استفاده از قابلیت‌های شناسایی و تحلیل و اتوماسیون هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار  (BPM)موجب پیشرفت‌هایی در فرایندهای بخش‌های مربوط به مدیریت مشتریان، تحلیل داده‌های فرایندی، نقشه‌برداری فرایندهای کسب و کار و مدل‌سازی فرایندها می‌شود.

مدیریت فرایندهای کسب و کار سابقه‌ای طولانی در کمک به سازمان‌ها برای مهندسی فرایندها و اجرای ابتکارات تحول دیجیتال دارد. اکنون BPM با هوش مصنوعی جهش بزرگی کرده است.

جف اسپرینگر، مشاور اصلی شرکت مشاوره داده و تحلیلDAS42 ، می‌گوید: «فناوری هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و این امکان را فراهم می‌کند که راهکارهای کشف فرایند و اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی پیچیده‌تر و مؤثرتری توسعه یابند.»

بسیاری از این پیشرفت‌ها به دلیل افزایش دسترسی به داده‌ها از منابع متعدد مانند سیستم‌های سازمانی، حسگرها و رسانه‌های اجتماعی است که موجب به‌کارگیری گسترده‌تر هوش مصنوعی شده است. به‌عنوان مثال، توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق باعث می‌شود سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند از داده‌ها بیاموزند و الگوهایی را شناسایی کنند که برای انسان دشوار یا غیرممکن است.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی که به اختصار AI نیز نامیده می‌شود، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به توسعه و توانمندسازی سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایفی می‌پردازد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این شاخه شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که قادرند از داده‌ها بیاموزند، الگوها را تشخیص دهند، تصمیم‌گیری کنند و مسائل را به گونه‌ای حل کنند که توانایی‌های شناختی انسان را شبیه‌سازی می‌کند. کاربردهای معمول هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، رباتیک و فرایندکاوی می‌شود.

 

کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار

با کمک هوش مصنوعی، متخصصان مدیریت فرایند می‌توانند بالاترین سطح بهره‌وری و ارزش را در مدیریت فرایندهای کسب و کار (BPM) خود به دست آورند. زمانی که پای پردازش داده‌های عظیم و پیچیده و استخراج پیشنهادات قابل اجرا به میان می‌آید، توانایی‌های انسانی به محدودیت می‌رسد. بنابراین، هوش مصنوعی به ویژه در زمینه‌های زیر می‌تواند بسیار مفید باشد:

 

کاربردهای هوش مصنوعی در BPM
کاربردهای هوش مصنوعی در BPM

 

شبیه‌سازی فرایند

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های تاریخی فرایند، در شبیه‌سازی فرایندها کمک کند. با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند الگوها و وابستگی‌های موجود در داده‌های فرایند را شناسایی کرده و آن‌ها را در یک مدل شبیه‌سازی ادغام کنند. در این مدل شبیه‌سازی، می‌توان سناریوها و انواع مختلف فرایند را شبیه‌سازی و آزمایش کرد.

این امکان به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) مانند هزینه‌های فرایند و زمان‌های انجام آن را محاسبه کنند، گلوگاه‌ها را شناسایی کرده و تأثیر تغییرات فرایند را پیش از اجرا برآورد نمایند. آنها می‌توانند به سرعت مدت زمان هر مرحله از فرایند، محل وقوع تأخیرها، تعداد دفعات اجرای هر مرحله و هزینه مراحل فردی و کل فرایند را مشاهده کنند. با تغییر پارامترها، طیف گسترده‌ای از موارد کاربرد قابل شبیه‌سازی است تا بهترین ساختار ممکن بدون استفاده از منابع واقعی توسعه یابد.
به لطف هوش مصنوعی، روابط و تعاملات پیچیده بین متغیرهای مختلف فرایند به‌خوبی مدل‌سازی می‌شوند که این موضوع به درک بهتر فرایندها کمک می‌کند. به طور کلی، شرکت‌ها می‌توانند درک عمیق‌تری از فرایندهای خود پیدا کنند، ریسک‌ها و فرصت‌ها را شناسایی کنند و تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ نمایند.

