Как ИИ может помочь в создании бизнес-процессов: опыт и выводы

Отношение к ИИ, как к помощнику, порой напоминает старый анекдот о суровых сибирских лесорубах и японской лесопилке. Всегда хочется, чтобы технология справлялась со всеми задачами сразу, но, как показывает практика, это не всегда возможно. Что если мы переосмыслим подход к ИИ? Скажем, он может решить вашу задачу на 80-90%, а ваша роль и ошибки не пересекаются с его! Представьте, что, объединив усилия с ИИ, мы можем добиться почти 100% успеха.
В новой статье я делюсь опытом использования ChatGPT для моделирования бизнес-процессов в формате BPMN 2.0. Хотите знать, что получилось? Мы задали ИИ задачу на отрисовку бизнес-процесса - и хотя результата в прямом смысле не хватило, наша совместная работа показала, как именно можно шаг за шагом прийти к нужному итогу.
Некоторые ключевые моменты: не стоит сразу просить ИИ нарисовать схему, лучше первым делом дать ему описание процесса с указанием участников и логики работы. Это нужно для того, чтобы ИИ мог правильно сгруппировать элементы. Линейные инструкции не подходят для такой работы!
И, кстати, ошибки были не только у ИИ - мои мелкие недочеты в подписях на схеме также были замечены. ИИ проверял формулировки и предлагал более точные варианты. Так что, в результате, получилась четкая и понятная схема, демонстрирующая отличный результат нашей совместной работы.
Итак, если хотите узнать больше об эффективном использовании ИИ для бизнес-процессов, прочитайте статью! Помните, даже несовершенные помощники могут вывести вашу работу на новый уровень!
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад