda inteligentne modelowanie w praktyce dzięki process modellerowi wspieranemu przez AI.

Platformy BPM wspierane przez AI mogłyby stosować inteligentną analizę modeli procesów, aby wykrywać możliwości poprawy efektywności operacyjnej. Takie wnioski pomagają zespołom ograniczać nieefektywności, skracać czas realizacji i zwiększać wydajność procesów – szybciej i bardziej kompleksowo niż przy samodzielnej, ręcznej pracy.

Gdy narzędzia mają dostęp do bieżących danych operacyjnych, mogą analizować duże ilości rzeczywistych danych z realizacji procesów. Oparte na realnych wynikach AI umożliwia właścicielom procesów identyfikowanie wąskich gardeł, przewidywanie opóźnień i proaktywne dostosowywanie przepływów pracy na podstawie konkretnych obserwacji.

Zespoły mogą wykorzystać te informacje do:

• Dostosowywania kroków procesów w celu zmniejszenia tarcia i eliminacji marnotrawstwa

• Symulowania potencjalnych zmian przed ich wdrożeniem

• Priorytetyzowania inicjatyw usprawniających na podstawie mierzalnego wpływu

• Ciągłego monitorowania postępów za pomocą kokpitów w czasie rzeczywistym

Dzięki dostępowi do bieżących strumieni danych i rekomendacjom generowanym przez AI, BPM może przejść od reaktywnego naprawiania problemów do predyktywnej, opartej na danych optymalizacji.

Sprawdź: Dowiedz się więcej o wykorzystaniu bieżących danych operacyjnych dzięki rozwiązaniu process mining w ADONIS.

AI interpretuje język naturalny tak, jak robią to ludzie – a co za tym idzie, może też udzielać pomocnych odpowiedzi na codzienne pytania biznesowe. Dzięki systemom pozwalającym zadawać pytania w języku naturalnym, modele procesów i procedury operacyjne stają się przystępne dla wszystkich w organziacji, a nie tylko dla ekspertów BPM, którzy wiedzą, jak je znaleźć i zinterpretować.

Użytkownicy mogą zadawać pytania typu: „Jak utworzyć nowe zamówienie w naszym systemie ERP?” lub „Jakie dane muszę pobrać, żeby móc wystawić fakturę?” – i być od razu przekierowani do odpowiedniego modelu procesu.

Co więcej, modele te mogą być objaśniane w języku naturalnym, bez konieczności patrzenia wyłącznie na diagramy.

AI może też pomagać w zadawaniu pytań uzupełniających, np.: „Kto zatwierdza zamówienie przed jego realizacją?” lub „Który zespół przejmuje proces po zakończeniu mojego kroku?” – z dostarczanymi natychmiast jasnymi i precyzyjnymi odpowiedziami.

Usprawnianie procesów często opiera się na regularnych, czasem kwartalnych przeglądach, które są pracochłonne i wymagają od ekspertów dokładnej analizy dokumentacji oraz przepisów.

Inteligentne systemy BPM mogą zmienić ten schemat działania – automatycznie wskazując możliwości optymalizacji i proponując usprawnienia właścicielom procesów lub jednostce ds. zarządzania prcesami w organizacji w momencie ich pojawienia się.

Gdy przepisy się zmieniają, istniejące procesy mogą być automatycznie sprawdzane pod kątem zgodności. Nowe dane operacyjne mogą od razu ujawniać nieefektywności lub ryzyka procesowe, a aktualizacje polityk mogą wywoływać propozycje zmian generowane przez AI dla procesów, których to dotyczy.

Dzięki inteligentnej automatyzacji właściciele procesów mogą być natychmiast powiadamiani o potencjalnych usprawnieniach – co umożliwia szybkie, celowane korekty i czyni optymalizację procesów stałym elementem codziennej pracy.

