利用现代生成式的人工智能（AI）彻底改变业务流程管理

在快速发展的技术环境中，生成式人工智能（AI）与业务流程管理（BPM）的融合已成为备受关注和讨论的话题。生成式人工智能蓬勃发展的潜力呈现出一种重塑传统范式的可能性。让我们探索生成人工智能和BPM之间的共生关系，包括它们的融合、能力以及对现代企业的影响。

探索生成式人工智能领域

近年来，有关生成式人工智能的讨论激增，凸显了其变革潜力。从OpenAI的ChatGPT到GoogleBard和Midjourney的图像生成人工智能，这些平台体现了生成式人工智能的创造能力，吸引了商业领袖和爱好者的想象力。行业利益相关者已经认识到这项技术的吸引力，导致其融入商业应用程序，这是一种满足用户需求同时利用市场趋势的战略举措。

生成式人工智能与BPM的融合

我们将讨论的核心是将生成式人工智能整合到BPM领域。业务流程管理涉及企业边界内和跨企业边界的流程识别、优化和编排。当企业考虑整合生成式人工智能时，一个相关的问题出现了：生成式人工智能能否促进业务转型和BPM？

解码生成式人工智能

生成式人工智能是更广泛的人工智能领域的一个子集。生成式人工智能的核心依赖于大型语言模型(LLM)，该模型利用包含各种文本内容的大量数据集。这些模型利用数据集内的概率关系来生成连贯的文本响应。生成式人工智能的交互性涉及制定提示，这些提示可以是口头的也可以是书面的，人工智能会用文本或图形输出来响应这些提示。

在BPM中利用生成式人工智能

生成式人工智能的潜力扩展到BPM中的无数用例。它在内容生成（例如起草文章、摘要和分析）方面的熟练程度使其成为增强人工生成内容的诱人工具。值得注意的业务流程领域包括营销和销售、运营、IT工程、风险和法律、人力资源以及成本优化。当企业研究生成式人工智能和BPM之间的协同作用时，具体考虑因素就会凸显出来：

1.定义范围：了解生成式人工智能的确切功能并辨别其与BPM流程的一致性是战略实施的基石。

2.增值：确定生成式人工智能增强BPM软件和反之亦然的领域至关重要。这种协同作用应转化为组织的可衡量增值。

3.了解能力：麦肯锡最近的一篇文章预测了上述领域的预期价值创造。主要目的是起草、总结、补充、优化内容（例如文章、代码、文档、图像）以及支持人（例如员工或客户）与后台知识库的机器之间的聊天式对话。

探索生成式AI与BPM的交集需要深入研究其功能、应用以及对现代企业的潜在影响，同时越来越多的企业也意识到它们潜力无穷。