چگونه هوش مصنوعی می تواند مدیریت فرایندهای کسب و کار را متحول کند

حسین نوریان، مشاور مدیریت فرایندهای کسب و کار با رویکرد تحول دیجیتال

در طول دو دهه گذشته پروژه های متعدد تجزیه و تحلیل، تدوین و استقرار نظام مدیریت فرایندهای کسب و کار را در تعداد قابل توجهی از صنایع بزرگ کشور به انجام رسانیده ام. در طول این سالها بهینه کاوی های فرایندی شرکت های برتر مستمرا منتشر می گردید و برای یک مشاور زبده لازم بود که مدام آنها را بشناس و دانش خود را نسبت به آنها افزایش دهد اما واقعیت این بود که تحول بسیار عمیق و ساختارشکنی در این حوزه اتفاق نیافتاده بود تا ورود کاربردهای هوش مصنوعی مولد در حوزه مدیریت فرایندهای کسب و کار که به نظر می رسد تحولی عظیم و از هم گسیخته ساز را در این دانش سازمانی ایجاد کند از اینرو برآن شدم تا با مطالعه یافته های جدید و بهره گیری از تجارب بسیار نوین شرکت های جهان تراز در حوزه تحول دیجیتال، شیوه و سطح تاثیرگذاری هوش مصنوعی مولد بر مدیریت فرایندهای کسب و کار را تبیین کنم که نتایج آن در ادامه تقدیم می شود:

تعریف و جایگاه هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار

هوش مصنوعی مجموعه‌ای از فناوری‌هاست که با تقلید از توانمندی‌های شناختی انسان از جمله یادگیری، استدلال، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری قادر به تحلیل داده‌ها، شناخت الگوها و اجرای تصمیمات پیچیده است.
در چارچوب BPM، AI در سطوح مختلفی به کار گرفته می‌شود، از جمله:
• تشخیص گلوگاه‌ها و ناکارآمدی‌ها در فرایندها
• پیش‌بینی خطاها و وقفه‌های عملیاتی
• پیشنهاد اصلاحات و بهبود مستمر فرایندی
• اتوماسیون تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده

براساس گزارش Deloitte (2024)، سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای خود بهره‌ گرفته‌اند، به طور متوسط ۲۰ تا ۳۰ درصد بهبود در بهره‌وری گزارش کرده‌اند در ادامه هرکدام از این حوزه ها به صورت مفصل تشریح می شود

کاربرد هوش مصنوعی در کشف و تحلیل فرایندها (Process Mining + AI)

