آینده BPMS با هوش مصنوعی

این مقاله می‌تواند برای کسانی که به دنبال درک چگونگی تأثیر فناوری‌های نوین بر سیستم‌های مدیریت فرآیند کسب‌وکار (BPMS) هستند، مفید باشد. همچنین، در این مقاله به بررسی روندهای آینده و نحوه ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) ، آینده BPMS را به تصویر بکشانیم.

معرفی BPMS و نقش آن در بهبود کارایی فرایندهای کسب‌وکار

نرم افزار مدیریت فرایندهای کسب و کار(BPMS)  ابزاری است پویا که با استفاده از آن، فرایندهای مورد نیاز سازمان قابل خلق است. از آنجا که خلق فرایند توسط خود سازمان نیز قابل انجام است، تولید آن کم هزینه به لحاظ زمانی و ریالی خواهد بود. با توجه به ماهیت زنده بودن فرایندها و نیاز مستمر به تغییرات، BPMS بایستی به گونه‌ای باشد که چرخه تغییر و حیات فرایند (Life Cycle Process) را در هر زمان پوشش دهد. فرایندها همانند موجودات زنده به تدریج تکامل پیدا می‌کنند. این تکامل تدریجی است. برای همین می‌گوییم BPMS یک نرم افزار تکاملی(Evolutionary software) است. BPMS به سازمان کمک می‌کند با رصد لحظه‌ای فرایندها، بهبود تدریجی کارها را انجام شود.

ضرورت پیشرفت‌های تکنولوژیک در BPMS

به دلیل پیچیدگی روزافزون محیط‌های تجاری و تکامل مداوم آن‌ها، استفاده از پیشرفت‌های تکنولوژیک در سیستم‌های BPMS به یک ضرورت تبدیل شده است. این ضرورت‌ها به دلیل افزایش حجم محاسبات و پردازش‌های پیچیده برای بهینه‌سازی فرآیندها ایجاد شده است. در عمل، کاربران با پر کردن مجموعه‌ای از فرم‌ها، انتظار دارند که BPMS با پردازش آن‌ها نه تنها در اعتبارسنجی، بلکه با هدایت و مشاوره مناسب، بهبود قابل‌ملاحظه‌ای در سازمان خود ایجاد کند.

هوش مصنوعی (AI) و شاخه های آن

هوش مصنوعی (AI) به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که هدف آن‌ها شبیه‌سازی توانایی‌های انسانی مانند تفکر، یادگیری، حل مسئله و تصمیم‌گیری است. هوش مصنوعی می‌تواند سیستم‌ها یا ماشین‌ها را قادر سازد که به طور خودکار وظایفی را انجام دهند که نیاز به هوش انسانی دارند.

• یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به الگوریتم‌ها و مدل‌هایی اشاره دارد که از داده‌ها یاد می‌گیرند و به تدریج عملکرد خود را بهبود می‌بخشند. در این فرایند، سیستم‌ها به جای برنامه‌ریزی مستقیم، از نمونه‌ها و داده‌ها برای کشف الگوها و پیش‌بینی نتایج استفاده می‌کنند.
• الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)یاتکاملی، یک روش بهینه‌سازی و جستجوی تصادفی هستند که الهام‌گرفته از فرآیند تکامل طبیعی موجودات زنده می‌باشند. این الگوریتم‌ها از جمع‌آوری و ترکیب ویژگی‌های بهترین راه‌حل‌ها (مانند کروموزوم‌ها در طبیعت) برای تولید نسل‌های جدید استفاده می‌کنند. این فرایند شامل مراحل انتخاب، ترکیب و جهش است که به حل مسائل پیچیده و بهینه‌سازی عملکرد کمک می‌کند.
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند که طراحی‌شان بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. این شبکه‌ها شامل مجموعه‌ای از “نورون‌ها” یا واحدهای پردازشی هستند که به هم متصل‌اند و می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند. شبکه‌های عصبی به ویژه در مسائل پیچیده‌ای مانند شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی داده‌ها کاربرد دارند و توانایی پردازش داده‌های غیرخطی را دارند.

