Почему бизнес-аналитики по-прежнему необходимы для решения ИТ-задач

И как оставаться актуальным, поскольку работа бакалавриата переопределяется ИИ

Учитывая всю шумиху вокруг инструментов искусственного интеллекта, способных не только кодировать, но и составлять диаграммы процессов и критерии приемки на естественном языке, вы можете задаться вопросом: «А нужны ли нам еще степени бакалавра?»

И ответ, конечно же, положительный: профессионалы в области бизнес-анализа нам понадобятся еще больше.

Независимо от звания практикующего бакалавра, эффективный бизнес-анализ Речь идет о том, чтобы помочь организации измениться, чтобы она могла достичь своих стратегических целей, как бы они ни были определены: улучшить качество обслуживания клиентов, снизить затраты, повысить производительность и т. д. Даже в ситуациях, когда агентный ИИ устраняет необходимость в ручном анализе, роль бизнес-аналитика по-прежнему будет иметь решающее значение для разработки превосходных решений бизнес-проблем и решения связанных с ними ИТ-задач.

Фактически, хотя мы продолжаем слышать, что ИИ «совершит революцию» в работе, на данный момент это кажется более вероятным. развязать хаосот превращения совещаний в художественные произведения до создания документов, которые на первый взгляд выглядят безупречно, но пронизаны фактическими ошибками и недостающими нюансами.

Тем не менее, поскольку технология искусственного интеллекта становится все более распространенной в организациях, мы не должны удивляться, увидев сдвиги в парадигме того, как бизнес-аналитики выполняют свою работу. В Слепые зоны агентного ИИ: руководство для бакалавров по GRC для автономных системАналитик по безопасности Адетунджи Олуделе Адебайо описывает, как традиционные модели выявления, ориентированные на определение известных функций с помощью каскадных или гибких спринтов, принципиально неадекватны для решений, демонстрирующих эмерджентное поведение, таких как агенты ИИ, способные самостоятельно выполнять сложные задачи.

Как отмечает Адебайо,

“Такие всеобъемлющие пятистраничные требования документируют функциональность системы? Теперь это пережиток эпохи до появления искусственного интеллекта. Системы, которые мы развертываем сегодня, – это не просто инструменты автоматизации. Это автономные, возникающие и самооптимизирующиеся машины, которые принимают решения в реальном времени, часто без постоянного человеческого контроля”.

Предложенное им решение — сосредоточиться на поведенческих границах системы (то, что система НЕ ДОЛЖНА делать), а не на том, что она ДОЛЖНА делать — я поддерживаю.

Но помимо работы по спецификации, призванной гарантировать, что полуавтономные системы будут работать так, как задумано, бизнес-аналитики будут продолжать играть важную роль в предотвращении многих известных причин сбоев программного обеспечения, от плохого понимания бизнес-проблем до нереалистичных целей проекта и неуправляемых рисков. В Как ИТ-менеджеры проваливают проекты по разработке программного обеспечения (ноябрь 2025 г.) Роберт Шаретт подчеркивает, почему искусственный интеллект не может способствовать успеху сложных программных проектов:

“Тем, кто надеется, что программные инструменты искусственного интеллекта и вторые пилоты кодирования быстро сделают крупномасштабные проекты ИТ-программного обеспечения успешными, забудьте об этом. В обозримом будущем существуют жесткие ограничения на то, что ИИ может внести в контроль и управление множеством пересечений и компромиссов между системным проектированием, проектным, финансовым и бизнес-менеджментом, и особенно в организационной политике, вовлеченной в любой крупномасштабный программный проект. Немногие ИТ-проекты являются проявлением рационального принятия решений, на котором ИИ может или должен учиться. Как знают специалисты по программному обеспечению, ИТ-проекты страдают. от достаточного количества управленческих галлюцинаций и заблуждений без добавления к ним ИИ».

Действительно, чем больше организаций в частном и государственном секторах внедряют «интеллектуальные» алгоритмы в свои программные системы, тем больше лица, принимающие решения, начинают принимать такие реальности, как Copilot не может функционировать как полная замена разработчиков-людей.. Основная причина? ИИ «борется с решением сложных проблем и пониманием тонких требований проекта» — а это как раз самое приятное место в работе по бизнес-анализу.

Чтобы внести ясность: вполне возможно, что ИИ в конечном итоге полностью возьмет на себя основные элементы БА. деятельность.Этоуже полезно для уменьшения ручного труда при выполнении задач бизнес-аналитики, таких как составление первых версий функциональных спецификаций, поддержка прослеживаемости между требованиями и целями, согласование терминологии в документах, создание планов обучения, которые позже будут проверены человеком.

