4 sposoby, w jakie sztuczna inteligencja wspiera zarządzanie procesami biznesowymi (BPM) | Sztuczna inteligencja w biznesie #13

Czym dokładnie jest zarządzanie procesami biznesowymi? Wyobraź sobie przez chwilę, że Twoja firma to fabryka czekolady z różnymi liniami produkcyjnymi działającymi jednocześnie. Są od siebie zależne, gdyż czekolada spływająca z jednego paska przelewa się na drugi, który zdobi. Czasem trzeba też zsynchronizować pracę kilku linii montażowych, aby sprawnie ułożyć w pudełku różne rodzaje czekoladek.

Linie produkcyjne to procesy biznesowe Twojej firmy. Zarządzanie procesami biznesowymi, czyli BPM, to dyscyplina, która pomaga zoptymalizować te linie i zsynchronizować ich działanie, czyli usprawnić przepływ pracy w firmie. Dzięki BPM firmy analizują swoje kluczowe procesy biznesowe, identyfikują wąskie gardła lub marnotrawstwo, a następnie projektują ulepszenia. Dzięki takiej pomocy mogą sprawniej działać i osiągać cele strategiczne. W końcu kto mógłby marnować czekoladę?

Czym jest zarządzanie procesami biznesowymi (BPM)?

Przykładowe procesy biznesowe obejmują:

• Złożenie przez Klienta zamówienia na produkt – obejmuje wszystkie etapy od dodania produktu do koszyka, poprzez płatność, aż po wysyłkę i obsługę posprzedażową,
• Wystawienie faktury i inkasa płatności – wystawienie faktury, jej weryfikacja, zaksięgowanie, wysyłka do klienta i inkaso należności,
• Rekrutacja i szkolenie pracowników – ogłoszenie, selekcja kandydatów, selekcja, kontraktacja, wdrożenie i rozwój pracownika,
• Rozwiązywanie problemów technicznych – przyjmowanie zgłoszeń, diagnozowanie, naprawa, testowanie i informowanie klienta.

Pierwszym zadaniem BPM jest zawsze zebranie danych, analiza istniejącego procesu, a następnie identyfikacja wszystkich niezbędnych kroków potrzebnych do jego realizacji. Drugim jest identyfikacja momentów utrudniających taką realizację. I po trzecie, zaprojektować zmianę w celu poprawy jej efektywności. W przypadku bardziej złożonych procesów jest to często zadanie przekraczające ludzkie możliwości. W ich realizacji może pomóc sztuczna inteligencja.

Rola AI w zarządzaniu procesami biznesowymi

Nowoczesne rozwiązania BPM wykorzystują sztuczną inteligencję (AI), aby zapewnić zupełnie nowe możliwości. Oto 4 główne zastosowania sztucznej inteligencji w zarządzaniu procesami biznesowymi.

1. Mapowanie procesów

Kluczem do sukcesu BPM, zwanego także „optymalizacją procesu”, jest przewidywalność wszystkich kroków, które należy podjąć, aby osiągnąć cel. Podstawą wdrożenia efektywnego procesu jest zatem stworzenie mapy procesu, czyli wizualizacji procesu.

Mapa procesu najczęściej ma postać wykresu przedstawiającego wszystkie etapy i przejścia pomiędzy nimi. Jego rolą jest także uwzględnienie rozwidlających się możliwości, czyli mapowanie różnych ewentualności, które mogą pojawić się na kolejnych etapach procesu.

Tradycyjne metody mapowania procesów mogą być czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Sztuczna inteligencja natomiast może zautomatyzować mapowanie procesów, czyniąc je szybszym i dokładniejszym. `

2. Zwiększ elastyczność procesu

Istotną zaletą eksploracji procesów w oparciu o sztuczną inteligencję jest możliwość monitorowania procesów w czasie rzeczywistym, a nie tylko analizowania ich po ich zakończeniu. Dzięki monitorowaniu w czasie rzeczywistym firmy mogą uzyskać najświeższe informacje o stanie procesu i w razie potrzeby natychmiast interweniować, aby rozwiązać problemy lub wykorzystać nadarzające się szanse.

Stale analizując dane w drodze, sztuczna inteligencja może również dynamicznie dostosowywać procesy do zmieniających się warunków. Na przykład w procesie obsługi zamówień może automatycznie zmienić kolejność kroków lub wprowadzić nowe ścieżki, gdy zwiększy się obciążenie pracą.

