ИИ в управлении бизнес-процессами

Автор: Джон Нисли (Jon Knisley) Дата: 27 февраля 2025 г.

Перевод статьи AI in Business Process Management#

Введение#

Искусственный интеллект (ИИ) развивается с головокружительной скоростью, привлекая всеобщее внимание как технология с практически безграничным потенциалом. Однако истинная сила ИИ заключается не только в самой технологии. Она в том, как вы применяете её в работе.

Решения на базе ИИ должны не просто впечатлять, но и по-настоящему трансформировать ваш бизнес изнутри для преодоления реальных вызовов. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ — особенно специализированный ИИ — революционизирует управление бизнес-процессами (BPM), позволяя организациям процветать.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?#

Искусственный интеллект — это технология, позволяющая машинам имитировать человеческий интеллект. Проще говоря, ИИ объединяет информатику (computer science) с данными для решения сложных задач, зачастую делая это быстрее и эффективнее, чем люди.

Но ИИ — это не просто один инструмент с единственной целью. Это широкий термин, охватывающий ряд мощных технологий, включая:

Машинное обучение (Machine Learning): позволяет системам обучаться на данных, выявлять закономерности и улучшать производительность с течением времени без явного программирования.
Обработка естественного языка (NLP): позволяет компьютерам понимать человеческий язык и реагировать на него.
Глубокое обучение (Deep Learning): применяет продвинутые алгоритмы для распознавания сложных паттернов с целью прогнозирования и улучшения процесса принятия решений.
Компьютерное зрение (Computer Vision): использует цифровые системы для обработки, анализа и интерпретации визуальных данных.
Генеративный ИИ (Generative AI): способен изучать языки программирования и создавать новый контент, имитируя человеческую креативность.

Вместе эти технологии трансформируют отрасли и меняют то, как мы работаем и решаем проблемы.

Что такое ИИ в управлении бизнес-процессами?#

ИИ в управлении бизнес-процессами — это интеграция искусственного интеллекта в повседневные бизнес-процессы (такие как выставление счетов, онбординг сотрудников, обслуживание клиентов и ввод данных) для анализа и оптимизации рабочих процессов. BPM на базе ИИ может анализировать ваши данные в режиме реального времени, адаптировать процессы и автоматизировать рутинные задачи быстрее и эффективнее, чем традиционные методы.

Каковы преимущества управления бизнес-процессами на основе ИИ?#

BPM на основе ИИ объединяет умную автоматизацию с отлаженным управлением процессами — сочетание, которое помогает бизнесу работать более плавно и опережать конкурентов. Ключевые преимущества включают:

Повышенная эффективность#

ИИ помогает автоматизировать широкий спектр трудоемких задач, чтобы устранить «узкие места» в бизнес-процессах. Например, интеллектуальная обработка документов (IDP) автоматизирует извлечение и обработку данных даже из сложных документов, таких как счета-фактуры и договоры, сводя к минимуму ручной ввод данных и ускоряя документооборот. Кроме того, анализ данных с помощью ИИ в реальном времени предоставляет инсайты, необходимые для корректировки процессов «на лету» и сохранения конкурентоспособности по мере изменения условий.

Улучшенная точность#

Улучшая и автоматизируя действия, подверженные человеческому фактору, BPM на основе ИИ сокращает количество ошибок и обеспечивает согласованность данных во всех процессах. Такие решения, как IDP, могут извлекать, интерпретировать и проверять информацию из неструктурированных документов с очень высокой степенью точности. Кроме того, BPM на базе ИИ может использовать предиктивную аналитику и алгоритмы машинного обучения, чтобы отмечать потенциальные ошибки или риски несоблюдения требований (compliance) еще до того, как они станут проблемами.

Непрерывное улучшение процессов#

BPM на основе ИИ позволяет улучшать и адаптировать рабочие процессы в режиме реального времени без постоянного участия человека. Например, автоматически применяя инсайты, полученные с помощью процессной аналитики (process intelligence), система может поддерживать работу процессов на пике эффективности, динамически реагируя на изменение спроса, доступность ресурсов и сбои. Это постоянное совершенствование помогает организациям поддерживать высокое операционное качество в долгосрочной перспективе.