فرایند‌کاوی (Process Mining)

هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل، تصویرسازی و بهبود فرایندهای کسب و کار در زمینه فرایندکاوی نقش مؤثری ایفا کند. یکی از کاربردهای ممکن، کشف خودکار فرایندها است. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های سیستم‌های مختلف منبع (مانند سیستم‌های CRM یا ERP) می‌تواند به‌صورت خودکار فرایندها را شناسایی و مدل‌سازی کند. با بررسی داده‌های لاگ یا گزارش‌های رویدادی این منابع، هوش مصنوعی قادر است الگوها و روابط را شناسایی کرده و جریان فرایند را به تصویر بکشد و مراحل جداگانه آن را مشخص نماید.

بر اساس این داده‌ها، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند انحرافات از فرایندهای تعریف‌شده را از طریق کشف فعالیت‌های غیرمعمول، تأخیرها یا خطاها تشخیص دهد. این امکان به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا مشکلات بالقوه را به موقع شناسایی و رفع کنند. علاوه بر انحرافات فرایندی، هوش مصنوعی می‌تواند نقاط ضعف، افزونگی‌ها و گلوگاه‌های موجود در فرایندهای کسب و کار را کشف کرده و پیشنهاداتی برای بهینه‌سازی فرایند ارائه دهد.

مزیت مهم فرایندکاوی مبتنی بر هوش مصنوعی این است که فرایندها را می‌توان به صورت بلادرنگ رصد کرد، نه صرفاً پس از اتمام آنها تحلیل نمود. با نظارت بلادرنگ، شرکت‌ها می‌توانند اطلاعات به‌روز درباره وضعیت فرایندها به دست آورده و در صورت لزوم بلافاصله وارد عمل شده و مشکلات را حل یا فرصت‌ها را به‌موقع بهره‌برداری کنند.

اتوماسیون فرایند

هوش مصنوعی نقش فزاینده‌ای در حوزه اتوماسیون فرایند ایفا می‌کند. استفاده از هوش مصنوعی در قالب ربات‌های نرم‌افزاری امکان برنامه‌ریزی توالی‌های خودکار برای اجرای گردش کارهای دستی، تکراری و مبتنی بر قواعد را فراهم می‌کند. این ربات‌های دیجیتال به‌صورت مستقل وظایفی را انجام می‌دهند که معمولاً توسط یک کارمند انجام می‌شود؛ که این امر موجب تسریع چشمگیر فرایندها، کاهش هزینه‌ها و کاهش خطاها به حداقل ممکن می‌شود. همچنین، این امکان را به کارکنان می‌دهد که بر وظایف چالش‌برانگیزتر تمرکز کنند و از منابع انسانی به شکل مؤثرتری استفاده شود.

گردش کارهایی مانند ارسال درخواست مرخصی، پردازش رسیدهای فاکتور، آماده‌سازی فرایند استخدام کارکنان جدید و بررسی درخواست‌های خرید، همگی می‌توانند با استفاده از این روش خودکار شوند. با پیشرفت‌های مستمر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، نه تنها فرایندهای ساده و یک‌بعدی بلکه فرایندهای پیچیده سر‌به‌سر (End to End Process) که شامل چندین ذی‌نفع، دپارتمان و سیستم‌های مختلف هستند نیز قابل اتوماسیون می‌باشند.

تصمیم‌گیری هوشمند

تنها تعداد کمی از کارکنان از نحوه اتخاذ تصمیم‌ها در شرکت‌های خود رضایت دارند، چرا که تصمیم‌گیری‌های مهم اغلب زمان‌بر بوده و شامل چندین ذی‌نفع می‌شوند. هوش مصنوعی می‌تواند به فرایندهای تصمیم‌گیری پیچیده کمک کند؛ به‌گونه‌ای که اطلاعات گسترده‌ای را فراهم کرده، سناریوهای جایگزین را شبیه‌سازی کند یا تصمیمات بهینه را پیشنهاد دهد. هوش مصنوعی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را از منابع داخلی و خارجی پردازش می‌کند و تمام اطلاعات لازم برای شناسایی الگوهای مرتبط با فرایند تصمیم‌گیری را استخراج می‌نماید. این امر به تصمیم‌گیرندگان امکان می‌دهد تصمیم‌های آگاهانه‌تری اتخاذ کرده و خطرات یا تأثیرات احتمالی را در نظر بگیرند.

حتی امکان اتوماسیون تصمیمات فرایندی با استفاده از هوش مصنوعی بدون نیاز به مداخله انسانی بیشتر نیز وجود دارد. بر اساس قواعد، الگوها یا الگوریتم‌های از پیش تعیین‌شده، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور مستقل تصمیم‌گیری کرده و اقدامات لازم را انجام دهد. نتیجه این است که خطاها کاهش یافته و فرایند تصمیم‌گیری سریع‌تر انجام می‌شود.

