آیا هوش مصنوعی می تواند فرایندهای سازمان را بهبود بخشد؟

دنیای پر از تغییرات و رقابت، امروزه سازمان‌ها را مجاب کرده است که به‌دنبال راه‌حل‌هایی برای تطبیق با نیازهای جدید و نوآوری‌های فناورانه باشند. در عصر حاضر، هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌ها، به‌طور فزاینده‌ای حوزه‌های مختلف را متحول کرده است. این فناوری هوشمند با توانایی‌های منحصربه‌فرد، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فرآیندها را بهینه‌سازی کرده و عملکرد کلی خود را ارتقا بخشند. هوش مصنوعی توانسته مفهوم مدیریت فرآیندهای کسب و کار (BPM) را دگرگون و آن را وارد عصر جدیدی کند. از این رو در این فرصت قصد داریم، به بررسی نقش هوش مصنوعی در مدیریت فرآیندهای کسب و کار بپردازیم و تاثیرات آن بر حوزه‌های مختلف سازمانی را تحلیل کنیم.

هوش مصنوعی امور تکراری را در مدیریت فرآیندهای کسب و کار خودکار می‌کند و بهره‌وری را افزایش می‌دهد.

هوش مصنوعی و نقش آن در مدیریت فرآیندهای کسب و کار

هوش مصنوعی (AI) با ورود به حوزه مدیریت فرآیندهای کسب و کار (BPM)، تاثیرات قابل‌توجهی بر بهبود کارایی، کیفیت و انعطاف‌پذیری سازمان‌ها داشته است. این فناوری با توانایی‌های بی‌نظیر خود در خودکارسازی وظایف تکراری و زمان‌بر مانند پردازش فاکتورها، مدیریت اطلاعات، اجرای فرآیندهای تولیدی و همچنین تحلیل داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوهای پنهان و پیش‌بینی روندهای آینده، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با کارایی بیشتر و هزینه‌های کمتر به فعالیت خود ادامه دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی با بهینه‌سازی مدیریت منابع انسانی و بهبود تجربه مشتری، مسیر جدیدی را برای تحول سازمانی باز کرده است. در ادامه به بررسی نقش‌های مختلف هوش مصنوعی در مدیریت فرآیندهای کسب و کار خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی در مدیریت فرآیندهای کسب و کار با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و ابزارهای تحلیل داده، به مدیران اطلاعاتی دقیق و به‌روز ارائه می‌دهد.

نقش AI در تسهیل‌نمودن اتوماسیون فرایندها

خودکار سازی وظایف پیچیده و ساده: اتوماسیون فرآیندها با استفاده از هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا وظایف تکراری و زمان‌بر را به سیستم‌های خودکار واگذار کنند. مدیریت فرآیندهای کسب و کار شامل خودکارسازی عملیات‌های ساده‌ای چون پردازش فاکتورها و مدیریت اطلاعات می‌شود. در زمینه مدیریت اطلاعات، هوش مصنوعی قادر است به‌طور خودکار اطلاعات مالی، سوابق مشتریان، داده‌های فروش و موجودی کالاها را پردازش و تحلیل کند.
بهبود فرآیند کاوی (Process Mining): به کارگیری تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین بر روی داده‌های فرایندکاوی می‌تواند منجر به ایجاد مدل فرایندی دقیق‌تری گردد. به نحوی‌‎که گلوگاه‌ها، الگوها و پیشنهادات به صورت دقیق‌تری شناسایی گردند.
بهبود شبیه‌سازی (Simulation): با به‌کارگیری تکنیک‌های هوش مصنوعی، می‌توان اثربخشی شبیه‌سازی را افزایش داد. به عنوان مثال با تقلید تصمیم‌گیری‌های انسانی، مقادیر دقیق‌تری برای پارامترهای موردنیاز جهت شبیه‌سازی به دست خواهد آمد.

هوش مصنوعی در مدیریت فرآیندهای کسب و کار با تحلیل داده‌های گذشته و شناسایی الگوهای ریسک، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا به تغییرات غیرمنتظره واکنش نشان دهند.

