如今，人工智能不再是流行语，而许多环境业务分析师和其他分析师正在发现这样一个现实，即他们可以使用AI技术更好地完成工作。分析师需要学习更多的分析技能，并确定可以利用的关键问题和机会。尝试采用新兴技术仍然有效，但分析师需要适应以强调他们可以为组织提供的持续价值。那么人们准备好迎接机器人的应用了吗？或者他们只是担心他们的工作会被自动化？人工智能时代已经到来，已经进入人们的工作和生活。从预测市场趋势到重新定价再到无人机送货，人工智能将改变人们的生活和工作方式。在谈论人工智能时，重点是增强当前的能力。对于分析师来说，人工智能应该被视为提供工作水平和能力的一种方式。提高当前性能，减少执行时间，更快更直接地为客户提供更大的价值。那么，这对业务分析师意味着什么？这对分析师来说是一个很好的机会。分析师可以将他们多年的技能应用于新的环境和业务，甚至是新兴行业，以满足市场需求并发现机会。今天创新层出不穷，但关键问题需要成功解决。分析师如何知道需要解决哪些问题？因此需要进行一些分析工作。它的根本原因分析、流程建模和分析、业务规则分析、数据建模可以显示组织的关键方面在哪些方面表现不佳，甚至受到自身行为的阻碍。识别这些机会有助于分析师打开客户参与的大门。然后，通过学习新技术、方法论和关于组织如何利用AI的观点来扩展知识，使分析师成为巨大的资源。分析师需要学习新技术的能力，以促进协作头脑风暴会议，从而为组织带来更多价值。从这个角度来看，分析师需要注意时间，并一如既往地关注哪些关键活动能带来最大价值。企业可以将哪些日常活动自动化，从而花更多时间促进协作、支持决策制定和了解需求。这使人们可以专注于分析师为组织提供的价值。工作自动化的重点是消除工作中非思考的方面。人工智能、机器人和无人机等创新正在做一些令人惊奇的事情，但最重要的是，拥有计算能力来帮助日常活动专注于重复性任务。重复和单调的任务非常适合自动化。那么你怎么知道这些东西是什么？分析师必须做一些业务分析。分析师使用的一项技术是决策建模。使用这种技术的许多分析师面临的挑战是，他们发现利益相关者并不总是以相同的方式做出决策。当导致行为和活动模式的规则被定义时，人工智能技术就可以开始被利用。它仍然需要一个基础来开始和发展。分析师需要审视他们的分析活动：例如，重复性工作是什么？每天做出哪些决定？考虑项目管理软件，开始注意状态更新和可交付时间框架中的模式，然后开始创建提醒和构建模板，使分析教师的工作更容易和更快。在此之后，分析师可以花更多时间与利益相关者合作，而不是处理报告。有了人工智能，分析师可以解决更难的问题，但这意味着他们需要发展和提高他们的技能，必须改进这些技能以更好地理解业务需求。他们也可以考虑人工智能技术为他们解决了哪些问题。作为业务分析师，重点是通过共识和验证活动在某个时间点为组织确定正确答案。分析师的问题需要超越当前的时间框架，那么未来的事情是否可以做？一年后？还是五年？还是不断调整焦点以适应不断变化的环境？消费者环境正在经历哪些变化？他们对满足自己的需求有何看法？如果分析师还没有将他们的观点转移到消费者体验上，那么现在是时候了。分析师可以考虑哪些问题来预测他们的消费者和利益相关者想要什么？一个月后他们想要什么？六个月后他们想要什么？更重要的是，AI要求分析师不仅要问客户问题，还要问自己问题。许多人对人工智能的最大疑问是它对他们的工作和生活意味着什么。业务分析师也是如此，他们只需要使用他们的分析技能。并考虑一些重要问题：例如，需要做什么来避免过时？如何防止自己的职位被自动化技术取代？您是否执行复杂的分析工作？分析师的工作和日常流程是否可编程或可重复？它是什么？哪些工作可以交给AI？例如，在选择时间、座位偏好和最喜欢的航空公司时，预订航班可能感觉像是个人行为，但所有这些偏好仍然可以被引出、捕获，然后输入决策模型。人们的行为和这些模型可以自动化甚至预测。但是请注意，仍然可以在此处引出需求（在本例中为偏好），需要对决策进行建模，并且需要捕获流程。无论是否使用技术提供帮助，分析都必须从新的角度出发，并在不断发展的环境中发挥作用。分析师需要保持流畅的方法并以理论为基础，以便在推动讨论的同时看到可能性。众所周知，分析师的分析技能很有价值，因此有必要思考这些技能在不断变化的环境中意味着什么。这是分析师想要增加技能的地方。那么人工智能是否被理解，以便它可以向组织阐明它的价值？为什么人工智能很重要？能给组织带来什么？通常，有价值的创新技术被用来解决现有的和反复出现的问题，而不是发明新事物。那么，是什么挑战、低效率和遗留组件阻碍了组织的发展？在引入人工智能技术之前是否必须解决这些问题？还是可以通过采用人工智能技术来解决？分析师必须更好地处理这些问题。简而言之，分析师需要保持敏锐的技能并尽可能多地学习，引导人们表达需求。满足这些需求是分析师成功的机会！