Использование ИИ для анализа хода процесса.
Для начала вольно переведенная цитата из свежего отчета MIT: «универсальные инструменты, такие как ChatGPT, великолепны при использовании для персональных целей за счет их гибкости, но не могут достичь того же уровня в корпорациях так как не могут обучаться на основе их процессов или адаптироваться к ним». Помните это утверждение, читая дальше.
Предполагается, что использование LLM может:
- Снизить требования к знаниям и навыкам процессному аналитика
- Снизить время и затрат на выполнение проекта
- Выявить рекомендации, пропущенные процессным аналитиком
- Ускорить внесение изменений в процессы
О последнем пункте я напишу отдельно, а пока рассмотрим варианты применения:
1. Формирование журнала событий на основе таблиц из исходных систем. LLM сработает и сгенерирует, без дополнительного контекста в prompt, корректный SQL запрос только если структура данных простая и поля названы корректно. В остальных случаях нужна дополнительная информация, которую можно получить из каталога данных или описав ее в контексте вручную. Альфа банк рассказывает, что обогащение контекста информацией из каталога работает хорошо, но мало у кого он есть. Может сэкономить время и ресурсы аналитика, но возможно "аренда" инженера данных даст лучший эффект.
2. Использование LLM для авто разметки логов task mining - попробовали все поставщики решений, и все отказались
3. Использование LLM для генерации запросов, фильтров или виджетов внутри инструмента process mining. Контекст предоставляет для prompt автоматически так как ПО для анализа хода процесса «знает» структуру своей модели данных. Работает и действительно сильно снижает требования к аналитику и сроки проекта.
4. Использование LLM для анализа хода процесса без контекста - очень хорошо соотносится с цитатой выше. Когда логика вашего процесса совпадает с здравым смыслом, вы сократите время анализа и получите новые рекомендации. Понять, что в случае закупок надо анализировать не срок поставки (lead time), а соответствие плана и факта по дате поставки такая LLM не сможет.
5. Использование LLM для анализа хода процесса с контекстом - можно дополнить предыдущий вариант контекстом, например заполнив краткое описание особенностей процесса и целей анализа как пробует тот же Альфа банк. Пока однозначного подтверждения того, что LLM будет правильно трактовать длительности и циклы я не встречал. Требования к навыкам аналитика изменятся, но останутся высокими. Вместо знания методов анализа потребуется знание нюансов конкретного процесса
Важное замечание - создание собственной инфраструктуры для запуска LLM только ради task и process mining не окупиться.
Что думает вы?
