热衷于引入人工智能的企业正面临现实挑战。核心问题并非技术局限，而是缺乏"流程智能"。仅靠自动化工具无法理解并优化复杂组织内的工作流。有观点指出，企业若想真正有效运用AI智能体，首先必须准确掌握并可视化自身业务流程。
2025年伊始，围绕AI智能体的过度期待持续不断，但由于未能转化为实际成果，质疑声正逐渐扩散。高德纳在今年6月发布的报告中预测，到2027年，超过40%的基于智能体的AI项目将被取消。尽管系统间连接已完成，但由于无法适应企业内部复杂且不稳定的流程，AI引入成果未能达到预期。
德国数据处理企业Celonis在此趋势中强调，"流程智能"是AI成功的前提条件。Celonis在其年度活动"Celosphere 2025"上基于实际客户案例说明，只有将AI智能体与清晰的工作流相连接，才能最大化其效果。Celonis首席技术官曼努埃尔·豪格表示："AI正被引入企业各处，但它能否良好运行则是另一回事"，"要使其正常运行，流程智能必不可少。"
企业常自认为充分了解自身业务流程，但现实却非如此。因电子邮件而延迟的审批流程、依赖电子表格的例外处理、不明确的责任分担等仍在引发矛盾。据theCUBE Research调查，72%的企业回答称，阻碍自动化成效的最大瓶颈因素并非"工具不足"，而是"不可见的低效"。在这种非结构化且不透明的工作环境中，AI智能体可能犯下致命的判断错误。
传统的流程挖掘工具虽部分应对了这些问题，但存在局限。它们虽从系统日志逆向追踪流程，但这终究停留在过去。Celonis在此基础上加入了洞察与执行能力，引入"流程智能图谱"，可视化实时工作流，并支持AI智能体做出有意义的判断。由此，为AI成为有用的助手而非简单重复或放大错误的工具奠定了基础。
以典型的"订单到现金"转化过程为例，其效果得到了很好展现。仅按既定标准处理的AI智能体会自动将视为付款延迟的发票标记为问题，从而导致销售、财务和客户应对出现混乱。然而，利用流程智能则可以识别部分交付或延迟因素，避免过度干预，并能向更合适的部门执行直观的调整。
Celonis产品总负责人丹尼尔·布朗强调："AI要进行有意义且安全的执行，必须理解工作上下文"，"智能体不应是孤立的行动，而应能理解一系列过程流并做出决策。"这超越了单纯的数据可视化，是旨在获得可执行且可持续改进的决策智能的战略。
据市场研究机构Grand View Research数据，全球流程智能市场规模预计在2024年约为14亿美元（约2.016万亿韩元），到2030年将增长至约219亿美元（约31.5万亿韩元）。Celonis正强化其在该市场的独特存在感，同时扩大与微软、IBM、亚马逊云科技等主要云企业的合作，专注于构建生态而非竞争。
支持员工专注于更有价值的工作而非重复性任务，本是引入AI的初衷。但在缺乏结构化的混乱中，自动化反而可能加剧问题。Celonis正强调基于数据的流程智能是AI成功的前提，并全面推进其向支持实时决策的平台角色转变。
企业若想从AI中获得实际价值，内部理解应先于华丽的技术。Celonis的信息很明确：只有准确理解工作，才能做好自动化。流程智能并非基于智能体的AI系统的附属功能，而是确保其可靠性与可持续性的核心基石。
