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对于业务分析师和很多其他分析师来说，人工智能再也不是说说而已，已经成为当今的现实环境。要想提高分析技能，我们必须去学习这类新功能，并关注对企业有帮助的关键问题和机会。
你准备好机器人入侵了吗？或者，你只是担心自己的工作会被自动化所取代？
人工智能的时代不仅到来了，而且已经渗透到我们的生活中。从预测市场趋势，到重新订购很快要降价的食品杂货，再到无人机送货，可以说，我们的日常生活中人工智能无处不在，而工作中，也影响着我们开展业务的方式。当我们谈论人工智能时，最关注的是它能增强我们现有的能力。
人工智能可增强现有能力
人工智能应该被看作是增强我们现有能力的一种方式。提高当前的能力，加快执行速度，更快、更直接地为客户提供更大的价值。那么，对我们这些业务分析师来说，这意味着什么呢？
这对我们分析师来说是一个很好的机会！我们可以运用我们经过实践检验的真实技能，将其应用于新环境，以及新兴行业中，以挖掘需求，发现机遇。创新一直会有，但只有解决关键问题的成功才是伟大的成功。怎样才能知道什么样的问题是需要解决的好问题？你得做一些分析工作。根本原因分析、流程建模和分析、业务規则分析和数据建模等可以显示企业的关键方面有哪些表现不佳，甚至因自身行为而停止工作。
发现这些机会有助于我们敞开大门，与客户畅所欲言，讨论怎样开拓创新。然后通过学习新技术和方法，以及深度分析企业怎样利用人工智能来拓展我们的知识，这使我们获得了巨大的资源。我们将学习新技术有哪些功能，以促进合作头脑风暴会议，讨论这些新功能怎样为我们的企业带来价值。
从这个角度来看，分析师需要注意他们的时间，并一如既往地关注哪些关键活动能带来最大价值。确定自动执行哪些日常活动，这样，你就可以把更多的时间花在促进合作、支持决策和了解需求上。这使得我们作为分析师专注于为企业提供什么样的价值。工作自动化的重点是消除工作中不需要思考的内容。的确，人工智能、机器人、无人机和其他创新技术所开展的工作令人感到惊奇，但首先也是最重要的，拥有计算能力来帮助开展日常工作的重点是确定哪些活动是重复性的。
什么是多余的？我们常说的枯燥无味的东西是什么？这些都非常适合自动化！那么，怎么发现这些工作呢？没错，你必须做一些业务分析。分析师使用了一种很好的技术，叫做决策建模。很多分析师使用这种技术的难点在于，他们发现相关方并不总是以相同的方式做出决策。当你能够定义导致行为和活动模式的规则时，就可以开始使用人工智能技术了。这仍然需要打好基础，才能开始工作，并不断发展。
开始时先看看你的分析活动：哪些工作是重复性的？你每天都会做出什么决定？反复强调，从简单的开始！想想项目管理软件，这类软件开始时关注的是状态更新和可交付时间框架的模式，然后开始创建提醒和构建模板，从而使你工作起来更容易、更快。然后就可以花更多的时间和相关方一起工作，而不是去写报告。
学会提出更好的问题
随着能够把“简单”的东西交给人工智能处理，我们就可以处理更难的东西，但这意味着我们要发展并提高自己的技能。要提出更好的问题。提出更好的问题，解释企业应该开展什么业务。提出更好的问题，知道技术现在对我们有什么帮助。要想抓住机遇，也必须提出更好的问题。
作为一名业务分析师，我们的重点总是放在通过协调一致、经过检验和验证的活动来发现正确的问题，以便帮助企业确定在当时的正确解决方案。我们的问题所关注的焦点不能仅局限在当前的时间框架。我们能利用今天的工作为明天做点什么吗？从现在开始一年以后呢？从现在开始五年以后呢？或者，我们能否不断调整我们的关注点，以适应不断变化的形势？你是否认识到消费者环境正在经历的变化，以及他们对满足需求的看法？顾客已经从优步转到了自动驾驶汽车——你难道真的还是想让他们填写纸质表格吗？
如果你还没有把关注点转移到消费者体验上来，那么现在是时候了。当你预测消费者和相关方将有什么需求时，你能想到会有什么问题出现？1个月后他们想要什么？6个月后呢？
