Искусственный интеллект и BPM

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.


Топ-10 стратегических технологических трендов 2023 года по версии Гартнер

Оригинал: Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2023

Ваш бизнес нуждается в сокращении расходов, увеличении прибыльности или реинвестировании? Или ваше предприятие стремится вырасти? Может быть, вы хотите сделать крутой поворот и полностью переосмыслить бизнес-модель. А может, кто-то поставит галочки против каждого пункта?

Тренды, которые мы рассмотрим ниже, помогут руководителям бизнеса и ИТ оценить потенциал технологий применительно к стратегии вашей компании, такой как увеличение продаж, ускорение цифровизации, извлечение максимальной пользы из данных или укрепление и развитие бренда.

Вы сможете создать дорожную карту внедрения технологий с учетом как рисков, так и новых возможностей, которые они с собой несут. Выбирая момент, когда тот или иной тренд станет для вас наиболее актуальным, и понимая, что не обязательно делать все одновременно, вы сможете определить собственную траекторию.

Достижению каких бизнес-целей помогут технологические тренды 2023 года?

Мы ожидаем, что тренды 2023 года будут определять развитие стратегии в течение следующих трех лет по следующим направлениям:


Кто боится искусственного интеллекта?

Оригинал: Who is Afraid of AI?
Автор: Джим Синур (Jim Sinur)

Поток новостей, объявлений и откровений представителей технологических гигантов относительно искусственного интеллекта не уменьшается, и было бы странно, если бы обошлось без подспудных разговоров о «большом и ужасном ИИ». Если честно, сам я испытываю одновременно и страх, и радостное предвкушение. Безусловно, в ближайшее время ничего плохого не случится, но все мы опасаемся того, на что ИИ способен в долгосрочной перспективе. Чтобы разобраться со всем этим, я составил личный список из десяти пугающих и десяти воодушевляющих сторон искусственного интеллекта. (А если хотите узнать о трех наступающих эрах ИИ, нажмите сюда.)

Десять пугающих сторон ИИ

ИИ поработит мир


Десять областей применения искусственного интеллекта в бизнесе

Оригинал: How Is AI Used in Business? 10 Ways ИТ Can Help
Автор: Бет Кемптон (Beth Kempton)

 

Мы все чаще видим, как искусственный интеллект меняет рабочие процессы в различных отраслях и бизнес-функциях, от маркетинга до управления персоналом. ИИ помогает автоматизировать задачи, по максимуму использовать аналитику данных, быстрее и лучше принимать решения.

Сейчас в тренде инструменты на основе генеративного ИИ и NLP, такие как ChatGPT, а также машинное обучение и глубокое обучение. Согласно исследованию Accenture, большие языковые модели типа ChatGPT уже способны оказать воздействие на 40% суммарных трудозатрат.

ИИ не заменяет людей, а берет на себя рутинные операции, повышает производительность и помогает сотрудникам по максимуму использовать свой потенциал.

Как искусственный интеллект можно применить в бизнесе

ИИ находит множество применений в различных отраслях и областях бизнеса. Согласно данным McKinsey, от 50% до 60% компаний уже внедрили те или иные инструменты и ресурсы ИИ. Ниже приведены некоторые наиболее популярные способы использования ИИ в бизнесе.


iBPM’2023 – путеводитель по интеллектуальному управлению бизнес-процессами

Оригинал: Intelligent Business Process Management (iBPM): The 2023 Guide
Автор: Эбби Данэм (Abby Dunham)

Последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) переформатируют целые отрасли. Согласно июньскому отчету McKinsey за 2023 год, генеративный ИИ сможет приносить дополнительно 400–660 миллиардов долларов в год только в сферах розничной торговли и потребительских товаров.

Одним из источников экономии, к которому сейчас обращаются компании, является повышение эффективности бизнес-процессов. В результате новым направлением развития управления бизнес-процессами (BPM) стало интеллектуальное управление бизнес-процессами (iBPM, Intelligent Business Process Management).


Программное обеспечение BPM в эпоху генеративного ИИ

Оригинал: Business process management (BPM) in the age of generative artificial intelligence (AI)
Автор: Доминик Вандерхейген (Dominik Vanderhaeghen)

Если вы можете что-то себе представить, cможет ли генеративный ИИ это изобразить?

