Оптимальность спроектированных процессов может быть проверена как по результатам имитационного моделирования, так и по фактическим результатам (технологии Process Mining). Запуск и улучшение процессов может быть проведено «на-лету» благодаря применению Low-code BPM платформ.
Процессы оцениваются по разным уровням зрелости и, наивысший уровень соответствует адаптивным процессам, способным автономно (либо с подтверждением от человека) подстраиваться к изменяющимся внешней и внутренней средам, к изменению обеспеченности ресурсам и иным факторам.
Достигнуть высоких уровней процессной зрелости становится возможным при включении в контур управления ИИ, где соответствующие инструменты смогут выполнять трудоемкие операционные задачи, участвовать либо напрямую принимать управленческие решения. Процессы становятся более адаптивными и проактивными, реагирующими на контекст.
Для корректной работы ИИ, необходимо обеспечить деятельность необходимыми данными, отвечающими требованиями полноты, достоверности, актуальности и другим требованиям качества. Кроме того, данные должны быть связаны по смыслу, в единую семантическую модель. Тогда ИИ сможет без галлюцинаций, на основе актуальной, достоверной информации обеспечить надлежащее выполнение процесса, при необходимости, улучшив его.
Предлагаемый подход позволит повысить операционную эффективность бизнеса, сняв нагрузку с участников процесса, и при этом обеспечить надлежащий уровень качества результата в условиях изменяющихся начальных и граничных условий при выполнении процессов.
