Прибыль:
- Способность объяснить роль специалиста по информационным системам управления как моста между бизнес-подразделением и ИТ, а также то, где искусственный интеллект приносит пользу в этом мосте.
- Способность различать, какие решения остаются ответственностью человека при использовании ИИ в качестве ускорителя в общении между бизнесом и ИТ.
- Примите рабочую дисциплину, которая перекрестно проверяет каждый результат ИИ с бизнес-правилами, реальными данными и проверкой заинтересованных сторон.
Информационные системы управления (MIS) — это набор систем, которые позволяют организации выполнять свои бизнес-процессы с помощью информационных технологий (ИТ). Эксперта в этой области часто называют «мостом»: с одной стороны, есть бизнес-подразделение (продажи, бухгалтерский учет, HR, операции), которое объясняет, чего оно хочет на бизнес-языке, а с другой стороны, есть команды программного обеспечения и инфраструктуры, которые переводят это в код и систему. Профессионал MIS переводит эти два мира друг в друга. Заявление менеджера по продажам «Я хочу лучше знать своих клиентов» превращается в четкое требование, которое разработчик может реализовать; Суть этой работы — перевести предложение разработчика «это поле должно быть внешним ключом» в объяснение, понятное бизнес-подразделению.
Искусственный интеллект (ИИ) занимает центральное место в этой работе, поскольку он в основном состоит из создания, интерпретации и структурирования текста: заметок для интервью, документов с требованиями, словарей данных, карт процессов, описаний отчетов, презентаций. Это все промежуточные продукты, которые ИИ может ускорить. Но есть один принцип, который этот модуль проясняет с самого начала: искусственный интеллект ускоряет разработку этих продуктов; Задача человека, который знает правила ведения бизнеса и несет ответственность, решать, верны они или нет.
Обе стороны моста и место ИИ
Со стороны бизнес-подразделения — это мир вопросов «что и почему»: какая проблема, какая цель, какой приоритет. ИТ-сторона — это мир вопросов «как»: какая таблица, какой API (английский интерфейс прикладного программирования; стандартный интерфейс, используемый двумя программами для обмена данными), какая интеграция. Ценность эксперта MIS заключается в том, чтобы заполнить недостающие части, объясненные обеими сторонами. Бизнес-подразделение часто забывает упомянуть об исключениях («для зарубежных клиентов это действительно работает по-другому»); ИТ-команда также не видит последствий для бизнеса («удаление этого поля приведет к повреждению отчетов»).
ИИ помогает здесь тремя конкретными способами. Первый — это быстрый черновик: за считанные минуты извлекается первоначальный список требований из записи на собеседовании. Второй порождает неполные вопросы: «какие ситуации не определены в этом требовании?» Когда его об этом спрашивают, он напоминает нам об исключениях, которые люди упускают из виду. В-третьих, перевод: переводит техническое описание на деловой язык, запрос на деловом языке — на технический проект. Все три экономят время; но ни одно из них не является решением само по себе.
Совет: думайте об ИИ как о «стажере, который печатает быстрее». Вы всегда просматриваете результат стажера, корректируете его в соответствии с правилами работы и ставите под ним свое имя. Ответственность остается за вами.
Шаг за шагом: исследование моста на базе искусственного интеллекта
Шаг 1. Соберите контекст. Напишите проблему подразделения своими словами; Какие системы, какие данные, какие ограничения существуют. На этом этапе пока ничего не давайте ИИ; понять сначала.
Шаг 2 — Эскиз. Передавая собранную вами заметку искусственному интеллекту, он выдает первый список требований, возможных вопросов и предположений. Здесь ИИ производит «первый снимок».
Шаг 3 — Отметьте пробелы. Соберите все точки, помеченные как «неопределенно», «предположение» и «требует подтверждения» в черновике, созданном ИИ. Этот список представляет собой список вопросов, которые следует задать вашему бизнес-подразделению.