تحلیل و پیش‌بینی

یکی دیگر از حوزه‌های کاربردی هوش مصنوعی، پیش‌بینی فرایندها و ریسک‌ها است. برای این منظور، داده‌های تاریخی مربوط به گردش فرایند و نتایج آن جمع‌آوری و تحلیل می‌شوند تا الگوها و روندها شناسایی گردد. سپس این اطلاعات برای پیش‌بینی نحوه پیشرفت فرایند در آینده مورد استفاده قرار می‌گیرند. این قابلیت به شرکت‌ها اجازه می‌دهد به‌صورت پیش‌دستانه گلوگاه‌ها را شناسایی و برطرف کنند تا از تأخیر در جریان فرایند جلوگیری شود. همچنین شرکت‌ها قادر خواهند بود سریع‌تر به تغییرات بازار و تقاضا واکنش نشان داده و فرایندهای خود را متناسب با آن تنظیم کنند. در کل، هوش مصنوعی رویکردی پیشگیرانه و آینده‌نگر را ممکن می‌سازد.

نمونه‌های رایج شامل موارد زیر است:

  • شناسایی ریسک‌های اعتباری و فعالیت‌های تقلبی در بخش‌های مالی و بیمه
  • تعیین استراتژی‌های قیمت‌گذاری، حجم فروش پیش‌بینی شده و سطوح بهینه موجودی در مدیریت زنجیره تأمین
  • پیش‌بینی زمان سرویس‌دهی یا تعویض ماشین‌آلات
  • شناسایی متقاضیان بالقوه، کاهش ترک خدمت کارکنان و افزایش تعامل آن‌ها
  • شناسایی مشتریان ناراضی برای آغاز اقدامات جبرانی مناسب در مراحل اولیه
کاربرد هوش مصنوعی در BPM توضیح و مزایا نمونه‌ها و امکانات کلیدی
شبیه‌سازی فرآیند تحلیل داده‌های تاریخی برای شبیه‌سازی سناریوهای مختلف و مدل‌سازی پیچیده فرایندها. کمک به شناسایی گلوگاه‌ها، هزینه‌ها و زمان‌بندی‌ها. محاسبه KPIها، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها، بهینه‌سازی ساختار بدون استفاده از منابع واقعی
فرایندکاوی (Process Mining) کشف خودکار و مدل‌سازی فرایندها از داده‌های سیستم‌های مختلف، شناسایی انحرافات و بهبود فرایندها. نظارت بلادرنگ برای واکنش سریع. شناسایی خطاها، تاخیرها، گلوگاه‌ها، پیشنهاد بهینه‌سازی، رصد بلادرنگ فرایند
اتوماسیون فرآیند اجرای خودکار وظایف تکراری و مبتنی بر قوانین توسط ربات‌های نرم‌افزاری، افزایش سرعت، کاهش خطا و هزینه. اتوماسیون ارسال درخواست مرخصی، پردازش فاکتورها، استخدام، بررسی درخواست خرید، اتوماسیون فرایندهای پیچیدهٔ  End-to-End
تصمیم‌گیری هوشمند پشتیبانی و اتوماسیون تصمیم‌گیری‌های پیچیده با تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته و شبیه‌سازی سناریوها. پیشنهاد تصمیمات بهینه، اتوماسیون کامل تصمیم‌گیری، کاهش خطا، تسریع فرایندهای تصمیم‌گیری
تحلیل و پیش‌بینی تحلیل داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی روندها و ریسک‌ها و ایجاد رویکرد پیشگیرانه در مدیریت فرآیندها. شناسایی ریسک‌های اعتباری و تقلب، تعیین استراتژی قیمت‌گذاری، پیش‌بینی زمان سرویس ماشین‌آلات، کاهش ترک خدمت کارکنان، شناسایی مشتریان ناراضی

نکته مهم

کیفیت و دسترسی به داده‌های خود را به‌صورت منظم بررسی کنید. سیستم‌های هوش مصنوعی برای عملکرد مؤثر به داده‌های باکیفیت نیاز دارند. مطمئن شوید که داده‌ها پاکیزه، ساختارمند و کافی هستند تا نتایج معناداری ارائه دهند. علاوه بر این، همه قوانین و مقررات مربوطه را رعایت کرده و از حفظ حریم خصوصی کارکنان و مشتریان خود اطمینان حاصل کنید.