تبدیل زبان طبیعی به مدل فرآیندی: در این روش، کاربر می‌تواند با استفاده از دستورات و توضیحات ساده به زبان طبیعی، فرآیندهای کسب‌وکار خود را تعریف کند. سیستم با تحلیل این دستورات و استفاده از تکنیک‌های NLP، به‌طور خودکار یک مدل فرآیندی ایجاد می‌کند. بدیهی است، به کارگیری NLP در BPMSها و در این سطح، در مراحل اولیه توسعه است و در حال حاضر امکانات BPMSها در این خصوص محدود و ابتدایی هستند.
تبدیل زبان طبیعی به کد در تعریف قوانین فرآیندی: این فناوری می‌تواند برای تعریف قوانین و محدودیت‌های مرتبط با فرآیندها نیز استفاده شود. کاربران قادرند به‌طور مستقیم از جملات طبیعی برای تعریف قوانین کسب‌وکار استفاده کنند و سیستم به‌طور خودکار این جملات را به کد قابل اجرا تبدیل می‌کند. برای مثال، جمله‌ای مانند «اگر مبلغ سفارش بیش از ۵ میلیون تومان باشد، باید درخواست توسط مدیرعامل نیز بررسی گردد» می‌تواند به‌طور خودکار به قوانین منطقی و کد تبدیل شود که این شرط را در سیستم اعمال نماید. در این خصوص نیز، به کارگیری NLP در BPMSها در مراحل اولیه توسعه است و در حال حاضر امکانات BPMSها در این خصوص محدود و ابتدایی هستند.
سپردن نقاط تصمیم‌گیری (Gateway) به AI: استفاده از هوش مصنوعی در نقاط تصمیم‌گیری یا Gateway به این معناست که به‌جای پیاده‌سازی قوانین از پیش تعیین‌شده، AI با تحلیل داده‌ها و الگوهای رفتاری، به‌صورت آنی مسیر بهینه را در فرآیند انتخاب می‌کند. به‌عنوان مثال، در یک فرآیند مدیریت سفارش، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل وضعیت بازار، تاریخچه مشتریان، تاریخچه تامین‌کنندگان، میزان موجودی انبار و سایر متغیرها، تصمیم بگیرد که آیا سفارش‌گذاری انجام گردد یا خیر.

نقش AI در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی

 پیش‌بینی و مدیریت ریسک: مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نتایج احتمالی فرآیندها را شبیه‌سازی کرده و ریسک‌ها را پیش‌بینی کنند. این توانایی به مدیران کمک می‌کند تا ریسک‌های بالقوه را شناسایی و اقدامات لازم برای کاهش آن‌ها را به موقع انجام دهند. در حوزه مالی، هوش مصنوعی قادر است با پیش‌بینی تغییرات بازار، از زیان‌های مالی جلوگیری کند.

هوش مصنوعی به بهبود تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در مدیریت فرآیندهای کسب و کار کمک می‌کند.

پشتیبانی از فرایندهای تصمیم‌گیری: هوش مصنوعی با قابلیت تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) می‌تواند الگوهای مخفی و روندهای کلیدی را از حجم زیادی از داده‌ها استخراج کند. این تحلیل‌ها به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا تصمیمات استراتژیک مبتنی بر داده‌ها بگیرند و از طریق بهینه‌سازی و بهبود فرآیندهای کسب و کار، به مزیت رقابتی دست یابند. برای مثال، در صنایع تولیدی، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های تولید و مصرف مواد را تحلیل کرده و الگوهای بهینه مصرف را پیشنهاد دهد. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و ابزارهای تحلیل داده، می‌تواند به مدیران اطلاعاتی دقیق و به‌روز ارائه دهد که در اتخاذ تصمیمات استراتژیک و عملیاتی موثر است.

هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و ابزارهای تحلیل داده، به مدیران اطلاعاتی دقیق و به‌روز ارائه می‌دهد.

برای مثال، در صنعت خرده‌فروشی، الگوریتم‌های پیش‌بینی فروش می‌توانند با تحلیل داده‌های فروش گذشته و الگوهای خرید مشتریان، تقاضای آینده را پیش‌بینی و به مدیران کمک کنند تا موجودی کالاها را بهینه‌سازی نمایند. در سازمان‌های بزرگ و پیچیده، ابزارهای تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics) و مدل‌های پیش‌بینی، قادرند با بررسی حجم عظیمی از داده‌ها، روندهای کلیدی و عوامل موثر را شناسایی کرده و اطلاعات قابل‌اعتمادی را برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک فراهم کنند.
این فرآیند به‌ویژه در سازمان‌هایی که نیاز به تصمیم‌گیری به موقع و دقیق دارند، مانند شرکت‌های مالی و بیمه، بسیار حیاتی است. برای مثال، در صنعت مالی، الگوریتم‌های تحلیل ریسک با بررسی داده‌های بازار و رفتارها، ریسک‌های بالقوه را شبیه‌سازی کرده و به مدیران مالی در مدیریت و کاهش ریسک‌های سرمایه‌گذاری یاری می‌رسانند. به این ترتیب، هوش مصنوعی نه تنها تصمیم‌گیری‌های بهینه را تسهیل می‌کند، بلکه موجب افزایش کارایی و دقت در فرآیندهای مدیریتی نیز می‌شود.

هوش مصنوعی به بهبود تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در مدیریت فرآیندهای کسب و کار کمک می‌کند.

