根据流程卓越网络的预测,到 2025 年,运营卓越将成为企业生存和竞争力的重要支柱。优化的流程—合适的人在合适的时间遵循正确的规则—能带来更满意的客户、更有积极性的员工、更强的持续发展能力和更健康的利润。在这样的背景下,支持流程智能的技术获得了显著发展。
如今,这一格局正在发生变化。生成式 AI 正在重塑商业世界,革新运营方式并实现 AI 驱动的流程优化。但在一个普遍仍处于流程不成熟阶段的商业世界中,盲目推广新兴技术并不一定能带来更快的价值实现。那么,企业应该如何聚焦 AI 的应用来提升运营效率呢?毫无疑问,一些最有意义的运营变革正发生在智能与其应用之间的接口—键盘后面的人。
应用案例:
AI 让每个人都成为流程专家
这里有一个例子:通过使用 AI 让业务流程转型对整个价值链的每个人都触手可及,一家著名的抵押贷款公司将技术练习转化为价值练习。
在这家抵押贷款公司,组织始终在流程卓越和严格的监管义务之间寻求平衡。数千名员工管理着从申请到接受和支付的每个抵押贷款流程中的接触点,在许多情况下,需要遵循详细的规则以确保合规。未能按流程执行可能会给客户带来严重的财务后果,也可能触发监管审计或罚款。但每次都要费力地搜索以在正确的时间遵循正确的规则,这是一个巨大的流程浪费源。
因此,该公司决定让流程链中的每个人都能够快速、动态地获取每个步骤所需的具体最佳实践—以每个人都能理解的方式呈现。嵌入 AI 意味着它可以"民主化"流程知识的访问,使每个团队成员都能基于自然语言而不是技术术语搜索相关规则。
运营影响巨大:现在,每个人都可以将建议反馈到流程中,提供上下文。公司可以从流程中的任何错误或中断中学习—及时改进流程。
AI 驱动的流程智能:实现价值的动力
如今,公司在流程卓越领域创新变得越来越具有挑战性。较长的前置时间带来巨大成本;降低竞争力;增加内部流程浪费;转移基于证据的转型视角,最终导致流程性能下降。
因此,时间价值是将 AI 嵌入流程智能的最有说服力的原因之一,主要影响体现在流程自动化和运营弹性方面。原因如下:
1. 流程自动化 首先,公司需要了解其流程的表现—不良实践在哪里威胁战略目标—并发现改进机会。这需要数据和上下文来确定下一步和有意义的结果。传统上,这是一项昂贵且耗时的实践,需要经验丰富的资源和长期分析。
AI 是差异化因素:正确的工具可以使公司的流程对不仅仅是流程专家可见和可访问。随着战略利益相关者和业务线用户的参与,最了解业务的人可以为创新做出贡献,设计新流程,并消除无休止地向流程专家简报的浪费时间。本质上,AI 降低了准入门槛,使所有人都能参与对话,从流程专家到业务线用户。这加快了转型的价值实现时间。
2. 运营弹性 公司需要执行一系列实践来预防、响应、恢复并从业务中断中学习。这也可能代价高昂—无论是在设置所需的时间还是失败的影响方面。
AI 是差异化因素:公司可以使用 AI 建立真正的弹性—或反脆弱性—在其中从系统故障或网络安全漏洞中学习并将这些知识操作化。通过将 AI 纳入流程中断和通过组织的数字孪生测试潜在场景,非流程专家和利益相关者能够在问题升级前降低风险。
想象一下将反脆弱性实践构建到端到端流程生命周期中:通过 AI 使一切可见,通过 AI 分析,通过 AI 保持更新,并通过 AI 适应变化—所有这些都以最低成本实现。对某些人来说,这已经成为现实。
数据为王,上下文为冠
那么,从实践角度来看,正确的 AI 技术如何实现运营效率?首先,它通过使高度技术性的信息易于理解并向更广泛的受众开放 (完全访问) 来赢得认可。其次,通过集成到单一流程智能套件中提供全面的上下文 (完整生命周期)。
