هوش مصنوعی و BPMS : آینده مدیریت پروژه با ابر داده‌ها (Big Data)

مدیریت پروژه، در هسته خود، درباره تعامل انسان‌ها، جریان‌های کاری و دستیابی به نتایج واقعی کسب‌وکار است. هرچند هوش مصنوعی (AI) به سرعت شیوه انجام کارها را متحول می‌کند، اصول بنیادین مدیریت پروژه همواره به‌عنوان ستون‌های استوار موفقیت باقی مانده‌اند.
در این مقاله، بررسی می‌کنیم که چگونه می‌توان هوش مصنوعی و BPMS را به‌صورت یکپارچه در پروژه‌ها به کار گرفت؛ به‌گونه‌ای که تصمیم‌گیری‌ها هوشمندتر شوند، مهارت‌های انسانی‌تان تقویت شود و ارزش واقعی برای کسب‌وکار ایجاد گردد. هدف ما ساده‌سازی دنیای پیچیده هوش مصنوعی و نشان دادن قابلیت‌ها، پتانسیل‌ها و کاربردهای واقعی آن برای مدیران پروژه است.

چرا هوش مصنوعی همین امروز اهمیت دارد؟

بر اساس گزارش گلدمن ساکس (که یک شرکت خدمات مالی بین المللی است)، سرمایه‌گذاری جهانی در هوش مصنوعی می‌تواند تا سال ۲۰۲۵ به ۲۰۰ میلیارد دلار برسد—حتی پیش از آنکه استفاده گسترده از آن منجر به جهش بزرگ بهره‌وری شود. این پیش‌بینی نشان می‌دهد که هوش مصنوعی به‌آرامی اما با اطمینان در حال دگرگون کردن فضای کسب‌وکار است. برای مدیران پروژه، این یعنی ضرورت سازگاری و رهبری این تحول. با این حال، بسیاری از مدیران پروژه در برابر ایده ورود هوش مصنوعی به حوزه‌هایی مانند برنامه‌ریزی، سازماندهی یا تخصیص منابع، احساس نگرانی می‌کنند. واقعیت این است که هوش مصنوعی جایگزین شما نیست؛ بلکه بهترین نقش آن، ایفای دستیار همه‌کاره‌ای است که بر اساس دستورها و راهنمایی‌های شما عمل می‌کند.

در این مسیر، BPMS نقش کلیدی دارد، زیرا فرآیندهای پیچیده پروژه را ساختارمند می‌کند و با هوش مصنوعی ترکیب می‌شود تا تصمیم‌گیری‌ها دقیق و سریع شوند. به طور مشخص:

• تحلیل جریان‌های کاری: BPMS داده‌های پروژه را جمع‌آوری و تحلیل می‌کند، و با الگوریتم‌های AI، نقاط ضعف، تکراری بودن کارها و تاخیرهای احتمالی را شناسایی می‌کند.
• اتوماسیون تصمیم‌گیری‌ها: تصمیمات کوچک و زمان‌بر مثل تخصیص منابع یا برنامه‌ریزی وظایف، با هوش مصنوعی و BPMS خودکار می‌شوند و مدیر پروژه می‌تواند روی تصمیمات استراتژیک تمرکز کند.
• هماهنگی و همکاری تیمی: BPMS با شفاف‌سازی وظایف و جریان اطلاعات، از ایجاد گلوگاه‌های ارتباطی جلوگیری می‌کند و هوش مصنوعی به پیش‌بینی نیازهای تیم کمک می‌کند.
• کنترل ریسک و منابع: ترکیب هوش مصتوعی و BPMS امکان شناسایی ریسک‌های بالقوه و پیشنهاد راهکارهای بهینه برای استفاده از منابع را فراهم می‌کند، در نتیجه هزینه‌ها کاهش و بهره‌وری افزایش می‌یابد.

