- vừa được xem lúc

SỬ DỤNG AI ĐỂ PHÁT HUY SỨC MẠNH CỦA BUSINESS ANALYSIS

0 0 3

Người đăng: BAC

Theo Viblo Asia

Vince Mirabelli - một chuyên gia nổi tiếng trong lĩnh vực Quản lý quy trình và cải tiến liên tục đã từng cho rằng : “ Một Business Analyst biết cách tận dụng AI sẽ thay thế một BA không biết”.

Trong một thế giới nơi ngành Business Analysis (Phân tích nghiệp vụ) đóng vai trò như một ngọn hải đăng soi đường cho những chiến lược insight và giải quyết vấn đề, các chuyên gia trong lĩnh vực này chính là những người thay đổi cuộc chơi thực sự. Được trang bị kiến thức chuyên môn về các lĩnh vực khác nhau, kỹ năng tư duy phản biện và khả năng phát hiện ra những cơ hội tiềm ẩn, họ là lực lượng thúc đẩy cho việc ra quyết định sáng suốt và thành công của tổ chức.

Bây giờ hãy tưởng tượng nếu chúng ta có thể khuếch đại những sức mạnh đó-nâng cao khả năng trích xuất thông tin, tinh giản quy trình, và thúc đẩy đổi mới vượt xa hơn bao giờ hết. Vâng, điều đó không còn là khoa học viễn tưởng nữa (dù sẽ khá tuyệt nếu thấy các Business Analyst mặc áo choàng).

Sức mạnh của AI trong Business Analysis

Đó là bởi vì trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuẩn bị cách mạng hóa cách chúng ta tiếp cận Business Analysis.

Bằng cách tận dụng sức mạnh của các công cụ AI, các chuyên gia phân tích kinh doanh có thể nâng cao năng lực của mình, nâng cao tầm ảnh hưởng và mở ra một kỷ nguyên mới của sự xuất sắc về chiến lược. Trong tập mới nhất của Business Analysis Live, Susan và Scott đã cùng Vince Mirabelli khám phá cách AI có thể nâng cao công việc của họ, và tại sao kỹ thuật gợi ý (prompt engineering) là chìa khóa để khai thác toàn bộ tiềm năng của nó.

Business Analysis Live - một podcast nói về phân tích kinh doanh được tổ chức bởi IIBA

Sau đây là 6 điều được rút ra từ podcast:

1. AI như một trợ lý thực tập

Các chuyên gia Business Analysis thường đảm đương nhiều trách nhiệm cùng lúc - thu thập yêu cầu, phân tích dữ liệu và đảm bảo sự thống nhất giữa các bên liên quan,... đây chỉ là một vài ví dụ. AI có thể giúp các Business Analyst tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, giúp giải phóng thời gian quý báu để họ có thể tương tác nhiều hơn với các stakeholders (các bên liên quan).

AI được xem như một trợ lý thực tập của các Business Analyst

Mặc dù AI có thể tạo ra một số thông tin hữu ích, kết quả cần được xem xét và xác minh. “Hãy nghĩ về nó như việc có một thực tập sinh làm việc cho bạn," Scott nói. "Bạn giao cho thực tập sinh những công việc ít phức tạp hơn, nhưng bạn biết rằng bạn phải kiểm tra công việc của họ để đảm bảo nó chính xác."

2. AI và Business Analyst là một sự kết hợp lí tưởng

Các chuyên gia về Business Analysis đảm nhận nhiều vai trò. Họ là những thám tử khám phá các yêu cầu ẩn giấu, là những dịch giả kết nối giữa kinh doanh và công nghệ, hoặc là những người kể chuyện truyền đạt các ý tưởng phức tạp. Đây chỉ là một vài trong số nhiều ví dụ về những vai trò mà một Business Analyst phải làm.

Bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, AI bổ sung và hoàn thiện cho tất cả những vai trò trên. Mặc dù vậy, chính kiến thức chuyên môn và tư duy phản biện của nhà phân tích mới là yếu tố bổ sung vào các yếu tố con người cần thiết. Khả năng hiểu được các nhu cầu kinh doanh phức tạp và diễn giải kết quả phân tích từ AI của họ đảm bảo rằng các tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt và đạt được những kết quả có tác động.

3. Business Analyst là “Người gác cổng” chất lượng

Để tận dụng hiệu quả Trí Tuệ Nhân Tạo (AI), các chuyên gia về Business Analysis cần phát triển các kỹ năng cụ thể, chẳng hạn như xây dựng những câu hỏi hiệu quả và diễn giải đầu ra.

Hãy hình dung tương tác với AI giống như một buổi phỏng vấn. Những câu hỏi chi tiết, giàu bối cảnh sẽ mang lại kết quả tốt hơn. Tránh đặt những câu hỏi mơ hồ giống như tìm kiếm trên Google. Thay vào đó, hãy cung cấp thông tin chi tiết để hướng dẫn các công cụ AI. Xét cho cùng, chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu chúng ta cung cấp.

Mặc dù AI có thể tạo ra câu trả lời, nhưng các chuyên gia Business Analysis vẫn cần xác nhận chúng. Hãy trở thành “Người gác cổng chất lượng” bằng cách hiểu những sắc thái, hạn chế và thiên kiến của các hệ thống AI.

4. Nghệ thuật đặt câu hỏi

Hãy tưởng tượng bạn viết yêu cầu công việc mà không có chi tiết - nó sẽ là một mớ hỗn độn! Điều tương tự cũng xảy ra khi yêu cầu AI thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào. Những câu hỏi mơ hồ dẫn đến phản hồi của AI không tối ưu. Chúng ta hãy cùng phân tích kỹ thuật xây dựng câu hỏi (prompt engineering):

Giống như hầu hết mọi thứ trong cuộc sống, bối cảnh đóng vai trò rất quan trọng. Khi tương tác với AI, bối cảnh là yếu tố then chốt. Hãy mô tả vấn đề, dữ liệu liên quan và kết quả mong muốn. Ví dụ, thay vì hỏi: "Thời tiết hôm nay thế nào?", hãy cụ thể hóa chúng: "Cung cấp dự báo thời tiết cuối tuần cho Istanbul, Thổ Nhĩ Kỳ."

