Ieguvumi:
- Spēja izskaidrot vadības informācijas sistēmu speciālista lomu kā tiltu starp biznesa vienību un IT un kur mākslīgais intelekts rada vērtību šajā tiltā.
- Spēja atšķirt, kuri lēmumi paliek cilvēka atbildība, izmantojot AI kā akseleratoru biznesa un IT komunikācijā
- Ieviesiet darba disciplīnu, kas pārbauda katru AI izvadi ar biznesa noteikumu, reāliem datiem un ieinteresēto personu validāciju
Vadības informācijas sistēmas (MIS) ir sistēmu kopums, kas ļauj organizācijai veikt savus biznesa procesus ar informācijas tehnoloģiju (IT). Šīs jomas eksperts bieži tiek dēvēts par "tiltu": no vienas puses, ir biznesa vienība (pārdošana, grāmatvedība, HR, operācijas), kas biznesa valodā izskaidro, ko tā vēlas, un, no otras puses, ir programmatūras un infrastruktūras komandas, kas to pārvērš kodā un sistēmā. MIS profesionālis pārvērš šīs divas pasaules vienu otrā. Pārdošanas menedžera paziņojums "Es vēlos labāk iepazīt savus klientus" pārvēršas par skaidru prasību, ko izstrādātājs var īstenot; Šī darba būtība ir tulkot izstrādātāja teikumu "šim laukam jābūt svešai atslēgai" biznesa vienībai saprotamā skaidrojumā.
Mākslīgais intelekts (AI) iederas tieši šī tilta darba vidū, jo tas lielā mērā sastāv no teksta ģenerēšanas, interpretācijas un strukturēšanas: interviju piezīmes, prasību dokumenti, datu vārdnīcas, procesu kartes, ziņojumu apraksti, prezentācijas. Tie visi ir starpprodukti, kurus AI var paātrināt. Taču ir viens princips, ko šis modulis skaidri parāda jau pašā sākumā: mākslīgais intelekts paātrina šo produktu izstrādi; Personas, kura pārzina uzņēmējdarbības noteikumus un ir atbildīga par to, pienākums ir izlemt, vai tie ir pareizi vai nē.
Abas tilta puses un AI vieta
Biznesa vienības puse ir pasaule, kurā tiek uzdoti jautājumi, kas un kāpēc: kura problēma, kāds mērķis, kura prioritāte. IT puse ir pasaules jautājums kā: kura tabula, kura API (angļu lietojumprogrammu saskarne; standarta saskarne, ko izmanto divas programmatūras datu apmaiņai), kura integrācija. MIS eksperta vērtība ir aizpildīt trūkstošās daļas, ko izskaidro abas puses. Biznesa struktūrvienība bieži aizmirst pieminēt izņēmumus (“tas faktiski darbojas savādāk ārvalstu klientiem”); IT komanda arī nevar redzēt ietekmi uz uzņēmējdarbību ("šī lauka dzēšana sabojātu pārskatus").
AI šeit palīdz trīs konkrētos veidos. Pirmais ir ātrs melnraksts: dažu minūšu laikā izvelk sākotnējo prasību sarakstu no intervijas piezīmes. Otrais rada nepilnīgus jautājumus: "kuras situācijas nav definētas šajā prasībā?" Kad tiek jautāts, tas mums atgādina par izņēmumiem, kurus cilvēki neievēro. Treškārt, tulkojums: tulko tehnisko aprakstu biznesa valodā, pieprasījumu biznesa valodā par tehnisko projektu. Visi trīs ietaupa laiku; bet neviens no tiem nav pats lēmums.
Padoms. Iedomājieties AI kā “stažieru, kurš raksta ātrāk”. Jūs vienmēr pārskatāt praktikanta rezultātus, izlabojiet to saskaņā ar darba noteikumiem un zem tā ievietojat savu vārdu. Atbildība paliek jums.
Soli pa solim: ar AI darbināms tilta pētījums
1. darbība. Apkopojiet kontekstu. Uzrakstiet biznesa vienības problēmu saviem vārdiem; Kādas sistēmas, kādi dati, kādi ierobežojumi pastāv. Šajā solī vēl nedodiet neko AI; vispirms saproti.
2. darbība — skice. Nododot mākslīgajam intelektam jūsu savākto piezīmi, tas nāk ar pirmo prasību sarakstu, iespējamiem jautājumiem un pieņēmumiem. Šeit AI rada “pirmo snapu”.
3. darbība — atzīmējiet atstarpes. Apkopojiet katru punktu, kas AI ģenerētajā melnrakstā ir atzīmēts kā "neskaidrs", "pieņēmums" un "nepieciešams apstiprinājums". Šis saraksts ir to jautājumu skelets, kas jāuzdod savai uzņēmuma vienībai.
