Начиная с 2020 года развитие разного рода институтов приобрело непредсказуемый характер, а ТОП-менеджеры вынуждены реагировать на тактические изменения, спровоцированные кризисами, а не вести стратегическое планирование. Тем не менее сообщество экспертов по процессной аналитике постоянно думает, куда движется бизнес. Для того, чтобы ответить на вопрос, как развивается Process Mining, мы решили обратиться к опыту ведущих специалистов и проанализировали его.
Взаимное влияние искусственного интеллекта, больших лингвистических моделей, машинного обучения и процессной аналитики друг на друга
ИИ, МО и БЛМ уже делают системы Process Mining быстрее и проще, а эксперты сходятся во мнении, что все три направления будут улучшаться. Профессор Вил ван дер Аалст считает, что достижения искусственного интеллекта повысят рентабельность инвестиций в развитие организационной культуры:
«Генеративный и предиктивный ИИ начнут показывать, где могут возникнуть новые возможности или проблемы, и смогут предложить их решение».
Сэм Аттиас согласен с этим мнением, но считает, что верным является и обратное утверждение – Process Mining станет важным инструментом для трансформации искусственного интеллекта:
«Если вы хотите, чтобы AI давал точные результаты о ваших бизнес-процессах, ему нужен их контекст. Системы процессной аналитики имеют хорошие возможности для этого, благодаря тому, как мы классифицируются данные о БП».
Распределение нагрузки между людьми и машинами будет меняться, но человек «останется у руля»
Ван дер Аалст прогнозирует, что связка гибридного искусственного интеллекта и Process Mining трансформирует структуру труда внутри компаний, увеличив долю автоматизированных рутинных процессов:
«Произойдёт постепенный сдвиг между тем, что делают алгоритмы, и тем, что делают люди. Постоянное перераспределение задач между человеком и компьютером в пользу последнего станет нормой».
Однако не стоит списывать людей со счетов: человеческая способность к контекстному реагированию является незаменимым конкурентным преимуществом в «битве за рабочее место». Компетентные сотрудники приносят максимум пользы в сферах и задачах, где требуется нестандартный творческий подход и максимальная гибкость. В данный момент ИИ не способен выходить за пределы заданных рамок, не умеет рефлексировать, проявлять эмпатию и реагировать на кризисы. В таких условиях человек незаменим. Кроме того, именно его визионерские навыки определяют дальнейшее технологическое развитие.
Кия Шоар, маркетинговый директор Celonis, соглашается с Ван дер Аалстом, сравнивая развитие процессной аналитики с управлением полётом:
«Да, бортовые компьютеры оснащены функцией автопилота, но тем не менее в экипаж самолёта всё ещё входит как первый, так и второй пилот. Несмотря на то, что большая часть маршрутов понятна и автоматизирована, система нуждается в страховке на случай, если что-то пойдёт не так».
Мультипроцессная аналитика – революция в работе компаний
МПА – следующая ступень Process Mining, которая фиксирует взаимодействие между объектами, что позволяет получить представления о взаимном влиянии сквозных процессов друг на друга, а также оптимизировать работу аналитического блока, получив более детализированные и быстрые результаты исследований.
Шоар называет мультипроцессную аналитику тектоническим сдвигом. По её мнению, в следующем году внедрение МПА станет ещё более широким.
Внедрения Process Mining станут возможны в нестандартных отраслях
Шоар прогнозирует, что МПА поможет процессной аналитике развиваться в тех областях, где она встречалась достаточно редко:
«Помимо типичных случаев использования PM (финансы, управление поставками, промышленность и др.), теперь мы можем применять Process Mining в более сложных случаях, ориентированных на клиента», – отмечает она, называя здравоохранение и телеком в качестве основных кандидатов на широкое внедрение технологии.
Например, в здравоохранении МПА может унифицировать маршруты пациентов по различным учреждениям и системам, улучшая их опыт и давая медицинским работникам более полное представление об истории болезни и текущем состоянии.
В телекоме мультипроцессная аналитика способствует продуктивному сотрудничеству между различными отделами и системами, что может улучшить понимание логистических цепочек движения интернет-оборудования и «вскрыть» причины перебоев в работе.
Распространение процессной аналитики будет способствовать обмену данными и полезной информацией
Многие компании опасаются делиться частью данных о реализованных проектах по ряду соображений. Кто-то руководствуется принципами информационной безопасности, кто-то не хочет заявлять о недостатках собственной инфраструктуры. Тем не менее подобный подход постепенно уходит в прошлое.
Ван дер Аалст отмечает, что развитие и повсеместные внедрения Process Mining способствуют обмену конструктивной информацией и позволяют компаниям улучшать собственные процессы и формировать пласт глобального полезного опыта.
Аттиас также признаёт потенциал рынка данных для бенчмаркинга процессов и принятия решений. Анонимные, высококачественные и широко применимые данные можно было бы распространять и даже предлагать в качестве продукта для справочных или сравнительных целей.
По материалам Celonis