Команда бизнес-аналитиков в финтехе внедрила AI-агентов в жизненный цикл задач. Сначала бизнес формирует идею через диалог с агентом, затем BA-агент анализирует контекст и готовит черновик требований. После этого аналитик проверяет спецификацию, отсекает лишнее и уточняет спорные моменты.
Сотрудники столкнулись с рядом проблем: агент генерировал избыточный текст, использовал неактуальную терминологию и не понимал контекст проекта. На простых задачах аналитики тратили больше времени на работу с системой, чем на самостоятельное решение, что вызывало вопросы о целесообразности изменений.
Для решения проблем команда начала самостоятельно настраивать агентов: описывать навыки, обновлять терминологию и пересобирать структуру вопросов. Участие аналитиков в доработке процесса позволило повысить качество ответов системы и сделать инструмент полезным для повседневных задач.
Ценность опытного специалиста сместилась с оформления документации на профессиональное суждение. AI может подготовить черновик, но только senior-аналитик способен отличить важную информацию от правдоподобной, выявить скрытые риски и определить, когда стандартный алгоритм не подходит для решения бизнес-проблемы.
Автоматизация рутины позволила команде увеличить пропускную способность. Освободившееся время аналитики направляют на глубокую проработку бизнес-потребностей, поиск зависимостей и проверку альтернатив. Рост эффективности достигается за счет передачи системе механических операций, а не за счет ускорения работы человека.
