Длинные выходные — кайф. Есть редкая возможность никуда не бежать, чуть замедлиться и спокойно почитать, что вообще происходит в профессии. Я вот залезла в блог IIBA — и наткнулась на статью, которая неожиданно хорошо легла на мои собственные мысли про ИИ, трансформации и роль аналитиков. Контекст, в котором мы сейчас живём, очень знакомый. Много компаний уже громко заявили про AI-трансформацию в 2026 году, уже даже стали появляться новые роли, подразделения, должности. Прямо чувствуется вайб 2010-х, когда все поголовно делали «цифровую трансформацию», иногда даже не очень понимая — зачем. И статья как раз про это. Не тот вопрос Сейчас основной вопрос, который слышится на коференциях, обсуждениях от разных специалистов: «Как мне использовать ИИ, чтобы стать эффективнее?» Это то, что в статье называют AI4BA — ИИ для бизнес-анализа. Как автоматизировать требования, ускорить анализ, написать лучше, быстрее, дешевле. И это нормально. Но, по мнению авторов (и тут я с ними согласна), мы упускаем более важный вопрос: «Как бизнес-анализ может повлиять на то, как ИИ внедряется в компании?» Это уже BA4AI — бизнес-анализ для ИИ. Мы уже это проходили Очень точная аналогия из статьи — мы видели это с: Big Data Blockchain ERP цифровыми трансформациями Сначала появляется технология. Потом страх «мы отстанем». Потом бюджеты. А уже потом — попытка понять, какую вообще проблему мы решаем. ИИ сейчас во многом идет тем же путем. Во многих компаниях AI-стратегия важнее бизнес-стратегии. И это тревожный звоночек. Фраза из статьи, которая мне особенно зашла: «Покупать ИИ, не понимая контекста и целей, — это как купить Ferrari, чтобы ездить по грунтовке». Красиво, но бесполезно. Компании понимают, что ждать нельзя. Рынок меняется слишком быстро, никто не хочет стать следующим Kodak или Blockbuster. Но и бежать вслепую — тоже опасно. И вот тут, как ни странно, возникает очень сильная роль бизнес-аналитиков. А кто вообще должен этим заниматься? Статья делает довольно смелый (и мне он нравится) вывод: бизнес-аналитики — это те самые люди, которые могут быть «компасом» в AI-инициативах. Почему? Потому что мы умеем: работать с неопределённостью задавать правильные вопросы связывать цели бизнеса, ожидания стейкхолдеров и технологические решения думать про ценность, а не просто про фичи Это не про «стать AI-инженером». И даже не обязательно глубоко лезть в технологию. Это про лидерство в смыслах: зачем мы это делаем какую проблему решаем что будет считаться успехом какие риски мы осознанно принимаем Что мне особенно откликнулось Мне очень нравится идея, что ИИ — это не цель, а инструмент. И что внедрять его нужно: через маленькие эксперименты с постоянной обратной связью * не теряя из виду большую картину А еще — что у аналитиков есть шанс (и ответственность) стать стратегическими энэйблерами, а не просто «людьми, которые описывают требования к ИИ». Мой вывод Следить за глобальной AI-гонкой — это про «не утонуть». А вот помогать компании идти в правильном направлении — это уже совсем другой уровень игры. И если честно, мне этот подход сильно ближе, чем бесконечные туториалы «как написать промпт получше». Вы как относитесь к AI-трасформациям в компаниях? Участвуете в этом или наблюдаете со стороны? #ИИ #AI-трансформация