یک نظرسنجی موسسه مدیریت پروژه (PMI) در سال ۲۰۲۳ نشان داد که مدیرانی که به‌طور کامل هوش مصنوعی را در جریان کاری خود ادغام کرده‌اند، ۳۰٪ بیشتر احتمال دارد به اهداف پروژه دست یابند و همچنین ۲۳٪ بیشتر احتمال دارد که به اهداف بازگشت سرمایه (ROI) برسند. به‌طور شگفت‌انگیزی، بیش از ۸۲٪ از رهبران ارشد انتظار دارند هوش مصنوعی (AI) طی پنج سال آینده تحولی چشمگیر در مدیریت پروژه ایجاد کند. اما نکته اینجاست که ۴۹٪ از مدیران پروژه نیاز دارند مهارت‌ها و دانش خود در زمینه هوش مصنوعی را تقویت کنند تا بتوانند از مزایای آن بهره‌مند شوند. این مقاله مسیر شما را در دنیای جذاب هوش مصنوعی هموارتر خواهد کرد.

اینجاست که BPMS وارد عمل می‌شود

این سیستم‌ها به مدیران پروژه امکان می‌دهند تا هوش مصنوعی را به‌صورت یکپارچه در فرآیندهای کاری خود ادغام کنند، تصمیم‌گیری‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر کنند و بهره‌وری واقعی پروژه را افزایش دهند. با استفاده از BPMS، مسیر شما در دنیای جذاب هوش مصنوعی هموارتر شده و می‌توانید مهارت‌های انسانی و فناوری را همزمان تقویت کنید.

پیام روشن است: هوش مصنوعی آینده مدیریت پروژه نیست بلکه همین امروز مدیریت پروژه است. با این نگاه، نرم افزار BPMS به عنوان ستون عملیاتی مدیریت پروژه عمل می‌کند و امکان بهره‌برداری فوری از هوش مصنوعی را در فرآیندها فراهم می‌آورد. به جای انتظار برای «آینده»، مدیران می‌توانند امروز با ادغام AI در BPMS، تصمیم‌گیری‌ها را هوشمندتر کنند، کارهای تکراری را خودکار نمایند و ارزش واقعی کسب‌ و کار را افزایش دهند.

با دیجیتالی‌تر شدن جهان، تقاضا برای مدیران پروژه مسلط به فناوری تا سال ۲۰۳۰ از مرز ۲۵ میلیون نفر خواهد گذشت

در این شرایط، یادگیری مهارت‌ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی نظیر نرم افزار BPMS برای بهره‌گیری از فرصت‌های پیش‌ِرو اهمیت حیاتی دارد. مدیری که در جعبه‌ابزار خود توانمندی‌های مرتبط با AI داشته باشد، بی‌شک مزیتی رقابتی نسبت به دیگران خواهد داشت. اولین گام‌های این مسیر می‌تواند با دنبال کردن رهبران فکری در شبکه‌های اجتماعی، وبلاگ‌ها، پادکست‌ها و خبرنامه‌ها برداشته شود. همچنین، مرور نشریات معتبر آنلاین و استفاده از منابع آموزشی شما را با تازه‌ترین روندها آشنا می‌کند. انجمن‌های اینترنتی، وبینارها و کنفرانس‌ها نیز راه‌های مناسبی برای ارتباط مداوم و کسب تجربه‌های عملی هستند.

انقلابی در مدیریت پروژه: نگاهی عمیق به هوش مصنوعی

زمان، بودجه و کیفیت سه ستون اصلی موفقیت هر پروژه‌اند. برای تحویل یک پروژه در چارچوب این معیارها، نیاز به برنامه‌ریزی دقیق، اجرای شفاف و ردیابی مداوم شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) یا توافق‌نامه‌های سطح خدمت (SLA) است. داده‌های مرتبط با این شاخص‌ها در مخازن بانک اطلاعاتی BPMS ذخیره می‌شوند و هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل این داده‌ها، به سرعت نقاط بحرانی را شناسایی کرده و تصمیمات بهینه برای مدیریت زمان، هزینه و کیفیت پروژه ارائه دهد.

چگونه هوش مصنوعی فرآیندهای مدیریت پروژه را بهبود می‌دهد؟

۱. استخراج بینش‌ها (Glean Insights):
با وجود هوش مصنوعی، دیگر نیازی نیست حجم عظیمی از داده‌ها را به‌صورت دستی مرور کنید. داده‌های پروژه که در بانک اطلاعاتی BPMS ذخیره شده‌اند، شامل وضعیت زمان‌بندی، بودجه، منابع و کیفیت هستند. AI می‌تواند این داده‌ها را پالایش کرده و الگوها و روندهایی را آشکار کند که شاید نادیده گرفته شده باشند. این بینش‌های داده‌محور به مدیر پروژه کمک می‌کند تصمیم‌های آگاهانه‌تری بگیرد. طبق نظرسنجی جهانی PMI در سال ۲۰۲۳:

• ۳۴٪ مدیران پروژه توانستند گزارش‌های بهتری ارائه دهند
• ۳۳٪ تصمیم‌گیری‌ها سریع‌تر شد
• ۲۶٪ ارتباطات تیمی بهبود یافت.