Ostatecznie AI może pozwolić BPM wyjść poza tradycyjne ograniczenia – przyspieszać modelowanie, dostarczać wniosków w czasie rzeczywistym i wspierać ciągłe doskonalenie procesów na szeroką skalę. Dzięki rozumieniu języka naturalnego i inteligentnej automatyzacji organizacje mogą szybciej wykrywać nieefektywności, na bieżąco zachowywać zgodność z przepisami i elastycznie dostosowywać procesy. Takie inteligentne połączenie technologii sprawia, że każdy zespół może w pełni wykorzystać potencjał zarządzania procesami i skuteczniej dążyć do trwałej doskonałości operacyjnej.

Zastosowanie AI w BPM otwiera zupełnie nowe perspektywy

Choć potencjał AI w BPM jest ogromny, bezrefleksyjne poleganie na sugestiach narzędzi może prowadzić do niejasności i braku zaufania do wyników. Dlatego dostawcy BPM muszą starannie włączać techniki AI do swoich narzędzi i zapewniać odpowiednią kontrolę nad wynikami generowanymi przez AI.

Oto kluczowe wyzwania, o których warto pamiętać:

1. Przejrzystość

Czy użytkownicy będą ufać sugestiom generowanym przez AI? Bez jasnego wyjaśnienia, w jaki sposób powstały wnioski, adopcja narzędzia może szybko się zatrzymać. Gdy użytkownicy rozumieją powody rekomendacji AI, śmielej z nich korzystają. Przejrzystość buduje zaufanie, wzmacnia nadzór i umożliwia odpowiedzialne podejmowanie decyzji.

Aby zapewnić zaufanie, narzędzia BPM wspierane przez AI powinny:

• Wskazywać źródło sugestii – ujawniając dane i logikę, które posłużyły do wygenerowania wyniku

• Umożliwiać śledzenie – jasno oznaczając treści lub sugestie wygenerowane przez AI

• Zachować udział człowieka – pozwalając ekspertom przeglądać, weryfikować i dopracowywać wyniki generowane przez AI

Dbając o zrozumiałość procesów na każdym poziomie BPM – od modeli procesów po decyzje – firmy mogą zagwarantować, że użytkownicy są dobrze poinformowani, mają kontrolę i czują się pewnie.

2. Nadzór i zarządzanie

AI w BPM przynosi wartość tylko wtedy, gdy działa zgodnie z zasadami Twojej firmy. Aby zarządzanie procesami było zgodne ze specyfiką organizacji i obowiązującymi przepisami, wciąż potrzebne są jasno określone role, eksperci BPM i merytoryczni, miejsca zatwierdzania zmian w procesach oraz dobrze prowadzona dokumentacja.

To Twój zespół decyduje, jak pracować z AI i oceniać jej rekomendacje przed wprowadzaniem zmian. Niezależnie od tego, czy chodzi o projekty procesów, propozycje usprawnień, czy nawet adaptacje przepływów pracy w czasie rzeczywistym – ostateczne decyzje muszą pozostawać w rękach ludzi.

3. Jakość danych

AI w BPM działa tak dobrze, jak informacje, na których bazuje. Jeśli dokumentacja jest przestarzała lub niespójna, sugestie AI odzwierciedlą te same luki i nieścisłości.

Poprawę jakości danych można osiągnąć poprzez:

• Ustalenie standardów modelowania i opisywania procesów

• Korzystanie z uporządkowanych szablonów i formularzy, aby informacje były gromadzone w sposób spójny

• Przechowywanie wszystkiego w centralnym, łatwo dostępnym repozytorium

• Wyznaczenie osób odpowiedzialnych za aktualizacje i regularne przeglądy danych

• Prowadzenie ciągłych kontroli, aby wychwycić błędy zanim wpłyną na wyniki

Dzięki aktualnym i wiarygodnym danym w ADONIS, wnioski generowane przez AI są trafne i użyteczne. Zespoły mogą działać na podstawie rekomendacji, wiedząc, że bazują one na rzeczywistych, aktualnych informacjach.

