Nắm bắt AI trong phân tích kinh doanh: Hướng dẫn dành cho Business Analyst

Trí tuệ nhân tạo trong phân tích kinh doanh đang nhanh chóng trở thành bước phát triển lớn. Nó hoạt động như một siêu năng lực để nâng cao khả năng ra quyết định, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giúp có nhiều thời gian hơn cho các công việc đòi hỏi tính chiến lược. Bài viết này đề cập đến tầm ảnh hưởng ngày càng tăng của AI trong phân tích kinh doanh và cách bạn có thể phát triển với tư cách là nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst) trong thời đại AI phát triển.

AI tác động lên tất cả mọi lĩnh vực trong đời sống

1. AI trong phân tích kinh doanh: Một lĩnh vực đang phát triển

Phân tích kinh doanh được hỗ trợ bởi AI có thể phát hiện các mẫu, điểm bất thường và sai lệch, đồng thời đưa chúng lên để các Business Analyst xem xét. Các nhà phân tích đang sử dụng các công cụ AI/ML để đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cải thiện lợi thế cạnh tranh của họ. Các công cụ như Tableau, Power BI và nhiều công cụ khác ngày nay cũng đã tích hợp AI.

Những người hướng dẫn BA cũng đã bắt đầu suy nghĩ và sản xuất nội dung về cách sử dụng các công cụ AI như ChatGPT để phân tích kinh doanh.

Sự phát triển của các công cụ AI cũng dẫn đến sự thúc đẩy ngày càng tăng đối với sự giám sát của con người đối với AI. Tiêu biểu, Ủy ban Châu Âu (European Commission) đã đề xuất một số quy định về cách tạo ra các hệ thống AI có rủi ro cao như thuật toán nhận dạng khuôn mặt với sự giám sát của con người trong vòng lặp.

Việc phát triển các quy định sẽ ảnh hưởng đến các ngành hạ nguồn như phân tích kinh doanh trong thời gian tới.

2. Business Analyst AI nâng cao

Cách có lợi nhất để đối phó với sự phát triển của AI là nâng cao bộ kỹ năng hiện có của bạn bằng cách sử dụng nó. Các công cụ AI được tạo ra để giúp người lao động hạnh phúc hơn và làm việc hiệu quả hơn. Dưới đây là một số cách bạn có thể thích nghi với thực tế đang thay đổi:

3. Biết các kỹ năng phân tích kinh doanh cốt lõi của bạn

Gần đây nhất là vào tháng 5 năm 2023, Forbes đã công nhận 6 kỹ năng phân tích kinh doanh cốt lõi sau đây:

• Phân tích: Phân tích một lượng lớn dữ liệu phức tạp và đề xuất các giải pháp.
• Giao tiếp: Lắng nghe tích cực và cung cấp dữ liệu rõ ràng ở dạng nói và viết.
• Giao tiếp giữa các cá nhân: Làm việc hiệu quả với các bên liên quan và các nhóm trong tổ chức khách hàng.
• Giải quyết vấn đề: Giải quyết sáng tạo các vấn đề độc đáo của khách hàng.
• Quản lý thời gian: Ưu tiên các nhiệm vụ và hoàn thành công việc nhanh chóng.

AI có thể giúp bạn thực hiện một phần các nhiệm vụ. Chẳng hạn, một công cụ quản lý yêu cầu dựa trên AI có thể giúp bạn phân tích và viết yêu cầu dựa trên dữ liệu thô, nhưng chỉ khi có sự chấp thuận của bạn. Nhưng nó lại không thể thực hiện việc lắng nghe tích cực, sự tham gia của các bên liên quan hoặc giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Nếu không có sự giám sát của con người, AI có thể không hiệu quả hoặc thậm chí phản tác dụng. Các Business Analyst có thể vượt trội nhờ sử dụng thành thạo các công cụ AI và đảm bảo rằng kết quả của AI đưa ra là phù hợp với các mục tiêu của tổ chức.

Một kỹ năng cốt lõi khác mà AI không thể cạnh tranh là sự hiểu biết cập nhật về ngành. Business Analyst có kiến thức trong các lĩnh vực khác nhau có thể phát hiện ra các vấn đề và đề xuất cách khắc phục trước khi dự án đến tay nhóm phát triển. Họ có kiến thức và kết nối để hiểu các điều kiện và giao thức thị trường ngoài những gì có sẵn trên cơ sở dữ liệu AI.

