Zyski:
- Umiejętność wyjaśnienia roli specjalisty ds. systemów informacji zarządczej jako pomostu pomiędzy jednostką biznesową a IT oraz tego, gdzie sztuczna inteligencja wytwarza wartość w tym poście.
- Umiejętność rozróżnienia, które decyzje pozostają w gestii człowieka, gdy wykorzystuje się sztuczną inteligencję jako akcelerator w komunikacji biznes-IT
- Przyjmij dyscyplinę pracy, która sprawdza krzyżowo każdy wynik AI z regułami biznesowymi, rzeczywistymi danymi i weryfikacją interesariuszy
Systemy informacji zarządczej (MIS) to zbiór systemów umożliwiających organizacji realizację procesów biznesowych za pomocą technologii informatycznych (IT). Ekspert w tej dziedzinie jest często nazywany „pomostem”: z jednej strony istnieje jednostka biznesowa (sprzedaż, księgowość, HR, operacje), która wyjaśnia, czego chce w języku biznesowym, a z drugiej strony są zespoły ds. oprogramowania i infrastruktury, które tłumaczą to na kod i system. Profesjonalista MIS przekłada te dwa światy na siebie. Stwierdzenie menedżera sprzedaży „Chcę lepiej poznać moich klientów” zamienia się w jasny wymóg, który deweloper może wdrożyć; Istotą tej pracy jest przetłumaczenie zdania programisty „to pole musi być kluczem obcym” na wyjaśnienie zrozumiałe dla jednostki biznesowej.
Sztuczna inteligencja (AI) wpisuje się w sam środek tej pracy pomostowej, ponieważ w dużej mierze polega na generowaniu, interpretowaniu i strukturyzowaniu tekstu: notatek z rozmów kwalifikacyjnych, dokumentów wymagań, słowników danych, map procesów, opisów raportów, prezentacji. Są to wszystkie produkty pośrednie, które sztuczna inteligencja może przyspieszyć. Ale jest jedna zasada, którą ten moduł wyjaśnia od samego początku: sztuczna inteligencja przyspiesza opracowywanie tych produktów; Zadaniem osoby, która zna zasady biznesowe i ponosi odpowiedzialność za podjęcie decyzji, czy są one prawidłowe, czy nie.
Obie strony mostu i miejsce AI
Strona jednostki biznesowej to świat pytań „co” i „dlaczego”: jaki problem, jaki cel, jaki priorytet. Strona IT to świat pytań jak: jaka tabela, jakie API (angielski interfejs programowania aplikacji; standardowy interfejs używany przez dwa programy do wymiany danych), jaka integracja. Wartość eksperta MIS polega na uzupełnieniu brakujących części wyjaśnionych przez obie strony. Jednostka biznesowa często zapomina wspomnieć o wyjątkach („w przypadku klientów zagranicznych to faktycznie działa inaczej”); Zespół IT również nie widzi wpływu na działalność biznesową („usunięcie tego pola spowodowałoby uszkodzenie raportów”).
Sztuczna inteligencja pomaga tutaj na trzy konkretne sposoby. Pierwsza to szybka wersja robocza: w ciągu kilku minut pobiera wstępną listę wymagań z notatki z rozmowy kwalifikacyjnej. Drugim jest generowanie niepełnych pytań: „jakie sytuacje nie są zdefiniowane w tym wymaganiu?” Zapytany, przypomina nam o wyjątkach, które ludzie przeoczają. Po trzecie, tłumaczenie: tłumaczy opis techniczny na język biznesowy, zapytanie w języku biznesowym na projekt techniczny. Wszystkie trzy oszczędzają czas; ale żadna z nich nie jest decyzją samą w sobie.
Wskazówka: pomyśl o sztucznej inteligencji jak o „stażyście, który pisze szybciej”. Zawsze przeglądasz dorobek stażysty, poprawiasz go zgodnie z regulaminem pracy i podpisujesz pod nim swoje nazwisko. Odpowiedzialność pozostaje po Twojej stronie.
Krok po kroku: badanie pomostowe oparte na sztucznej inteligencji
Krok 1 — Zbierz kontekst. Opisz własnymi słowami problem jednostki biznesowej; Jakie systemy, jakie dane, jakie ograniczenia. Na tym etapie nie dawaj jeszcze niczego AI; najpierw zrozumieć.
Krok 2 — Szkic. Oddając zebraną notatkę sztucznej inteligencji, ona wychodzi z pierwszą listą wymagań, możliwych pytań i założeń. Tutaj sztuczna inteligencja produkuje „pierwszy pstryk”.
Krok 3 — Zaznacz spacje. Zbierz każdy punkt oznaczony jako „niepewny”, „przypuszczenie” i „wymaga potwierdzenia” w wersji roboczej wygenerowanej przez sztuczną inteligencję. Ta lista to zbiór pytań, które należy zadać swojej jednostce biznesowej.