فرایند کاوی به استخراج الگوهای عملیاتی واقعی از داده‌های سیستمی می‌پردازد. ترکیب آن با یادگیری ماشین (ML) به تحلیل عمیق‌تر چرخه‌های کاری می‌انجامد. در فرایندکاوی ما به کشف فرایند، بررسی انطباق آن با واقعیات و نیازمندی های سازمان و بهبود مستمرش می پردازیم. هوش مصنوعی با افزودن لایه از هوشمندی، خودیادگیری و پیش بینی پذیری، این را از یک ابزار توصیفی به ابزاری تحلیلی، تجویزی و تصمیم ساز ارتقا داده است.
کاربرد در کشف فرایندهای پیچیده:
یادگیری ماشین با ابزارهایی مانند خوشه بندی می تواند از دادهای رخدادها الگوهای پنهان، شاخه های غیر منتظره و رفتارهای غیر عادی را کشف کند. هوش مصنوعی با مدل های یادگیری نظارت شده می تواند با تحلیل تاریخچه فرایندها پیش بینی کند که یک مورد (case) خاص در آینده در این فرایند چگونه پیش خواهد رفت. مثلا آیا فرایند منجر به فروش محصول و قرارداد می شود یا خیر (الگوریتم های رایج در این زمینه Random Forest , Gradient Boosting , LSTM هستند.
تشخیص ناهنجاری ها و خطاها:
با کمک الگوریتم های نظارت نشده، می توان موارد انحراف از جریان عادی فرایند را شناسایی کرد. این موارد اغلب ریشه مشکلات، ناکارامدی ها یا تقلب ها هستند. مثلا کشف پرداخت های نامعمول در فرایند حسابداری یا تکرار فرایندهای غیر ضروری در تولید ( الگوریتم های Autoencoders, Isolation Forest , One-Class SVM )
پیشنهادات اصلاحات فرایندی
هوش مصنوعی نه تنها از امکان تحلیل برخوردار است بلکه بهبودهایی برای فرایندها را نیز پیشنهاد می دهد مثلا جایگزینی مسیرها، کاهش گام ها یا حذف تکرارها مثلا در فرایند خرید می تواند تشخصیص دهد که تایید مرحله دوم تاثیری در کیفیت خرید دارد یا خیر و فقط زمان اجرای فرایند را بیشتر کرده است.
تحلیل دلایل ریشه ای در فرایند
الگوریتم های یادگیری درختی و تحلیلی علی به سیستم ها کمک می کندتا متوجه شوند چرا یک فرایند دچار تاخیر شده است، چه ترکیب عواملی باعث کاهش رضایت مشتری در یک مسیر خاص می شود و مانند آن.
به عنوان نمونه، شرکت SAP در ابزار SAP Signavio Process Intelligence از الگوریتم‌های ML برای شناسایی تغییرات رفتاری در فرایندهای مالی و لجستیکی استفاده می‌کند، که می‌تواند به طور خودکار مشکلات ناشی از تاخیر، اضافه‌کاری یا دوباره‌کاری را پیش‌بینی و پیشنهاداتی جهت بهینه‌سازی ارائه دهد.

اتوماسیون تصمیمات پیچیده با AI Ops
در محیط‌های عملیاتی (مانند لجستیک، تولید، و خدمات مشتری)، AI می‌تواند داده‌های زمان واقعی (real-time) را تحلیل کرده و به صورت پویا، تصمیمات اجرایی پیشنهاد یا اجرا کند. این موضوع با ابزارهای ERP هوشمند مانند Oracle Fusion Applications یا Microsoft Dynamics 365 به شکل گسترده‌ای در حال پیاده‌سازی است.

به گفته McKinsey (2023)، در زنجیره‌های تامین پیچیده، استفاده از AI می‌تواند هزینه‌ها را تا ۱۵٪ کاهش و دقت پیش‌بینی تقاضا را تا ۵۰٪ افزایش دهد.