Если вы следите за новостями в области технологий или сидите в социальных сетях, то вас, скорее всего, завалило горой постов и статей о генеративном искусственном интеллекте (ИИ) и его потенциальном влиянии на бизнес. Многие считают, что генеративный ИИ станет рычагом для достижения нового уровня производительности, и что он уже совсем скоро ворвется в реальность всех компаний и организаций. Популярные сервисы генеративного ИИ, такие как ChatGPT от OpenAI, Google Bard, Claude 2 от Anthrophic, а также ИИ для генерации изображений, например, Midjourney, уже сейчас позволяют представить множество применений для ИИ в бизнесе. На волне повсеместной популярности ИИ все больше компаний, разрабатывающих бизнес-приложения, встраивают генеративный ИИ в свои продукты — и чтобы удовлетворить потребности пользователей, и чтобы раскрутиться за счет хайпа вокруг этой технологии.

Компании-лидеры со всего мира изучают, как генеративный ИИ поможет им получить конкурентное преимущество. В контексте бизнес-трансформации и BPM ключевыми для максимизации конкурентоспособности станет нахождение возможных точек синергии между BPM — описанием, оптимизацией и исполнением процессов, как внутренних, так и взаимодействующих с внешним миром, — и генеративным ИИ, способным создавать полезный для заинтересованных сторон контент.


Семь платформ low-code с функциями искусственного интеллекта

Оригинал: 7 low code platforms embracing AI
Автор: Мартин Хеллер (Martin Heller)

Многие платформы low-code, no-code и RPA уже используют возможности ИИ, в основном на базе той или иной версии GPT. Помимо AI Builder от Microsoft, расширившего возможности Power Apps и Power Automate специализированным и генеративным ИИ, а также машинным обучением, возможности ИИ появляются в продуктах ряда других вендоров low-code, no-code и RPA.

Причем мы здесь не рассматриваем low-code и no-code средства разработки ИИ и машинного обучения, такие как Amazon SageMaker, DataRobot, Google Cloud AutoML и Dataiku; это продукты из другой оперы.

Airtable AI (beta)

Компания Airtable, продукт которой я исследовал в 2022 году, ранее в этом году заявила, что в продукт добавятся некие функции на базе ИИ. В июне новые функции стали доступны отдельным клиентам в рамках бета-тестирования. На данный момент продукт Airtable AI работает с базовыми генеративными моделями от OpenAI, разработчика GPT.

Представители Airtable поясняют: «Продуктовые команды могут использовать функции ИИ в приложении для планирования разработки, чтобы мгновенно создавать спецификацию продукта. Маркетинговые команды могут подключить ИИ, чтобы он писал продуманные, детальные и креативные брифы, ускоряя передачу заданий исполнителям. А команды по управлению персоналом могут автоматически создавать описания вакансий, просто добавив ИИ в приложение для набора сотрудников».

Appian

Платформа Appian для автоматизации бизнес-процессов объединяет возможности ИИ и low-code.


Взрывной прогресс технологий искусственного интеллекта — это реальность

Оригинал: The AI singularity is here
Автор: Мэтт Асей (Matt Asay)

В предыдущей статье я был неправ, признаю. Прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ) состоялся. Нравится нам это или нет, но ИИ — это не то, что может повлиять на разработку программного обеспечения в отдаленном будущем. ИИ используется в разработке ПО уже сегодня. Сегодня! Конечно, не каждый разработчик использует большие языковые модели (large language models, LLM) для создания или тестирования кода. На самом деле, таких пока меньшинство. Но у тех, кто доверяет ИИ, способ создания программного обеспечения меняется кардинально. Думаю, вам полезно будет узнать, как можно использовать LLM, такие как ChatGPT, чтобы значительно повысить собственную эффективность и эффективность команды разработчиков.

Амбиции, основанные на искусственном интеллекте

Одним из самых ярых сторонников разработки с использованием LLM является Саймон Уиллисон (Simon Willison), основатель проекта Datasette с открытым исходным кодом. По словам Уиллисона, искусственный интеллект «позволяет ему быть более амбициозным в своих проектах». Каким образом? «ChatGPT (а также GitHub Copilot) экономят мне массу времени, позволяя не задумываться об элементарных вещах. Для таких вещей, как написание цикла for в bash или формирование междоменного CORS-запроса в JavaScript, мне больше не нужно прибегать к поиску — я могу спросить ИИ и в 80% случаев получить правильный ответ.»

Для Уиллисона и других разработчиков экономия времени на рутинных действиях означает, что они могут не заниматься отладкой стандартных фрагментов методом проб и ошибок, а уделить больше внимания разработческим задачам более высокого уровня.


ChatGPT и «проблема Белоснежки»: опасность общеизвестных истин

Оригинал: ChatGPT’s ‘Snow White’ Problem: The Danger of Common Knowledge

ChatGPT — невероятный инструмент, революционизировавший наше взаимодействие с технологиями. Все больше и больше людей полагаются на этот мощный чат-бот с искусственным интеллектом в поиске ответов на самые насущные вопросы, привлекаемые минимальным порогом вхождения, обширными познаниями и творческим подходом, который он демонстрирует.

Новейший сервис искусственного интеллекта ChatGPT демонстрирует феноменальный скачок в технологии машинного обучения, но он не лишен недостатков — в первую очередь это касается качества ответов. Чтобы разобраться в этой проблеме, нам надо обратиться ко другому направлению развития искусственного интеллекта с растущей популярностью — семантическим рассуждениям.

«Проблема Белоснежки» и объяснимый искусственный интеллект

Если вы спросите у ChatGPT, как назывался первый полнометражный мультфильм, то он уверенно назовет «Белоснежку и семь гномов», вышедшую на экраны в 1937 году. На первый взгляд, ответ правильный. Мы все слышали об этом мультфильме, и большинство не усомнится бы в правильности такого ответа. Однако в действительности «Белоснежка и семь гномов» был не первым полнометражным мультфильмом, а вторым. До него в 1917 году появился относительно малоизвестный аргентинский мультфильм «Апостол», ныне позабытый за давностью лет.


Лучшие практики автоматизации бизнеса

Оргинал: Business automation best practices
Автор: Сэнди Кемсли (Sandy Kemsley)

В нашем распоряжении много крутых технологий автоматизации бизнес-процессов и бизнес-правил:

  • автоматизация процессов с помощью систем управления бизнес-процессами (BPM, business process management) и кейс-менеджмента
  • автоматизация задач с помощью роботизации процессов (RPA, robotic process automation) и вызова сервисов посредством API
  • автоматизация принятия решений с помощью систем бизнес-правил
  • плюс интеллектуальные технологии широкого применения, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, делающие процессы и решения умнее

Эти технологии открывают возможности более глубокой автоматизации. Они позволяют не только автоматизировать лучше и быстрее — теперь мы можем автоматизировать то, что раньше автоматизировать не представлялось возможным. Но есть и оборотная сторона: доступ к этим технологиям есть не только у вашей компании — другие тоже стремятся автоматизировать свой бизнес, используя те же методы и те же технологии. Это означает, что в какой бы отрасли вы не вели бизнес, она становится все более конкурентной. Приливная волна новых технологий поднимает все лодки, а не только вашу. Под давлением более динамичных конкурентов вам придется либо автоматизировать свою деятельность, либо уйти с рынка. Императив автоматизации — автоматизировать бизнес необходимо, иначе просто не выжить.


2022 – год, когда ожидания от искусственного интеллекта наконец-то начали оправдываться

Оригинал: 2022 Was the Year AI Finally Started Living Up to Its Hype
Автор: Эдд Гент (Edd Gent)

С тех пор, как в 2012 году глубокое обучение ворвалось в мейнстрим, шумиха вокруг исследований в области искусственного интеллекта часто опережала реальность. Однако ряд прорывов и важных вех, пройденных за прошедший год, свидетельствуют о том, что эта технология, возможно, наконец-то начала оправдывать свои обещания.

Несмотря на очевидный потенциал глубокого обучения, в течение последнего десятилетия регулярные предупреждения об опасностях выпущенного на свободу сверхразума и перспективах технологической безработицы смягчались тем фактом, что большинство систем искусственного интеллекта были заняты идентификацией изображений кошек или сомнительного качества переводами с английского на китайский.

Однако за последний год произошел неоспоримый скачок в возможностях систем искусственного интеллекта в таких разнообразных областях, как креативные индустрии, фундаментальная наука и компьютерное программирование.


Семь компаний, преуспевших в цифровой трансформации

Оригинал: 7 examples of enterprises that underwent successful digital transformation
Автор: Майа Райс-Боши (Maya Rice-Boshi)

Согласно исследованию прогресса цифровизации 2022/2023, 67% предприятий находятся под «невероятным прессингом» требования ускорить цифровую трансформацию.

Что такое цифровая трансформация?

