AI в помощь системному аналитику: от скепсиса к практике

Друзья, привет! Меня зовут Ларионов Александр. Я работаю системным аналитиком. Совместно с Лабораторией инноваций Московской биржи мы изучали вопрос применения AI в системном анализе.

Когда я впервые столкнулся с задачей внедрения AI-ассистентов в процессы работы системного аналитика, то отреагировал скептически. Поводов было немало: большинство материалов на эту тему представляли собой восторженные отзывы вроде «AI автоматизирует рутину» или «machine learning улучшает принятие решений». Однако, при ближайшем рассмотрении, эти фразы распадались на абстрактные утверждения. Попытки уточнить у авторов конкретные кейсы или сценарии применения их инструментов для системного анализа сводились к общим фразам: «Обучите модель на ваших данных — и она всё поймёт».

Скептицизма добавляло и то, что сама роль системного аналитика строится на работе в условиях высокой неопределенности. В этой специальности регулярно сталкиваются с неоднозначными требованиями, непонятной бизнес-логикой, конфликтующими приоритетами, быстро меняющимися требованиями. Это противоречит глубинному принципу современных AI-моделей — обучению на конкретных, четко структурированных данных. Машине сложно оперировать «чувством здравого смысла» или «интуитивным пониманием бизнес-процессов», которые так важны для аналитика.

Как же убедиться, что AI полезен для нашей профессии, когда в поиске реальных кейсов находишь информационный вакуум? Я решил переосмыслить подход и начать экспериментировать самостоятельно. За основу я взял самые распространённые задачи, с которыми сталкиваются системные аналитики, в том числе и мы в Лаборатории инноваций Московской биржи.