Управление бизнес-процессами (BPM – Business Process Management) значительно эволюционировало за последние десятилетия благодаря развитию технологий, созданию искусственного интеллекта (ИИ) и растущему спросу на операционную эффективность. Управление бизнес-процессами давно является краеугольным камнем организационной эффективности, позволяя компаниям разрабатывать, выполнять, контролировать и оптимизировать свои процессы для достижения стратегических целей. BPM традиционно фокусировался на улучшении операционных рабочих процессов, снижении затрат и повышении удовлетворенности клиентов с помощью структурированных методологий и инструментов.

Однако стремительный технологический прогресс последних лет коренным образом изменил ландшафт BPM. Сегодня BPM больше не ограничивается ручным картированием процессов и постепенными улучшениями, он превратился в динамичную дисциплину, использующую передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение (МL), роботизированная автоматизация процессов (RPA) и интеллектуальный анализ процессов. Эти инновации переосмысливают подход организаций к управлению процессами, делая его более гибким, ориентированным на данные и адаптируемым к меняющимся бизнес-средам [3].

Пять ключевых тенденций, которые меняют ландшафт BPM: рабочие процессы на основе искусственного интеллекта, интеллектуальная автоматизация, анализ процессов, платформы с минимальным написанием кода и гиперавтоматизация.

Переломным моментом в BPM стала интеграция ИИ и интеллектуальной автоматизации. Искусственный интеллект позволил организациям автоматизировать сложные рабочие процессы, прогнозировать результаты и принимать решения на основе данных в режиме реального времени. Инструменты на базе ИИ, такие как предиктивная аналитика, обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение, используются для анализа огромных объемов данных, выявления закономерностей и прогнозирования результатов. В финансовом секторе ИИ используется для автоматизации оценки кредитного риска, выявления мошенничества и управления инвестиционным портфелем. ИИ не только повышает операционную эффективность, но и сокращает количество человеческих ошибок и повышает точность. И в тоже время внедрение рабочих процессов на базе искусственного интеллекта также создало определенные сложности, такие как необходимость в высококачественных данных, риск алгоритмической предвзятости и необходимость повышения квалификации сотрудников. Вышеперечисленные сложности подчеркивают важность стратегического подхода к внедрению искусственного интеллекта, включая надежные системы управления данными и программы непрерывного обучения [2].

Интеллектуальная автоматизация, сочетающая роботизированную автоматизацию процессов (robotic process automation – RPA) с искусственным интеллектом, — ещё один ключевой тренд, определяющий будущее BPM. Хотя RPA эффективно автоматизирует задачи, основанные на правилах, интеллектуальная автоматизация расширяет эти возможности за счёт включения когнитивных функций, таких как понимание естественного языка и принятие решений. Это позволяет организациям автоматизировать более сложные процессы, связанные с неструктурированными данными и требующие суждений, подобных человеческим [2].

Анализ процессов (Process mining – PM) стал мощным инструментом для получения информации об эффективности процессов, выявления узких мест и выявления неэффективности. Анализируя журналы событий и визуализируя потоки процессов и информации, организации могут добиться большей прозрачности и принимать обоснованные решения для оптимизации своей деятельности. Инструменты PM используют алгоритмы для реконструкции моделей процессов, выявления отклонений и рекомендации по улучшению. Например, в производственном секторе PM используется для оптимизации производственных процессов, сокращения времени простоя и более эффективного распределения ресурсов. Изучая данные с датчиков и оборудования, организации могут выявлять неэффективность и применять корректирующие меры в режиме реального времени. Однако внедрение PM также сталкивается с рядом сложностей, таких как необходимость в точных и полных данных, сложность интерпретации моделей процессов и необходимость обучения сотрудников. Эти сложности подчеркивают важность культуры, основанной на данных, и необходимость взаимодействия между IТ-отделом и операционными командами [4].

Еще одной важной тенденцией в BPM является распространение платформ с минимальным написанием кода, которые демократизируют управление процессами, позволяя нетехническим пользователям разрабатывать и внедрять рабочие процессы. Такие платформы предоставляют интуитивно понятные интерфейсы с функцией перетаскивания, упрощающие разработку приложений и автоматизацию бизнес-процессов, снижая зависимость от IТ-отделов.

Данный переход к развитию, основанному на гражданском участии, ускоряет цифровую трансформацию, поскольку организации теперь могут быстрее реагировать на меняющиеся требования рынка и потребности клиентов. Кроме того, интеллектуальный анализ процессов стал мощным инструментом для получения информации об эффективности процессов, выявления узких мест и выявления неэффективных процессов. Настоящая тенденция способствует развитию внутреннего потенциала, позволяя сотрудникам различных отделов создавать и внедрять решения для решения конкретных бизнес-задач. Например, в розничной торговле low-code платформы используются для разработки программ лояльности клиентов, систем управления запасами и приложений электронной коммерции. Предоставляя сотрудникам возможность брать на себя ответственность за инициативы по улучшению процессов, организации могут ускорить цифровую трансформацию и быстрее реагировать на меняющиеся требования рынка [2].

Гиперавтоматизация – включает в себя взаимодействие нескольких технологий одновременно (например, ИИ, RPA и PM), становится целостным подходом к оптимизации процессов. Интегрируя эти технологии, организации могут добиться сквозной автоматизации сложных процессов – от сбора данных до принятия решений. Например, в секторе логистики гиперавтоматизация используется для оптимизации операций цепочки поставок – от обработки заказов до отслеживания доставки. Объединяя RPA для ввода данных, ИИ для прогнозирования спроса и PM для анализа производительности, организации могут добиться большей эффективности и прозрачности.

Вместе с тем стремление внедрять несколько технологий одновременно может привести к ряду сложностей в работе организации, таких как: сложность интеграции множества технологий, необходимость постоянного мониторинга и риск чрезмерной зависимости от автоматизации. Выявленные проблемы подчеркивают важность стратегического подхода к гиперавтоматизации, включая надежные системы управления и регулярные оценки эффективности [5].

Будущее BPM определяется технологическим прогрессом, который позволяет организациям оптимизировать рабочие процессы, повышать качество принятия решений и стимулировать инновации. Интеграция искусственного интеллекта, интеллектуальной автоматизации, анализа процессов и платформ с минимальным использованием кода меняет подход компаний к управлению процессами, открывая новые возможности для повышения эффективности и гибкости. При этом для успешного внедрения этих тенденций требуется стратегический подход, включающий инвестиции в технологии, повышение квалификации сотрудников и акцент на управлении изменениями. По мере развития BPM организациям необходимо учитывать вышеперечисленные тенденции, чтобы оставаться конкурентоспособными в цифровую эпоху.