De slimme versnelling: Hoe AI zorgt voor een revolutie in business proces management
Business proces management (BPM) verloopt van oudsher vaak traag: processen worden geanalyseerd, gemodelleerd, gebouwd, getest en vervolgens aangepast. AI zorgt nu voor een revolutie binnen het vakgebied: verschillende stappen in de cyclus kunnen worden versneld of geautomatiseerd. In een nieuwe whitepaper schetst YNNO de kansen van AI voor BPM en de uitdagingen die komen kijken bij het benutten van die kansen.
De inzet van AI kan de afstand tussen een idee en de uitvoering ervan aanzienlijk verkleinen. Zo kan de technologie bijvoorbeeld worden ingezet om procesmodellen te genereren en verschillende scenario’s te simuleren. Dit stelt organisaties in staat om sneller te experimenteren, evalueren en bijsturen.
“De echte verandering zit niet alleen in het automatiseren van bestaande werkzaamheden”, zegt Bertie Cools, senior business process manager bij YNNO. “AI maakt het mogelijk om de hele cyclus van idee, ontwerp, uitvoering en verbetering korter te maken. Daardoor kunnen organisaties veel sneller leren wat wel en niet werkt.”
Daarmee verandert volgens YNNO ook de positie van de IT-functie. Waar deze met zijn lange ontwikkeltijden en capaciteitsproblemen regelmatig de bottleneck was, kan die nu juist een motor van verandering worden.
“Door technologische oplossingen wordt het mogelijk om repetitieve werkzaamheden te automatiseren”, zegt YNNO-directeur Robert-Jan Snijders. “Daarnaast kunnen medewerkers bij het nemen van complexe beslissingen rekenen op extra ondersteuning van bijvoorbeeld AI-tools.”
Van analyse naar realtime bijsturing
Een belangrijke ontwikkeling is de overgang van periodieke procesverbetering naar continue processturing. Traditioneel worden problemen eerst geanalyseerd, waarna een verbetertraject en implementatiefase volgen.
AI kan deze cyclus flink verkorten. In combinatie met process mining en machine learning kan de technologie patronen herkennen, knelpunten signaleren en voorspellen waar vertragingen of fouten dreigen te ontstaan.
“Door scenario’s te simuleren, kunnen organisaties veranderingen testen voordat ze deze daadwerkelijk doorvoeren.”
“Het interessante is dat organisaties eerder kunnen ingrijpen”, zegt Snijders. “Je hoeft niet altijd te wachten tot een probleem zich volledig heeft gemanifesteerd en daarna een lang verbeterprogramma op te starten. Met goede data kun je sneller signaleren en aanpassingen maken.”
De potentiële voordelen zijn volgens YNNO breed. Kortere doorlooptijden kunnen leiden tot hogere productiviteit en snellere besluitvorming. Het analyseren van grotere hoeveelheden data kan daarnaast bijdragen aan beter onderbouwde beslissingen en vroegtijdige foutdetectie.
“Door scenario’s vooraf te simuleren, kunnen organisaties bovendien veranderingen testen voordat ze deze daadwerkelijk doorvoeren”, geeft Cools aan. “Ook kostentechnisch gezien is dat natuurlijk een groot voordeel.”
AI kan eveneens extra ruimte creëren voor medewerkers. Wanneer routinematige werkzaamheden worden geautomatiseerd, ontstaat meer tijd voor klantcontact, innovatie, creativiteit en strategische vraagstukken.
Tegelijkertijd waarschuwt YNNO ervoor om technologie niet als een losstaand doel te behandelen. AI levert pas waarde op als het wordt gekoppeld aan concrete organisatiedoelen en gepaard gaat met aandacht voor processen, medewerkers, datakwaliteit, governance en verantwoord gebruik.
Technologie alleen is niet genoeg
Het benutten van de technische mogelijkheden van AI is daarmee slechts een deel van de opgave. Succesvolle toepassing van AI binnen BPM vraagt volgens YNNO dan ook om aanpassingen in leiderschap, governance en organisatiecultuur.
“Besluitvorming moet dichter bij de uitvoering komen te liggen en medewerkers moeten binnen duidelijke kaders ruimte krijgen om te experimenteren”, aldus Snijders. “Multidisciplinaire samenwerking tussen business, IT en data-experts wordt daarbij steeds belangrijker.”
“En begin klein, maar denk groot”, voegt Cools toe. “Een organisatie hoeft niet direct haar volledige proceslandschap opnieuw in te richten. Start met een concrete toepassing, meet wat die oplevert en leer daarvan. Maar zorg wel dat je vanaf het begin nadenkt over data, governance en de manier waarop je succesvolle toepassingen kunt opschalen.”
“De vraag is uiteindelijk of processen er beter van worden en of medewerkers en klanten er daadwerkelijk iets aan hebben.”
Datakwaliteit is hierbij een belangrijke randvoorwaarde. Incomplete of inconsistente gegevens kunnen namelijk tot verkeerde conclusies leiden. Organisaties moeten daarom investeren in datagovernance, eigenaarschap en kwaliteitscontroles.
“In dit kader verdienen uitlegbaarheid, privacy en menselijke controle ook aandacht”, zegt Snijders. “Medewerkers en managers moeten AI-uitkomsten kunnen beoordelen vanuit hun eigen kennis en ervaring. Alleen dan kunnen ze de technologie optimaal benutten.”
Slim versnellen
De belofte van AI voor business proces management draait volgens YNNO uiteindelijk niet om maximale snelheid, maar om een “slimme versnelling”.
“Dat is sneller handelen zonder kwaliteit, controle en de menselijke maat uit het oog te verliezen”, licht Cools toe. “Dat vraagt om investeringen in data en digitale vaardigheden, maar ook om transparantie, betrokkenheid en scholing.”
“AI is geen doel op zichzelf”, zegt Snijders. “De vraag is uiteindelijk of processen er beter van worden en of medewerkers en klanten er daadwerkelijk iets aan hebben. Organisaties die de technologie weten te combineren met goed leiderschap, betrouwbare data en aandacht voor verandering, zullen de grootste stappen kunnen zetten.”
De kernboodschap van de whitepaper is daarmee even ambitieus als praktisch: begin met experimenteren, leer snel en schaal op waar dit waarde toevoegt. “AI kan BPM intelligenter en wendbaarder maken, maar alleen wanneer technologie en organisatieontwikkeling gezamenlijk worden aangepakt”, aldus Cools.
