Modelos de Proceso Grandes: Una Visión para la Gestión de Procesos Empresariales en la Era de la IA Generativa

Resumen El continuo éxito de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y otros enfoques de inteligencia artificial generativa destaca las ventajas que los grandes corpus de información pueden tener sobre los modelos simbólicos definidos de manera rígida, pero también sirve como un punto de prueba de los desafíos que los enfoques puramente basados en estadísticas enfrentan en términos de seguridad y confiabilidad. Como un marco para contextualizar el potencial, así como las limitaciones de los LLMs y otras tecnologías basadas en modelos fundamentales, proponemos el concepto de un Modelo de Proceso Grande (LPM) que combina el poder de correlación de los LLMs con la precisión analítica y la confiabilidad de los sistemas basados en conocimiento y enfoques de razonamiento automatizado. Se prevé que los LPMs utilicen directamente la riqueza de la experiencia en gestión de procesos que los expertos han acumulado, así como datos de rendimiento de procesos de organizaciones con características diversas, por ejemplo, en términos de tamaño, región o industria. En esta visión, el LPM propuesto permitiría a las organizaciones recibir modelos de proceso y otros modelos empresariales específicos del contexto (personalizados), análisis profundos y recomendaciones de mejora. Como tal, permitiría reducir sustancialmente el tiempo y el esfuerzo requeridos para la transformación empresarial, al mismo tiempo que permitiría obtener percepciones más profundas, impactantes y accionables que antes eran posibles. Argumentamos que implementar un LPM es factible, pero también destacamos limitaciones y desafíos de investigación que deben resolverse para implementar aspectos particulares de la visión del LPM.