Các chiến lược để phát triển chuyên môn lĩnh vực công nghiệp bao gồm:

• Nghiên cứu lịch sử, hiện trạng và triển vọng của ngành.
• Học các giao thức dành riêng cho thị trường. Ví dụ, ASPICE là một quy định quan trọng về ô tô.
• Phân tích cạnh tranh.
• Đặt câu hỏi cho các chuyên gia trong lĩnh vực khác.
• Nâng cao kỹ năng phân tích và quản lý dữ liệu của bạn

Theo Peter Sondergaard, SVP và Trưởng phòng Nghiên cứu Toàn cầu tại Gartner, “Thông tin là dầu của thế kỷ 21 và phân tích là động cơ đốt cháy.” Kỹ năng phân tích giúp Business Analyst tạo ra kết quả chất lượng cao đáp ứng nhu cầu kinh doanh.

Về mặt thực tế, bạn cần có sự kết hợp của các kỹ năng phân tích dữ liệu sau đây để định vị bạn là một ứng cử viên Business Analyst có giá trị cao và cạnh tranh:

• Kiến thức về dữ liệu: Quen thuộc với ngôn ngữ dữ liệu, loại, nguồn và công cụ phân tích.
• Thu thập dữ liệu: Biết cách thu thập dữ liệu khách quan và đáng tin cậy thông qua các phương pháp khác nhau.
• Phân tích thống kê: Biết các thuật ngữ và kỹ thuật thống kê như kiểm tra giả thuyết, hồi quy tuyến tính và giá trị p để rút ra những hiểu biết sâu sắc.
• Trực quan hóa dữ liệu: Trình bày dữ liệu một cách trung thực để truyền đạt thông tin chi tiết.

4. Học cách làm việc với các công cụ AI

AI có thể trở thành công cụ đắc lực cho các Business Analyst

Một cuộc khảo sát gần đây của Gartner cho thấy 70% công nhân Hoa Kỳ muốn sử dụng AI để giảm bớt một số nhiệm vụ lặp đi lặp lại và mệt mỏi.

AI được kỳ vọng sẽ tự động hóa xử lý dữ liệu. Yêu cầu của một Business Analyst đã bao gồm nhiều nhiệm vụ này và sẽ làm như vậy trong tương lai. Đây là cách Business Analyst có thể tận dụng các công cụ AI để xử lý dữ liệu:

• Tích hợp: Xây dựng “danh sách chính” của dữ liệu, chẳng hạn như hợp nhất các danh sách trong khi vẫn giữ được tính toàn vẹn của chúng.
• Phân loại: thu thập, trích xuất và cấu trúc dữ liệu từ tài liệu, ảnh, âm thanh, video và các phương tiện khác.
• Biên mục: Sắp xếp, làm sạch và truy xuất dữ liệu. SQL là một kỹ năng quan trọng để truy xuất dữ liệu và OpenRefine giúp làm sạch dữ liệu cơ bản.
• Chất lượng: Giảm lỗi, mâu thuẫn hoặc chất lượng thấp trong cơ sở dữ liệu hoặc tác giả yêu cầu.
• Bảo mật: Giữ dữ liệu an toàn khỏi các tác nhân xấu.
• Tuân thủ: Tuân thủ các tiêu chuẩn của mỗi quốc gia hoặc dựa trên ngành có liên quan. Ví dụ. ASPICE cho ô tô.

Các Business Analyst cũng nên học cách tương tác với các công cụ AI. Một số công cụ có giao diện dựa trên nút, nhưng những công cụ khác như ChatGPT sử dụng lời nhắc. Các lời nhắc tự động hóa tự nó sẽ trở thành một kỹ năng không giống với việc thực hiện các truy vấn SQL. Truy vấn đúng có thể là sự khác biệt giữa một cái nhìn sâu sắc quan trọng và một ngõ cụt. 

Cách tiếp cận hợp tác này với AI trong phân tích kinh doanh sẽ giúp tăng hiệu quả của toàn bộ tổ chức. Cuộc khảo sát điều hành toàn cầu của MIT Sloan Management Review và Boston Consulting Group cho thấy các công ty kết hợp trí tuệ nhân tạo và khả năng của con người có cơ hội tốt nhất để thành công.

Ngày nay, nhiều công cụ giúp tăng năng suất của các Business Analyst. Một số cái tên chủ lực như Tableau và Power BI. Những người khác đã tận dụng để phân tích, viết, viết lại và đề xuất các yêu cầu,....

Hy vọng rằng với sự xuất hiện của AI, các Business Analyst có thể nâng cao hiệu quả công việc của mình. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.batimes.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp