🔨 Почему ChatGPT не станет напарником системного аналитика

За последний год стало понятно: проблема не в том, что современные LLM плохо отвечают на вопросы.

Проблема в том, что они почти ничего не знают о конкретном проекте.

Для аналитика ответ без контекста редко имеет ценность. Требования живут одновременно в Confluence, Git, OpenAPI, диаграммах, переписках и десятках других источников. Пока эта информация не собрана в единую картину, любой ответ модели — лишь хорошо сформулированная гипотеза.

Именно поэтому в «Аналитической мастерской» мы пришли к простой идее.

Прежде чем что-то анализировать, нужно собрать карту проекта.

Не векторную базу.

Не очередной RAG.

А Source Map — карту источников, связей, противоречий и контекста, на которую уже может опираться аналитик.

Отсюда и родилась концепция «Подмастерья аналитика».

Подмастерье не пишет требования вместо человека и не принимает архитектурные решения. Его задача гораздо более приземлённая, но именно поэтому полезная: собрать материалы, показать связи между ними, подсветить противоречия, подготовить заготовку для дальнейшей работы.

Потому что решение по-прежнему остаётся за мастером.

Эта идея может показаться очевидной. Но именно вокруг неё сегодня строится разница между «чатом с ИИ» и настоящим рабочим инструментом аналитика.

В новой статье подробно разобрали:

• почему ChatGPT недостаточно для проектной работы;
• что такое Source Map и зачем он нужен;
• почему RAG — это только часть решения;
• и как меняется роль аналитика в эпоху AI.

Будем рады вашим вопросам, критике и обсуждению.