更重要的是，人工智能给我们的挑战是，我们不仅要问客户有什么问题，还要想想我们自己的问题。在很多办公室工作中，人们对人工智能最大的疑问是人工智能对他们的工作意味着什么。作为业务分析师，我们也是如此，我们只需要发挥自己的分析技能。考虑问自己一些严肃的问题。我们怎样做才能避免被淘汰？你今天有没有问过自己，怎样做才能防止自己的角色被机器自动化所取代？你做复杂的分析工作吗？你的工作和日常流程是可编程的还是可重复的？更重要的是，哪些不是这样的？对于那些能让机器去做的事情——你就不要再去操心了。
例如，当你选择时间、座位偏好和最喜欢的航空公司时，订机票这个过程会让人觉得是一种个人行为。但所有这些偏好是可以被激发出来的，被采集，然后输入决策模型。你的行动，连同这些模型，会被自动执行，甚至是被预测出来，这样你就不用再操心相关的工作了。但请注意，这里仍然需要激发出需求（在本例中是偏好），需要对决策进行建模，还需要采集流程。
无论是否使用技术来帮助你，分析工作仍然很有价值，但现在必须从新的角度看问题，在不断发展的环境中工作。不要只拘泥于技术，否则你就无法在新环境中应用这些技术。自己的方法要流畅，并以理论为基础，这样你在不断讨论的过程中，就能够发现各种机遇。
我们已经知道我们的多种分析技能是有价值的——我们应思考它们在不断变化的环境中意味着什么。在此，应该把精力转移到提高技能上去。你是否很好地理解了人工智能，能够向企业阐明它的价值所在？人工智能距离告诉企业去购买新的人工智能技术还有一段路要走，但或许并不遥远。为什么人工智能非常重要？ 它能为企业做些什么？
最有价值的创新往往是对现有问题和老问题提出好的问题，而不是发明新东西。哪些难题、低效的工作和旧版组件阻碍了企业？在引入人工智能技术之前，必须解决这些问题？或者，人工智能技术自己就能解决这些问题？我们怎么才能知道？ 我们必须做好分析工作。
简言之，你的技能应始终保持在最前沿，继续尽可能多地学习，并让人们清楚地表达出今天哪些需求没有得到满足。这些需求就是你成功的机会！
Jamie不愧为“激情学士”，她充分发挥了业务分析的价值，也给她身边的人带来了价值。她喜欢与他人分享提高分析技能的方法，与众不同的观察世界的方法，以及怎样通过可衡量的结果取得更大的成就。
原文网址
https：//www.cio.com/article/3433160/what-artificial-intelligence-means-to-business-analysts.html
你准备好机器人入侵了吗？或者，你只是担心自己的工作会被自动化所取代？
人工智能的时代不仅到来了，而且已经渗透到我们的生活中。从预测市场趋势，到重新订购很快要降价的食品杂货，再到无人机送货，可以说，我们的日常生活中人工智能无处不在，而工作中，也影响着我们开展业务的方式。当我们谈论人工智能时，最关注的是它能增强我们现有的能力。
人工智能可增强现有能力
人工智能应该被看作是增强我们现有能力的一种方式。提高当前的能力，加快执行速度，更快、更直接地为客户提供更大的价值。那么，对我们这些业务分析师来说，这意味着什么呢？
这对我们分析师来说是一个很好的机会！我们可以运用我们经过实践检验的真实技能，将其应用于新环境，以及新兴行业中，以挖掘需求，发现机遇。创新一直会有，但只有解决关键问题的成功才是伟大的成功。怎样才能知道什么样的问题是需要解决的好问题？你得做一些分析工作。根本原因分析、流程建模和分析、业务規则分析和数据建模等可以显示企业的关键方面有哪些表现不佳，甚至因自身行为而停止工作。
发现这些机会有助于我们敞开大门，与客户畅所欲言，讨论怎样开拓创新。然后通过学习新技术和方法，以及深度分析企业怎样利用人工智能来拓展我们的知识，这使我们获得了巨大的资源。我们将学习新技术有哪些功能，以促进合作头脑风暴会议，讨论这些新功能怎样为我们的企业带来价值。
从这个角度来看，分析师需要注意他们的时间，并一如既往地关注哪些关键活动能带来最大价值。确定自动执行哪些日常活动，这样，你就可以把更多的时间花在促进合作、支持决策和了解需求上。这使得我们作为分析师专注于为企业提供什么样的价值。工作自动化的重点是消除工作中不需要思考的内容。的确，人工智能、机器人、无人机和其他创新技术所开展的工作令人感到惊奇，但首先也是最重要的，拥有计算能力来帮助开展日常工作的重点是确定哪些活动是重复性的。