Расширение возможностей сотрудников#

BPM на основе ИИ освобождает сотрудников, позволяя им сосредоточиться на стратегической работе более высокого уровня, требующей креативности и навыков решения проблем. Более того, при интеграции no-code инструментов ИИ с BPM, бизнес-пользователи могут создавать, изменять и оптимизировать цифровые процессы даже без навыков программирования. Это помогает снизить зависимость от ИТ-отдела, сокращая циклы разработки для быстрого развертывания решений.

Масштабируемость#

BPM на основе ИИ разработан с учетом высокой адаптивности. Если спрос на ваш продукт или услугу внезапно возрастет, система сможет справиться с дополнительными рабочими потоками без необходимости масштабных настроек или новой инфраструктуры. Инструменты no-code добавляют еще больше гибкости, позволяя нетехническому персоналу изменять рабочие процессы или создавать новые по требованию.

Какова роль ИИ в управлении бизнес-процессами?#

Самый важный вклад ИИ в BPM — это интеллектуальная автоматизация: способность автоматизировать сложные задачи, анализировать данные и вносить коррективы в режиме реального времени для создания динамичной, непрерывно совершенствующейся системы.

Автоматизация#

ИИ в BPM выводит автоматизацию бизнеса далеко за пределы базовой роботизированной автоматизации процессов (RPA). Например, IDP на базе ИИ может точно извлекать и обрабатывать данные из сложных неструктурированных документов (контрактов или счетов), а затем принимать решения в реальном времени на основе этих данных — например, перенаправлять задачи или перераспределять ресурсы. Это создает плавные, адаптивные рабочие процессы, освобождающие сотрудников от повторяющейся обработки данных ради стратегической и творческой работы.

Анализ данных#

ИИ может обрабатывать огромные объемы данных для выявления инсайтов, обнаружения паттернов рабочих процессов и идентификации «узких мест» в BPM. С помощью процессной аналитики ИИ дает ясную картину эффективности процессов, подсвечивает области для улучшения и прогнозирует результаты с помощью предиктивной аналитики для принятия более умных, проактивных решений. Например, ИИ может проанализировать рабочие процессы обслуживания клиентов, чтобы выявить типичные задержки, позволяя менеджерам скорректировать и оптимизировать время отклика.

Построение процессов#

С использованием ИИ в BPM организации могут анализировать данные и прошлую эффективность для рекомендации оптимизированных рабочих процессов, позволяя бизнесу настраивать процессы под конкретные нужды. В сочетании с no-code платформами ИИ позволяет нетехническим пользователям создавать или изменять рабочие процессы. Это делает построение процессов более быстрым, эффективным и доступным для всей организации.

Проблемы традиционного BPM, которые решает ИИ#

Традиционные практики управления бизнес-процессами (BPM) сталкиваются с рядом ключевых проблем, которые можно решить с помощью ИИ:

Неполные или неточные данные о процессах: BPM сильно зависит от точных данных. Неполные или ошибочные данные могут привести к некорректным картам процессов и моделям, что негативно сказывается на принятии решений.
Отсутствие прозрачности процессов: Без четкой видимости процессов трудно выявить «узкие места» и неэффективность. Недостаток прозрачности может препятствовать оптимизации процессов.
Недостаток управления процессами (Governance): Эффективный BPM требует строгого управления и контроля, чтобы гарантировать последовательное выполнение процессов. Без этого процессы могут стать разрозненными и неэффективными.
Риски изменения сложных процессов: Модификация сложных процессов может быть рискованной и привести к непредвиденным последствиям. Необходимо тщательное планирование и управление рисками.
Отсутствие непрерывного улучшения: BPM — это не разовая акция. Непрерывное улучшение необходимо для адаптации к меняющейся бизнес-среде и поддержания эффективности процессов.
Сложности интеграции: Интеграция BPM с существующими системами и технологиями может быть сложной задачей. Обеспечение бесшовной интеграции критически важно для успеха инициатив BPM.

Решение этих проблем требует стратегического подхода, включающего выбор правильных инструментов, обеспечение точности данных, получение поддержки со стороны организации и сохранение фокуса на непрерывном улучшении.