فناوری‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در اتوماسیون فرایند‌های کسب‌وکار

در ادامه، مروری بر مهم‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی که در اتوماسیون فرایند‌های کسب‌وکار به کار می‌روند ارائه می‌شود.

فناوری توضیح کاربردها در اتوماسیون فرایندها
یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته برای تحلیل داده‌های فرایند، کشف الگوها، پیش‌بینی نتایج و پیشنهاد بهبود. پیش‌بینی ریسک و نتایج آتی، شناسایی نقاط گلوگاه، بهبود مستمر فرایند، پیش‌بینی ریزش مشتری، اعتبارسنجی، تأیید وام، پردازش خسارت بیمه.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) شاخه‌ای از هوش مصنوعی که تعامل انسان و رایانه را با زبان طبیعی ممکن می‌کند. تحلیل و طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات، ترجمه زبان، پاسخ‌دهی خودکار به پرسش‌های مشتریان، تولید محتوا.
اتوماسیون رباتیک فرایند (Robotic Process Automation) استفاده از ربات‌های نرم‌افزاری برای انجام کارهای تکراری و مبتنی بر قوانین. ورود داده، پردازش فاکتورها، تولید گزارش، ترکیب با AI و ML برای تصمیم‌گیری و تحلیل پیش‌بینانه.

 

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشینی یکی از پایه‌های اصلی اتوماسیون فرایند‌های کسب‌وکار است و توانایی بالایی در تحلیل داده‌های فرایندی و شناسایی الگوها، روندها و همبستگی‌ها دارد. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، یادگیری ماشینی می‌تواند وظایفی مانند ورود داده‌ها، پردازش اسناد و تحلیل پیش‌بینی را به صورت خودکار انجام دهد. این فناوری نقش مهمی در بهینه‌سازی فرایند‌ها، شناسایی گلوگاه‌ها و ارائه بینش‌های ارزشمند برای بهبود مستمر ایفا می‌کند.

به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با آموزش بر داده‌های تاریخی فرایند‌ها می‌توانند نتایج آینده را پیش‌بینی کنند، ریسک‌های احتمالی را شناسایی کرده و پیشنهادهایی برای بهبود ارائه دهند. در حوزه داده‌های مشتری نیز می‌توانند نرخ ریزش مشتریان را پیش‌بینی کنند، ریسک‌ها را ارزیابی کرده و راهکارهایی برای حفظ مشتری ارائه دهند.

علاوه بر این، یادگیری ماشینی می‌تواند فرایند‌های تصمیم‌گیری در حوزه‌هایی مانند اعتبارسنجی، تأیید وام و رسیدگی به خسارت‌های بیمه را خودکار کند. این الگوریتم‌ها با تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ، الگوها را شناسایی کرده و براساس قوانین و معیارهای از پیش تعیین‌شده تصمیم‌گیری می‌کنند و دقت و سرعت را افزایش می‌دهند.

در مجموع، یادگیری ماشینی یک فناوری تحول‌آفرین در هوش مصنوعی است که اتوماسیون فرایند‌ها را تقویت کرده، بهره‌وری عملیاتی را بهبود می‌بخشد و رضایت مشتریان را افزایش می‌دهد. استفاده از آن به کسب‌وکارها کمک می‌کند با دقت بیشتری فعالیت کنند و تصمیم‌های خود را بر پایه داده اتخاذ نمایند.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر تعامل میان رایانه و انسان از طریق زبان طبیعی تمرکز دارد. در اتوماسیون فرایند‌ها، این فناوری نقش کلیدی در تحلیل و درک زبان انسان ایفا می‌کند و امکان انجام کارهایی مانند دسته‌بندی متون، تحلیل احساسات و ترجمه زبان را فراهم می‌سازد.

این فناوری به‌ویژه در خودکارسازی کارهایی که با ارتباطات سروکار دارند ارزشمند است. برای مثال، در خدمات مشتری می‌توان از آن برای تحلیل پرسش‌ها و ارائه پاسخ‌های دقیق و به‌موقع استفاده کرد. همچنین قابلیت تولید محتوا، ترجمه زبان‌ها و تحلیل دیدگاه‌ها را دارد و ابزاری اساسی برای بهبود فرآیندهای ارتباطی در سازمان‌ها محسوب می‌شود.

