Команда готовится к внедрению CRM и проводит интервью с руководителями отделов.

Раньше после такой встречи кто-то два дня разбирал запись, чистил протокол, вытаскивал требования, собирал таблицу вопросов и пытался вспомнить, что имел в виду руководитель, когда сказал: «Ну здесь всё понятно».

Теперь всё быстрее.

Запись загрузили в AI. Через несколько минут появился протокол. Потом список требований. Потом черновик описания процесса. Если хорошо попросить, можно получить ещё таблицу ролей, риски, план работ и ощущение, что проект уже почти сам себя сделал.

Фантастически удобно.

Будущее наступило.

Кроме шуток, наступило.

Я не вижу смысла делать вид, что этого не существует. AI уже помогает быстрее разбирать интервью, собирать черновики, структурировать заметки, формулировать вопросы и приводить хаотичную встречу хотя бы в какой-то документ.

В Global State of Business Analysis Report 2026 IIBA отдельно показывает, как специалисты используют AI. По открытым данным отчёта, 28% респондентов применяют его для ускорения задач, черновиков и форматирования, 25% - для коммуникаций и документирования, 22% - для идей и решения проблем.

То есть история уже не про «когда-нибудь потом».

AI уже рядом с рабочим столом.

Иногда даже слишком рядом.

С текстом у него получается всё лучше. Протокол стал аккуратнее, требования собраны в разделы, описание процесса выглядит прилично. Даже формулировка «ответственный за согласование» стоит на своём месте и делает вид, что всё поняла.

Но быстро написанный текст не становится анализом только потому, что он быстро написан.

Протокол встречи - ещё не понимание проблемы. Список требований - ещё не проверка решения. Описание процесса - ещё не уверенность, что процесс действительно так работает.

AI может найти противоречие в интервью. Может заметить, что два руководителя по-разному описывают один и тот же процесс. Может предположить, где не хватает данных, где роль названа слишком общо, а где решение уже выбрали и теперь под него собирают требования.

Это уже много.

Но предположение ещё не факт.

Кто-то должен проверить, как работа устроена в реальности: где есть подтверждение, где только мнение участника, какой источник считать надёжным, какого вопроса на интервью вообще не задали и почему в описании процесса внезапно исчез человек, который каждый день спасает эту работу вручную.

Бизнес-анализ ценен не тем, что на выходе появился документ. Документ теперь можно получить быстрее. Иногда намного быстрее.

Ценность в том, чтобы увидеть, где у нас факт, где предположение, где красивая формулировка прикрывает пустоту, где одно и то же «согласовать» для двух отделов означает совершенно разные вещи, а где компания вообще решает не ту задачу.

AI хорошо ускоряет работу с материалом.

Но качество бизнес-анализа определяется не скоростью текста, а качеством суждения о том, что этот текст означает для бизнеса.

Это не морализаторство про «человека ничто не заменит».

Заменит многое. И уже заменяет.

Вопрос не в том, может ли AI помочь описать бизнес-процесс. Может.

Вопрос в том, кто отвечает за то, что описание получилось не просто быстрым, а пригодным для управления.

Плохой анализ теперь тоже можно сделать быстрее. И выглядеть он будет гораздо приличнее, чем раньше.

Перед тем как радоваться скорости, я бы задавал один вопрос: что именно мы ускорили?

Понимание проблемы. Или производство документов о проблеме, которую ещё толком не поняли?

Ещё больше обо мне | sergey-suslov.ru