۲. خودکارسازی گزارش‌ها (Automate Reports):
با کارهای تکراری و خسته‌کننده مثل تهیه گزارش‌های وضعیت پروژه یا دسترس‌پذیری تیم خداحافظی کنید. هوش مصنوعی می‌تواند این فعالیت‌ها را به‌طور مؤثر انجام دهد، به‌ویژه وقتی داده‌ها و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در BPMS ذخیره شده باشند. این کار شما را آزاد می‌کند تا روی اهداف استراتژیک‌تر تمرکز کنید؛ مانند هم‌راستاسازی بهتر پروژه‌ها با اهداف کسب‌وکار، دید روشن‌تر نسبت به انتظارات ذی‌نفعان و ارزیابی نوآوری‌های آینده صنعت. طبق پیش‌بینی گارتنر، تا سال ۲۰۲۴ حدود ۶۹٪ از وظایف روزمره مدیریتی خودکار خواهد شد.

۳. بهبود در لحظه (Improve On-The-Go):
یکی از چالش‌های مدیریت پروژه، موانع غیرمنتظره‌ای است که در آخرین لحظات پدیدار می‌شوند. هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های ذخیره‌شده در BPMS و قابلیت‌های تحلیلی خود می‌تواند این نقاط ضعف احتمالی را پیش‌بینی کرده و شما را از موقعیت‌های دشوار نجات دهد. بدین‌ترتیب می‌توانید انحراف‌ها از برنامه یا استانداردها را در لحظه شناسایی کرده و فوراً اقدام اصلاحی انجام دهید—چه در صورت تأخیر وظایف، چه در صورت عبور از سقف بودجه و چه در زمانی که کیفیت خروجی مطابق استاندارد نباشد. موسسه مدیریت پروژه گزارش داده که استفاده از بینش‌های داده‌محور AI می‌تواند هزینه‌های مازاد را تا ۴۰٪ کاهش دهد.

۴. بهینه‌سازی تخصیص منابع (Optimise Resource Allocation):
تصور کنید منابع پروژه مثل قطعات یک پازل پیچیده هستند. نه‌تنها باید آن‌ها را بر اساس نیاز فعلی جایگذاری کنید، بلکه باید پیش‌بینی کنید چه قطعاتی ممکن است فردا یا هفته بعد لازم شوند. اینجا BPMS نقش مغز مرکزی پروژه را بازی می‌کند، جایی که تمام جریان‌ها، وظایف و وابستگی‌ها ثبت و مدیریت می‌شوند. وقتی هوش مصنوعی روی این شبکه هوشمند اعمال شود، می‌تواند نقاط ضعف احتمالی را شناسایی کرده، گلوگاه‌ها را پیش‌بینی کند و منابع را بهینه توزیع کند. نتیجه؟ همه چیز به‌صورت پیشگیرانه و هوشمند حرکت می‌کند، بهره‌وری تیم افزایش می‌یابد و هزینه‌ها کاهش می‌یابد، بدون اینکه شما نیازی به دخالت لحظه‌ای داشته باشید.

۵. مدیریت ریسک پیش‌بینانه (Predictive Risk Management)

در دنیای واقعی پروژه‌ها، ریسک‌ها مثل موج‌های پنهان زیر سطح آب هستند؛ وقتی کمتر انتظارش را دارید، ظاهر می‌شوند و مسیر پروژه را تهدید می‌کنند. BPMS همه این جریان‌ها و وابستگی‌ها را ثبت می‌کند، از بودجه و زمان‌بندی گرفته تا عملکرد افراد و منابع. حالا وقتی هوش مصنوعی روی این داده‌های درون BPMS اعمال شود، می‌تواند الگوهای غیرمنتظره را شناسایی کند و هشدارهای پیشگیرانه صادر کند.

