В материале системный аналитик из банковской сферы делится опытом внедрения и ежедневного использования платформы корпоративного ИИ-ассистента. Пилотный проект по внедрению генеративного ИИ стартовал в банке в 2023 году: была разработана внутренняя платформа с умными ассистентами, чат-ботом на базе LLM и библиотекой готовых промптов. Решение интегрировано в защищённый контур, что позволяет эффективно использовать AI для автоматизации рутинных задач в аналитике, управлении требованиями, документации и коммуникациях между командами.

• По итогам пилота применение ИИ позволило сократить время на ключевые задачи аналитика — анализ требований, построение диаграмм, генерация документации — в среднем до 40% от исходного.
• Особое внимание уделено обучению работе с промптами: освоение универсальной структуры запросов, пошаговой детализации, формулировок для бизнес-процессов и документации.
• В статье приведены практические примеры эффективных промптов для генерации диаграмм, OpenAPI-спецификаций, ASCIIDOC и другой документации, а также подборка шаблонов для типовых задач (стратегия ключевых слов, генерация контент-календаря, создание обучающих материалов и др.).
• Отмечено, что ИИ не заменяет эксперта, но значительно усиливает продуктивность системных аналитиков, способных грамотно формулировать задачи и использовать нейросети в работе.

Опыт показывает: ключ к эффективности AI — не готовые шаблоны, а умение адаптировать и уточнять запросы под свою задачу. Аналитики, владеющие инструментами ИИ, получают заметное преимущество в скорости и качестве выполнения проектов.