Že od začetka 90. let prejšnjega stoletja sta upravljanje poslovnih procesov (BPM) in procesno obveščanje bistvenega pomena za razvoj organizacij. Vsa ta leta je osnovni namen, pomoč organizacijam pri optimizaciji poslovanja in zagotavljanju skladnosti, ostal nespremenjen . Zdaj na ti področji vstopa umetna inteligenca (UI), ki preoblikuje poslovni svet, revolucionarno spreminja poslovanje in omogoča nove načine za optimizacijo procesov.

Val preobrazbe, ki bistveno izboljšuje način analiziranja in optimizacije poslovnih procesov, je zajel tudi procesno obveščanje. Procesno obveščanje temelji na zbiranju, analizi in vizualizaciji podatkov za razumevanje uspešnosti procesov, ugotavljanje neučinkovitosti in izboljšanje splošne učinkovitosti. Uporaba generativne umetne inteligence na področju procesnega obveščanja ni namenjena nadomeščanju tehnik, kot sta odkrivanje procesov ali preverjanje skladnosti v okviru procesnega rudarjenja, tako kot ni namenjena nadomeščanju kalkulatorjev. Generativna umetna inteligenca poenostavi interakcije z integriranimi orodji za procesno obveščanje, vključno z modeliranjem, procesnim rudarjenjem, avtomatizacijo in upravljanjem tveganj.  Osredotoča se predvsem na izboljšanje teh modulov. Hiter razvoj generativne umetne inteligence napoveduje pospešen napredek v tej smeri. Z lažjim pridobivanjem podatkov o dogodkih, omogočanjem poizvedb v naravnem jeziku in izboljšanjem razlag diagnostike generativna umetna inteligenca poenostavlja delo uporabnikov in zmanjšuje potrebe po posebnih izobraževanjih.

Preden se poglobimo v to kaj lahko generativna umetna inteligenca ponudi procesnemu obveščanju moramo razlikovati med tremi pojmi, ki se pogosto zamenjujejo med seboj.

Umetna inteligenca (UI) se nanaša na simulacijo človeških miselnih procesov s strani računalniških sistemov, kar jim omogoča izvajanje nalog, ki običajno zahtevajo človeške kognitivne funkcije, kot so učenje, sklepanje, reševanje problemov in odločanje.

Tipični primeri uporabe v poslovanju vključujejo:

• analiziranje podatkov: napovedna  analitika, segmentacija strank,
• avtomatizacija in učinkovitost: robotska avtomatizacija procesov (RPA), optimizacija oskrbovalne verige,
• izkušnje strank: klepetalni boti, prilagojena priporočila,
• finančne storitve: algoritemsko trgovanje, kreditno točkovanje,
• zdravstvo: analiziranje medicinskih slik, odkrivanje zdravil.

Generativna umetna inteligenca (GenAI) je podvrsta umetne inteligence, ki se osredotoča na sposobnost računalnikov, da na podlagi naučenih vzorcev ustvarjajo nove rezultate. Vključuje algoritme, ki sčasoma izboljšajo svojo učinkovitost pri določenih nalogah.

Tipični primeri uporabe v poslovanju vključujejo:

• ustvarjanje vsebin: članki, marketinško gradivo, kreativna vsebina,
• oblikovanje izdelkov: edinstvene zasnove, prototipi, različice izdelkov,
• virtualna izdelava prototipov: ustvarjanje virtualnih modelov in simulacij za testiranje in eksperimentiranje,
• ustvarjanje in povzemanje besedil: ustvarjanje odgovorov v naravnem jeziku, povzetkov in poročil.

Strojno učenje je podskupina umetne inteligence, ki se osredotoča na sposobnost računalnikov, da se učijo iz podatkov in sčasoma izboljšajo svoje delovanje pri določenih nalogah. Vključuje algoritme, ki se samodejno učijo vzorcev in povezav v podatkih, kar sistemu omogoča, da napoveduje ali sprejema odločitve, ne da bi ga bilo treba izrecno programirati.

