Оригинал: AI and BPM
Автор: Сэнди Кемсли (Sandy Kemsley)
Самая горячая тема в BPM сейчас – искусственный интеллект. За прошедший месяц я побывала на нескольких конференциях, встречалась с вендорами, и область пересечения между AI и BPM у всех вызывает большой интерес. Но где конкретно они пересекаются? Ответов будет больше одного, потому что точек пересечения между ИИ и процессами больше одной.
Мечта одних и кошмар других – ИИ берет на себя управление процессами: определяет, каким должен быть процесс, затем автоматизирует и выполняет все шаги процесса. Реальность одновременно и слабее, и сильнее этого.
Рассмотрим некоторые сценарии использования ИИ в BPM. Начнем с выявления и проектирования процессов, где для технологии ИИ открываются большие возможности. Полностью спроектировать процесс средствами ИИ без участия человека на данный момент невозможно, но ИИ уже может выступать в качестве второго пилота в разработке моделей процессов и в поиске возможностей улучшения. Тут возможны несколько сценариев.
В первом человек описывает процесс в общих чертах, а генеративный ИИ создает начальную версию модели процесса. Затем человек либо сам вносит в модель правки, либо добавляет к описанию дополнительную информацию, чтобы ИИ уточнил модель процесса и т.д. Проблема использования генеративного ИИ в этом сценарии в релевантности данных, на которых обучался ИИ. Для получения приличных результатов вам может понадобиться персональный ИИ, обученный на ваших собственных внутренних данных или, по меньшей мере, на данных вашей отрасли.
Второй сценарий – у вас есть журнал выполнения процессов, аналогичный тому, который используется в технологии автоматического выявления процессов (process mining). Вы можете предоставить ИИ этот журнал вместе с другими корпоративными данными и данными, относящимся данной предметной области, и использовать технологии process mining и search-based optimization для поиска идей по оптимизации процесса, таких как распараллеливание, автоматизация определенных шагов или бизнес-правил или добавление определенных действий для соблюдения нормативного регулирования или комплаенса. Опять-таки, чтобы ИИ смог предложить правила и действия, имеющие смысл для вашего бизнеса, данные, используемые для его обучения, должны быть сбалансированными.
В обоих этих сценариях предполагается, что, прежде чем процесс будет внедрен в эксплуатацию, модель, созданную ИИ, проверит человек, который за него отвечает, т.е. владелец процесса, а не так, что ИИ создает или модифицирует модель процесса, и она автоматически запускается в эксплуатацию.
Мы можем использовать в качестве второго пилота ИИ и алгоритмы, основанные на process mining, не только для улучшения процесса, но и в помощь людям, выполняющим задачи в ходе процесса. Работник сможет задать ИИ вопросы о деле, которое ему поручено, и получить в ответ рекомендации по дальнейшим действиям. ИИ может также оградить работника от принятия решений или выполнения действий, нарушающих установленные правила или политики.
Мы уже видим массу примеров применения в таких ситуациях алгоритмов принятия решений и машинного обучения, которые помогают работнику умственного труда принять сложное решение или выполнить сложную работу. Добавление в арсенал средств ИИ позволяет продвинуться дальше в этом направлении. В конечном итоге мы хотим добиться, чтобы, выполняя действие в рамках процесса, работник умственного труда принимал наилучшее решения из возможных, даже в условиях, когда меняется окружающая среда, правила и процедуры. Менее опытные работники получат в лице ИИ доверенного эксперта, которые подскажет им что делать дальше, выполняя ту или иную процедуру.
И последний сценарий использования ИИ в процессах – полностью автоматическая система или полная автоматизация задач, которые до этого выполнял человек. Чем больше примеров успешного выполнения действия, тем больше данных о контексте принятия данного решения и тем больше возможностей обучить на нем ИИ, чтобы он смог принимать решения и выполнять действия той же сложности и того же качества, что и исполнитель-человек.
Это также относится к чат-ботам. Мы видим массу примеров, когда они взаимодействуют с другими участниками процесса – скажем, в сценариях клиентского обслуживания. Там, где раньше с клиентом взаимодействовал человек – по телефону или электронной почте – сейчас это делает чат-бот. Конечно, многие из них довольно примитивны и не заслуживают названия ИИ – они просто распознают определенные слова и дают заготовленные ответы. Генеративный ИИ в этом сценарии способен отвечать на более сложные вопросы клиентов, оставив операторам-людям ситуации, которые нельзя автоматизировать – точнее, пока нельзя автоматизировать.
Пока что, я думаю, нам не стоит беспокоиться о том, что ИИ полностью возьмет на себя бизнес-процессы. Есть много возможностей использовать ИИ в качестве второго пилота, помогающего процессным аналитикам или работникам умственного труда как можно лучше выполнять свою работу. Заменить их ИИ не сможет, но сможет помочь. Сейчас многим отраслям не хватает квалифицированных специалистов, а их обучение занимает много времени, так что повысить производительность имеющихся квалифицированных сотрудников – благое дело, в выигрыше и отрасль, и клиенты.
В то же время, как сказано выше, способность ИИ качественно принимать решения и выполнять действия вместо людей сильно зависит от того, на каких данных обучался этот ИИ. Не рассчитывайте, что вы просто возьмете публичный ИИ, такой как ChatGPT, и начнете использовать его для общения со своими клиентами – это не сработает. Вам надо обучить ИИ на каких-то собственных и отраслевых данных.
Уже есть примеры того, как ИИ заменяет человека – полностью автоматизирует определенные действия, определенные решения или взаимодействие с клиентами в рамках процесса. Но в этом нет ничего нового – автоматизация процессов уже давным-давно ведет к высвобождению людей, выполняющих рутинную работу. Все, что добавляет ИИ, это возможность автоматизировать более сложные действия. Планка поднимается выше: от простой автоматизации мы сначала перешли к более сложному управлению принятием решений и машинному обучению, а теперь о себе заявляет полноценный ИИ. Добавляя интеллект в наши бизнес-процессы, мы просто делаем очередной шаг в этом направлении.
Если вы беспокоитесь о своей работе, можете зайти на сайт willrobotstakemyjob.com или просто оглянитесь вокруг и посмотрите, что происходит в вашей отрасли. Если ваша ценность определяется приобретенными навыками и знаниями, которые сложно воспроизвести, то скорее всего вы останетесь востребованы, а в лице ИИ вы получите отличного помощника. Если же вы снова и снова выполняете одну и ту же работу, то вам стоит готовиться к тому, что в какой-то момент ИИ станет достаточно умным, чтобы выполнять вашу работу не хуже вас.
Обсудить