Шаг 4 — Подтвердите с заинтересованной стороной. Отнесите черновик в подразделение, вместе заполните пробелы. ИИ не может сделать этот шаг; Потому что настоящие бизнес-правила существуют только в голове человека, выполняющего эту работу.
Шаг 5 — Закрепите и перенесите. Дважды проверьте подтвержденное требование на соответствие реальным данным и существующей системе, а затем передайте его ИТ-отделу.
Три мини-кейса: в цифрах
Случай 1 — Время сэкономлено, точность сохранена. В розничной компании специалист по MIS обычно тратил 3 дня на создание документа с требованиями на основе 40-страничной записи собеседования. С помощью искусственного интеллекта он создал первый вариант за полдня; однако в подтверждении заинтересованных сторон было обнаружено, что 9 из 62 требований в проекте противоречат бизнес-правилам. Чистый выигрыш: время сократилось с 3 дней до 1,5 дней, но этап проверки ни разу не был пропущен.
Случай 2. Цена галлюцинаций. В логистической компании AI добавила в проект требований предложение «система автоматически удаляет записи через 30 дней»; Однако на встрече такой вопрос не обсуждался. Если бы это предложение осталось незамеченным, могло бы быть написано правило удаления, нарушающее законный срок хранения. Эксперт спросил: «На каком собрании появилось это правило?» Галлюцинацию (уверенное производство моделью информации, которой нет в реальности) он уловил путем расспроса.
Случай 3 — Ценность перевода. ИТ-команда производственной компании заявила: «Нам нужно выполнить дедупликацию основных данных». С помощью ИИ специалист MIS перевел в бизнес-подразделение, что «один и тот же поставщик появляется в системе с 3-мя разными записями, нам нужно объединить их в одну запись». Только после этого перевода бизнес-подразделение вспомнило о критическом исключении: две записи фактически представляли собой два филиала одной и той же компании с разными налоговыми номерами, и их не следует объединять.
Слабая подсказка/Сильная подсказка
Слабая подсказка:
Напишите документ с требованиями на основе этих примечаний.[примечания]
Эта подсказка дает модели большую свободу; Модель заполняет пробелы в собственной голове, и риск галлюцинаций возрастает.
Мощная подсказка:
Ваша роль: Вы опытный бизнес-аналитик MIS. СОСТАВЬТЕ требования из примечания к собеседованию ниже. Правила: - Используйте только информацию, ЧЕТКО указанную в примечании; НЕ восполняйте недостающее. - Запишите каждое требование как измеримое, в формате «Система должна...». - Перечислите каждый неясный момент в примечании отдельно, пометив его [НЕОПРЕДЕЛЕННО]. - Отметьте каждое ваше предположение как [Предположение]. - Добавьте в конце раздел «5 вопросов, которые следует задать заинтересованной стороне». Примечание к интервью: [примечания]
Мощная подсказка удерживает модель в границах заметки, запрещает изготовление и делает видимыми точки, требующие проверки.
Четыре копируемых шаблона
1) Перевод с делового языка на технический проект:
Переведите следующий бизнес-запрос в проект технического требования. Не добавляйте никаких технических деталей, не включенных в работу; Также перечислите каждое добавленное вами предположение. Запрос: [текст]
2) Перевод технического описания на деловой язык:
Переведите приведенное ниже техническое объяснение на простой турецкий язык, чтобы его мог понять менеджер по продажам, не знающий баз данных. Выделите влияние на бизнес в одном предложении. Описание: [текст]
3) Создание неполных вопросов:
Изучите приведенный ниже список требований и извлеките неопределенные ситуации (исключения, ограничения, состояния ошибок, разрешения) в качестве вопросов. Не отвечайте, просто перечислите вопросы, которые необходимо задать. Список: [текст]
4) Извлечение действия из сводки собрания:
Из следующего собрания: (a) принятые решения, (b) открытые вопросы, (c) конкретные ответственные действия. Не несет ответственности за отсутствие в примечании или составление даты. Примечание: [текст]
Сравнительная таблица: можно ли оставить это на усмотрение ИИ?
