Ця стаття розширює фреймворк прогнозуючого моніторингу процесів (PPM) на основі LLM, оцінюючи його загальність та механізми міркувань. Вона демонструє, що LLM перевершують еталонні методи в умовах дефіциту даних для прогнозування результатів процесів та появи активностей. Дослідження підкреслює здатність LLM використовувати попередні знання та внутрішні кореляції для міркувань вищого порядку, пропонуючи значні наслідки для підвищення операційної ефективності в різних процесах.