با ادغام NLP در اتوماسیون فرایند‌ها، سازمان‌ها می‌توانند دقت و سرعت کارهایی را که نیاز به فهم و پردازش زبان انسان دارند افزایش دهند، تجربه مشتری را ارتقا دهند و عملیات را روان‌تر کنند.

اتوماسیون رباتیک فرایند‌ها (Robotic Process Automation)

اتوماسیون رباتیک فرایند‌ها (RPA) نوعی از اتوماسیون کسب‌وکار است که از ربات‌های نرم‌افزاری برای انجام وظایف تکراری و مبتنی بر قواعد استفاده می‌کند. این فناوری برای خودکار کردن کارهایی مانند ورود داده‌ها، پردازش فاکتورها و تولید گزارش‌ها بسیار مؤثر است؛ کارهایی که اغلب زمان‌بر بوده و در معرض خطای انسانی هستند.

اتوماسیون رباتیک فرایند‌ها (RPA) بخش مهمی از «اتوماسیون هوشمند» به شمار می‌رود؛ جایی که با ترکیب RPA با هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، امکان خودکارسازی وظایف پیچیده‌تر نیز فراهم می‌شود. برای مثال، در حالی که RPA می‌تواند کارهای ساده و مبتنی بر قواعد را انجام دهد، ادغام آن با AI و ML امکان تصمیم‌گیری و تحلیل پیش‌بینی را نیز فراهم می‌کند.

استفاده از RPA باعث افزایش چشمگیر بهره‌وری و دقت می‌شود و کارکنان را از کارهای تکراری آزاد کرده تا بتوانند روی فعالیت‌های استراتژیک و ارزش‌آفرین تمرکز کنند. این امر علاوه بر بهبود کارایی، اجرای یکپارچه و دقیق فرآیندها را تضمین می‌کند.

مزایای مدیریت فرایندهای کسب و کار مبتنی بر هوش مصنوعی

افزایش بهره‌وری

با کمک فناوری‌های هوش مصنوعی، فرایندهای کسب و کار با اتوماسیون وظایف تکراری و زمان‌بر به‌طور چشمگیری بهینه می‌شوند. این امر کارکنان را از انجام این فعالیت‌ها آزاد کرده و امکان تمرکز بر وظایف پیچیده‌تر را برای آن‌ها فراهم می‌کند.

کاهش هزینه‌ها

هوش مصنوعی نیاز به نیروی کار دستی را کاهش داده، خطاها را به حداقل می‌رساند و تخصیص منابع را بهینه می‌کند. نتیجه این امر، صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری عملیاتی است.

افزایش کیفیت

استفاده از هوش مصنوعی موجب افزایش دقت و کیفیت در فرایندهای کسب و کار می‌شود. با کاهش خطاهای انسانی و به‌کارگیری الگوریتم‌های دقیق، فرایندها به صورت قابل اعتمادتر و یکنواخت‌تر اجرا می‌شوند.

تصمیم‌گیری در لحظه

هوش مصنوعی امکان تحلیل فوری داده‌های لحظه‌ای را فراهم می‌کند و تصمیمات را بر اساس این داده‌ها اتخاذ می‌کند. این ویژگی برای شرکت‌هایی که نیاز به واکنش سریع به شرایط متغیر و خواسته‌های مشتریان دارند، بسیار اهمیت دارد.

بی‌طرفی کامل

برخلاف انسان، هوش مصنوعی تمام اطلاعات موجود را در نظر می‌گیرد و آن‌ها را کاملاً بدون سوگیری و مستقل از تجربیات و احساسات شخصی تحلیل می‌کند.

تحلیل گسترده داده‌ها

هوش مصنوعی با تحلیل حجم بالایی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، الگوها و روابط را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهد. این موضوع منجر به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و بهبود پایه داده‌ای مدیریت فرایندها می‌شود.

مدیریت مؤثر ریسک

هوش مصنوعی با شناسایی انحرافات و ناهنجاری‌ها در داده‌ها به موقع به شناسایی و کاهش ریسک‌ها در فرایندهای کسب و کار کمک می‌کند. این امکان به شرکت‌ها اجازه می‌دهد اقدامات پیشگیرانه انجام داده و مشکلات را زودتر رفع کنند تا از خسارات مالی یا عملیاتی جلوگیری شود.