بهینه‌سازی تخصیص منابع سازمانی

منابع سازمانی شامل سرمایه انسانی، سرمایه مالی، زمان و تجهیزات، ظرفیت تولید، زیرساخت داده ها و مانند آن را شامل می شود. محدودیت منابع و پیچیدگی های روابط میان وظایف، اولویت ها و پروژه ها و اهداف سازمانی، تخصیص بهینه آنها را دشوار و چالش برانگیز می کند. مدیران سنتی معمولا از روش هایی مانند برنامه ریزی خطی، روش آزمون و خطا، تصمیم گیری مبتنی بر تجربه و مانند آن برای تخصیص بهینه استفاده می کنند که بسیار محدود است. اما یکی از مسائل کلیدی در BPM، تخصیص هوشمند منابع انسانی، مالی و فناوری است. الگوریتم‌های AI مانند reinforcement learning و genetic algorithms می‌توانند ترکیب بهینه‌ای از منابع برای اجرای فرایندها پیشنهاد دهند.
به عنوان مثال، شرکت BCG در پروژه‌های تحول دیجیتال خود، از مدل‌هایی برای تخصیص منابع بین پروژه‌های مختلف تحول فرایندی استفاده می‌کند، به‌نحوی که ارزش استراتژیک بیشتری خلق شود
بهینه سازی تخصیص سرمایه انسانی
یکی از پرکاربرد ترین حوزه ها در بهینه سازی سرمایه انسانی است که با الگوریتم هایی مانند Constraint-based Scheduling یا Reinforcement Learning قابل انجام است. که می تواند بهترین تیم ها را برای انجام پروژه های خاص معرفی کند، زمان بندی شیفت ها در واحدهای تولیدی را بهینه نماید. خستگی و فرسودگی کارکنان را پیش بینی کند و مانند آن
بهینه سازی سرمایه مالی
شامل کاربردهای هوش مصنوعی در تعیین بودجه بهینه پروژه ها بر اساس ریسک، بازدهی و ارتباطشان با اهداف استراتژیک، پیشنهاد کاهش یا افزایش منابع برای واحدهای ناکارامد. ارزیابی بازده تخصیص های قبلی و یادگیری از آنها. الگوریتم های متداول در این زمینه شامل Decision Trees ، Bayesian Networks و Multi Objective Optimization می شوند.
تخصیص منایع در برنامه ریزی پروژه ها
در سازمان هایی با چندین پروژه همزمان، تخصیص درست منابع انسانی، فنی و مالی به پروژه ها می تواند تعیین کننده موفقیت باشد. هوش مصنوعی با امکان انتخاب تیم مناسب برای پروژه های خاص بر اساس سوابق، مهارت و دسترسی پذیری، تعیین زمانبندی اجرای پروژه ها با حداقل تداخل، شبیه سازی سناریوهای مختلف تخصیص منابع برای تعین حالت بهینه می تواند این مهم را انجام دهد.
ابزارهایی که می توانند در اینباره کمک کنند شامل Mont Carlo Simulation و NLP برای استخراج پروژه ها از مستندات و هماهنگی با ظرفیت منابع خواه بود
تخصیص منابع در زنجیره تامین
در زنجیره تامین تخصیص منابع مانند مواد اولیه، ظرفیت تولید، وسایل حمل و نقل و زمان بندی تحویل ها از اهمیت بالایی برخوردار است و هوش مصنوعی می تواند مسیر بهینه انتقال کالا با کمترین زمان و هزینه را مشخص کند، سفارش ها را بر اساس منابع موجود اولویت بندی نماید، سطح موجودی انبارها را با الگوریتم های پیش بینی تقاضا بهینه و متوازن نماید. در این راستا الگوریتم هایی مانند Reinforcement Learning در تصمیم گیری پویا و Deep Q Networks برای بازی های چند مرحله ای و Graph Neural Networks برای مدل سازی زنجیره های تامین پیچیده کاربرد خواهد داشت.

مزایای کلیدی AI در مدیریت فرایندهای سازمانی

چابکی فرایندی (Process Agility)
AI توانایی تحلیل سریع داده‌های تغییرپذیر را دارد و این موضوع به سازمان‌ها امکان می‌دهد فرایندهای خود را به‌صورت پویا و لحظه‌ای اصلاح کنند. به ویژه در شرایط عدم‌قطعیت (مانند بحران‌های زنجیره تأمین یا تحولات بازار)، این چابکی حیاتی است.
افزایش کیفیت تصمیم‌گیری
AI با تحلیل کلان‌داده‌ها، دیدگاه‌هایی را آشکار می‌کند که انسان به سادگی قادر به درک آن‌ها نیست. این موضوع منجر به تصمیماتی دقیق‌تر و استراتژیک‌تر می‌شود.
شخصی‌سازی تجربه مشتری (Customer-Centric BPM)
هوش مصنوعی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا فرایندهای خود را متناسب با رفتار و نیاز مشتریان شخصی‌سازی کنند. به‌عنوان نمونه، در صنعت بانکداری، فرایندهای درخواست تسهیلات یا خدمات با بهره‌گیری از AI به شکل دقیق‌تری متناسب با پروفایل مشتری شکل می‌گیرد.