4. darbība. Apstipriniet ar ieinteresēto personu. Nogādājiet melnrakstu uz biznesa vienību, aizpildiet tukšās vietas kopā. AI nevar veikt šo soli; Jo īstie biznesa noteikumi ir tikai tā cilvēka galvā, kurš veic šo darbu.
5. darbība. Nodrošiniet un pārsūtiet. Vēlreiz pārbaudiet apstiprināto prasību pret reāliem datiem un esošo sistēmu, pēc tam nododiet to IT komandai.
Trīs mini futrāļi: pēc skaitļiem
1. gadījums — ietaupīts laiks, saglabāta precizitāte. Mazumtirdzniecības uzņēmumā MIS speciālists parasti pavadīja 3 dienas, lai izveidotu prasību dokumentu no 40 lappušu garas intervijas piezīmes. Ar mākslīgo intelektu viņš pus dienas laikā saražoja pirmo melnrakstu; tomēr ieinteresēto pušu apstiprinājumā tika konstatēts, ka 9 no 62 projektā ietvertajām prasībām bija pretrunā ar uzņēmējdarbības noteikumiem. Neto peļņa: laiks samazināts no 3 dienām līdz 1,5 dienām, taču verifikācijas darbība nekad netika izlaista.
2. gadījums — halucināciju izmaksas. Kādā loģistikas uzņēmumā AI prasību projektam pievienoja teikumu “sistēma automātiski izdzēš ierakstus pēc 30 dienām”; Taču tikšanās laikā tāda lieta netika apspriesta. Ja šis teikums būtu palicis nepamanīts, varēja tikt uzrakstīts dzēšanas noteikums, kas pārkāpj likumā noteikto glabāšanas termiņu. Eksperts jautāja: "No kuras sanāksmes radās šis noteikums?" Viņš uztvēra halucinācijas (modeles pārliecināto informācijas ražošanu, kas patiesībā neeksistē), iztaujājot.
3. gadījums — tulkojuma vērtība. Ražošanas uzņēmuma IT komanda teica: "Mums ir jāatņem pamatdati." Ar AI palīdzību MIS speciālists to pārtulkoja biznesa vienībai kā "viens un tas pats piegādātājs sistēmā parādās ar 3 dažādiem ierakstiem, mums tie jāapvieno vienā ierakstā." Tikai pēc šī tulkojuma biznesa vienība atcerējās kritisku izņēmumu: abi ieraksti patiesībā bija viena uzņēmuma divas filiāles ar dažādiem nodokļu numuriem, un tos nevajadzētu apvienot.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Uzrakstiet prasību dokumentu no šīm piezīmēm.[piezīmes]
Šī uzvedne dod modelim daudz brīvības; Modele aizpilda robus savā galvā un palielinās halucināciju risks.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: Jūs esat pieredzējis MIS biznesa analītiķis. IZSTRĀDĀT prasības no tālāk sniegtās intervijas piezīmes. Noteikumi: - izmantojiet tikai piezīmē SKAIDRI norādīto informāciju; NEIZPILDĪT to, kas trūkst.- Katru prasību ierakstiet kā izmērāmu, formātā "Sistēmai vajadzētu...". - Atsevišķi uzskaitiet katru piezīmē neskaidro punktu, pievienojot atzīmi [NOCERTAIN].- Atzīmējiet katru izdarīto pieņēmumu kā [PIEMĒJUMS].- Beigās pievienojiet sadaļu "5 jautājumi, ko uzdot ieinteresētajai personai". Intervijas piezīme: [piezīmes]
Spēcīgā uzvedne saglabā modeli piezīmes robežās, aizliedz izgatavošanu un padara redzamus punktus, kas ir jāpārbauda.
Četras kopējamas veidnes
1) Tulkojums no biznesa valodas uz tehnisko projektu:
Pārvērtiet tālāk norādīto biznesa pieprasījumu tehnisko prasību uzmetumā. Nepievienojiet nekādas tehniskas detaļas, kas nav iekļautas darbā; Uzskaitiet arī katru pievienoto pieņēmumu. Pieprasījums: [teksts]
2) Tulkojums no tehniskā apraksta uz biznesa valodu:
Tulkojiet tālāk sniegto tehnisko skaidrojumu vienkāršā turku valodā, ko var saprast pārdošanas vadītājs, kurš nepārzina datubāzes. Izceliet biznesa ietekmi vienā teikumā. Apraksts: [teksts]
3) Nepilnīgu jautājumu izveide:
Pārskatiet tālāk norādīto prasību sarakstu un kā jautājumus izvelciet nedefinētas situācijas (izņēmumus, ierobežojumus, kļūdu stāvokļus, autorizācijas). Neatbildi, vienkārši uzskaiti jautājumus, kas jāuzdod. Saraksts: [teksts]
4) Darbības izvilkšana no sapulces kopsavilkuma:
No šādas sanāksmes piezīmes: (a) pieņemtie lēmumi, (b) atklātie jautājumi, (c) konkrētas atbildīgās darbības. Nav atbildīgs par to, ka nav iekļauts piezīmē vai nav noteikts datums. Piezīme: [teksts]
Salīdzinājuma diagramma: vai to var atstāt AI ziņā?