什么是多余的？我们常说的枯燥无味的东西是什么？这些都非常适合自动化！那么，怎么发现这些工作呢？没错，你必须做一些业务分析。分析师使用了一种很好的技术，叫做决策建模。很多分析师使用这种技术的难点在于，他们发现相关方并不总是以相同的方式做出决策。当你能够定义导致行为和活动模式的规则时，就可以开始使用人工智能技术了。这仍然需要打好基础，才能开始工作，并不断发展。
开始时先看看你的分析活动：哪些工作是重复性的？你每天都会做出什么决定？反复强调，从简单的开始！想想项目管理软件，这类软件开始时关注的是状态更新和可交付时间框架的模式，然后开始创建提醒和构建模板，从而使你工作起来更容易、更快。然后就可以花更多的时间和相关方一起工作，而不是去写报告。
学会提出更好的问题
随着能够把“简单”的东西交给人工智能处理，我们就可以处理更难的东西，但这意味着我们要发展并提高自己的技能。要提出更好的问题。提出更好的问题，解释企业应该开展什么业务。提出更好的问题，知道技术现在对我们有什么帮助。要想抓住机遇，也必须提出更好的问题。
作为一名业务分析师，我们的重点总是放在通过协调一致、经过检验和验证的活动来发现正确的问题，以便帮助企业确定在当时的正确解决方案。我们的问题所关注的焦点不能仅局限在当前的时间框架。我们能利用今天的工作为明天做点什么吗？从现在开始一年以后呢？从现在开始五年以后呢？或者，我们能否不断调整我们的关注点，以适应不断变化的形势？你是否认识到消费者环境正在经历的变化，以及他们对满足需求的看法？顾客已经从优步转到了自动驾驶汽车——你难道真的还是想让他们填写纸质表格吗？
如果你还没有把关注点转移到消费者体验上来，那么现在是时候了。当你预测消费者和相关方将有什么需求时，你能想到会有什么问题出现？1个月后他们想要什么？6个月后呢？
更重要的是，人工智能给我们的挑战是，我们不仅要问客户有什么问题，还要想想我们自己的问题。在很多办公室工作中，人们对人工智能最大的疑问是人工智能对他们的工作意味着什么。作为业务分析师，我们也是如此，我们只需要发挥自己的分析技能。考虑问自己一些严肃的问题。我们怎样做才能避免被淘汰？你今天有没有问过自己，怎样做才能防止自己的角色被机器自动化所取代？你做复杂的分析工作吗？你的工作和日常流程是可编程的还是可重复的？更重要的是，哪些不是这样的？对于那些能让机器去做的事情——你就不要再去操心了。
例如，当你选择时间、座位偏好和最喜欢的航空公司时，订机票这个过程会让人觉得是一种个人行为。但所有这些偏好是可以被激发出来的，被采集，然后输入决策模型。你的行动，连同这些模型，会被自动执行，甚至是被预测出来，这样你就不用再操心相关的工作了。但请注意，这里仍然需要激发出需求（在本例中是偏好），需要对决策进行建模，还需要采集流程。
无论是否使用技术来帮助你，分析工作仍然很有价值，但现在必须从新的角度看问题，在不断发展的环境中工作。不要只拘泥于技术，否则你就无法在新环境中应用这些技术。自己的方法要流畅，并以理论为基础，这样你在不断讨论的过程中，就能够发现各种机遇。
我们已经知道我们的多种分析技能是有价值的——我们应思考它们在不断变化的环境中意味着什么。在此，应该把精力转移到提高技能上去。你是否很好地理解了人工智能，能够向企业阐明它的价值所在？人工智能距离告诉企业去购买新的人工智能技术还有一段路要走，但或许并不遥远。为什么人工智能非常重要？ 它能为企业做些什么？
最有价值的创新往往是对现有问题和老问题提出好的问题，而不是发明新东西。哪些难题、低效的工作和旧版组件阻碍了企业？在引入人工智能技术之前，必须解决这些问题？或者，人工智能技术自己就能解决这些问题？我们怎么才能知道？ 我们必须做好分析工作。
简言之，你的技能应始终保持在最前沿，继续尽可能多地学习，并让人们清楚地表达出今天哪些需求没有得到满足。这些需求就是你成功的机会！
Jamie不愧为“激情学士”，她充分发挥了业务分析的价值，也给她身边的人带来了价值。她喜欢与他人分享提高分析技能的方法，与众不同的观察世界的方法，以及怎样通过可衡量的结果取得更大的成就。
原文网址
https：//www.cio.com/article/3433160/what-artificial-intelligence-means-to-business-analysts.html