AI w BPM nie jest drogą na skróty – to mnożnik efektywności i działa tylko wtedy, gdy istnieją solidne fundamenty procesowe.

BPM ewoluuje w kierunku nowego podejścia do zmian, elastyczności i współpracy, nie tylko technologii. AI umożliwia zespołom:

Systemy BPM wspierane przez AI zapewniają stały wgląd w dane o wydajności, dzięki czemu zespoły mogą wcześnie wykrywać wąskie gardła i od razu reagować. Organizacje zyskują większą elastyczność i lepiej radzą sobie w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu.

Narzędzia AI sprawiają, że zarządzanie procesami staje się dostępne dla wszystkich. Pracownicy mogą korzystać z modeli, komunikując się z nimi w naturalnym języku, co ogranicza zależność od ekspertów BPM i przyspiesza podejmowanie decyzji na każdym poziomie organizacji.

AI na bieżąco sprawdza procesy pod kątem polityk i przepisów, sygnalizując odchylenia w czasie rzeczywistym. Dzięki temu zgodność jest utrzymywana bez ręcznego nadzoru, a ryzyko operacyjne zostaje zredukowane.

Łącząc automatyzację, analitykę i współpracę, AI podnosi BPM do roli strategicznego narzędzia wspierającego innowacje i elastyczność. Pomaga organizacjom synchronizować ludzi, procesy i dane, aby osiągać wymierne efekty transformacji.

Podsumowując, AI zmienia BPM z dyscypliny skoncentrowanej na zgodności w ciągły mechanizm adaptacji i rozwoju, dając każdemu zespołowi możliwość działania z jasnością, szybkością i pewnością siebie.

W wersji 17.0 ADONIS wprowadza w pełni zintegrowanego Asystenta AI, który wspiera cały cykl życia BPM – od modelowania, przez analizę, po optymalizację. Dostępne w edycji Enterprise, funkcje te są gotowe do użycia od razu:

Dzięki trybowi poznawania procesów każdy może odkrywać modele, zadając pytania takie jak:

„Kto za to odpowiada?”
„Co dzieje się po akceptacji?”
„Jakie są rezultaty?”

Z procesami mogą w intuicyjny sposób pracować wszyscy — od menedżerów po członków zespołów.

Asystent AI analizuje modele pod kątem:

• pętli i wąskich gardeł

• redundancji

• naruszeń najlepszych praktyk

Na tej podstawie proponuje konkretne usprawnienia, uwzględniając strukturę procesu i jego przebieg.

Sprawdź: Pełny opis funkcji znajdziesz w naszym artykule: „W jaki sposób ADONIS wykorzystuje AI, by usprawniać zarządzanie procesami biznesowymi„.

Kierunki ewolucji:

AI będzie na bieżąco aktualizować modele procesów w oparciu o dane z rzeczywistego użytkowania i wydajności – dzięki temu przepływy pracy pozostają zawsze dokładne i aktualne.

Narzędzia BPM będą coraz bardziej przypominać inteligentnych współpracowników – dostępnych poprzez czat, głos lub wbudowanych w codziennie używane aplikacje.

Inteligentne systemy będą wspierać egzekwowanie zasad, wskazywać ryzyka i zapewniać zgodność we wszystkich procesach i działach.

Należy spodziewać się jeszcze bliższej integracji z systemami BI, GRC, RPA i innymi – dzięki czemu BPM staje się spoiwem inteligentnego funkcjonowania całej organizacji.

W BOC Group nie tylko obserwujemy te trendy. My je tworzymy.

AI nie zastąpi BPM. AI je wzmocni.

Dzięki inteligencji wbudowanej w projektowanie, poznawanie i analizę procesów, BPM staje się narzędziem, które naprawdę wspiera zwinność, spójność i transformację.

Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz korzystać z AI, czy już wprowadzasz inteligentne praktyki w całej firmie, BPM zyskuje nową jakość.