Tipični primeri uporabe v poslovanju vključujejo:

• segmentacija strank: analiziranje podatkov o strankah za prepoznavanje ločenih skupin za ciljno usmerjeno trženje in prilagajanje izkušenj,
• odkrivanje goljufij: prepoznavanje sumljivih transakcij in vzorcev v finančnih storitvah,
•  napovedno vzdrževanje: napovedovanje okvar opreme in načrtovanje vzdrževanja za zmanjšanje izpadov in stroškov,
• optimizacija oskrbovalne verige: izboljšanje logistike, načrtovanja poti in upravljanja zalog,
• klepetalni boti in virtualni pomočniki: avtomatizacija interakcij s strankami in zagotavljanje takojšnje podpore z obdelavo naravnega jezika.

V bistvu gre pri strojenem učenju za učenje iz podatkov za napovedovanje ali razvrščanje pri generativni umetni inteligenci pa za ustvarjanje novih rezultatov na podlagi naučenih vzorcev.

Procesno obveščanje pomeni uporabo podatkovnih vpogledov in tehnologij za analiziranje in optimizacijo poslovnih procesov.

To vključuje:

• zbiranje, analiziranje in vizualizacijo podatkov za razumevanje delovanja procesov,
• prepoznavanje neučinkovitosti in izboljšanje splošne učinkovitosti.

Ključne sestavine procesnega obveščanja so:

• zbiranje podatkov,
• modeliranje procesov in procesno rudarjenje,
• analiziranje,
• optimizacija,
• spremljanje in nadzor.

Da bi bila pobuda procesnega obveščanja uspešna, morajo vsi vpleteni aktivno sodelovati in sprejeti spremembe, ki jih prinaša optimizacija.

Medtem ko si prizadevamo izboljšati razumevanje procesov, je prišla v ospredje nova in pomembna zmogljivost: generativna umetna inteligenca. Z generativno umetno inteligenco lahko uporabniki v naravnem jeziku poizvedujejo o zadevah povezanih s procesi in v odgovor prejmejo ustrezne informacije, analize in vizualizacije. Ta revolucionarna tehnologija je na poti, da postane nepogrešljiv pomočnik vsakega zaposlenega v digitalni dobi.

Prednosti:

Povečanje učinkovitosti in produktivnosti

• prihranek pri času in naporu: generativna umetna inteligenca hitro pretvori vašo vizijo v podrobno zasnovo procesa,
• večja produktivnost: generativna umetna inteligenca  pospeši delovni proces, saj pomaga avtomatizirati ponavljajoča se opravila. Generativna umetna inteligenca lahko upravlja velike nabore podatkov, prepoznava vzorce in pomaga pri določanju najprimernejših procesov za avtomatizacijo. To omogoča večjo osredotočenost na strateške naloge in bistveno povečanje produktivnosti,
• opolnomočenje zaposlenih: pripravite se na demokratizacijo upravljanja poslovnih procesov (BPM) in odkrijte, kako lahko zaposleni uporabijo naravni jezik za pridobivanje zelo pomembnih vpogledov v procese.

Izboljšanje analiziranja in kakovosti

• višja kakovost: natančni algoritmi generativne umetne inteligence lahko bistveno izboljšajo izvajanje procesov, saj zmanjšajo napake in zagotovijo dosledne rezultate,
• nepristranska analiza: generativna umetna inteligenca lahko bistveno zmanjša pristranskost analize z zagotavljanjem vpogledov, ki temeljijo na podatkih. Pri tem se je treba zavedati, da so modeli umetne inteligence lahko usposobljeni na pristranskih podatkih. Človeški nadzor zato ostaja ključnega pomena za razlago rezultatov in sprejemanje odločitev.

Ozaveščeno sprejemanje odločitev

• opolnomočeno, agilno delovanje: generativna umetna inteligenca v povezavi s procesnim rudarjenjem zagotavlja takojšnje ad-hoc odgovore na poslovna vprašanja, kar omogoča vpogled v realnem času za hitro sprejemanje odločitev na podlagi trenutnih podatkov, kar je idealno za hitro spreminjajoča se poslovna okolja.
• odgovori na najzahtevnejša vprašanja: generativna umetna inteligenca vam lahko odkrijte dejstva, ki bi jih sicer težko odkrili, in odgovori na najrazličnejša in najzahtevnejša vprašanja o procesih.