Krok 4 — Potwierdź z interesariuszem. Zanieś wersję roboczą do jednostki biznesowej i wspólnie wypełnijcie puste pola. AI nie może wykonać tego kroku; Ponieważ prawdziwe zasady biznesowe obowiązują tylko w głowie osoby wykonującej tę pracę.
Krok 5 — Zabezpiecz i przenieś. Dokładnie sprawdź potwierdzone wymaganie z rzeczywistymi danymi i istniejącym systemem, a następnie przekaż je zespołowi IT.
Trzy mini etui: w liczbach
Przypadek 1 — Oszczędność czasu, zachowana dokładność. W firmie zajmującej się sprzedażą detaliczną specjalista MIS zwykle spędzał 3 dni na utworzeniu dokumentu wymagań na podstawie 40-stronicowej notatki z rozmowy kwalifikacyjnej. Dzięki sztucznej inteligencji stworzył pierwszy szkic w pół dnia; jednakże w potwierdzeniu zainteresowanych stron stwierdzono, że 9 z 62 wymogów zawartych w projekcie było sprzecznych z regułą biznesową. Zysk netto: czas skrócony z 3 dni do 1,5 dnia, ale nigdy nie pominięto etapu weryfikacji.
Przypadek 2 — Koszt halucynacji. W firmie logistycznej AI dodała do projektu wymagań zdanie „system automatycznie usuwa zapisy po 30 dniach”; Podczas spotkania nie poruszono jednak takiej kwestii. Gdyby to zdanie pozostało niezauważone, mogłaby zostać napisana zasada usunięcia, która naruszałaby ustawowy okres przechowywania. Ekspert zapytał: „Z jakiego spotkania pochodzi ta zasada?” Wyłapał halucynację (pewne wytwarzanie przez modela informacji, które w rzeczywistości nie istnieją) poprzez zadawanie pytań.
Przypadek 3 – Wartość tłumaczenia. Zespół IT w firmie produkcyjnej stwierdził: „Musimy odszyfrować dane podstawowe”. Przy pomocy sztucznej inteligencji specjalista MIS przełożył to na jednostkę biznesową, ponieważ „w systemie pojawia się ten sam dostawca z 3 różnymi rekordami, musimy połączyć je w jeden rekord”. Dopiero po tym tłumaczeniu jednostka biznesowa przypomniała sobie o krytycznym wyjątku: te dwa rekordy były w rzeczywistości dwoma oddziałami tej samej firmy o różnych numerach identyfikacji podatkowej i nie powinny być łączone.
Słaba podpowiedź/silna podpowiedź
Słaba zachęta:
Na podstawie tych notatek napisz dokument wymagań.[uwagi]
Ta zachęta daje modelowi dużą swobodę; Modelka wypełnia luki we własnej głowie i ryzyko wystąpienia halucynacji wzrasta.
Potężny monit:
Twoja rola: Jesteś doświadczonym analitykiem biznesowym MIS.PROSZĘ wymagania na podstawie poniższej notatki z rozmowy kwalifikacyjnej. Zasady: - Używaj wyłącznie informacji WYRAŹNIE podanych w notatce; NIE uzupełniaj brakujących elementów. - Zapisz każde wymaganie jako mierzalne, w formacie „System powinien…”. - Wymień każdy punkt, który nie jest jasny w notatce, oddzielnie, dodając tag [NIEPEWNE]. - Oznacz każde przyjęte założenie jako [ZAŁOŻENIE]. - Dodaj na końcu sekcję „5 pytań, które należy zadać interesariuszowi”. Notatka z wywiadu: [notatki]
Potężny monit utrzymuje model w granicach notatki, zabrania wytwarzania i uwidocznia punkty wymagające weryfikacji.
Cztery szablony do kopiowania
1) Tłumaczenie z języka biznesowego na projekt techniczny:
Przetłumacz następujące żądanie biznesowe na wersję roboczą wymagań technicznych. Nie dodawaj żadnych szczegółów technicznych, które nie są zawarte w ofercie pracy; Wypisz także każde dodane założenie. Prośba: [tekst]
2) Tłumaczenie opisu technicznego na język biznesowy:
Przetłumacz poniższe wyjaśnienia techniczne na prosty turecki, zrozumiały dla menedżera sprzedaży, który nie zna baz danych. W jednym zdaniu podkreśl wpływ biznesowy. Opis: [tekst]
3) Tworzenie niekompletnych pytań:
Przejrzyj poniższą listę wymagań i wyodrębnij niezdefiniowane sytuacje (wyjątki, limity, stany błędów, autoryzacje) jako pytania. Nie odpowiadaj, po prostu wypisz pytania, które należy zadać. Lista: [tekst]
4) Wyodrębnianie działań z podsumowania spotkania:
Z poniższej notatki ze spotkania: (a) podjęte decyzje, (b) otwarte kwestie, (c) konkretne odpowiedzialne działania. Nie odpowiadam za brak wpisu w notatce lub przepisanie daty. Uwaga: [tekst]
Tabela porównawcza: czy można to pozostawić sztucznej inteligencji?
