Давно не писал ничего про ИИ, а вот хорошая раскладка по уровням освоения ИИ-скиллов от CEO Zapier.

Как пишет их CEO, это не чек-лист, а просто примеры навыков для понимания — на каком этапе человек в освоении ИИ.

1. Неприемлющий: Сопротивляется использованию ИИ-инструментов и скептически оценивает их пользу.

2. Способный: Использует наиболее популярные инструменты. Скорее всего — опыт использования менее 3-х месяцев.

3. Адаптирующий: Встраивает ИИ в личный рабочий процесс. Тюнит промпты, выстраивает цепочки из моделей, автоматизирует задачи для роста эффективности.

4. Трансформирующий: Использует ИИ не как просто инструмент, но переосмысляет стратегию и создает такую пользу, о которой нельзя было и думать два года назад.

Если говорить о системном анализе, я пока не видел и не слышал о применении на 4 уровне, только редкие одиночные примеры 3-го.

Ну и, кстати, — как бы могли уровни выглядеть для системного аналитика? Что-нибудь вроде такого:

1. Отказывается использовать ИИ, считая его ненадёжным. Пишет требования и составляет диаграммы вручную. Не автоматизирует анализ или моделирование систем.

2. Использует ChatGPT для генерации черновиков требований, user stories и диаграмм. Проверяет корректность ИИ-вывода вручную. Знает базовые понятия LLM и применяет шаблоны промптов.

3. Автоматизирует анализ пользовательских интервью и составление требований с помощью ИИ. Применяет LLM для генерации и валидации моделей (BPMN, UML). Проверяет и устраняет пробелы в требованиях через автоматическое сравнение и трассировку разных видов требований и моделей. Оптимизирует промпты.

4. Формирует основанный на ИИ процесс сбора, генерации и валидации требований. Создает LLM-агентов для анализа требований, отслеживания изменений и генерации спецификаций. Внедряет ИИ в аналитические процессы на уровне организации, сокращая время анализа на 30-50%

Что думаете? Возможен 4-й вариант? Или ИИ-трансформирующий аналитик должен делать что-то другое?