从人工智能到流程智能

随着 AI 的知名度和有效性日益提升，，企业有必要思考如何充分利用这项技术实现流程智能。。麦肯锡公司研究显示，，，2024 年企业对人工智能工具的使用量急剧增长，
，近四分之三的受访公司至少在一项业务职能中应用了 AI 工具。。。从大型语言模型到各类生成工具，，，，AI 已成为技术领域的焦点，
，，，人人都想借助这一工具实现业务突破。。。
。然而，，
，在将重要的流程管理任务托付给技术之前
，，，趣玩必须审慎考量 AI 中的 “智能” 要素。
。。

一、、AI 在流程管理中的关键挑战：训练基础的理解

任何 AI 的效能都取决于其依赖的数据
，，，它缺乏外部的灵感与创造力，，
，，只是依据指令对现有材料进行处理。。。。比如，，
，若指令是寻找行为模式，
，AI 虽能完成任务，，，但并不理解这些模式的实际意义。。。在流程管理中
，
，，
，许多 AI 应用依赖于这种模式，，流程挖掘便是典型例子。
。

二、、、、AI 在流程挖掘中的局限性

在流程挖掘中，，，AI 代理在企业内部系统收集大量数据点，
，，，寻找能引起业务分析师关注的模式，，
，，进而建议将其作为可通过自动化改进的流程活动。。
。但这种方法存在明显缺陷：一方面，，
，实际创建流程的工作仍需流程专家完成，，
，尽管数据能指出关键要素，，，，却需要人类分析师将其整合为优化后的流程图；另一方面，，若系统预设为寻找特定活动类型或功能，
，，可能会错失实现流程卓越的真正契机，，，，因为 AI 只能处理它所理解的流程操作，，，无法突破训练框架进行创新。。。

三、、让 AI 成为流程卓越的工匠

AI 在流程卓越中并非无用武之地
，，，若运用得当，，，它将是极具潜力的强大工具。。趣玩不应让 AI 盲目地收集可能的流程，，，，而是要将其打造成流程卓越的工匠。。具体而言，
，，首先要改变训练方法，，不是教 AI 识别可能的流程操作，，，而是先训练它如何构建一个优秀的流程，，包括教授流程编写原则
，，如从例外中识别日常事务的重要性、
、、、任务如何分组为活动以及动作如何引导流程步骤等，，，为 AI 提供清晰的构建框架。。
。

然后，，，为 AI 提供构建模块。。企业团队日常开展的任务本就需要捕获、、、、映射和优化
，，
，，一线人员清楚这些任务内容，，而传统 AI 可能只能识别部分任务。。此时，
，，，可将 AI 作为员工的流程合作伙伴，，员工通过简单指令，，，，让 AI 检查工作流程，，吸收围绕常见任务的操作。。。这样，，
，AI 无需梳理海量活动和迭代
，，就能将最佳流程实践应用于明确示例，
，，，生成简洁文档
，，，为持续改进奠定基础
。
。。。业务分析师也能从解读大量 AI 报告，，，转向实际优化流程执行工作，，，因为捕获和映射工作已由训练有素的 AI 助手完成。。

四、、、、释放流程分析师

通过上述方式
，，，，AI 能充分发挥优势，，让团队专注于实现业务目标。
。当团队指示 AI 跟踪日常活动时，，对 AI 工具的流程方法培训投入，，能确保任务转化为可靠的流程文档，
，，且不影响正常工作
。。。流程专家可将重点放在自动化、、优化和持续改进上
，，，无需再从基层捕获内容。。。。

人工智能在各业务领域的作用和效力将不断增强
，，，，流程管理也不例外
。
。企业应积极探索如何更好地利用 AI 技术
，
，把握通过 AI 实现卓越的机遇。。。