Когда-то анализ требований начинался с бесконечных созвонов, уточнений и попыток угадать, что именно имел в виду бизнес.

Сегодня часть этой работы мы уже прогоняем через ИИ, обученный нашим внутренним правилам, подходам и контексту компании.

Теперь, получая бизнес-требования, он умеет: • находить неоднозначности и противоречия; • формировать уточняющие вопросы; • предлагать тестовые кейсы и сценарии; • подсвечивать риски и пограничные ситуации; • давать быструю обратную связь бизнесу; • предлагать варианты реализации на основе проанализированных требований.

📌Но самое интересное началось позже. Мы решили использовать ИИ не только для ускорения работы, но и для развития людей.

Сейчас тренируем модель писать специально плохие требования по нашим внутренним проектам. Такие, где не хватает деталей, есть логические дыры, противоречия и недосказанности. После этого отдаём их продуктовым менеджерам, которые только начинают свой путь, и тем, кто хочет вырасти в роль РО.

Получается настоящий тренажёр: ● проанализируй требования; ● найди пробелы; ● спрогнозируй риски; ● составь вопросы; ● подготовь кейсы; ● продумай CJM; ● попробуй восстановить реальную бизнес-задачу.

В результате ИИ помогает не заменять экспертизу, а наоборот — быстрее её наращивать.

И, пожалуй, больше всего мне нравится, что за всем этим стоят не консультанты и не внешние подрядчики, а небольшая компания больших затейников: айтишник и три представителя бизнеса уровня CPO и выше, которым одинаково интересно учиться самим и помогать расти своим командам.

Похоже, лучший способ внедрять ИИ — это не искать, кого он заменит, а придумывать, кого он сможет сделать сильнее😊.