3. Analiza wzorców w danych

AI błyskawicznie wykrywa ukryte wzorce w danych, np. powtarzające się przyczyny opóźnień w procesach. Podczas rekrutacji może wskazać, na jakim etapie kandydaci najprawdopodobniej odpadną.

Tymczasem jednym z najciekawszych zastosowań sztucznej inteligencji w BMP jest automatyczne wykrywanie procesów. Sztuczna inteligencja może pomóc w automatycznej identyfikacji i modelowaniu procesów poprzez analizę danych z różnych systemów źródłowych (np. CRM czy ERP). Analizując dane dziennika lub zdarzenia z tych źródeł. AI identyfikuje również wzorce i relacje, aby wizualizować przebieg procesu i identyfikować poszczególne kroki.

4. Automatyzacja powtarzalnych zadań

   Boty oparte na sztucznej inteligencji samodzielnie wykonują rutynowe etapy procesu – wystawiają faktury, aktualizują dane klientów i przesyłają dokumenty pomiędzy systemami. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na zadaniach wymagających kreatywności i strategicznego myślenia.

   Sztuczna inteligencja może wspierać różnorodne procesy biznesowe – od automatyzacji po zaawansowaną analitykę. Jego zastosowanie pozwala firmom radykalnie zwiększyć efektywność i elastyczność kluczowych procesów. Ale jakich narzędzi użyć, aby usprawnić procesy w swojej firmie i wdrożyć BPM oparty na AI?

Narzędzia BPM wspomagane sztuczną inteligencją

Poszukując narzędzi BPM warto w pierwszej kolejności zastanowić się, jakie oprogramowanie sprawdzi się najlepiej w Twojej firmie.

• Wsparcie konkretnego etapu BPM – np. do wizualizacji procesów warto wypróbować Flowster lub Lucidchart, natomiast do automatyzacji różnego rodzaju zadań – Kissflow. Niewątpliwą zaletą wyboru takich rozwiązań jest ich niższa cena i dobrze zaprojektowany interfejs użytkownika.
• Holistyczna platforma BPM – do zarządzania i optymalizacji pełnych procesów biznesowych firmy za pomocą jednego narzędzia. Wkraczamy tutaj w dziedzinę narzędzi bardziej złożonych i trudniejszych w obsłudze, ale dających dużą kontrolę nad procesami. Najczęściej zatrudniają je większe firmy.


ADONIS, narzędzie do zarządzania procesami biznesowymi wspierane przez sztuczną inteligencję.



Źródło: boc-group.com

Do najczęściej używanych narzędzi BPM należą:

• Appian BPM Suite – wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) w celu optymalizacji i automatyzacji procesów biznesowych. Appian oferuje narzędzie AI Skill Designer, które umożliwia bezpieczne przetwarzanie treści na dużą skalę z wykorzystaniem sztucznej inteligencji,
• ADONIS BPM Suite – zapewnia chatbota Elli od samego początku działania programu podczas mapowania procesów, oraz
• Nintex Workflow Cloud – do zarządzania i automatyzacji procesów biznesowych. Umożliwia m.in. obsługę powtarzalnych danych, czyli generowanie interaktywnych szablonów dokumentów zawierających tabele i sekcje tworzone dynamicznie na podstawie zbiorów danych i obiektów.

Streszczenie

Przepływy pracy, takie jak składanie wniosków o urlop, przetwarzanie faktur, przygotowywanie nowych pracowników i przeglądanie wniosków o zakup, można zautomatyzować za pomocą zarządzania procesami biznesowymi wspomaganymi sztuczną inteligencją (BPM). Dzięki ciągłemu postępowi i rozwojowi sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego za pomocą sztucznej inteligencji można analizować, optymalizować, a nawet automatyzować nie tylko proste, jednowymiarowe procesy, ale także złożone zadania angażujące wielu interesariuszy, działy i różne systemy.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube i Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
5. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
6. Biznesowe NLP dziś i jutro
7. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
8. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
9. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
10. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
11. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
12. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
13. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
14. RPA i API w cyfrowej firmie
15. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
16. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
17. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
18. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
19. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
20. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
21. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
22. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
23. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
24. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
25. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
26. Narzędzia AI dla menedżera
27. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
28. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
29. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
30. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
31. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
32. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
33. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
34. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
35. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
36. Czym jest inteligencja biznesowa?
37. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
38. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?