افزایش انطباق با مقررات

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی اجرای فرایند‌ها را به شکل یکنواخت و مطابق با استانداردهای صنعت تضمین می‌کند. این موضوع خطر جریمه و مجازات را کاهش داده و باعث می‌شود کسب‌وکارها با الزامات قانونی همسو باقی بمانند.

ارتقای رضایت مشتریان

مدیریت فرایند مبتنی بر هوش مصنوعی با پشتیبانی سفارشی، سرعت پاسخ‌گویی بیشتر و دقت بالاتر، تجربه مشتریان را بهبود می‌دهد. اتوماسیون فعالیت‌های خدمات مشتری باعث می‌شود پاسخ‌ها سریع‌تر ارائه شده و ارتباطات قوی‌تری با مشتری شکل گیرد.

آینده هوش مصنوعی در محیط مدیریت فرایندهای کسب و کار

یک نکته مسلم است، هیچ شرکتی نمی‌تواند هوش مصنوعی را نادیده بگیرد. پتانسیل هوش مصنوعی در مدیریت فرایندها بسیار چشمگیر است و هنوز به مرزهای آن نزدیک نشده‌ایم. بر اساس پیش‌بینی‌های مؤسسه جهانی مک‌کینزی (MGI)، هوش مصنوعی پتانسیلی فراتر از موتور بخار  (به عنوان پیشران انقلاب صنعتی) دارد. علاوه بر این، پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۰ بتواند به‌طور متوسط سالانه ۱.۲ درصد به رشد تولید ناخالص داخلی جهانی (GDP) بیفزاید.

پیشرفت مداوم فناوری‌های هوش مصنوعی و افزایش دسترسی و سهولت استفاده از آن، نشان‌دهنده این است که شرکت‌های بیشتری به مدیریت فرایندهای مبتنی بر هوش مصنوعی روی خواهند آورد. با این حال، هوش مصنوعی قرار نیست به‌طور کامل جایگزین تخصص و قضاوت انسانی شود، بلکه ترکیبی قدرتمند خواهد بود که موفقیت بلندمدت در بازار را تضمین می‌کند.

 

چالش‌های هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار

همزمان با مزایای به‌کارگیری هوش مصنوعی در کاربردهای مدیریت فرایندهای کسب و کار، چالش‌ها، ریسک‌ها و نگرانی‌های اخلاقی نیز وجود دارد که شامل موارد زیر می‌شود:

نبود دیدگاه جامع

هنوز اجماع مشخصی درباره نحوه تسهیل گسترده‌تر مدیریت فرایندهای کسب و کار توسط هوش مصنوعی مولد وجود ندارد.

ضعف‌های هوش مصنوعی مولد

نگرانی‌هایی درباره دقت، سوگیری، قابلیت تکرار، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و پدیده توهم‌زایی   (hallucinations) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مطرح است که باید به‌صورت یکپارچه توسط ارائه‌دهندگان سرویس‌های هوش مصنوعی حل شود.

کیفیت داده‌ها

داده‌های استفاده‌شده برای آموزش و اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی باید پاک، دقیق و کامل باشند.

ریسک‌های جدید داده‌ای

نیاز به نظارت دقیق‌تر بر تفکیک هوش مصنوعی در سازمان و شناخت محل نگهداری داده‌های سازمانی، محتوا و نحوه استفاده از آن‌ها وجود دارد.

کمبود نیروی متخصص

هوش مصنوعی و مدیریت فرایندهای کسب و کار نیازمند مهارت‌ها و دانش تخصصی است که نیاز به سرمایه‌گذاری در آموزش تخصصی یا استخدام نیروی کار ماهر را افزایش می‌دهد.

مسائل اخلاقی

شفافیت، پاسخگویی، استفاده مسئولانه و همچنین نگرانی درباره سوگیری‌ها و توهم‌زایی‌ها تنها بخشی از ملاحظات اخلاقی در به‌کارگیری هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار است.

هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب‌وکار؛ هیجان یا واقعیت

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده است. داده‌های Google Trends که میزان جست‌وجوی واژه‌ها را در طول زمان بررسی می‌کند، نشان می‌دهد که جست‌وجوهای مرتبط با هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری رشد کرده است. هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب‌وکار (BPM) نیز بحث‌های گسترده‌ای را درباره تأثیر بالقوه و کاربردهای عملی آن برانگیخته است.