Zakaj je ARIS UI sodelavec tako poseben?

• razumevanje potreb umetne inteligence: ARIS razume potrebe organizacij po umetni inteligenci, ki pospešujejo preobrazbo procesov,
• prilagojene rešitve: ARIS razume mehaniko procesne inteligence s katero lahko generativna umetna inteligenca oblikuje prilagojene rešitve,
• strokovno sodelovanje: ARIS razvojna ekipa sodeluje s strokovnjaki za umetno inteligenco na osnovi dolgoročnih partnerstev, kot so Microsoft, AWS in vodilne raziskovalne ustanove, kot je nemški raziskovalni center za umetno inteligenco Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI),
• ustvarjen za odličnost: generativno umetno inteligenco v ARIS-u so za dosego najboljših rezultatov zasnovali strokovnjaki za BPM/PI,
• izboljšana varnost: večji ponudniki storitev v oblaku zagotavljajo najboljše varnostne ukrepe.

Odkrijte moč ARIS UI sodelavca za izboljšanje analize poslovnih procesov

ARIS UI sodelavec je najboljše orodje za strukturiranje informacij in enostavno ustvarjanje interaktivnih modelov. ARIS UI sodelavec vam bo pomagal, ne glede na to, ali ste izkušen strokovnjak za modeliranje ali šele začetnik.

Pomoč pri ustvarjanju modelov
ARIS UI sodelavec je zasnovan tako, da pomaga pri strukturiranju informacij in njihovem preoblikovanju v interaktivne modele. Ne glede na to, ali pripravljate kratke opise ali podrobne standardne operativne postopke (SOP), vam bo ARIS UI sodelavec pomagal na vsakem koraku.

Pomoč pri iskanju informacij

Uporabniki lahko brez težav dostopajo do ustreznih vsebin, ne da bi jim bilo treba poznati določene ključne besede ali iskalne izraze. ARIS UI sodelavec intuitivno odgovarja na vprašanja na podlagi vsebin zapisanih v ARIS bazi ter odgovore podpre s sklici na osnovne podatke v repozitoriju.

Kako ARIS UI sodelavec pomaga pri procesnem rudarjenju?

ARIS UI sodelavec je popolnoma integriran v programsko opremo in uporabnikom v interaktivnem klepetu ponuja dinamično in prilagojeno izkušnjo s pripravljenimi predlogi in možnostjo postavljanja vprašanj po meri.  Poleg tega ARIS UI sodelavec uporabnikom omogoča, da iz svojih procesnih podatkov enostavno pridobijo uporabne informacije.

Usmerjeno analiziranje

Ustreznost vsebin je ključnega pomena za doseganje optimalnih odzivov generativne umetne inteligence. ARIS UI sodelavec upošteva vsebino vašega procesa in zagotavlja natančne informacije neposredno v raziskovalcu procesa. ARIS UI sodelavec uporabnikom ponuja natančne in uporabne informacije o njihovih procesih s pomočjo pripravljenih predlogov in možnosti postavljanja vprašanj v vmesniku za klepet.

Ustvarjanje izračunanih polj na podlagi navodil v naravnem jeziku

ARIS UI sodelavec uporabnikom omogoča ustvarjanje izračunanih polj po meri s pomočjo kode, ustvarjene na podlagi vnosov v naravnem jeziku.  Orodje olajša določanje ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI), ki so pomembni za merjenje uspešnosti in podajanje informacij za podporo strateškim odločitvam. Že opis ali vprašanje je dovolj, da se le-to pretvori v kodo, ki vzpostavi izračunano polje, s čimer se uporabniki izognejo ročnemu kodiranju.