نقش AI در بهینه‌سازی مدیریت منابع انسانی

مدیریت هوشمند نیروی کار: هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مدیریت منابع انسانی نقش کلیدی ایفا می‌کند. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌ها و ابزارهای پیشرفته، به تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد کارکنان، غیبت‌ها و نیازهای آموزشی می‌پردازد و راهکارهای موثری برای بهبود عملکرد و تخصیص منابع انسانی ارائه می‌دهد. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد کارکنان، مانند میزان تحقق اهداف، بازخوردهای ارزیابی عملکرد و کیفیت کار، الگوهای عملکرد را شناسایی کند. این سیستم‌ها می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوهای موفقیت و مشکلات عملکرد را پیش‌بینی کرده و پیشنهاداتی برای بهبود ارائه دهند. به‌عنوان مثال، اگر هوش مصنوعی تشخیص دهد که کارمند خاصی به‌دلیل عدم آموزش کافی در حوزه‌های خاصی دچار مشکل است، دوره‌های آموزشی هدفمند را پیشنهاد دهد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مربوط به غیبت‌های کارکنان، الگوهای غیبت را شناسایی کرده و پیش‌بینی می‌کند که غیبت‌های مکرر ناشی از مشکلات شخصی، بهداشت یا نارضایتی از محیط کار است. این پیش‌بینی‌ها به مدیران کمک می‌کند تا اقداماتی برای کاهش غیبت‌ها انجام دهند.
استخدام و انتخاب هوشمند: سیستم‌های هوش مصنوعی فرآیند استخدام را با تحلیل رزومه‌ها، سازگاری فرهنگی و مهارتی متقاضیان با سازمان، بهینه‌سازی می‌کنند. این فناوری قادر است با شناسایی الگوهای موفقیت کارکنان فعلی، بهترین نامزدها را برای پست‌های مختلف انتخاب کند. این امر موجب کاهش خطاهای استخدام و افزایش کارایی سازمان می‌شود.

هوش مصنوعی مدیریت فرآیندهای کسب و کار با تحلیل احساسات، تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد.

افزایش نوآوری و خلاقیت: هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای نوین برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا نوآوری و خلاقیت را در فرآیندهای خود ترویج دهند. این فناوری می‌تواند به مدیران و کارکنان ایده‌های جدید و راه‌حل‌های خلاقانه‌ای را پیشنهاد کند که باعث افزایش ارزش افزوده و بهبود رقابت‌پذیری سازمان می‌شود.

نقش AI در بهبود مدیریت زنجیره تامین

بهینه‌سازی موجودی و لجستیک: هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مرتبط با تقاضا، تولید و موجودی، به سازمان‌ها در بهینه‌سازی زنجیره تامین کمک می‌کند. این فناوری می‌تواند الگوهای تقاضا را پیش‌بینی کرده و به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های مرتبط با خرید، تولید و ذخیره‌سازی یاری رساند. همچنین، هوش مصنوعی مسیرهای بهینه برای حمل و نقل کالاها را شناسایی و هزینه‌های لجستیکی را کاهش می‌دهد.
مدیریت ریسک در زنجیره تامین: یکی از چالش‌های بزرگ در زنجیره تامین، پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با تامین‌کنندگان و تاخیرات در ارسال محصولات است. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های گذشته و شناسایی الگوهای ریسک، سازمان‌ها را در مدیریت این ریسک‌ها یاری و به آن‌ها امکان می‌دهد تا به سرعت به تغییرات غیرمنتظره واکنش نشان دهند.

نقش AI در بهبود تجربه مشتری

شخصی‌سازی خدمات و محصولات: هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مرتبط با مشتریان، خدمات و محصولات را به‌صورت شخصی‌سازی شده ارائه می‌دهد. این فناوری با شناسایی الگوهای رفتاری و ترجیحات مشتریان، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تجربه منحصر به فردی را برای هر مشتری فراهم سازند. برای مثال، در صنعت خرده‌فروشی، سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند محصولات متناسب با سلیقه و نیازهای هر مشتری را پیشنهاد دهند.
پشتیبانی سریع و موثر از مشتریان: با استفاده از چت‌بات‌های هوشمند و دستیارهای مجازی، سازمان‌ها می‌توانند به‌صورت آنی و خودکار به درخواست‌ها و نیازهای مشتریان پاسخ دهند. این سیستم‌ها قادرند به‌طور مداوم و بدون نیاز به مداخله انسانی، مشکلات مشتریان را حل کنند. این امر باعث بهبود تجربه کلی مشتریان و افزایش وفاداری آن‌ها به برند می‌شود.
تحلیل احساسات مشتریان: یکی از کاربردهای پیشرفته AI، تحلیل احساسات مشتریان است. با تجزیه و تحلیل نظرات، بازخوردها و مکالمات مشتریان، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند احساسات و نگرش‌های مشتریان را نسبت به محصولات یا خدمات شناسایی کنند. این اطلاعات به سازمان‌ها کمک می‌کند تا استراتژی‌های بازاریابی خود را بهبود بخشند و تجربه مشتری را بهینه کنند.