ارتباط AI و BPMS

این ترکیب باعث می‌شود فرآیندهای کسب‌وکار بسیار سریع‌تر، هوشمندتر و خودکارتر شوند. تصور کنید که سیستم‌ها به طور خودکار الگوهای رفتاری را تحلیل کنند و تصمیمات هوشمندانه‌ای اتخاذ نمایند که حتی به پیش‌بینی مشکلات احتمالی نیز کمک کند. این تغییر می‌تواند حتی روندهای مدیریتی را متحول کند. همچنین، تصور کنید داشبوردهای هوشمندی داشته باشید که با پردازش‌های دقیق، پیش‌بینی‌هایی از وضعیت کسب‌وکار شما ارائه دهند. آینده BPMS با AI در هم تنیده شده است.

چالش بزرگ : مدل سازی کسب و کار در فضای AI

تبدیل فضای کسب‌وکار به فضایی قابل درک برای هوش مصنوعی (AI) یک فرآیند پیچیده است که در آن داده‌ها و اطلاعات مربوط به کسب‌وکار به فرمت‌ها و ساختارهایی تبدیل می‌شوند که توسط مدل‌های هوش مصنوعی قابل پردازش و تحلیل باشند. این فرآیند نیازمند تبدیل مفاهیم و فعالیت‌های پیچیده کسب‌وکار به داده‌های استاندارد و ساختار یافته است که مدل‌های هوش مصنوعی قادر به درک، پردازش و استفاده از آن‌ها باشند. در این راستا، در این بخش نگاهی به لایه‌های BPMS خواهیم انداخت و تلاش خواهیم کرد تا با مطرح کردن چالش‌ها و مثال‌های کاربردی، این ارتباط را به‌وضوح نشان دهیم. برای درک بهتر لایه‌های BPMS، پیشنهاد می‌کنیم مقاله “هرم تعالی سازمان” را مطالعه کرده و سپس به بررسی لایه‌های BPMS بپردازید.

لایه اول – لایه داده : لایه داده در BPMS به فرم‌های اولیه ورود اطلاعات اشاره دارد که نقطه شروع پردازش داده‌ها در یک سیستم است. این فرم‌ها می‌توانند به فرم‌های هوشمندتر تبدیل شوند که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی پاسخ‌ها استفاده می‌کنند. به این ترتیب، فرم‌های هوشمند می‌توانند عملکردهایی مانند پیشنهادهای مبتنی بر داده‌های پیشین کاربر را ارائه دهند یا حتی پاسخ‌های احتمالی را پیش‌بینی کنند.

به‌طور مثال، این فرم‌ها ممکن است قادر باشند، براساس اطلاعات قبلی، برخی از فیلدها را به‌طور خودکار پر کنند یا حتی به کاربر پیشنهاد دهند که چه اطلاعاتی را وارد کند. یا اینکه بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های قبلی، برخی از اطلاعات را اجباری یا غیرقابل ویرایش کنند.

مثال‌هایی از کاربرد این ویژگی‌ها عبارتند از:

1. در یک سیستم خرید، نام فروشندگانی که سابقه ناموفق یا ارزیابی منفی از آن‌ها وجود دارد، ممکن است از لیست انتخاب حذف شوند.
2. در یک سیستم مناقصه، سیستم می‌تواند پیشنهادهای قیمت مناسب و تجربیات قبلی کارفرما را به‌طور خودکار شبیه‌سازی و پیشنهاد دهد.
3. به‌جای استفاده از فیلدهای عددی، از گزینه‌های انتخابی مبتنی بر اصطلاحات زبانی  و فازی می‌توان استفاده کرد. به‌طور مثال، به‌جای وارد کردن عدد دقیق، کاربر می‌تواند گزینه‌هایی مثل “بسیار زیاد”، “متوسط” و “کم” را انتخاب کند. این امکان به سیستم کمک می‌کند که به‌طور هوشمندتر و انعطاف‌پذیرتر داده‌ها را پردازش کند. لطفا BPMS فازی را ببینید.

