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.
AI w analizie systemowej. Czy to już moment, by oddać stery sztucznej inteligencji?
W świecie technologii wszystko dzieje się dziś w zawrotnym tempie. Jeszcze niedawno narzędzia sztucznej inteligencji pomagały nam raczej w prostych zadaniach. Dziś potrafią generować kod, projektować aplikacje i w zasadzie „myśleć” jak systemowi architekci.
Nic więc dziwnego, że pojawia się pytanie:
czy narzędzia AI mogą przejąć analizę biznesową, systemową i tworzenie gotowych rozwiązań?
Zbigniew Misiak podchodzi do tego tematu z dużą ostrożnością i realizmem. Jak sam mówi: „Udzielę Państwu uniwersalnej odpowiedzi ekonomisty: to zależy”.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w analizie systemowej. Gdzie AI ma największy sens?
Jeśli dopiero zaczynasz budować firmę lub startup, AI może być dla Ciebie wybawieniem. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji potrafią błyskawicznie skrócić czas od pomysłu do działającej aplikacji. To ogromna przewaga dla małych zespołów, które potrzebują wystartować „tu i teraz”, bez czekania na wielomiesięczne projekty wdrożeniowe.
Ale, i tu pojawia się ważne „ale”, w przypadku firm, które już działają, mają swoje procesy, integracje, systemy i kulturę organizacyjną, sprawa robi się dużo bardziej złożona. Bo łatwo wygenerować nową aplikację, ale dużo trudniej zadbać o jej integrację z tym, co już istnieje.
Integracja systemów a sztuczna inteligencja, dlaczego to największe wyzwanie dla AI
W wielu organizacjach istnieją systemy, które powstawały latami. Część była kupiona, część tworzona wewnętrznie, a dokumentacja, cóż, nie zawsze jest kompletna.
W takiej sytuacji nawet najlepiej wygenerowany kod może nie wiedzieć, jak „dogadać się” z resztą ekosystemu IT. To ryzyko, którego AI jeszcze nie potrafi w pełni przewidzieć. A konsekwencje mogą być poważne: błędy w integracji, utrata danych, czy problemy z bezpieczeństwem.
Odpowiedzialność za decyzje AI – kto ponosi skutki błędów sztucznej inteligencji?
Zbigniew Misiak zwraca uwagę na jeszcze jeden aspekt: odpowiedzialność. Nawet jeśli sztuczna inteligencja wygeneruje aplikację w kilka minut, to odpowiedzialność za to, co z niej wynika, pozostaje po naszej stronie.
Wyobraź sobie prosty przykład:
Tworzysz narzędzie do obsługi klienta online. System działa, wygląda dobrze, ale…
– Co, jeśli ma podatność, przez którą wyciekną dane klientów?
– Co, jeśli wygenerowany interfejs okaże się zbyt podobny do tego, co ma konkurencja i pojawi się zarzut naruszenia praw autorskich?
To nie są czysto techniczne dylematy. To realne ryzyka biznesowe, z którymi trzeba się liczyć, nawet jeśli korzystamy z najnowocześniejszych narzędzi.
Rola człowieka w analizie biznesowej i systemowej – AI jako partner, nie zastępca
AI może być genialnym partnerem w pracy analityka. Może przyspieszyć proces, podpowiedzieć rozwiązania, wygenerować szkic. Ale wciąż potrzebny jest człowiek, który oceni, co ma sens, a co jest tylko pozornie „sprytne”.
Bo analiza biznesowa to nie tylko kod i dane, to rozumienie kontekstu, ludzi, procesów i odpowiedzialności. I właśnie tego (jeszcze) nie da się w pełni zautomatyzować.
Na koniec refleksja. Przyszłość analizy systemowej w erze sztucznej inteligencji
Jak mówi sam Zbigniew Misiak: tempo zmian jest tak szybkie, że to, co dziś wydaje się aktualne, za kilka miesięcy może być przestarzałe. Ale jedno pozostaje pewne, nawet w świecie sztucznej inteligencji potrzebny jest człowiek, który rozumie, co robi, i potrafi wziąć za to odpowiedzialność.
Bo choć AI może pisać kod, to za decyzje wciąż odpowiadamy my.
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 – pytania o sztuczną inteligencję w analizie systemowej
- Czy AI może całkowicie zastąpić analityka systemowego?
Na ten moment – nie. AI potrafi wspierać analityków, automatyzować część pracy i generować kod, ale nie rozumie kontekstu biznesowego ani odpowiedzialności za decyzje. - Jakie są główne zalety wykorzystania AI w analizie systemowej?
Szybsze prototypowanie, automatyzacja dokumentacji, generowanie kodu i pomysłów na rozwiązania, to największe plusy. AI przyspiesza proces, ale nie zastępuje człowieka. - Jakie ryzyka wiążą się z użyciem AI w analizie systemowej?
Ryzyka dotyczą m.in. bezpieczeństwa danych, błędów w integracji systemów oraz braku kontroli nad tym, jak AI przetwarza informacje. Odpowiedzialność prawna zawsze pozostaje po stronie firmy. - Czy warto uczyć się korzystania z AI jako analityk?
Zdecydowanie tak. Umiejętność współpracy z narzędziami AI staje się jednym z kluczowych kompetencji analityków przyszłości, ale wymaga zrozumienia ograniczeń tych technologii. - Jakie narzędzia AI warto poznać w pracy analityka biznesowego i systemowego?
Na rynku pojawia się coraz więcej rozwiązań, takich jak ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude czy narzędzia low-code/no-code oparte o modele językowe. Warto testować, ale z zachowaniem krytycznego myślenia i świadomości ryzyk.