چالش‌ها و ملاحظات کلیدی در بکارگیری هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار

هرچند AI فرصت‌های بی‌نظیری در مدیریت فرایندها فراهم کرده، اما چالش‌هایی نیز در مسیر اجرای موفق آن وجود دارد:
شفافیت الگوریتم‌ها (AI Transparency)
یکی از دغدغه‌های مدیران، درک فرآیند تصمیم‌سازی الگوریتم‌های AI است. به ویژه در صنایع حساس (مانند سلامت یا بیمه)، عدم شفافیت می‌تواند منجر به عدم پذیرش شود.
یکپارچگی با سیستم‌های موجود (Legacy Integration)
بسیاری از سازمان‌ها دارای زیرساخت‌های قدیمی ERP هستند. ادغام هوش مصنوعی با این سیستم‌ها چالش‌برانگیز اما حیاتی است. به عنوان نمونه، Oracle در پروژه‌های مشتریان خود، روی ماژول‌های افزایشی (plug-ins) مبتنی بر AI تاکید می‌کند که قابلیت اتصال به سیستم‌های قدیمی را دارند.
مسائل اخلاقی و حریم خصوصی
استفاده از داده‌های رفتاری و فردی در الگوریتم‌های هوشمند، نیازمند رعایت استانداردهای دقیق حریم خصوصی و اخلاق داده است. شرکت‌هایی مانند IBM و Google مجموعه اصول اخلاقی مشخصی برای استفاده از AI در BPM پیشنهاد داده‌اند.

آینده مدیریت فرایندها در عصر AI

پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که نقش AI در BPM نه تنها تقویتی (augmentative) بلکه تحولی (transformative) خواهد بود. به گفته Forrester Research، تا سال ۲۰۲۷ بیش از ۶۰٪ فرایندهای سازمانی در شرکت‌های پیشرو به‌طور کامل یا نیمه‌کامل توسط AI هدایت خواهند شد.

روندهای آتی در بکارگیری هوش مصنوعی در مدیریت فرایندهای کسب و کار

• مدل‌های خودآموز فرایند (Self-learning BPM Engines)
• تحلیل پیش‌نگرانه در سطح کل سازمان (Enterprise-wide predictive analytics)
• سیستم‌های ترکیبی انسان-ماشین در تصمیم‌سازی فرایندی

هوش مصنوعی، از یک ابزار تحلیلی صرف، به شریک استراتژیک مدیریت فرایندهای سازمانی تبدیل شده است. در جهانی که پیچیدگی‌ها رو به افزایش و منابع محدودتر می‌شوند، تنها سازمان‌هایی که از توان تحلیل، یادگیری و تصمیم‌گیری هوشمند بهره‌ می‌گیرند، خواهند توانست آینده را شکل دهند نه فقط با آن سازگار شوند.
مدیران ارشد، به‌ویژه مدیران استراتژی و تحول دیجیتال، باید نگاه فراتر از فناوری به هوش مصنوعی داشته باشند و آن را در قلب طراحی مجدد فرایندهای کسب‌وکار جای دهند.

منابع مورد استفاده:
• Deloitte: Global AI Adoption in Process Excellence Report, 2024
• McKinsey & Company: AI and the Future of Process Management, 2023
• BCG: Intelligent Process Redesign, 2023
• SAP: Signavio Process Intelligence Product Overview
• Oracle: AI-Powered ERP for Dynamic Enterprises
• Gartner: Predictive BPM Trends, 2025
• Forrester Research: AI-Driven BPM Platforms, 2024

استفاده از مطالب فوق تنها با ذکر منبع مجاز است
جهت دریافت اطلاعات بیشتر یا مشاوره مدیریت استراتژیک و مدیریت فرایندهای کسب و کار با ما تماس بگیرید

این مطالب را هم ملاحظه بفرمایید

کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت استراتژیک

کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل سناریو