ИИ в Системном анализе
На прошлой неделе встречался со своим товарищем, который работает в топ-3 банке РФ. Он рассказал, что у них на уровне компании стимулируется активное использование ИИ в работе. Меня очень заинтересовала эта тема, потому что, несмотря на большой хайп, не так много российских компаний, которые реально внедрили этот инструмент в рабочий процесс.
Мы активно подискутировали на эту тему и вообще поговорили о перспективах развития системного анализа. Делюсь с вами своими мыслями, которые у меня появились после этого разговора.
Я долгое время искал материалы по применению ИИ в работе СА с конкретными практическими примерами, но так и не нашел чего-то подходящего. После этих поисков решил, что нужно самостоятельно начинать пробовать внедрять в свою работу.
На текущий момент для меня ИИ является помощником, которому делегирую рутинные задачи по типу составления sequence диаграммы в plantuml, структурирования технических описаний, корректировки json и подобных активностей. Я чаще всего использую gpt-4o, иногда еще Claude-3.5-sonnet.
Написание задания для ИИ очень похоже на объяснение джуну: чем детальнее распишешь, тем лучше будет результат.
ИИ уже постепенно начинает оказывать влияние на отрасль СА, просто пока это происходит с лагом, так как не все компании понимают ее ценность и настороженно к ней относятся.
Я думаю, что в ближайшем будущем в требованиях к кандидату будет появляться умение пользоваться конкретными ИИ, и это явно будет прописываться в требованиях к вакансии (вот пример). На самом собеседовании будут оценивать умение написать промпт, который корректно выполнит поставленную задачу. Эффективность использования можно будет замерить с помощью количества сообщений или токенов, которое будет отправлено/потрачено: чем меньше, тем лучше.
Сейчас на рынке все больше становится вакансий промпт-инженеров. На самом деле, СА и промпт-инженер имеют хорошую точку пересечения: одним из главных артефактов работы аналитика является техническое задание, то есть детально описанная инструкция. Как раз этот навык будет легко адаптировать под использование ИИ, так как правильность и эффективность ее ответа зависит именно от того, насколько детально был сформулирован изначальный запрос.
Я рекомендую уже сейчас начать активно внедрять ИИ в свою рабочую деятельность, чтобы получить конкурентное преимущество в будущем.
Расскажите, как вы используете ИИ в работе?
P. S. Если вы застряли на какой-то позиции или зарплате и не знаете, как изменить ситуацию, или у вас возникли сложности с поиском работы, пишите мне в лс @vzabotin, я помогу вам решить эти проблемы.
На прошлой неделе встречался со своим товарищем, который работает в топ-3 банке РФ. Он рассказал, что у них на уровне компании стимулируется активное использование ИИ в работе. Меня очень заинтересовала эта тема, потому что, несмотря на большой хайп, не так много российских компаний, которые реально внедрили этот инструмент в рабочий процесс.
Мы активно подискутировали на эту тему и вообще поговорили о перспективах развития системного анализа. Делюсь с вами своими мыслями, которые у меня появились после этого разговора.
Я долгое время искал материалы по применению ИИ в работе СА с конкретными практическими примерами, но так и не нашел чего-то подходящего. После этих поисков решил, что нужно самостоятельно начинать пробовать внедрять в свою работу.
На текущий момент для меня ИИ является помощником, которому делегирую рутинные задачи по типу составления sequence диаграммы в plantuml, структурирования технических описаний, корректировки json и подобных активностей. Я чаще всего использую gpt-4o, иногда еще Claude-3.5-sonnet.
Написание задания для ИИ очень похоже на объяснение джуну: чем детальнее распишешь, тем лучше будет результат.
ИИ уже постепенно начинает оказывать влияние на отрасль СА, просто пока это происходит с лагом, так как не все компании понимают ее ценность и настороженно к ней относятся.
Я думаю, что в ближайшем будущем в требованиях к кандидату будет появляться умение пользоваться конкретными ИИ, и это явно будет прописываться в требованиях к вакансии (вот пример). На самом собеседовании будут оценивать умение написать промпт, который корректно выполнит поставленную задачу. Эффективность использования можно будет замерить с помощью количества сообщений или токенов, которое будет отправлено/потрачено: чем меньше, тем лучше.
Сейчас на рынке все больше становится вакансий промпт-инженеров. На самом деле, СА и промпт-инженер имеют хорошую точку пересечения: одним из главных артефактов работы аналитика является техническое задание, то есть детально описанная инструкция. Как раз этот навык будет легко адаптировать под использование ИИ, так как правильность и эффективность ее ответа зависит именно от того, насколько детально был сформулирован изначальный запрос.
Я рекомендую уже сейчас начать активно внедрять ИИ в свою рабочую деятельность, чтобы получить конкурентное преимущество в будущем.
Расскажите, как вы используете ИИ в работе?
P. S. Если вы застряли на какой-то позиции или зарплате и не знаете, как изменить ситуацию, или у вас возникли сложности с поиском работы, пишите мне в лс @vzabotin, я помогу вам решить эти проблемы.