نتیجه؟ شما قبل از اینکه یک مشکل کوچک به بحران تبدیل شود، از آن مطلع می‌شوید و تصمیمات اصلاحی در زمان واقعی می‌گیرید. این نه‌تنها خطرات را کاهش می‌دهد، بلکه باعث می‌شود تیم شما با اعتماد به نفس بیشتر حرکت کند و برنامه‌هایتان انعطاف‌پذیرتر و کارآمدتر شود.

۶. تقویت همکاری تیمی و هماهنگی پروژه‌ها (Enhanced Team Collaboration)

در پروژه‌های پیچیده، ارتباطات ضعیف می‌تواند کل جریان کاری را مختل کند. BPMS به‌عنوان مخزن مرکزی تمام اطلاعات پروژه، جریان‌ها و تعاملات تیم را ثبت می‌کند. وقتی هوش مصنوعی روی این داده‌ها اعمال شود، می‌تواند:

• مسیرهای ارتباطی بهینه بین اعضای تیم پیشنهاد دهد،
• نقاط تلاقی وظایف و وابستگی‌ها را شناسایی کند،
• و حتی هشدار دهد که کدام بخش از پروژه نیاز به هماهنگی بیشتری دارد.

به این ترتیب، تیم‌ها می‌توانند با دید کامل و پیش‌بینی بهتر از مشکلات، سریع‌تر تصمیم بگیرند و همکاری‌شان مؤثرتر شود. نتیجه‌ی ملموس؟ کاهش دوباره‌کاری‌ها، شفافیت بیشتر در مسئولیت‌ها و حرکت همزمان همه اعضا به سمت اهداف پروژه.

هوش مصنوعی مولد (GenAI): موج جدید در مدیریت پروژه

هوش مصنوعی مولد (GenAI) این روزها داغ‌ترین موضوع در مدیریت پروژه است. گزارش‌ها نشان می‌دهند که GenAI می‌تواند تا ۷۰٪ از وظایف فعلی کارکنان را خودکار کند—تحولی که توانایی دگرگون کردن نحوه اجرای پروژه‌ها را دارد. اما نکته کلیدی این است که GenAI مکمل دانش و تجربه شماست، نه جایگزین مهارت‌های اصلی. این فناوری در واقع یک خالق محتوای هوشمند است که می‌تواند متن، تصویر، کد برنامه‌نویسی، کلیپ صوتی یا ویدئو تولید کند. وقتی GenAI روی داده‌ها و جریان‌های ذخیره‌شده در BPMS اعمال شود، می‌تواند:

• مستندات پروژه و گزارش‌ها را به‌صورت خودکار و با قالب‌بندی حرفه‌ای تولید کند،
• تحلیل‌های بصری و نمودارهای پیش‌بینی برای تصمیم‌گیری سریع ایجاد کند،
• و سناریوهای احتمالی پروژه را شبیه‌سازی کند تا تیم‌ها آماده واکنش به تغییرات باشند.

مثلاً ChatGPT، شناخته‌شده‌ترین نمونه GenAI، در حال حاضر توسط مدیران پروژه برای تولید محتوا، نوشتن گزارش‌ها و حتی کدنویسی ساده استفاده می‌شود. اما رمز موفقیت واقعی در به‌کارگیری این فناوری، به طراحی خلاقانه پرسش‌ها (مهندسی پرامپت) برمی‌گردد؛ کاری که باعث می‌شود AI دقیقاً همان چیزی را ارائه دهد که برای پروژه نیاز دارید.

داده‌های ورودی خوب و دقیق : قاعده طلایی

یک قاعده ساده را همیشه به خاطر داشته باشید: هرچه وظیفه پیچیده‌تر باشد، دستورالعمل و داده‌های ورودی دقیق‌تر باید باشند. اینجاست که ترکیب BPMS و GenAI واقعاً جادو می‌کند. BPMS مخزن همه داده‌ها و جریان‌های کاری پروژه است: اطلاعات زمان‌بندی، بودجه، منابع، وظایف و KPIها در آن ذخیره می‌شوند. حالا وقتی GenAI روی این داده‌ها سوار شود، نه تنها کارهای تکراری خودکار می‌شوند، بلکه تحلیل‌ها، پیش‌بینی‌ها و پیشنهادهای بهینه برای مدیریت پروژه تولید می‌شوند.

