Последние два года разговоры о будущем профессии бизнес-аналитика сводятся к одному тревожному вопросу: заменит ли его искусственный интеллект. Нейросети уже пишут технические задания, анализируют документы и предлагают варианты решений. На этом фоне кажется, что роль аналитика сжимается до оператора умных алгоритмов.

Но этот вывод верен только в одном случае. Если мы по-старинке представляем бизнес-аналитика как «сборщика требований», который большую часть времени описывает процессы и готовит документы. Если же посмотреть на профессию шире, станет ясно: ИИ не столько заменяет специалиста, сколько резко повышает планку. Теперь ценность заключается не столько в умении структурировать информацию, сколько в способности определять, зачем это нужно бизнесу.

Споры об ИИ часто крутятся вокруг автоматизации рутины. Да, алгоритмы мгновенно обрабатывают данные, ищут паттерны и генерируют отчёты. Но их сила проявляется внутри готовых рамок. ИИ отлично отвечает на вопрос «как сделать», но не справляется с вопросами «зачем», «для кого» и «в какой момент это уместно».

Именно в этой зоне — области определения целей, приоритетов и границ – формируется новая ценность бизнес-аналитика. Его главная задача теперь заключается в том, чтобы задавать контекст. То есть создавать систему правил, ограничений и стратегических ориентиров, в которых любое, даже самое технологичное решение, обретает смысл.

Без чёткого контекста ИИ превращается в инструмент для красивых, но бессмысленных действий. Он может предложить сто способов сократить издержки, но не отличит разумную экономию от сокращения, которое убьёт качество продукта. Он не видит разницы между реальной трансформацией и имитацией деятельности.

Особенно опасно это в сферах с неочевидными результатами: в ESG-трансформации, в крупных инвестициях, в работе с клиентским опытом. Можно с помощью ИИ быстро «накрутить» отчётность по устойчивому развитию, но не изменить реальные процессы. Можно автоматизировать сбор жалоб, но не понять их коренную причину.

В новой реальности аналитик перестаёт быть просто связующим звеном между заказчиком и разработчиком. Его роль смещается в сторону стратегического навигатора.

Раньше он занимался тем, что:

·        Собирал требования,

·        Писал технические задания,

·        Контролировал выполнение задач.

Теперь его ключевые функции:

·        Формировать рамки для принятия решений,

·        Интерпретировать разрывы между текущим и целевым состоянием бизнеса,

·        Управлять компромиссами между разными группами интересов.

Такой специалист нужен, чтобы компания не просто быстро бежала, а бежала в нужном направлении. ИИ для него становится не угрозой, а усилителем, который освобождает время для главного: глубокого понимания бизнеса.

«Ключевое изменение последних лет – это переход от проектного к корпоративному бизнес-анализу, – комментирует Роман Чугумбаев, доцент кафедры бизнес-аналитики факультета налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового университета при Правительстве Российской Федерации. – Задача аналитика больше не в том, чтобы просто реализовать очередной ИТ-заказ. Его миссия – помогать руководству видеть бизнес как целостную систему, понимать противоречивые требования инвесторов, клиентов, государства и сотрудников, и находить решения, которые укрепляют компанию в долгосрочной перспективе.

Спрос на таких специалистов закономерно меняет и подход к их подготовке. Например, в Финансовом университете уже несколько лет фокус сместился на подготовку именно корпоративных бизнес-аналитиков. Ключевое отличие таких программ – их построение не вокруг быстро устаревающих инструментов, а вокруг методологии. Будущих аналитиков учат выявлять глубинные, а не надуманные проблемы бизнеса, работать с нефинансовыми показателями вроде ESG-факторов и, что самое важное, – формировать стратегический контекст, в котором любое изменение, даже самое технологичное, обретает смысл и управляемость.

Выпускник с таким бэкграундом не боится, что ИИ заберёт у него работу. Наоборот, он использует его как мощный «костыль» для обработки данных, чтобы сосредоточиться на том, что машине не под силу: на смыслах, приоритетах и управленческой логике».

ИИ не упраздняет профессию, а очищает её от рутины, обнажая суть. Главным навыком будущего становится не умение писать промпты, а способность строить целостную картину бизнеса. Картину со всеми его ограничениями, интересами и долгосрочными целями.

В этом новом мире победят не те, кто лучше всех дружит с алгоритмами, а те, кто лучше всех понимает логику бизнеса и умеет задавать ему правильные вопросы. И именно на это – на глубинное понимание, а не на технические навыки – сегодня делают ставку в ведущих вузах, готовящих новое поколение аналитиков.