Квест
Ускоряется ли ИИ?
Кто принимает решение?
Первый черновик из записей интервью
Да, сильный
Эксперт МИС подтверждает
Требования к написанию измеримы
Да
Заинтересованная сторона подтверждает
Корректность бизнес-правила
нет
бизнес-единица
Объем и приоритетное решение
нет
Бизнес-подразделение + менеджмент
технический перевод
Да
ИТ-команда подтверждает
Утверждение итогового документа
нет
Экспертные знаки МИС
Распространенные ошибки
- Предоставление проекта ИИ в том виде, в котором он есть. Модель считается правильной, поскольку она свободно пишет; Однако предложения, нарушающие правила бизнеса, также могут быть беглыми. Отфильтруйте каждое предложение в соответствии с бизнес-правилом.
- Спрашиваю без контекста. Выражение «требование записи» заставляет модель соответствовать этому пробелу. Чем более конкретный контекст вы дадите, тем меньше будет галлюцинаций.
- Скрытие неопределенности. Самая опасная ошибка — удалить пометки «[НЕОПРЕДЕЛЕННО]» на модели и сделать документ чистым; Неопределенность не исчезает, она просто становится невидимой.
- Пропуск проверки заинтересованных сторон. Сказать «в любом случае это правда» и пропустить подтверждение из-за нехватки времени — источник самых дорогостоящих ошибок.
- Возложение вины на ИИ. «Так написала модель» — это не защита; Подпись принадлежит эксперту MIS.
Внимание: Требование, сформированное экспертом MIS, является основой приведенного ниже кода, который десятки людей напишут в течение месяца. Маленькая неясность в начале оборачивается большим и дорогим ремейком в конце. Вот почему замедление в начале моста ускоряется в конце.
В заключение
Специалист по MIS является переводчиком между бизнес-подразделением и ИТ-отделом, и его работа в основном состоит из создания, интерпретации и структурирования текста. ИИ значительно ускоряет составление этих промежуточных материалов: быстрое составление, неполная генерация вопросов и двусторонний перевод. Но правильность бизнес-правила, решение о масштабах и окончательное утверждение всегда остаются за человеком. Используйте ИИ как «стажера по быстрому набору текста»: просмотрите его результаты, исправьте их в соответствии с бизнес-правилами, сделайте видимыми неясности и подтвердите их заинтересованной стороне. ИИ не заменяет одобрение компетентных экспертов при принятии решений, важных для финансов и соблюдения требований.
Задача приложения
Выберите реальный бизнес-запрос от вашей организации (или воображаемый сценарий): например, «отдел продаж хочет получать ежемесячный отчет об обороте в один клик». (1) Напишите запрос своими словами в качестве контекста. (2) Создайте проект требований с помощью приведенной выше «подсказки о мощности». (3) Перечислите каждый тег [НЕОПРЕДЕЛЕННО] и [ПРЕПОДАВАНИЕ], созданный моделью, в отдельном списке. (4) Превратите этот список в 5 вопросов, которые вы могли бы задать заинтересованным сторонам. (5) Наконец, напишите сценарий, в котором хотя бы одно предложение в черновике может нарушать бизнес-правило, и объясните, как вы это заметите.
контрольный список
- [ ] Я сам понял запрос на работу и написал контекст, прежде чем передать его ИИ.
- [ ] В подсказке я дал правило «не придумывать, отмечать неоднозначное».
- [ ] Я собрал все неопределенности и предположения, возникающие в рамках модели, отдельно.
- [ ] Я не дорабатывал проект, не согласовав его с заинтересованной стороной.
- [ ] Я подтверждаю, что несу ответственность за окончательный документ.
- [ ] Я не оставлял на усмотрение ИИ никаких решений, связанных с финансами и соблюдением требований.