Говоря простым языком, цифровая трансформация (ЦТ) – это внедрение технических систем с целью достижения максимальной результативности, производительности, пользы для потребителей и инновационности. Преимущества ЦТ включают также:

  • повышение общей производительности организации
  • повышение продуктивности сотрудников
  • снижение числа дорогостоящих ошибок из-за человеческого фактора
  • повышение удовлетворенности клиентов и персонала
  • более быстрая адаптация к изменениям
  • упрощение доступа к корпоративным данным
  • возможность массового обучения и адаптации персонала

Подробнее о цифровой трансформации, и роли, которую она играет в различных отраслях, можно прочитать в нашем глоссарии.

Компании, добившиеся успеха в цифровой трансформации

Прежде чем инициировать изменения, всегда полезно ознакомиться с историями успеха. Ниже приведены вдохновляющие примеры цифровой трансформации ведущих компаний.


Семь прорывных технологий в продажах

Оригинал: 7 Technology Disruptions That Will Completely Change Sales 
Автор: Джордан Тёрнер (Jordan Turner), Gartner

Технологии прочно вошли в культуру продаж и все сильнее влияют на стратегию вывода товара на рынок. Как показывают последние исследования Gartner, 8 из 10 руководителей продаж убеждены в важности технологий для достижения плановых показателей прибыли. С учетом этого неудивительно, что 7 из 10 организаций, специализирующихся на продажах, в 2022 году планируют увеличить расходы на технологии.

«Инновационное применение новейших технологий дает организациям большое конкурентное преимущество», — считает Дэн Готлиб (Dan Gottlieb), ведущий аналитик Gartner. Он добавляет, что «технологии создают для организаций новые возможности для работы на приоритетных направлениях, таких как генерация воронки продаж, закрытие сделок и развитие клиентов».

Новые технологии несут в себе мощный потенциал, но не все они уже готовы для коммерческого использования. Чтобы не отстать от прогресса, коммерческие директора должны заблаговременно выявить и взять на вооружение прорывные инновации.

Вот семь технологий, которые кардинально изменят продажи к 2027 году:

1. Мультимодальность


10 направлений изменения BPM под влиянием искусственного интеллекта

Оригинал: 10 Ways AI is Transforming BPM
Автор: Алекс Лысак (Alex Lysak)

Можете ли вы предвидеть, какие технологические прорывы ожидают нас через год? Вероятно, нет. Сравнивая мир десять лет назад и сегодня, мы видим, как сильно он изменился. Где и в чем? Рассмотрим, как технологии искусственного интеллекта (ИИ) изменили ведение бизнеса.

Почему происходят изменения?

Технологии обладают невероятной мощью и поэтому лежат в основе перемен, постоянно находясь в центре внимания бизнеса.


Как выиграть в гиперавтоматизации

Автор: Эндрю Спани (Andrew Spanyi)
Оригинал: Winning at Hyperautomation/

Для большинства организаций цифровая трансформация уже не роскошь, а насущная необходимость. Добро пожаловать в гиперавтоматизацию! Чуть более года назад Gartner ввел этот термин для обозначения автоматизации задач и процессов с применением одновременно нескольких цифровых инструментов, таких как роботизация процессов (RPA), интеллектуальное управление бизнес-процессами (iBPM), машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ).

Gartner назвал гиперавтоматизацию главным трендом 2020 года и считает, что она остается в топе трендов и в 2021 году. На интегрированное внедрение цифровых инструментов давно пора обратить внимание. Слишком долго многие руководители подразделения предпочитали внедрять отдельные цифровые технологии, такие как RPA, только для того, чтобы автоматизировать небольшие задачи в собственном отделе, и не обращали внимание на сквозные процессы создания ценности. Такой местнический взгляд на ведение бизнеса привел к появлению изолированных хранилищ данных и стал значительным препятствием на пути расширения использования цифровых технологий.


Гибридный интеллект

Оригинал: Hybrid Intelligence
Автор: Виль ван дер Аальст (Wil van der Aalst), университет г. Ахен

В прошлом существовал четкий водораздел между задачами, выполняемыми машинами и задачами, выполняемыми людьми, но применение машинного обучения для распознавания речи (как у Alexa и Siri), распознавания изображений, автоматического перевода, беспилотного вождения и медицинской диагностики размыло эту границу. Хотя во многих областях технологии искусственного интеллекта (ИИ) превзошли возможности человека, люди по-прежнему вне конкуренции в задачах, требующих здравого смысла, понимания контекста, креативности, адаптивности и эмпатии. Гибридный интеллект (hybrid intelligence, HI) соединяет возможности человеческого и машинного разума, беря от каждого его сильные стороны.