مزایای استفاده از فرمهای هوشمند شامل این موارد است :

• کاهش زمان تکمیل فرم‌ها
• افزایش دقت و صحت داده‌ها
• پیشنهادهای هوشمند برای راحت‌تر شدن فرآیند
• صرفه‌جویی در هزینه‌ها و منابع با کاهش نیاز به بررسی دستی داده‌ها
• تجربه کاربری بهتر و تعامل ساده‌تر با سیستم

لایه دوم – لایه تصمیم گیری (DSS) انجام کار

بله، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور قابل توجهی گردش کار را بهبود دهد. در فرآیندهای BPMS، گردش کار شامل مجموعه‌ای از مراحل است که داده‌ها یا درخواست‌ها از یک مرحله به مرحله دیگر منتقل می‌شوند و هر مرحله ممکن است نیاز به تصمیم‌گیری، تأیید یا پردازش داشته باشد. زمانی که داده‌ها وارد فرم‌ها می‌شوند و نیاز به پردازش یا تصمیم‌گیری دارند، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور هوشمندانه گردش کار را هدایت کند و بهینه‌سازی‌هایی را اعمال نماید.

در این زمینه، الگوریتم‌های هوش مصنوعی، از جمله شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین، می‌توانند مسیرهای جدید و بهینه را برای گردش کار شناسایی کنند. برخی از کاربردهای مهم این الگوریتم‌ها در گردش کار عبارتند از:

1. شناسایی الگوهای جدید: هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های گذشته و تجربیات موفقیت‌آمیز، الگوهای جدیدی شناسایی کرده و آن‌ها را به گردش کار اضافه کند. این امر به سیستم این امکان را می‌دهد که به‌طور هوشمندانه‌تر و منعطف‌تر با داده‌ها و فرآیندها تعامل داشته باشد.
2. پیشنهاد مسیرهای بهینه: بر اساس تجزیه و تحلیل‌های انجام‌شده، هوش مصنوعی می‌تواند مسیرهای بهینه را پیشنهاد دهد. به‌عنوان مثال، در یک فرآیند خرید، اگر فرآیند مدت زیادی متوقف شده باشد، سیستم می‌تواند مسیر بهینه برای ادامه کار را بر اساس تجربیات مشابه پیشین انتخاب کند.
3. تصمیم‌گیری خودکار: در گردش کار مبتنی بر هوش مصنوعی، مدل‌های هوش مصنوعی قادرند به‌طور خودکار تصمیماتی را اتخاذ کنند که معمولاً توسط انسان‌ها گرفته می‌شد. این تصمیمات می‌توانند شامل انتخاب مسیر بهینه، تایید یا رد درخواست‌ها، تنظیم اولویت‌ها و موارد دیگر باشند.
4. بازاریابی هدفمند: در حوزه بازاریابی، هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس تحلیل میزان ارتباط مشتریان با سازمان، روش‌های بازاریابی مناسب را پیشنهاد دهد و از روش‌هایی که در گذشته نتایج مطلوبی نداشته‌اند، صرف‌نظر کند. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی را به شیوه‌ای هوشمندتر و مؤثرتر انجام دهد.

در نتیجه، استفاده از هوش مصنوعی در گردش کارهای BPMS به‌ویژه در فرآیندهای تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی، باعث می‌شود که سیستم‌ها به‌طور خودکار و هوشمند عمل کنند، زمان‌ها کاهش یابد و دقت و کارایی فرآیندهای کسب‌وکار بهبود یابد.