• برای مثال، اگر بخواهید یک برنامه پروژه بسازید، BPMS تمام اطلاعات مربوط به ذی‌نفعان و دیدگاه‌های آن‌ها را در اختیار شما قرار می‌دهد و GenAI بر اساس آن، برنامه‌ای دقیق و منسجم تولید می‌کند.
• یا اگر هدف شما بهینه‌سازی تخصیص منابع باشد، BPMS داده‌های دسترسی، مهارت و تجربه افراد را ارائه می‌دهد و GenAI بهترین پیشنهاد تخصیص را ارائه می‌دهد.

ترکیب این دو یعنی مدیریت پروژه هوشمند و چابک، بدون از دست دادن هیچ جزئیاتی و با حداکثر بهره‌وری.

سه سطح ادغام GenAI در گردش کار با BPMS

1. خودکارسازی اولیه (Primary Automation):
   ایجاد پرامپت‌های ساده و استاندارد که هدف را شفاف بیان می‌کنند؛ مشابه جستجو در گوگل. در این سطح، BPMS داده‌های پایه‌ای پروژه را فراهم می‌کند و GenAI تنها روی آن‌ها تحلیل و گزارش‌های ساده تولید می‌کند.
   مثال: «یک گزارش درباره میزان در دسترس بودن اعضای تیم در طول هفته تهیه کن.»
   BPMS مشخص می‌کند چه کسی در چه زمانی در دسترس است و GenAI گزارش منسجمی تولید می‌کند.
2. دستیار هوشمند (Smart Assistance):
   برای وظایف پیچیده‌تر مثل تحلیل هزینه–فایده، باید پارامترها و زمینه بیشتری ارائه دهید. در این سطح، BPMS داده‌های تاریخی، بودجه، منابع و وظایف مرتبط را ارائه می‌دهد و GenAI آن‌ها را پردازش کرده و پیشنهادهای عملی ارائه می‌کند.
   مثال: «دامنه پروژه را مشخص کن، هزینه‌ها و منافع را تعیین کن و نرخ بازگشت داخلی سرمایه را محاسبه کن.»
3. تقویت هوشمند (Intelligent Amplification):
   بزرگ‌ترین پتانسیل GenAI در کمک به تصمیم‌گیری‌های سطح بالا در کسب‌وکار است. در این مرحله، BPMS کل جریان‌های پروژه، وابستگی‌ها و شاخص‌های کلیدی عملکرد را در دسترس GenAI قرار می‌دهد تا تحلیل‌ها و پیش‌بینی‌های پیچیده ارائه شود. این مرحله نیازمند آزمون و خطا و آزمایش گسترده است، پیش از آنکه خروجی‌ها در دنیای واقعی اجرا شوند.
   مثال: «ارزیابی کن که آیا ورود به یک پروژه جدید در صنعتی متفاوت از مشتریان فعلی ما از نظر سود و ریسک توجیه‌پذیر است یا خیر.»

تکنیک‌هایی برای هدایت فرآیند در ترکیب با BPMS و GenAI

1. ایجاد ساختار شفاف: پرامپت‌ها را مانند یک گفت‌وگوی دوستانه با GenAI طراحی کنید و اجازه دهید BPMS داده‌های پروژه و جریان‌های کاری را فراهم کند تا AI بتواند شکاف‌ها را پر کرده و تعامل روان‌تر شود.
2. ارزیابی نتایج: با پرسشی شروع کنید که پاسخ آن را می‌دانید و خروجی‌های BPMS را در نظر بگیرید. سپس با تغییر بیان پرسش، خروجی‌های متفاوت را بررسی کنید تا به ظرفیت‌های GenAI و تحلیل‌های داده‌ای واقعی BPMS پی ببرید.
3. روش ۵W1H : از شش پرسش کلیدی چه کسی، چه چیزی، چه زمانی، کجا، چرا و چگونه استفاده کنید تا پاسخ‌های جامع‌تری به دست آورید. BPMS کمک می‌کند داده‌های مرتبط با هر یک از این پرسش‌ها را فراهم کند و GenAI آن‌ها را پردازش و تحلیل کند.
4. توجه به اخلاق و قانون: همیشه ملاحظات اخلاقی و قانونی را در فرآیند لحاظ کنید تا از بروز سوگیری‌ها یا ناعادلانه بودن نتایج جلوگیری شود. BPMS می‌تواند سوابق تصمیم‌گیری و مسیرهای تصویب را ثبت کند تا شفافیت و رعایت قوانین تضمین شود.

