如今，人工智能不再是一個(gè)熱門術(shù)語(yǔ)，而很多環(huán)境業(yè)務(wù)分析師和其他分析師發(fā)現(xiàn)采用人工智能技術(shù)可以更好開展工作的現(xiàn)實(shí)。分析師需要學(xué)習(xí)更多的分析技能，并確定可以利用的關(guān)鍵問題和機(jī)會(huì)。嘗試采用新興技術(shù)仍然有效，但分析師需要適應(yīng)，以強(qiáng)調(diào)他們可以為組織提供的持續(xù)價(jià)值。

那么人們對(duì)機(jī)器人的應(yīng)用準(zhǔn)備好了嗎？或者只是擔(dān)心其工作會(huì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化？

人工智能的時(shí)代已經(jīng)到來，并且已經(jīng)進(jìn)入人們的工作和生活當(dāng)中。從預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)到價(jià)格重新排序，再到無人機(jī)交付的貨物，人工智能將改變?nèi)藗兊纳詈凸ぷ鞯姆绞?。而在談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，其重點(diǎn)是增強(qiáng)當(dāng)前的能力。

對(duì)于分析師來說，人工智能應(yīng)該被視為提供工作水平和能力的一種方式。為了提高當(dāng)前的性能，減少執(zhí)行時(shí)間，并更快、更直接地為客戶提供更大的價(jià)值。那么，這對(duì)業(yè)務(wù)分析師意味著什么呢？

這對(duì)分析師來說是一個(gè)很好的機(jī)會(huì)。分析師可以利用自己多年的技能應(yīng)用于新的環(huán)境和業(yè)務(wù)，甚至是新興行業(yè)，以滿足市場(chǎng)需求，并發(fā)現(xiàn)機(jī)遇。如今不斷出現(xiàn)創(chuàng)新，但需要成功解決關(guān)鍵問題。分析師如何知道哪些是需要解決的問題？因此需要做一些分析工作。其根本原因分析、流程建模與分析、業(yè)務(wù)規(guī)則分析、數(shù)據(jù)建?？梢员砻鹘M織的關(guān)鍵方面在哪些方面表現(xiàn)不佳，甚至因其自身行為而受到阻礙。

識(shí)別這些機(jī)會(huì)有助于分析師打開與客戶交流的大門。然后，通過學(xué)習(xí)新的技術(shù)、方法和對(duì)人工智能如何被組織利用的觀點(diǎn)來擴(kuò)展知識(shí)，使分析師獲得巨大的資源。分析師需要具備學(xué)習(xí)新技術(shù)的能力，以促進(jìn)開展為組織帶來更多價(jià)值的協(xié)作頭腦風(fēng)暴會(huì)議。

從這個(gè)角度來看，分析師需要注意他們的時(shí)間，并且一如既往地關(guān)注哪些關(guān)鍵活動(dòng)能帶來最大價(jià)值。企業(yè)可以對(duì)哪些日?；顒?dòng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，以便花更多時(shí)間促進(jìn)協(xié)作、支持決策和理解需求。這使人們專注于分析師為組織提供的價(jià)值。工作的自動(dòng)化集中在消除工作的非思維方面。人工智能、機(jī)器人技術(shù)以及無人機(jī)等創(chuàng)新技術(shù)正在做出一些令人驚奇的事情，但最重要的是，擁有幫助日?；顒?dòng)的計(jì)算能力集中在重復(fù)性工作方面。

重復(fù)和單調(diào)的工作非常適合實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。那么如何知道這些東西是什么？分析師必須進(jìn)行一些業(yè)務(wù)分析。分析師使用的一種技術(shù)是決策建模。許多分析師對(duì)這種技術(shù)的挑戰(zhàn)是，他們發(fā)現(xiàn)利益相關(guān)者并不總是以相同的方式做出決策。當(dāng)定義導(dǎo)致行為和活動(dòng)模式的規(guī)則時(shí)，就可以開始利用人工智能技術(shù)。它仍然需要一個(gè)開始和成長(zhǎng)的基礎(chǔ)。