در نهایت، گردش کار مبتنی بر هوش مصنوعی نه‌تنها می‌تواند فرآیندهای کسب‌وکار را کارآمدتر و سریع‌تر کند، بلکه به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات هوشمندانه‌تر، داده‌محورتر و استراتژیک‌تر اتخاذ کنند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها، سازمان‌ها قادر خواهند بود روندها و فرصت‌های جدید را شبیه‌سازی کنند و از تصمیم‌گیری‌های پیش‌بینی‌شده برای بهبود عملکرد بهره‌مند شوند. این سیستم‌ها به‌طور مداوم با استفاده از داده‌های موجود و تجزیه و تحلیل تجربیات گذشته، بهینه‌سازی فرآیندها را انجام داده و در نتیجه، قدرت پاسخگویی سازمان‌ها را در مواجهه با چالش‌ها و تغییرات افزایش می‌دهند. بنابراین، هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در گردش کار، می‌تواند ارزش زیادی برای سازمان‌ها به ارمغان بیاورد و آنها را در مسیر دستیابی به اهداف استراتژیک خود یاری کند

لایه سوم – لایه داشبورد : داشبوردها(Dashboards) ابزارهایی هستند که برای نمایش داده‌ها، گزارش‌ها و شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) به‌طور گرافیکی و تعاملی طراحی شده‌اند. این داشبوردها به کاربران کمک می‌کنند تا به سرعت وضعیت کسب‌وکار، فرآیندها یا سیستم‌ها را مشاهده و تحلیل کنند. در ترکیب با هوش مصنوعی (AI)، داشبوردها می‌توانند قابلیت‌های بسیار پیشرفته‌تری را ارائه دهند، به‌ویژه در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی روندها، و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده.

کاربردهای هوش مصنوعی در داشبوردها به شرح ذیل است :

• تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analytics)

هوش مصنوعی می‌تواند به داشبوردها قابلیت پیش‌بینی روندها و نتایج آینده را اضافه کند. برای مثال، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی فروش، تقاضا، یا رفتار مشتریان استفاده می‌شود. این پیش‌بینی‌ها به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات استراتژیک بهتری بگیرند.

• اتوماتیک‌سازی گزارش‌ها

هوش مصنوعی می‌تواند به داشبوردها کمک کند تا گزارش‌ها به‌طور خودکار تولید شوند و نیاز به مداخلات دستی کاهش یابد. این گزارش‌ها می‌توانند شامل تحلیل‌های دقیق‌تر از وضعیت فعلی و پیش‌بینی وضعیت آینده باشند.

• بهبود تجربه کاربری (UX)

هوش مصنوعی می‌تواند داشبوردهای هوشمند را به‌گونه‌ای طراحی کند که تجربه کاربری را بهبود بخشد. به عنوان مثال، این سیستم‌ها می‌توانند به‌طور پویا رابط کاربری داشبورد را بر اساس نیاز و ترجیحات کاربران تغییر دهند یا از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیشنهاد محتوا و بخش‌های مختلف داشبورد استفاده کنند.

نتیجه گیری : در این مقاله سعی کردیم استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی را در بستر و لایه‌های BPMS بیان کنیم. هوش مصنوعی اگرچه به نظر می‌رسد به گونه‌ای طراحی شده که ارتباط بهتری با کاربر داشته باشد، اما در پشت این تعامل، الگوریتم‌های پیچیده ریاضی قرار دارند که با اجرای دقیق آنها، این تعامل به‌طور چشم‌گیری بهبود می‌یابد. این الگوریتم‌ها نه تنها فرآیندهای کسب‌وکار را بهینه‌سازی می‌کنند بلکه با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای رفتاری، مسیرهای هوشمندانه‌تری را برای تصمیم‌گیری فراهم می‌آورند. در نتیجه، ترکیب هوش مصنوعی با BPMS می‌تواند عملکرد سازمان‌ها را ارتقا دهد و آنها را در دستیابی به اهداف استراتژیک خود یاری کند. آینده BPMS با هوش مصنوعی بسیار بهتر خواهد بود.