Kluczem do skutecznego zarządzania procesami biznesowymi (BPM, Business Process Management) jest znajomość wzorców działania w organizacji, ich obserwacja i optymalizacja. Natomiast jego celem jest poprawa i standaryzacja sposobu funkcjonowania firmy, tak, aby mogła działać jak najbardziej efektywnie. Jest to zadanie, które wydaje się wręcz stworzone dla sztucznej inteligencji.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM? – omówione zagadnienia:

  1. Wstęp
  2. Elementy BPM
  3. Rola AI w zarządzaniu procesami biznesowymi
  4. Podsumowanie

Wstęp

 

Według raportu Gartnera, optymalizacja i automatyzacja zarządzania procesami biznesowymi powoli stają się koniecznością. Do 2025 firmy, których procesy będą zbyt mało elastyczne i niewydajne, stracą ponad 10% udziału w rynku. Niewydolne procesy wewnątrz firmy przekładają się bowiem na złe doświadczenia klientów. A te w coraz większym stopniu decydują o budowaniu pozycji w świecie biznesu.

Elementy BPM

 

Zarządzanie procesami biznesowymi może koncentrować się na obszarach tak zróżnicowanych, jak na przykład:

  • zakładanie konta klienta
  • obsługa reklamacji
  • zarządzanie danymi klienta
  • onboarding pracowników
  • optymalizacja produkcji, czy
  • logistyka.

Wiele z nich zakłada współpracę różnych działów firmy lub synchronizację z zewnętrznymi współpracownikami i bazami danych. Ilość informacji koniecznych do zebrania i przeanalizowania w celu zarządzania procesem biznesowym jest zatem naprawdę ogromna. Kluczem do sukcesu BPM, zwanego też „procesem optymalizacji procesów” jest natomiast przewidywalność wszystkich kroków, które trzeba podjąć, by osiągnąć cel. Jak jednak stworzyć listę przewidywalnych kroków w obliczu przytłaczającej ilości danych?

Bazą do wdrożenia efektywnego procesu jest stworzenie jego mapy. Trzeba więc zacząć od wizualizacji procesu. Mapa procesu najczęściej ma postać grafu koniecznych do wykonania kroków oraz przejść między nimi. Jej rolą jest także uwzględnienie rozwidlających się możliwości, czyli zmapowanie różnych ewentualności, które mogą się pojawić na następujących po sobie etapach procesu. Dzięki mapie zarówno pracownik, jak i klient, może łatwo przekonać się, ile kroków już wykonał i jak daleko znajduje się od ukończenia czynności, którą chce wykonać.

Zadaniem BPM jest zatem analiza istniejącego procesu i identyfikacja kluczowych kroków., lecz przede wszystkim wskazanie momentów utrudniających jego realizację, oraz projektowanie zmiany w celu poprawy jego efektywności. Przy bardziej złożonych procesach jest to często zadanie przekraczające ludzkie możliwości.

Rola AI w zarządzaniu procesami biznesowymi

 

Sztuczna inteligencja jest już dzisiaj używana do optymalizacji, a nawet automatyzacji wielu procesów. Wśród głównych, choć niejedynych zalet wykorzystania AI w BPM wymieniane są:

  • zwiększenie elastyczności
  • analiza wzorców
  • automatyzacja powtarzalnych zadań
  • poprawa doświadczenia klienta.

Omówmy je po kolei nieco bardziej szczegółowo.

Optymalizacja procesu przy użyciu tradycyjnych metod była przeprowadzana, gdy proces był na tyle nieefektywny, że utrudniał działanie organizacji. Był to trudny moment dla całej firmy, który wymagał sporej reorganizacji pracy. Zwiększenie elastyczności procesów biznesowych przy użyciu AI jest znacznie prostsze. Przede wszystkim proces może być optymalizowany po kawałku, wielokrotnie, szybko i na bieżąco, ponieważ dane z jego realizacji są gromadzone i analizowane w czasie rzeczywistym.

Drugim ważnym zadaniem AI w BPM jest analiza wzorców (patterns). Sztuczna inteligencja jest w stanie bez wysiłku dostrzegać i wskazywać wzorce, na przykład powtarzające się momenty, w których klient przerywa proces rejestracji albo rezygnuje z zakupu. Może nawet zasugerować potencjalne przyczyny oraz zaproponować rozwiązania pojawiających się problemów.

Automatyzacja powtarzalnych zadań staje się ważną częścią zarządzania procesami biznesowymi, gdy częścią procesu jest na przykład przekazanie dokumentów pomiędzy działami albo odczyt danych klienta z dokumentów i umieszczenie ich bazie danych, o czym pisaliśmy w kontekście przetwarzania języka naturalnego (NLP). Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji możliwa będzie nie tylko rezygnacja z papieru (paperless), ale także przejście do następnego punktu mapy procesu bez uczestnictwa człowieka, o czym szerzej napiszemy w części poświęconej robotycznej automatyzacji procesów (RPA, Robotic Process Automation).

bpm

Ostatnią, lecz bodajże najważniejszą korzyścią płynącą z zastosowania AI do BPM jest poprawa doświadczenia klienta. Już od momentu jego pierwszego kontaktu z firmą może uzyskać on natychmiastowe odpowiedzi na pytania dzięki czatbotom lub voicebotom. Zoptymalizowane procesy zakładania konta klienta ograniczają ilość porzucanych koszyków i kont, a także straty biznesowe spowodowane czasem przetwarzania zapytań i zamówień.

Podsumowanie

 

Bogactwo danych, jakimi możemy dysponować prowadząc cyfrowy biznes sprawia, że pomoc AI staje się niezbędna do efektywnego prowadzenia biznesu i zarządzania procesami biznesowymi. Nie tylko zmniejsza ona ilość “papierkowej roboty”, usprawnia i uspójnia procesy. Integracja AI z systemami zarządzania procesami biznesowymi sprawia również, że stają się one efektywne i elastyczne, pozwalając łatwiej dostosowywać biznes do realiów szybko zmieniającego się świata.

Przeczytaj również kolejny wpis z tej serii: Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM? | AI in business #13 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Wilczycki

Ekspert i wykładowca JavaScript, który zajmuje się szkoleniem działów IT. Jego głównym celem jest zwiększanie produktywności zespołów poprzez uczenie innych efektywnej współpracy.

AI w biznesie:

  1. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  2. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  3. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  4. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
  5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
  6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
  7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
  8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
  9. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  10. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  11. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  12. Dziś i jutro biznesowego NLP
  13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  16. Czym jest Business Intelligence?
  17. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  18. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  20. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  21. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
  22. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  23. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
  24. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  25. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
  26. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
  27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji