Ten artykuł powstał na podstawie wideo, w którym Zbigniew Misiak – autor książki “Practical Business Process Modeling and Analysis” – odpowiada na pytania od społeczności Analiza IT.
Jak sztuczna inteligencja wspiera analizę biznesową i modelowanie procesów?
Pytanie, które padło w nagraniu, brzmiało dość filozoficznie:
Jak długo AI będzie tylko narzędziem wspierającym tworzenie i pracę z procesami, zanim zacznie działać całkowicie samodzielnie?
Zbigniew Misiak od razu zaznacza, że nie bawi się w przewidywanie przyszłości. Zamiast wizji roku 2050, woli mówić o tym, co widzi tu i teraz – w realnej pracy z procesami, zespołami i technologią. I to już samo w sobie jest bardzo odświeżające podejście. Bo w końcu ilu z nas naprawdę potrzebuje kolejnej prognozy, a ilu – rzetelnej refleksji?
Zaufanie do AI w analizie procesów biznesowych – technologia to nie wszystko
W rozmowie pojawia się kluczowy wątek: zaufanie.
Zaufanie do narzędzia, do dostawcy, do tego, że system zrobi to, co obiecuje – bez przykrych niespodzianek.
Bo nawet jeśli technicznie AI mogłoby przejąć projektowanie i zarządzanie procesami, to czy naprawdę chcielibyśmy, żeby to zrobiło? Czy jako liderzy, analitycy, właściciele firm – jesteśmy gotowi oddać kontrolę nad działaniem organizacji w ręce jednej technologii, jednego dostawcy?
Misiak zauważa, że ryzyko nie tkwi tylko w jakości samego AI, ale też w jego ekosystemie: zmieniających się cennikach, dostępach, aktualizacjach, które mogą z dnia na dzień zaburzyć stabilność pracy. A przecież procesy to krwiobieg każdej firmy.
Rola analityka biznesowego w erze AI: partner, nie kierownik
Dlatego autor jasno stwierdza:
„Lepiej, żeby AI było narzędziem wspierającym tworzenie i pracę z procesami.”
I trudno się z tym nie zgodzić. W końcu analiza biznesowa to nie tylko wykresy i modele – to zrozumienie ludzi, komunikacja, kontekst decyzji. Tego nie da się w pełni zautomatyzować. AI może nam pomóc szybciej analizować dane, tworzyć dokumentację czy symulować scenariusze, ale ostateczne decyzje – te wymagające empatii, intuicji i doświadczenia – nadal należą do nas.
Świadome korzystanie z AI w analizie procesów. Czego możemy się nauczyć?
Z tej rozmowy wynika coś więcej niż tylko ostrożność wobec technologii. To zaproszenie do świadomego korzystania z AI tak, żeby wspierało nas, a nie zastępowało.
Żebyśmy jako analitycy (i po prostu jako ludzie w pracy) nadal mieli wpływ, refleksję i odpowiedzialność za to, co tworzymy.
Chcesz pogadać o tym, jak naprawdę wykorzystać AI w analizie? Dołącz do BA Circle – społeczności, w której wiedza spotyka doświadczenie, a analiza staje się zespołowym wyzwaniem, nie samotnym biegiem.
Sprawdź, jak wygląda 1 miesiąc wśród ludzi, którzy naprawdę kumają Twoje analityczne rozkminy.
FAQ: AI w analizie biznesowej i automatyzacji procesów
- Czy AI może zastąpić analityka biznesowego?
Nie w pełni. AI może wspierać analityków w analizie danych, tworzeniu dokumentacji i modelowaniu procesów, ale nie zastąpi ich w obszarach wymagających empatii, zrozumienia kontekstu czy komunikacji z ludźmi. - Jakie są główne korzyści z wykorzystania AI w analizie procesów biznesowych?
AI przyspiesza analizę danych, pomaga tworzyć schematy procesów, wykrywa błędy i proponuje usprawnienia. Dzięki temu analityk może skupić się na interpretacji i wdrażaniu zmian, a nie tylko na pracy operacyjnej. - Czy warto w pełni zautomatyzować procesy biznesowe przy pomocy AI?
Nie zawsze. Pełna automatyzacja niesie ryzyko utraty kontroli nad decyzjami i zależności od jednego dostawcy technologii. Lepszym podejściem jest model „AI jako partnera”, czyli narzędzia wspierającego człowieka. - Jak budować zaufanie do rozwiązań AI w firmie?
Zaufanie buduje się poprzez testy, transparentność i odpowiedzialne wdrażanie. Warto zaczynać od małych projektów pilotażowych i stopniowo zwiększać zakres wykorzystania AI. - Czy ChatGPT i inne modele językowe mogą pomóc analitykom biznesowym?
Tak. Narzędzia takie jak ChatGPT mogą wspierać analityków w tworzeniu dokumentacji, generowaniu pomysłów, analizie wymagań czy komunikacji z zespołem, o ile są używane z rozwagą i przy zachowaniu bezpieczeństwa danych.