如今，人工智能不再是流行语，许多环境业务分析师和其他分析师发现他们可以利用人工智能技术更好地完成工作。分析师需要学习更多的分析技能，并确定可以利用的关键问题和机会。尝试采用新兴技术仍然有效，但分析师需要适应以强调他们可以为组织提供的持续价值。那么人们准备好迎接机器人的应用了吗？或者他们只是担心他们的工作会被自动化？人工智能时代已经到来，已经进入人们的工作和生活。从预测市场趋势到重新定价再到无人机送货，人工智能将改变人们的生活和工作方式。在谈论人工智能时，重点是增强当前的能力。对于分析师来说，人工智能应该被视为提供工作水平和能力的一种方式。提高当前性能，减少执行时间，更快更直接地为客户提供更大的价值。那么，这对业务分析师意味着什么？这对分析师来说是一个很好的机会。分析师可以将他们多年的技能应用于新的环境和业务，甚至是新兴行业，以满足市场需求并发现机会。今天创新层出不穷，但关键问题需要成功解决。分析师如何知道需要解决哪些问题？因此需要进行一些分析工作。它的根本原因分析、流程建模和分析、业务规则分析、数据建模可以显示组织的关键方面在哪些方面表现不佳，甚至受到自身行为的阻碍。识别这些机会有助于分析师打开客户参与的大门。然后，通过学习新技术、方法论和关于组织如何利用AI的观点来扩展知识，使分析师成为巨大的资源。分析师需要学习新技术的能力，以促进协作头脑风暴会议，从而为组织带来更多价值。从这个角度来看，分析师需要注意时间，并一如既往地关注哪些关键活动能带来最大价值。企业可以将哪些日常活动自动化，从而花更多时间促进协作、支持决策制定和了解需求。这使人们可以专注于分析师为组织提供的价值。工作自动化的重点是消除工作中非思考的方面。人工智能、机器人和无人机等创新正在做一些令人惊奇的事情，但最重要的是，拥有计算能力来帮助日常活动专注于重复性任务。重复和单调的任务非常适合自动化。那么你怎么知道这些东西是什么？分析师必须做一些业务分析。分析师使用的一项技术是决策建模。使用这种技术的许多分析师面临的挑战是，他们发现利益相关者并不总是以相同的方式做出决策。当导致行为和活动模式的规则被定义时，人工智能技术就可以开始被利用。它仍然需要一个基础来开始和发展。分析师需要审视他们的分析活动：例如，重复性工作是什么？每天做出哪些决定？考虑项目管理软件，开始注意状态更新和可交付时间框架中的模式，然后开始创建提醒和构建模板，使分析教师的工作更容易和更快。在此之后，分析师可以花更多时间与利益相关者合作，而不是处理报告。有了人工智能，分析师可以解决更难的问题，但这意味着他们需要发展和提高他们的技能，必须改进这些技能以更好地理解业务需求。他们也可以考虑人工智能技术为他们解决了哪些问题。作为业务分析师，重点是通过共识和验证活动在某个时间点为组织确定正确答案。分析师的问题需要超越当前的时间框架，那么未来的事情是否可以做？一年后？还是五年？还是不断调整焦点以适应不断变化的环境？消费者环境正在经历哪些变化？他们对满足自己的需求有何看法？如果分析师还没有将他们的观点转移到消费者体验上，那么现在是时候了。分析师可以考虑哪些问题来预测他们的消费者和利益相关者想要什么？一个月后他们想要什么？六个月后他们想要什么？更重要的是，AI要求分析师不仅要问客户问题，还要问自己问题。许多人对人工智能的最大疑问是它对他们的工作和生活意味着什么。业务分析师也是如此，他们只需要使用他们的分析技能。并考虑一些重要问题：例如，需要做什么来避免过时？如何防止自己的职位被自动化技术取代？您是否执行复杂的分析工作？分析师的工作和日常流程是否可编程或可重复？它是什么？哪些工作可以交给AI？例如，在选择时间、座位偏好和最喜欢的航空公司时，预订航班可能感觉像是个人行为，但所有这些偏好仍然可以被引出、捕获，然后输入决策模型。人们的行为和这些模型可以自动化甚至预测。但是请注意，仍然可以在此处引出需求（在本例中为偏好），需要对决策进行建模，并且需要捕获流程。无论是否使用技术提供帮助，分析都必须从新的角度出发，并在不断发展的环境中发挥作用。分析师需要保持流畅的方法并以理论为基础，以便在推动讨论的同时看到可能性。众所周知，分析师的分析技能很有价值，因此有必要思考这些技能在不断变化的环境中意味着什么。这是分析师想要增加技能的地方。那么人工智能是否被理解，以便它可以向组织阐明它的价值？为什么人工智能很重要？能给组织带来什么？通常，有价值的创新技术被用来解决现有的和反复出现的问题，而不是发明新事物。那么，是什么挑战、低效率和遗留组件阻碍了组织的发展？在引入人工智能技术之前是否必须解决这些问题？还是可以通过采用人工智能技术来解决？分析师必须更好地处理这些问题。简而言之，分析师需要保持敏锐的技能并尽可能多地学习，引导人们表达需求。满足这些需求是分析师成功的机会！
