Wykorzystanie AI w zarządzaniu procesami biznesowymi

Wyobraź sobie świat, w którym maszyny nie tylko naśladują ludzką inteligencję, ale ją przewyższają, rozwiązując skomplikowane problemy i przewidując przyszłość z zadziwiającą dokładnością.

Historia rozwoju AI przypomina ekscytującą powieść science-fiction, pełną przełomów, niespodzianek i sporadycznie pojawiających się kontrowersji. Od systemów opartych na regułach po potężne sieci neuronowe głębokiego uczenia, sztuczna inteligencja nieustannie rewolucjonizuje branże i zmienia nasze procesy pracy.

Dziś stoimy na progu nowej ery, w której AI napędza zaawansowane oprogramowanie B2B, w tym pakiety do zarządzania procesami biznesowymi (BPM). Przeczytaj nasz artykuł, aby dowiedzieć się więcej o rozwoju sztucznej inteligencji w zarządzaniu procesami biznesowymi.

Choć koncepcja sztucznej inteligencji istnieje już od lat 50. XX wieku, jej wczesne lata były pełne potknięć i rozczarowań. Początkowy entuzjazm związany z potencjałem AI prowadził do nierealistycznych oczekiwań, które często przyćmiewały ograniczone możliwości technologiczne tamtego okresu. Pierwsze próby tworzenia inteligentnych systemów opierały się głównie na programowaniu opartym na regułach, w którym z góry określony kod decydował o tym, jak maszyny reagowały na konkretne dane wejściowe. Niestety, te systemy miały trudności z obsługą złożoności rzeczywistego świata i brakowało im elastyczności, by mogły być uznane za „inteligentne”. Wkrótce doprowadziło to do tzw. „zimy AI”. Finansowanie zostało wstrzymane, badania utknęły w martwym punkcie, a wielu uważało, że AI to nic więcej niż nieosiągalne marzenie. Jednak jak pokazuje historia, wielkie idee mają tendencję do powracania, kiedy przychodzi odpowiedni moment.

Przełomem, który na nowo rozbudził zainteresowanie AI, było pojawienie się głębokiego uczenia, podzestawu uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe do symulowania połączonej sieci neuronów w ludzkim mózgu. Głębokie uczenie umożliwiło maszynom naukę bezpośrednio z ogromnych zbiorów danych, odkrywanie wzorców i dokonywanie prognoz w sposób, który wcześniej wydawał się nieosiągalny. Nagle AI powróciło na pierwsze strony gazet, zdobywając wyobraźnię naukowców, firm i opinii publicznej.

Dzięki niedawnym postępom w mocy obliczeniowej, dostępności dużych zbiorów danych i udoskonaleniu algorytmów, możliwości AI zaczęły się rozwijać w zawrotnym tempie. Ten nowo odkryty postęp otworzył drogę do tego, by AI odegrało transformacyjną rolę w różnych branżach, w tym w zarządzaniu procesami biznesowymi.

W ostatnich latach narzędzia do zarządzania procesami biznesowymi osiągnęły imponujący poziom. Organizacje dysponują potężnymi funkcjonalnościami, od odkrywania procesów i modelowania, aż po optymalizację i automatyzację procesów za pomocą rozwiązań low-code/no-code. Jednak dodanie możliwości AI do pakietów BPM otwiera zupełnie nowe możliwości.

Od inteligentnego projektowania, odkrywania i doskonalenia procesów, po analitykę predykcyjną w czasie rzeczywistym i wgląd poznawczy – połączenie BPM z AI może wynieść zarządzanie procesami na niespotykaną dotąd wysokość. To ekscytujący czas dla firm, które przyjmują te nowoczesne technologie, aby optymalizować swoje działania, poprawiać doświadczenia klientów i pracowników oraz stymulować innowacje we wszystkich obszarach.

Patrząc w przyszłość, ważne jest, aby podchodzić do integracji AI w zarządzaniu procesami z optymizmem, ale –  żeby nie stracić z oczu potencjalnych pułapek –  zachowując jednak odpowiednią dawkę ostrożności. Choć AI niesie ze sobą ogromny potencjał i może znacząco poprawić efektywność, podejmowanie decyzji i innowacyjność – należy pamiętać, że nie jest to złoty środek, który rozwiąże wszystkie wyzwania z dnia na dzień.

Nie możemy zapominać, że AI opiera się na wiedzy i algorytmach i może być tak dobra, jak dane, które przetwarza. Aby wdrożenie AI odpowiadało na unikalne potrzeby i cele organizacji, jej standardy etyczne oraz wspólne cele zrównoważonego rozwoju, musi być odpowiedzialne i przemyślane. Oczywiście nie trzeba tego przypominać, ale, należy uwzględnić również kwestie prywatności danych i bezpieczeństwa, szczególnie w odniesieniu do wrażliwych informacji i wiedzy każdej organizacji.