【摘要】：信息复杂度关注流程对数据、信息处理能力的影响。流程活动的执行通常需要相关的信息作为输入，经过流程处理后产生相应的输出。信息复杂度通过分析活动输入、输出信息量、活动信息处理能力等因素，评估流程模型的信息复杂性。IC可以在流程模型的设计阶段进行计算，以指导业务人员评估活动的信息复杂度。信息熵评估了流程状态的混乱程度。
信息复杂度关注流程对数据、信息处理能力的影响。流程活动的执行通常需要相关的信息作为输入，经过流程处理后产生相应的输出。例如，在医疗流程中，患者将体检信息提交给医生进行诊断，得到病情诊断结果。信息复杂度通过分析活动输入、输出信息量、活动信息处理能力等因素，评估流程模型的信息复杂性。
Cardoso在活动复杂度的基础上，提出了活动的接口复杂度（interface complexity）[8]。接口复杂度综合考虑了活动数量、流程的输入接口数量和输出接口数量，分析了业务流程的信息复杂程度，如公式（7.6）所示：
其中Length为流程的活动数量；另外两个参数number pf inputs 和number pf putputs依次是该活动输入和输出的接口数量。IC可以在流程模型的设计阶段进行计算，以指导业务人员评估活动的信息复杂度。
信息论中的信息熵理论也可以用于评估流程的信息复杂度。信息熵计算一个系统的混乱程度和不确定性。公式（7.7）为信息熵的计算方法，其中xi为系统X中可能出现的状态；p（xi）为状态xi出现的概率。
Arteta和Giachetti利用信息熵概念分析了流程的信息复杂度，并用来评估企业流程的敏捷性[16]；利用Petri网进行流程建模，分析各种可能发生的流程状态变化序列，从而根据各个序列发生的概率计算流程状态转移信息熵，得到流程的信息复杂度。信息熵评估了流程状态的混乱程度。如果流程状态越多，各个状态的概率差异越小，则相应的流程复杂度越高，企业越难以对外界变化快速做出反应，流程的业务敏捷性越低。
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