ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ БИЗНЕС-АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ ТРЕБОВАНИЯМИ В УСЛОВИЯХ ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

DIGITAL TRANSFORMATION OF BUSINESS ANALYSIS AND REQUIREMENTS MANAGEMENT IN THE CONTEXT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IMPLEMENTATION: MODERN APPROACHES AND DEVELOPMENT PROSPECTS

Chulikova Alexandra Alexandrovna

Student, Department of Digital Transformation, MIREA – Russian Technological University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются особенности цифровой трансформации бизнес-анализа и управления требованиями в условиях внедрения технологий искусственного интеллекта. Исследуются возможности применения методов обработки естественного языка и больших языковых моделей для автоматизации процессов сбора, анализа и документирования требований. Показано, что использование интеллектуальных инструментов способствует сокращению трудозатрат системных аналитиков, повышению полноты требований и улучшению качества проектной документации. Особое внимание уделено роли системного аналитика как ключевого участника процесса принятия решений и контроля результатов, полученных с использованием искусственного интеллекта.

ABSTRACT

The article examines the transformation of business analysis and requirements management under the influence of artificial intelligence technologies. The possibilities of using natural language processing and large language models to automate requirements elicitation, analysis, and documentation are analyzed. The study demonstrates that intelligent tools can reduce analysts' workload, improve requirements quality, and accelerate project documentation processes. Particular attention is paid to the role of the system analyst in validating and controlling AI-generated results.

Ключевые слова: цифровая трансформация; бизнес-анализ; управление требованиями; искусственный интеллект; системный аналитик; большие языковые модели; обработка естественного языка; информационные системы.

Keywords: digital transformation, business analysis, requirements management, artificial intelligence, system analyst, large language models, natural language processing, information systems.

Цифровая трансформация является одним из ключевых направлений развития современных организаций. Внедрение цифровых технологий приводит к изменению подходов к управлению бизнес-процессами, разработке информационных систем и организации проектной деятельности [1]. В этих условиях особое значение приобретает повышение эффективности бизнес-анализа и управления требованиями.

Качество требований напрямую влияет на успешность реализации программных продуктов и информационных систем. Однако современные ИТ-проекты характеризуются большим количеством заинтересованных сторон, сложностью бизнес-процессов и значительными объёмами информации, что усложняет работу аналитиков и повышает риск возникновения ошибок [2].

Развитие технологий искусственного интеллекта, в частности методов обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и больших языковых моделей (Large Language Models, LLM), открывает новые возможности для автоматизации аналитической деятельности и повышения качества управления требованиями [3].

Целью исследования является анализ возможностей применения технологий искусственного интеллекта в процессах бизнес-анализа и управления требованиями.

В работе использованы методы системного анализа, анализа требований, сравнительного анализа и обобщения научных источников, посвящённых цифровой трансформации, бизнес-анализу и искусственному интеллекту.

Управление требованиями включает процессы выявления, анализа, документирования, согласования и сопровождения требований на протяжении всего жизненного цикла проекта [2]. Традиционный подход предполагает выполнение большинства аналитических операций вручную, что требует значительных временных затрат и зависит от квалификации специалиста.

Использование технологий искусственного интеллекта позволяет автоматизировать отдельные этапы работы с требованиями. На этапе сбора информации интеллектуальные системы способны анализировать интервью, протоколы совещаний, электронную переписку и внутреннюю документацию организации. На этапе анализа ИИ может выявлять противоречия, дублирование требований и неполные формулировки.

На рисунке 1 представлена модель применения искусственного интеллекта в процессе управления требованиями. Предлагаемый подход предполагает использование технологий обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM) для предварительного анализа требований, их классификации, формирования пользовательских историй (User Story), генерации вариантов использования (Use Case) и подготовки проектной документации. При этом итоговая проверка и утверждение требований остаются в зоне ответственности системного аналитика.

Рисунок 1. Модель применения искусственного интеллекта в процессе управления требованиями

В условиях цифровой трансформации роль системного аналитика постепенно меняется. Если ранее значительная часть времени затрачивалась на подготовку и обработку документации, то сегодня акцент смещается на экспертную деятельность, связанную с коммуникацией, согласованием требований и оценкой бизнес-ценности решений [4].

Искусственный интеллект следует рассматривать не как замену аналитика, а как интеллектуальный инструмент поддержки принятия решений. Наиболее перспективным направлением является развитие гибридных моделей взаимодействия человека и интеллектуальных систем, в которых автоматизация сочетается с экспертным контролем.

Дополнительными факторами, влияющими на эффективность внедрения ИИ, являются качество исходных данных, требования к информационной безопасности и необходимость соблюдения конфиденциальности корпоративной информации.

Проведённое исследование показало, что технологии искусственного интеллекта становятся важным элементом цифровой трансформации бизнес-анализа и управления требованиями. Их применение позволяет автоматизировать рутинные операции, повысить полноту требований и ускорить подготовку проектной документации.

При этом искусственный интеллект не способен полностью заменить системного аналитика, поскольку понимание бизнес-контекста, взаимодействие с заинтересованными сторонами и принятие управленческих решений требуют профессиональных знаний и практического опыта. Наиболее эффективным подходом является совместное использование возможностей искусственного интеллекта и экспертной компетенции аналитика.

Список литературы:

1. Шваб К. Четвертая промышленная революция. – Женева: World Economic Forum, 2021.
2. Вигерс К., Битти Дж. Требования к программному обеспечению. – 3-е изд. – Microsoft Press, 2013.
3. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – 4-е изд. – Pearson, 2021.
4. BABOK Guide: A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge. Version 3. – International Institute of Business Analysis, 2015.
5. Сасскинд Р., Сасскинд Д. Будущее профессий. – Oxford University Press, 2022.
6. Gandomi A., Haider M. Beyond the Hype: Big Data Concepts, Methods, and Analytics // International Journal of Information Management. – 2015. – Vol. 35. – No. 2. – P. 137–144.