在快速發展的技術環境中，生成式人工智能（AI）與業務流程管理（BPM）的融合已成為備受關注和討論的話題。生成式人工智能蓬勃發展的潛力呈現出一種重塑傳統范式的可能性。讓我們探索生成人工智能和BPM之間的共生關系，包括它們的融合、能力以及對現代企業的影響。

探索生成式人工智能領域

近年來，有關生成式人工智能的討論激增，凸顯了其變革潛力。從OpenAI的ChatGPT到GoogleBard和Midjourney的圖像生成人工智能，這些平臺體現了生成式人工智能的創造能力，吸引了商業領袖和愛好者的想象力。行業利益相關者已經認識到這項技術的吸引力，導致其融入商業應用程序，這是一種滿足用戶需求同時利用市場趨勢的戰略舉措。

生成式人工智能與BPM的融合

我們將討論的核心是將生成式人工智能整合到BPM領域。業務流程管理涉及企業邊界內和跨企業邊界的流程識別、優化和編排。當企業考慮整合生成式人工智能時，一個相關的問題出現了：生成式人工智能能否促進業務轉型和BPM？

解碼生成式人工智能

生成式人工智能是更廣泛的人工智能領域的一個子集。生成式人工智能的核心依賴于大型語言模型(LLM)，該模型利用包含各種文本內容的大量數據集。這些模型利用數據集內的概率關系來生成連貫的文本響應。生成式人工智能的交互性涉及制定提示，這些提示可以是口頭的也可以是書面的，人工智能會用文本或圖形輸出來響應這些提示。

在BPM中利用生成式人工智能

生成式人工智能的潛力擴展到BPM中的無數用例。它在內容生成（例如起草文章、摘要和分析）方面的熟練程度使其成為增強人工生成內容的誘人工具。值得注意的業務流程領域包括營銷和銷售、運營、IT工程、風險和法律、人力資源以及成本優化。當企業研究生成式人工智能和BPM之間的協同作用時，具體考慮因素就會凸顯出來：

1.定義范圍：了解生成式人工智能的確切功能并辨別其與BPM流程的一致性是戰略實施的基石。

2.增值：確定生成式人工智能增強BPM軟件和反之亦然的領域至關重要。這種協同作用應轉化為組織的可衡量增值。

3.了解能力：麥肯錫最近的一篇文章預測了上述領域的預期價值創造。主要目的是起草、總結、補充、優化內容（例如文章、代碼、文檔、圖像）以及支持人（例如員工或客戶）與后臺知識庫的機器之間的聊天式對話。

探索生成式AI與BPM的交集需要深入研究其功能、應用以及對現代企業的潛在影響，同時越來越多的企業也意識到它們潛力無窮。