Кроме того, точно так же, как в настоящее время ИИ поддерживает рентгенологи за счет повышения скорости, точности и объема их работы по интерпретации рентгеновских снимков, МРТ и других диагностических изображений мы можем ожидать, что технология искусственного интеллекта будет играть все большую роль в поддержке качества, последовательности и скорости производства артефактов БА.

Тем не менее, даже когда мы говорим о проблемах ИТ, значительная часть бизнес-анализа предполагает понимание и решение проблем. человек компоненты эффективного управления изменениями. Возьмем, к примеру этот вопрос опубликовано в Задайте вопрос в открытой теме менеджера 9 января 2026 г.:

“Мне нужен совет людей, которые столкнулись с подобными ситуациями. Наша компания полностью перешла на обновленную версию отраслевого программного обеспечения, которое мы используем, еще в начале декабря. Оно развертывалось в течение шести месяцев, причем обе версии работали параллельно в течение трех месяцев. Поставщик программного обеспечения пришел и провел обширное обучение на месте. Наши собственные эксперты провели несколько тренингов. Около 20% сотрудников моего отдела не могут справиться с новой версией. Менеджеры в других отделах сообщают то же самое. Ни у кого из демографических групп нет проблем. Это одна женщина в моем отделе плачет (буквально!) об этом весь день, несколько других только что сдались. […]»

В одном из ответов другой читатель описывает аналогичный опыт:

“Вот что произошло на моем рабочем месте. Они выпустили новую версию нашего программного обеспечения пять лет назад (!) – старое программное обеспечение должно было исчезнуть в течение 6 месяцев, как только мы уладим все недостатки (например, фактическое руководство было: «используйте старое программное обеспечение, если вы не можете что-то сделать в новом, тогда скажите ИТ-специалистам, чтобы они это исправили»). Люди «пытались» использовать новое программное обеспечение, но оставались в старой программе «на всякий случай». «не мог что-то сделать» в новом программном обеспечении (и никогда не сообщал ИТ-отделу о том, что не работает).

Большинство несогласных, которые просто отказались изучать новое программное обеспечение (все ЦВЕТА разные! и меню теперь СПРАВА, а не СЛЕВА! Иисус плакал!), ушли дальше, но некоторые люди каким-то образом все еще используют его. Я думаю, что оправданием со стороны высших эшелонов управления было то, что некоторые отчеты не работают должным образом в новом программном обеспечении, и это звучит как вполне решаемая проблема, но откуда мне знать».

Квалифицированные специалисты по бизнес-анализу рассмотрят эти примеры и точно поймут, что пошло не так. Они понимают, что возможность изменения требует подготовки отдельных лиц, команд и организаций к изменениям, чтобы обеспечить готовность и минимизировать сопротивление. И хотя можно было бы побудить чат-бота с искусственным интеллектом обобщить основную причину проблемы, само решение не будет создано без взаимодействия людей в реальной жизни, чтобы определить острую необходимость изменений, признать и сообщить о потенциальных выгодах, а также предпринять различные другие шаги под руководством человека, чтобы создать импульс для поддержки успеха изменений.

Одна из моих любимых иллюстраций сильных сторон людей и машин — это сообщение из сабреддита r/OpenAI:

Ни один здравомыслящий человек никогда не спросит нас, хотим ли мы, чтобы они изменили свой ответ, чтобы сделать его «без спойлеров», когда мы выразили разочарование после того, как нам сообщили об окончании фильма, который мы еще не видели. И все же: «Вы хотите, чтобы я переделал X, чтобы он лучше соответствовал тому, о чем вы просили?» — это полезный шаблон во многих взаимодействиях, поэтому понятно, что большая языковая модель, основанная на шаблонах для создания выходных данных, будет применять этот шаблон, даже если в контексте бесполезно решить проблему.

По мере расширения использования ИИ реальная возможность для бизнес-аналитиков состоит в том, чтобы найти новые способы использования своих человеческих усилий для создания большей ценности. Теперь, когда у нас есть неутомимые агенты ИИ, готовые выполнять задачи, с которыми были обучены БА, у тех, кто достаточно смел, появятся огромные возможности, чтобы изобрести другое будущее для бизнес-анализа – такое, в котором процесс БА, помогающий организации и ее сотрудникам перейти от текущего состояния к устойчивому целевому состоянию, не просто корректируется, а, скорее, переосмысливается.

---

Автор: Адриана Бил

Адриана Бил последние два десятилетия помогала инновационным компаниям использовать решения AI/ML и науку принятия решений для улучшения бизнес-результатов. Недавно она оставила работу главного специалиста по данным в глобальной консалтинговой группе по искусственному интеллекту, чтобы вернуться к своим корням в качестве независимого консультанта. Подробнее о ее работе вы можете узнать посетив bealproject.com.