Действительно, AI (в частности LLM-модели) уже сейчас помогает с рутинными задачами аналитиков — ускоряет работу с документами, вытаскивает нужную информацию, делает транскрипцию встреч, подготавливает черновики спецификаций, диаграмм и других материалов.
Но важно понимать: профессия не исчезает, она трансформируется. AI берет на себя «механическую» часть, а роль аналитика смещается в сторону контроля, проверки, настройки и интеграции этих AI-решений в реальные бизнес-процессы.
Парадокс, но именно благодаря массовому внедрению AI, компании будут острее нуждаться в людях, которые умеют настраивать автоматизацию, интеграции, управлять workflow (например, через n8n или Make), обучать и корректировать работу AI-агентов.
Это уже формирует новый профиль специалиста: аналитик + AI-консультант + интегратор решений. Эту тему я обязательно подробнее раскрою в следующей статье.
Хороший вопрос.
Действительно, AI (в частности LLM-модели) уже сейчас помогает с рутинными задачами аналитиков — ускоряет работу с документами, вытаскивает нужную информацию, делает транскрипцию встреч, подготавливает черновики спецификаций, диаграмм и других материалов.
Но важно понимать: профессия не исчезает, она трансформируется. AI берет на себя «механическую» часть, а роль аналитика смещается в сторону контроля, проверки, настройки и интеграции этих AI-решений в реальные бизнес-процессы.
Парадокс, но именно благодаря массовому внедрению AI, компании будут острее нуждаться в людях, которые умеют настраивать автоматизацию, интеграции, управлять workflow (например, через n8n или Make), обучать и корректировать работу AI-агентов.
Это уже формирует новый профиль специалиста: аналитик + AI-консультант + интегратор решений. Эту тему я обязательно подробнее раскрою в следующей статье.