Meklējumi
Vai AI paātrinās?
Kurš pieņem lēmumu?
Pirmais melnraksts no intervijas piezīmēm
Jā, stiprs
MIS eksperts apstiprina
Rakstīšanas prasība izmērāma
Jā
Ieinteresētā puse apstiprina
Biznesa noteikumu pareizība
nē
biznesa vienība
Darbības joma un prioritātes lēmums
nē
Biznesa vienība + vadība
tehniskais tulkojums
Jā
IT komanda apstiprina
Nobeiguma dokumenta apstiprināšana
nē
MIS ekspertu zīmes
Biežas kļūdas
- AI melnraksts tiek piegādāts tāds, kāds tas ir. Tiek uzskatīts, ka modelis ir pareizs, jo tas raksta tekoši; Tomēr teikumi, kas pārkāpj uzņēmējdarbības noteikumus, var būt arī tekoši. Filtrējiet katru teikumu atbilstoši biznesa likumam.
- Jautā bez konteksta. Sakot "rakstīšanas prasība" liek modelim pielāgoties spraugai. Jo konkrētāku kontekstu jūs sniedzat, jo mazāk halucināciju.
- Neskaidrību slēpšana. Visbīstamākā kļūda ir dzēst modeļa atzīmes "[NOCERTAIN]" un padarīt dokumentu tīru; Nenoteiktība nepazūd, tā vienkārši kļūst neredzama.
- Ieinteresēto pušu verifikācijas izlaišana. Sakot "tā tik un tā ir taisnība" un izlaist apstiprinājumu zem laika spiediena, ir visdārgāko kļūdu avots.
- Vainot AI. “Tas ir tas, ko modelis rakstīja” nav aizstāvība; Paraksts pieder MIS ekspertam.
Uzmanību: MIS eksperta ģenerētā prasība ir zemāk esošā koda pamatā, ko mēneša laikā rakstīs desmitiem cilvēku. Neliela neskaidrība sākumā pārvēršas par lielu un dārgu rimeiku beigās. Tāpēc tilta sākumā palēnināšanās beigās paātrinās.
Rezumējot
MIS speciālists ir tulkotājs starp biznesa vienību un IT, un šis darbs lielākoties sastāv no teksta veidošanas, tulkošanas un strukturēšanas. AI ievērojami paātrina šo starpproduktu sastādīšanu: ātra sastādīšana, nepilnīga jautājumu ģenerēšana un divvirzienu tulkošana. Taču biznesa noteikumu pareizība, darbības jomas lēmums un galīgais apstiprinājums vienmēr paliek cilvēka ziņā. Izmantojiet mākslīgo intelektu kā “ātrās mašīnrakstīšanas praktikantu”: pārskatiet tā rezultātus, izlabojiet to saskaņā ar uzņēmējdarbības noteikumiem, saglabājiet neskaidrības redzamas un apstipriniet to ar ieinteresēto personu. AI neaizstāj kompetentu ekspertu apstiprinājumu nekādos finanšu un atbilstības lēmumos.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties reālu biznesa pieprasījumu no savas organizācijas (vai iedomātu scenāriju): piemēram, “pārdošanas komanda vēlas saņemt ikmēneša apgrozījuma pārskatu ar vienu klikšķi”. (1) Uzrakstiet pieprasījumu saviem vārdiem kā kontekstu. (2) Sagatavojiet prasību projektu, izmantojot iepriekš minēto “barošanas uzvedni”. (3) Atsevišķā sarakstā norādiet katru modeļa radīto tagu [UNCERTAIN] un [ASSUMPTION]. (4) Pārvērtiet šo sarakstu 5 jautājumos, ko jūs uzdotu ieinteresētajai personai. (5) Visbeidzot uzrakstiet scenāriju, kurā vismaz viens teikums projektā varētu pārkāpt uzņēmējdarbības noteikumus, un paskaidrojiet, kā jūs to pamanītu.
kontrolsaraksts
- [ ] Es pats sapratu darba pieprasījumu un uzrakstīju kontekstu, pirms nododu to AI.
- [ ] Uzvednē es devu noteikumu "nav izdomāt, atzīmējiet neskaidro".
- [ ] Visas modeļa radītās nenoteiktības un pieņēmumus esmu apkopojis atsevišķi.
- [ ] Es nepabeidzu projektu, neapstiprinot to ar ieinteresēto personu.
- [ ] Es atzīstu, ka esmu atbildīgs par galīgo dokumentu.
- [ ] Es neatstāju mākslīgā intelekta ziņā nekādus finanšu/atbilstībai svarīgus lēmumus.