هوش مصنوعی (AI) به احتمال زیاد هم نقش تسهیل‌گر و هم نقش برهم‌زننده در مدیریت پروژه ایفا خواهد کرد. نخستین بُعد آن شامل اتوماسیون و انجام کارهای روزمره است. اما جنبه‌ی دوم جایی است که توانایی واقعی یک مدیر پروژه به چالش کشیده می‌شود: اینکه چطور از این فناوری برای شناسایی و رفع گلوگاه‌ها استفاده کنید. هر چه ماشین‌ها هوشمندتر می‌شوند، مدیران پروژه نیز باید باهوش‌تر عمل کنند تا هماهنگی مؤثری بین انسان‌ها و فناوری‌ها برقرار شود. مهارت‌هایی مانند رهبری آینده‌نگر، همدلی و تفکر استراتژیک به‌مرور در مرکز توجه قرار می‌گیرند و مهارت‌های تکراری ارزش خود را از دست می‌دهند.

مدیران پروژه و مسئولیت اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی

مدیران پروژه‌ای که قصد دارند با سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی قابلیت‌های کسب و کار را افزایش دهند، ابتدا باید چارچوب قوانین و هنجارهای اخلاقی را مدنظر قرار دهند. وقتی BPMS به‌عنوان منبع داده‌های ساختاریافته و قابل‌اعتماد در کنار AI قرار می‌گیرد، امکان تحلیل دقیق و تصمیم‌گیری هوشمند فراهم می‌شود، اما مسئولیت اخلاقی هم افزایش می‌یابد. هر تصمیم برای استفاده از AI در فرآیند تصمیم‌گیری پروژه با چالش‌های اخلاقی همراه است:

• حفاظت از اطلاعات حساس: داده‌های پروژه که در BPMS ذخیره شده‌اند باید با بالاترین سطح امنیت و محرمانگی پردازش شوند.
• اجتناب از نقض حق نشر و کپی‌رایت: هر محتوایی که AI تولید می‌کند باید با قوانین مالکیت فکری سازگار باشد.
• شفافیت در تصمیم‌گیری: تیم و ذی‌نفعان باید بدانند که AI چه تصمیماتی را بر اساس داده‌ها و الگوریتم‌ها اتخاذ می‌کند.

با وجود پتانسیل هیجان‌انگیز AI، هدف اصلی شما باید رسیدگی به این نگرانی‌ها باشد. به‌عنوان مدیر پروژه، با ترکیب BPMS و AI می‌توانید تصمیمات هوشمند، مسئولانه و قابل‌اعتماد اتخاذ کنید و اعتماد تیم، شرکت و سرمایه‌گذاران را حفظ نمایید.

جمع‌بندی: هوش مصنوعی و  BPMS، ترکیب برنده در مدیریت پروژه

مدیران پروژه می‌توانند سفر یادگیری مرتبط با AI خود را با تمرکز بر مهارت‌های خاصی که می‌خواهند توسعه دهند به بهترین شکل هدایت کنند. وقتی نرم افزار BPMS به‌عنوان مخزن داده‌ها و جریان‌های کاری ساختاریافته در کنار AI قرار می‌گیرد، امکان ارزیابی سریع داده‌ها در زمان واقعی فراهم می‌شود و مدیران می‌توانند بینش‌های عملی و دقیق به تصمیم‌گیرندگان و ذی‌نفعان ارائه کنند.هرچند AI در عملکرد مدیریت پروژه بیش از پیش پیاده‌سازی و ادغام شده است، مدیران و رهبران پروژه آینده باید سطح بالاتری از دیدگاه استراتژیک و ذکاوت کسب‌ و کار نشان دهند. این شامل نحوه ادغام ابزارها و فناوری AI در جریان کاری و استفاده هوشمندانه از BPMS برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج است.

مسیرهای آینده نیازمند آن است که مدیر پروژه فرهنگی ایجاد کند که ابزارهای AI را با مهارت‌های انسانی و فرآیندهای  BPMSادغام کند. چنین هم‌افزایی به کارکنان امکان می‌دهد هوشمندانه‌تر کار کنند، منابع را بهینه کنند و دغدغه‌های اصلی کسب‌وکار را حل نمایند.