Và đừng quên các chi tiết, yếu tố cuối cùng thúc đẩy tính chính xác. Giống như một yêu cầu được xây dựng tốt, một câu hỏi chi tiết sẽ mang lại kết quả tốt hơn. Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm các đề xuất về giày, đừng chỉ hỏi "giày dép". Hãy nêu rõ dịp sử dụng, ngân sách và sở thích về kiểu dáng.

AI không tự hoạt động. Thay vào đó, nó là một công cụ do con người kiểm soát (ít nhất là cho đến nay), và các chuyên gia Business Analysis vẫn giữ vai trò chủ đạo. Trong khi AI trả lời các câu hỏi, công việc của bạn là đánh giá, xác nhận và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên những gì AI tạo ra.

5. Định kiến và đạo đức

Trí tuệ Nhân tạo (AI) học hỏi từ dữ liệu, và dữ liệu thì có thể chứa đựng định kiến. Điều đó có nghĩa là các chuyên gia phân tích kinh doanh cần phải cảnh giác bằng cách nhận ra sự định kiến khi nó xuất hiện và đưa ra các cân nhắc về đạo đức khi sử dụng AI.

Hãy nhớ rằng AI thừa hưởng các định kiến từ dữ liệu được huấn luyện. Cho dù cố ý hay vô tình, bạn có trách nhiệm sửa chữa chúng. Quyết định của AI ảnh hưởng đến cuộc sống, vì vậy hãy luôn hành động với sự công bằng, minh bạch và trách nhiệm. Các chuyên gia Business Analysis là la bàn đạo đức định hướng cho quá trình hoạt động của AI.

6. Lời khuyên của Vince

Còn nhớ Vince, khách mời podcast của chúng ta chứ? Anh ấy nhấn mạnh rằng các chuyên gia Business Analysis vẫn là người nắm giữ tay lái. Đây quả là một phép ẩn dụ hoàn hảo để mô tả mối quan hệ của chúng ta với công nghệ đáng kinh ngạc này.

Cuộc trò chuyện giữa Susan, Scott và Vince

Mặc dù AI là một cơ phó mạnh mẽ, bạn vẫn là cơ trưởng. Là một chuyên gia phân tích kinh doanh, hãy sử dụng AI để định hướng nhưng hãy luôn giữ tay chắc chắn trên các nút điều khiển. Với chuyên môn của bạn dẫn đường, AI sẽ trở thành một công cụ hữu giá trong kho vũ khí của bạn, giúp bạn lái doanh nghiệp hướng đến thành công.

7. Kết luận

AI là một cộng sự tuyệt vời. Bằng cách nắm vững kỹ thuật xây dựng câu hỏi (prompt engineering), hiểu biết về định kiến và duy trì cảnh giác về mặt đạo đức, bạn có thể khai thác những sức mạnh tiềm ẩn của AI. Vì vậy, hãy cùng chào đón AI, học ngôn ngữ của nó và vươn tới những tầm cao mới!

Hy vọng những thông tin được tổng hợp trong bài sẽ giúp bạn hiểu thêm được tầm quan trọng và sức mạnh của AI trong ngành Business Analysis. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog

Nguồn tham khảo:

Unlocking the Power of Business Analysis with AI

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Thi chứng chỉ ECBA của tổ chức IIBA như thế nào?

I. Giới thiệu về tổ chức IIBA & chứng chỉ ECBA. 1. Tổ chức IIBA.

0 0 111

- vừa được xem lúc

BA làm gì trong 1 dự án? (phần 2)

Tiếp nối phần 1 - lên kế hoạch, chúng ta cùng đến với phần 2 của loạt bài viết "BA làm gì trong 1 dự án?". Ở phần 2 này, chúng ta sẽ sử dụng "kế hoạch với stakeholder" đã có đề cập từ phần 1 để triển khai bước tiếp theo.

0 0 39

- vừa được xem lúc

Vai trò của Chuyên viên Phân tích Nghiệp vụ phần mềm trong các công ty Start-up

Phân tích nghiệp vụ theo định nghĩa của Viện Phân tích Kinh doanh quốc tế (IIBA) trong A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK) là: người thực hiện các nhiệm vụ về phân tích nghiệp v

1 1 65

- vừa được xem lúc

BA - CON ĐƯỜNG KHÔNG CHỈ DÀNH RIÊNG CHO CÁC IT-ERS

Có rất nhiều bạn đã đặt câu hỏi với BAC rằng: “Mình không có học về IT, mình không biết gì về kỹ thuật hết, vậy mình có làm BA được không?”. .

0 0 40

- vừa được xem lúc

CHỨNG CHỈ PMI - PBA LÀ GÌ? SO SÁNH VỚI CÁC CHỨNG CHỈ CỦA IIBA

Lĩnh vực phân tích nghiệp vụ ngày càng phát triển rộng rãi tại Việt Nam. Kéo theo đó là nhu cầu nhân lực ngành này ngày càng cao.

0 0 73

- vừa được xem lúc

Các cách để chia nhỏ 1 user story (Phần 1)

Chào các bạn, trong bài viết trước mình có đề cập đến các cách để bổ sung chi tiết cho user story, một trong số đó chính là chia nhỏ user story đó thành nhiều user story nhỏ hơn. Trong bài viết đó, do

0 0 50