Автоматизировать или не автоматизировать – вот в чем вопрос!

Технологии машинного обучения (machine learning, ML) и роботизации процессов (robotic process automation, RPA) расширили возможности для автоматизации задач, ранее выполнявшихся исключительно людьми. В то же время внедрение ML и RPA сопряжено с трудностями, из-за которых множество инициатив цифровой трансформации заканчиваются провалом. Понять, что стоит автоматизировать, а что нет помогает технология автоматического выявления процессов (process mining, PM). На удивление, для большинства процессов оптимальным является комбинация человеческого и машинного интеллекта. Подход к автоматизации, объединяющий управление бизнес-процессами (business process management, BPM) и их автоматизацию с помощью PM и RPA, мы будем называть гибридным интеллектом (HI).


Польза от гиперавтоматизации для банков

Оригинал: The benefits of hyper-automation for banking
Автор: Хизер Лох (Heather Lough)

Да-да, я знаю… Есть ли вообще слово, к которому айтишник не способен добавить префикс «гипер»? Но не спешите закатывать глаза. Поверьте: если вы работаете в банковской сфере, то скорее всего, новейшим модным словечком в конференц-залах (физических или удаленных) в 2021 году будет гиперавтоматизация.

Разбираемся —

Меняющееся лицо банковского бизнеса

По мнению Deloitte, пройдя через пандемию, банки сильно изменятся. Продолжая курс на оцифровку операций, они должны стать восприимчивыми к новым бизнес-моделям и, самое главное, поместить в центр своей цифровой стратегии клиента.


Драйверами гиперавтоматизации являются low-code, RPA и искусственный интеллект — Gartner

Оригинал: Gartner says low-code, RPA, and AI driving growth in ‘hyperautomation’
Автор: Фамида Рашид (Fahmida Y. Rashid)

По оценкам аналитиков Gartner, рынок технологий гиперавтоматизации в 2022 году достигнет 596 миллиардов долларов – рост на 24% по сравнению с 481,6 миллиарда долларов в 2020 году.

Gartner ожидает значительного роста технологий, позволяющих организациям быстро идентифицировать, анализировать и автоматизировать как можно больше процессов, и говорит, что это станет условием выживания предприятий. К технологиям гиперавтоматизации относятся, в частности, роботизация процессов (RPA), платформы приложений с минимальным кодированием (low-code), искусственный интеллект и виртуальные помощники.


Девять главных технологических трендов 2021 года по версии Gartner

Автор: Питер Хай (Peter High), Metis Strategy
Оригинал: Gartner’s Top Nine Strategic Tech Trends For 2021

Gartner опубликовал топ-девять технологических трендов 2021 года. Свое видение аналитики компании представили на IT-симпозиуме Gartner, который в этом году из-за пандемии COVID-19 проходил в виртуальном формате. Точно так же, как пандемия изменила формат конференции, она изменила и актуальные тренды. Многие из них уже проявились или скоро станут отчетливо видны на фоне продолжающегося глобального кризиса здравоохранения.

Итак, девять главных технологических трендов 2021 года:

  1. Интернет поведения
  2. Всесторонний опыт
  3. Вычисления с повышенной конфиденциальностью
  4. Распределенное облако
  5. Работа откуда угодно
  6. Технологии ячеистых сетей в кибербезопасности
  7. Интеллектуальный модульный бизнес
  8. Инженерия искусственного интеллекта
  9. Гиперавтоматизация

Программные роботы немного разочаровали, но у них есть второй шанс

Оригинал: CNews, GlobalCIO
Автор: Станислав Макаров

Ажиотаж, возникший вокруг автоматизации бизнес-процессов с помощью программных роботов (RPA, Robotic Process Automation) несколько лет назад, похоже, пошел на спад. Тем не менее, этому рынку все равно пророчат быстрый рост. Особенно, если RPA-системы смогут преодолеть трудности, возникающие при росте сложности возлагаемых на них задач.

Пик на кривой пройдя до половины

На технологии RPA возлагались большие надежды, не все из которых программные роботы смогли оправдать. Первый звонок о том, что технология RPA перевалила пик ожиданий на кривой Gartner Hype Cycle и начала движение вниз, прозвучал в прошлом году, когда один из лидеров рынка, компания UiPath, получив от инвесторов $568 млн, вдруг неожиданно уволила 11% своего персонала.