完全访问:非流程专家必须能够通过 AI 支持的见解更快地做出数据驱动的决策,这些见解推荐仪表板的最佳实践和设计原则。任何产生的查询都应通过可直接集成到应用程序中的自动生成可视化来回答—节省时间和精力。虽然生成式 AI (编排) 驱动了大部分这些功能,但正确的解决方案还包括可用于高级自动化应用的主动式 AI (舞步)。
完整生命周期:在实现运营卓越的使命中,零星的成功是不够的。AI 必须部署在整个流程智能生命周期中—而不仅仅是在用例、能力或功能层面。只有在整个企业中横向和纵向使用时,其见解才能在真实上下文中被理解并可靠地与战略保持一致。
通过 ARIS 将流程智能转化为业务价值
当您将 AI 嵌入到单一、平台无关的流程管理平台的每个部分中,并使您的流程对所有人透明和可访问时,每个人都可以成为解决方案的一部分。这就是 ARIS 的优势。
ARIS 被 Forrester 和 Gartner 认定为领导者,是一个由 AI 驱动的统一流程智能套件,配备 AI 助手,旨在使非流程专家能够更快地实现价值。
帮助超过 30,000 个全球品牌通过流程卓越取得成功,Forrester 的 ARIS 总体经济影响报告显示客户实现了惊人的 301% 投资回报率。在三年分析期内,受访者累计能够:
- 将员工在业务流程分析上花费的时间减少 25% - 新建转型流程的速度提高 40% - 将遗留基础设施成本削减 30% - 提高员工生产力 3,439,401 美元
民主化流程智能
您的公司充斥着数据,其中大部分来自您的流程。理解这些数据并能够使用它们来提高流程效率和组织弹性是许多公司stumbling的地方。
太多时候,承诺改进流程的解决方案提供的智能对您的团队中的许多人来说都无法访问。为了赋能运营卓越,企业需要利用 AI 注入的流程智能,使个别用户、利益相关者和业务线负责人能够使用。并在跨越整个企业流程生命周期的通用语言背后团结他们。毫无疑问,从商业角度来看,AI 正在创新、盈利能力和可预测性方面带来显著变化。这确实非同寻常。但更非同寻常的是您组织中每个人推动运营卓越和有意义转型的未开发潜力。
J-M Erlendson 是 ARIS 的首席布道师。
赞助文章是由与 VentureBeat 有付费关系或业务关系的公司制作的内容,并且始终清楚标记。欲了解更多信息,请联系 sales@venturebeat.com。
好文章,需要你的鼓励
Apple TV在企业和零售环境中被严重低估。虽然它易于远程管理、稳定性强,能完美融入现有的设备管理流程,但仍未发挥全部潜力。主要障碍是缺少以太网供电(PoE)功能,导致大规模部署复杂化。目前需要两根线缆连接,增加了安装成本和故障风险。如果Apple TV支持PoE并采用更紧凑的设计,将成为数字标牌、会议室显示等企业应用的理想选择。
北京大学团队开发的DragMesh系统通过简单拖拽操作实现3D物体的物理真实交互。该系统采用分工合作架构,结合语义理解、几何预测和动画生成三个模块,在保证运动精度的同时将计算开销降至现有方法的五分之一。系统支持实时交互,无需重新训练即可处理新物体,为虚拟现实和游戏开发提供了高效解决方案。
谷歌翻译最新更新将原本仅限于Pixel Buds的实时语音翻译功能扩展至所有耳机,支持超过70种语言。该功能今日开始测试版推出,仅需兼容的安卓手机和翻译应用。更新还包括基于Gemini的改进文本翻译,能更准确处理习语和俚语等表达。同时扩展了练习功能至20个新国家,提供基于AI的个性化语言学习课程。
达尔豪斯大学研究团队系统性批判了当前AI多智能体模拟的静态框架局限,提出以"动态场景演化、智能体-环境共同演化、生成式智能体架构"为核心的开放式模拟范式。该研究突破传统任务导向模式,强调AI智能体应具备自主探索、社会学习和环境重塑能力,为政策制定、教育创新和社会治理提供前所未有的模拟工具。