Примеры использования ИИ в BPM#

Практически любой процесс можно улучшить, объединив ИИ и BPM. Вот несколько ключевых бизнес-функций, которые выигрывают от этого:

Финансы#

BPM на основе ИИ помогает финансовым командам избегать просрочек платежей и штрафов, анализируя данные для выявления счетов с риском задолженности. Обеспечивая глубокую прозрачность больших объемов данных, ИИ также может автоматизировать такие задачи, как обнаружение мошенничества, кредитный скоринг и анализ документов, оптимизируя операции и позволяя сосредоточиться на стратегии. Кроме того, BPM на базе ИИ может генерировать предиктивные инсайты для постоянного улучшения процессов.

Управление персоналом (HR)#

В сфере HR искусственный интеллект может оптимизировать процессы пересмотра зарплат, анализируя множество данных — эффективность сотрудников, стаж, бюджет и рыночные тренды — для поддержки объективных решений о повышении оплаты. Вместо того чтобы полагаться исключительно на электронные таблицы и субъективные суждения, HR-команды могут использовать инсайты ИИ для формирования справедливых и конкурентоспособных предложений новым сотрудникам и корректировки зарплат текущих. ИИ также помогает HR, автоматизируя административные задачи, упорядочивая неструктурированные данные и даже выявляя тенденции оттока кадров, что позволяет сосредоточиться на стратегических усилиях по вовлечению и удержанию сотрудников.

Продажи#

BPM на основе ИИ оптимизирует сложные рабочие процессы продаж, автоматизируя ключевые задачи и помогая командам поддерживать согласованность и фокусироваться на построении отношений с клиентами. Например, ИИ может приоритизировать лиды на основе вероятности конверсии и рекомендовать лучшие каналы продаж для каждого потенциального клиента. ИИ также может поддерживать торговых представителей, предоставляя клиентам мгновенные ответы через чат-ботов, создавая более плавный и персонализированный путь к покупке.

Мнение экспертов troffcons: ИИ как мощный ассистент, а не замена интеллекту#

Статья ABBYY рисует воодушевляющую картину будущего, и многие из описанных технологий действительно меняют правила игры. Однако мы в troffcons, опираясь на практику внедрения, считаем важным добавить долю реализма в этот технологический оптимизм.

Главное сомнение: Границы возможностей ИИ#

Несмотря на стремительный прогресс, мы убеждены: на текущем этапе ИИ не готов к полной замене человека в процессах, требующих глубокой интеллектуальной работы.

Рутина — для машин: ИИ блестяще справляется с извлечением данных, классификацией документов и поиском паттернов в огромных массивах информации. Это «черная работа», которую давно пора делегировать.
Интеллект — для людей: Там, где требуется критическое мышление, этическая оценка, понимание контекста конкретного бизнеса или работа в условиях высокой неопределенности, человек остается незаменимым. ИИ может предложить вариант решения, но финальное слово и ответственность должны оставаться за экспертом.

Наш подход: AI-Agente в экосистеме ELMA365#

Мы не просто рассуждаем о теории — мы внедряем эти решения на практике. В своей работе мы используем платформу ELMA365, которая позволяет гибко встраивать ИИ-агентов непосредственно в бизнес-процессы.

Для нас ИИ-агент в ELMA365 — это не замена сотруднику, а его «цифровой стажер» или эффективный помощник:

Сбор и подготовка данных: Агент готовит почву для принятия решения (собирает справки, проверяет контрагентов, резюмирует длинные цепочки писем).
Маршрутизация: Он помогает быстрее направить задачу нужному человеку.
Human-in-the-loop: Мы выстраиваем процессы так, чтобы ИИ выполнял всю подготовительную работу, но критические точки контроля всегда проходили через человека.

Наш вывод: Мы за эволюционный путь. Не стоит пытаться «уволить всех и заменить их нейросетью». Мы помогаем компаниям автоматизировать рутину с помощью ИИ-агентов в ELMA365, чтобы ваши лучшие специалисты могли наконец-то заняться по-настоящему интеллектуальными задачами, не отвлекаясь на перекладывание данных из одной системы в другую.