Poglejmo, kako lahko generativna umetna inteligenca, ki se uporablja za procesno obveščanje, spremeni pravila igre v različnih panogah:

• proizvodnja: optimiziranje procesov oskrbovalne verige s ciljem zmanjšanja zastojev in povečanja učinkovitosti,
• zdravstvo: izboljšanje kliničnih poti s ciljem izboljšanja zagotavljanja storitev in zadovoljstva bolnikov z uporabo avtomatizacije poslovnih procesov, ki jo poganja umetna inteligenca,
• finance: izboljšanje ocen tveganj in odkrivanje goljufij z uporabo obdelave naravnega jezika v poslovni analizi,
• trgovina na drobno: izboljšajte upravljanje zalog in storitev za stranke s pomočjo vpogledov, ki temeljijo na podatkih, in umetne inteligence za učinkovitost in optimizacijo procesov,
• telekomunikacije: povečanje zmogljivost omrežja in delovanje podpore strankam z generativno umetno inteligenco za poslovne procese.

Zdaj pa še raziščimo, kako lahko generativna umetna inteligenca pomaga izboljšati upravljanje procesov za določene naloge oziroma kritična področja vaše organizacije:

• upravljanje naročil: izboljšanje postopkov za pravočasno dostavo in zmanjšanje ročnih opravil, prednostno razvrščanje naročil 'brez dotika' in učinkovito obdelovanje odprtih naročil,
• naročanje: izboljšanje praks z optimizacijo plačilnih pogojev, avtomatizacijo procesov in zmanjšanjem tveganj, povezanih z enostranskim naročanjem,
• skupne finančne storitve: optimizacija procesov od naročila do plačila (P2P) in od naročila do gotovine (O2C) za reševanje težav, kot so podvojeni računi in neskladja v plačilnih pogojih,
• trajnost: izvajanje pobud za zmanjšanje emisij CO2 v logistiki in izboljšanje trajnostnih standardov dobaviteljev,
• proizvodnja: analiziranje vzorcev porabe za optimizacijo nivoja zalog, odpravo odvečnih materialov in zmanjšanje obratnega kapitala,
• notranje presojevanje: napredek v smeri modela neprekinjenega presojevanja.

Tehnologija sama po sebi ni edini katalizator preobrazbe, temveč je pripravljenost za sprejemanje sprememb tisto, kar organizacijo žene naprej. Človeški dejavnik preobrazbe, vključno s spodbujanjem miselnosti, pripravljenosti na spremembe, usposabljanjem ekipe in usklajevanjem ciljev, se je izkazal za enako pomembnega kot sama tehnologija.

Nenehno izboljševanje je danes ključnega pomena za ohranjanje konkurenčnosti. Ustvarjanje sistema, ki se nenehno izboljšuje, zahteva stalno optimizacijo in upravljanje procesov, ki morata organizaciji zagotoviti odpornost in zmožnost hitrega odzivanja na potrebe strank.

Demokratizacija upravljanja procesov s pomočjo generativne umetne inteligence in povečan dostop do celovitih informacij bosta povzročila pomemben premik pri sprejemanju programske opreme za procesno obveščanje.

Eno od področij, na katerem bo generativna umetna inteligenca revolucionarno spremenila procesno obveščanje, je analiziranje podatkov. Centrom odličnosti bo omogočila skrajšanje časa, ki ga porabijo za usmerjanje in pojasnjevanje analitike uporabnikom. Zaposleni se za informacije ne bodo več zanašali samo na starejše sodelavce; z uporabo integriranih sistemov za upravljanje (IMS) bodo lahko postavili ustrezna vprašanja in prejeli odgovore, ki jih bo ustvarila umetna inteligenca. Z intuitivnimi in avtomatiziranimi zmožnostmi bodo uporabnik učinkoviteje in hitreje pridobili dragocene informacije.

Hkrati bodo številne nekdanje ročne operacije s pomočjo umetne inteligence postale delno avtomatizirane  kar bo povečalo učinkovitost in sprostilo strokovnjake za procesno obveščanje za delo na projektih z večjo dodano vrednostjo.

Cilj napredka je pospeševanje organizacijske rasti in povečanje vrednosti, pridobljene s pobudami, ki temeljijo na podatkih. Poudarek je na operacionalizaciji prizadevanj za preobrazbo ter zagotavljanju vodenja in usmerjanja za racionalizacijo procesa preobrazbe.

Prihodnost je obetavna, saj bosta avtomatizacija, ki jo poganja umetna inteligenca, in pristopi, osredotočeni na uporabnika, vodili v novo dobo procesnega obveščanja.