Zadanie
Czy sztuczna inteligencja przyspiesza?
Kto podejmuje decyzję?
Pierwszy szkic z notatek z wywiadu
Tak, silny
Ekspert MIS potwierdza
Wymierne wymagania dotyczące pisania
Tak
Osoba zainteresowana potwierdza
Poprawność reguły biznesowej
nie
jednostka biznesowa
Decyzja dotycząca zakresu i priorytetu
nie
Jednostka biznesowa + zarządzanie
tłumaczenie techniczne
Tak
Zespół IT potwierdza
Zatwierdzenie dokumentu końcowego
nie
Znaki ekspertów MIS
Typowe błędy
- Dostarczenie wersji roboczej AI w niezmienionej postaci. Model uważa się za poprawny, ponieważ pisze płynnie; Jednak zdania naruszające zasady biznesowe mogą być również płynne. Filtruj każde zdanie zgodnie z regułą biznesową.
- Pytanie bez kontekstu. Powiedzenie „wymóg zapisu” zmusza model do dopasowania luki. Im bardziej konkretny kontekst podasz, tym mniej halucynacji.
- Ukrywanie niepewności. Najbardziej niebezpiecznym błędem jest usunięcie oznaczeń „[NIEPEWNE]” z modelu i nadanie dokumentowi czystego wyglądu; Niepewność nie znika, staje się po prostu niewidoczna.
- Pominięcie weryfikacji interesariuszy. Stwierdzenie „to i tak prawda” i pominięcie potwierdzenia pod presją czasu jest źródłem najdroższych błędów.
- Zrzucanie winy na AI. „Tak napisała modelka” nie jest obroną; Podpis należy do eksperta MIS.
Uwaga: Wymaganie wygenerowane przez eksperta MIS jest podstawą poniższego kodu, który w ciągu miesiąca napiszą dziesiątki osób. Mała dwuznaczność na początku zamienia się w końcu w poważny i kosztowny remake. Dlatego zwalnianie na początku mostu przyspiesza na końcu.
Podsumowując
Specjalista MIS jest tłumaczem pomiędzy jednostką biznesową a działem IT, a jego praca polega głównie na tworzeniu, interpretacji i strukturyzowaniu tekstu. Sztuczna inteligencja radykalnie przyspiesza opracowywanie tych półproduktów: szybkie pisanie, generowanie niekompletnych pytań i tłumaczenie dwukierunkowe. Jednak poprawność reguły biznesowej, decyzja o zakresie i ostateczna akceptacja zawsze pozostają w gestii człowieka. Wykorzystaj sztuczną inteligencję jak „stażystę szybkiego pisania”: przejrzyj jej wyniki, popraw je pod kątem reguły biznesowej, uwidocznij niejasności i potwierdź z interesariuszem. Sztuczna inteligencja nie zastępuje zgody kompetentnych ekspertów przy podejmowaniu jakichkolwiek decyzji finansowych i kluczowych dla zgodności.
Zadanie aplikacji
Wybierz prawdziwy wniosek biznesowy z Twojej organizacji (lub wyimaginowany scenariusz): na przykład „zespół sprzedaży chce jednym kliknięciem otrzymać miesięczny raport obrotów”. (1) Napisz prośbę własnymi słowami jako kontekst. (2) Przygotuj projekt wymagań, korzystając z powyższego „monitu dotyczącego zasilania”. (3) Wypisz każdy znacznik [NIEPEWNY] i [ZAŁOŻENIE] wyprodukowany przez model na osobnej liście. (4) Zamień tę listę na 5 pytań, które zadałbyś interesariuszowi. (5) Na koniec napisz scenariusz, w którym co najmniej jedno zdanie w wersji roboczej może naruszać regułę biznesową, i wyjaśnij, jak byś to zauważył.
lista kontrolna
- [ ] Sam zrozumiałem prośbę o pracę i napisałem kontekst, zanim przekazałem ją AI.
- [ ] W monicie podałem zasadę „bez wymyślania, zaznacz niejednoznaczność”.
- [ ] Wszystkie niepewności i założenia wynikające z modelu zebrałem oddzielnie.
- [ ] Nie sfinalizowałem projektu bez uzgodnienia go z interesariuszem.
- [ ] Przyjmuję do wiadomości, że jestem odpowiedzialny za dokument końcowy.
- [ ] Nie pozostawiłem AI żadnych decyzji kluczowych dla finansów/zgodności.