分析師需要查看其分析活動(dòng)：例如，重復(fù)的工作是什么？每天做出什么決定？考慮項(xiàng)目管理軟件，開始注意到狀態(tài)更新和可交付時(shí)間框架的模式，然后開始創(chuàng)建提醒和構(gòu)建模板，使分析師的工作更輕松、更快捷。在此之后，分析師可以花更多時(shí)間與利益相關(guān)者合作，而不是處理報(bào)告。

隨著人工智能的輕松處理，分析師可以解決更難的問題，但這意味著他們需要發(fā)展和提高自己的技能，必須進(jìn)行改進(jìn)，更好地了解企業(yè)需求。他們還可以考慮人工智能技術(shù)為他們解決什么問題。

作為業(yè)務(wù)分析師，其重點(diǎn)是通過共識(shí)和驗(yàn)證活動(dòng)確定組織在時(shí)間點(diǎn)的正確答案。分析師的問題需要超出當(dāng)前時(shí)間范圍，那么能否可以提前做未來的事情？從現(xiàn)在起一年的時(shí)間？或者是五年？或者是否不斷調(diào)整關(guān)注點(diǎn)以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境？是否認(rèn)識(shí)到消費(fèi)者環(huán)境正在經(jīng)歷的變化以及他們對(duì)滿足其需求的看法？

如果分析師尚未將其觀點(diǎn)轉(zhuǎn)移到消費(fèi)者體驗(yàn)，那么現(xiàn)在是時(shí)候了。分析師可以想到哪些問題預(yù)測(cè)其消費(fèi)者和利益相關(guān)者想要什么？從現(xiàn)在起一個(gè)月他們想要什么？六個(gè)月內(nèi)想要什么？

更重要的是，人工智能要求分析師不僅要向客戶提問，還要向自己提問。很多人對(duì)于人工智能最大的疑問是人工智能對(duì)他們的工作和生活意味著什么。業(yè)務(wù)分析師也是如此，他們只需要使用自己的分析技能。并考慮一些重要的問題：例如需要做什么來避免過時(shí)？如何阻止自己的職位被自動(dòng)化技術(shù)取代？是否執(zhí)行復(fù)雜的分析工作？分析師的工作和日常流程是可編程的還是可重復(fù)的？更重要的是什么？可以把哪些工作交給人工智能？

例如，當(dāng)選擇時(shí)間、座位偏好以及最喜歡的航空公司時(shí)，預(yù)訂航班可能會(huì)感覺像是一項(xiàng)個(gè)人行為，但所有這些偏好仍然可以被引出、捕獲，然后被輸入決策模型。人們的行為以及這些模型可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，甚至進(jìn)行預(yù)測(cè)。但要注意，這里仍然可以引出需求（在這種情況下是首選項(xiàng)），需要對(duì)決策進(jìn)行建模，并且捕獲流程。

無論是否使用技術(shù)來提供幫助，分析工作必須從一個(gè)新的角度出發(fā)，并在不斷發(fā)展的環(huán)境中工作。分析師需要保持流暢的方法并以理論為基礎(chǔ)，以便在推動(dòng)討論的同時(shí)看到可能性。

眾所周知，分析師的分析技能集很有價(jià)值，需要思考這些技能在不斷變化的環(huán)境中的意義。這是分析師想要增加技能的地方。那么是否了解人工智能，以便能夠向組織闡明其價(jià)值？為什么人工智能很重要？它能為組織帶來什么？

通常，采用具有價(jià)值的創(chuàng)新技術(shù)可以解決現(xiàn)有的和經(jīng)常出現(xiàn)的問題，而不是發(fā)明新事物。那么哪些挑戰(zhàn)、效率低下和遺留組件阻礙了組織的發(fā)展？在引進(jìn)人工智能技術(shù)之前是否必須解決這些問題？或者采用人工智能技術(shù)可以解決這些問題？分析師必須更好地處理這些問題。

簡(jiǎn)而言之，分析師需要保持其技能敏銳性，并盡可能多地學(xué)習(xí)，引導(dǎo)人們明確表達(dá)需求。而滿足這些需求則是分析師獲得成功的機(jī)會(huì)！