اما پرسش مهم اینجاست: چقدر از این هیجان واقعاً تحول‌آفرین است و چقدر آن تنها هیاهو است؟

ادغام هوش مصنوعی در استراتژی‌های مدیریت فرایندهای کسب‌وکار، پیچیده‌تر از آن چیزی است که ممکن است در نگاه اول به نظر برسد. هوش مصنوعی مزایای چشمگیری در بهبود فرایندها، پشتیبانی از تصمیم‌گیری و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد، اما پیاده‌سازی موفق آن نیازمند رویکردی سنجیده و تدریجی است.

سازمان‌ها باید با چالش‌های عملی همچون تضمین کیفیت داده‌ها، رفع سوگیری الگوریتم‌ها، مدیریت پیچیدگی‌های یکپارچه‌سازی، و آموزش مؤثر نیروی کار برای استفاده بهینه از ابزارهای هوش مصنوعی روبه‌رو شوند.

اگرچه فاصله قابل‌توجهی میان هیاهوی رسانه‌ای و واقعیت کاربردی هوش مصنوعی وجود دارد، این امر نباید مانع بررسی و استفاده از ظرفیت‌های آن در BPM شود.

با تطبیق انتظارات با سطح آمادگی سازمان و شرایط خاص عملیاتی، شرکت‌ها می‌توانند با اطمینان بیشتری در مسیر استفاده از هوش مصنوعی حرکت کرده و قابلیت‌های آن را برای ارتقای استراتژی‌های BPM به کار گیرند.

هنگام بررسی کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب‌وکار، ضروری است دیدگاهی متعادل داشته باشیم که هم پتانسیل تحول‌آفرین آن را در نظر بگیرد و هم چالش‌های عملی ادغام را.

هوش مصنوعی فرصت‌های بی‌نظیری برای بهبود فرایندهای کسب‌وکار با بهره‌وری بی‌سابقه، بینش‌های پیش‌بینی‌کننده و خودکارسازی روان ارائه می‌کند.

با این حال، برای پیاده‌سازی مؤثر هوش مصنوعی درBPM ، باید شناخت دقیقی از اهداف کسب‌وکار، پیچیدگی‌های فرایند و سناریوهای مشخصی داشت که هوش مصنوعی در آن‌ها می‌تواند ارزش واقعی ایجاد کند.

برای پر کردن فاصله میان هیجان و واقعیت، سازمان‌ها بهتر است با پروژه‌های آزمایشی هدفمند شروع کنند و با استفاده از نتایج به‌دست‌آمده، به‌تدریج دامنه ابتکارات مبتنی بر هوش مصنوعی را گسترش دهند.

موارد واقعی کاربرد هوش مصنوعی در BPM

برای درک بهتر مزایای عملی هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار، در ادامه چند نمونه واقعی را بررسی می‌کنیم که در آن کسب‌وکارها با موفقیت راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی عملیات خود به‌کار گرفته‌اند.

مثال ۱: مدیریت درخواست‌های بیمه

یک شرکت خدمات مالی نرم‌افزار مدیریت درخواست‌های بیمه مجهز به هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرد تا پرداخت‌ها سریع‌تر و دقیق‌تر انجام شود. این سیستم هوشمند درخواست‌ها را به صورت آنی تحلیل می‌کند، مشکلات احتمالی را شناسایی کرده و اقدامات اصلاحی را پیشنهاد می‌دهد که نتیجه آن کاهش زمان پردازش و خطاها بوده است.

مثال ۲: خودکارسازی پشتیبانی از مشتریان

یک کسب‌وکار تجارت الکترونیک چت‌بات‌ها را در فرایندهای خدمات مشتری خود ادغام کرد. این ربات‌ها به پرسش‌های رایج مانند پیگیری سفارش و بازگشت کالا پاسخ می‌دهند و بدین ترتیب نمایندگان انسانی می‌توانند روی مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند. نتیجه؟ تجربه بهتر مشتری و کاهش زمان انتظار.

مثال ۳: کشف تقلب

یک بانک از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک پیش از وقوع آن‌ها استفاده کرد. با تحلیل الگوهای داده‌های تراکنش، سیستم هوش مصنوعی فعالیت‌های مشکوک را علامت‌گذاری کرده و به بانک امکان داد اقدامات پیشگیرانه را انجام دهد.