业务流程管理长期以来一直在帮助企业进行流程工程和数字化转型。现在，BPM正从人工智能中得到巨大的推动。
人工智能技术正在迅速发展，这使得开发更复杂、更有效的人工智能驱动的流程发现和自动化解决方案成为可能，这些进步中的许多都归因于来自企业系统、传感器和社交媒体等许多来源的数据越来越可用，从而导致了更大规模的人工智能部署。例如，深度学习算法的发展使人工智能系统能够从数据中学习并识别人类难以或无法识别的模式。
人工智能支持的部署在BPM中找到了众多应用，从改进前台流程到分析流程数据，再到映射业务流程，再到利用生成式人工智能流程建模功能。
前台流程中的AI部署正在推动销售、提高客户满意度和提高员工敬业度。例如，在联络中心，业务流程管理中的AI正在丰富客户互动、缩短呼叫等待时间、个性化推荐并提供实时销售协助。
流程挖掘是BPM的关键推动因素，可帮助企业发现改进流程、创造价值和降低成本的机会。AI有助于使流程挖掘更快、更易于使用，反过来，流程挖掘使AI所训练的数据更加智能，从而释放其真正的力量。但是，当涉及到训练大型语言模型（LLM）和生成AI竞争时，流程智能的创新将需要改进实时结构化数据和语义知识。
现在一些科技公司正在与大学合作，将AI与以对象为中心的流程挖掘（代表流程中的真实对象和事件）相结合，以更好地理解和控制业务流程。例如，当运输订单或发票等真实对象在业务流程中移动时，AI可以不断更新预期交货时间，在发生延迟时发送警报，甚至采取行动解决问题。
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