І тут давайте наближено - як це працює у роботі бізнес-аналітика?

💼 Інжиніринг контексту — це саме те, що допомагає зробити ШІ-агентів справді корисними у нашій роботі. Коли аналітик взаємодіє з генеративними моделями, контекст — це все: історія проєкту, вимоги, артефакти, домовленості, корпоративні стандарти. Якщо ці дані автоматично підтягуються в потрібний момент — модель може генерувати точні, релевантні, контекстно узгоджені відповіді.

🧩 Приклади застосування: - агент, який знає поточний опис епіка чи фічі та генерує релевантні сторьки; - ШІ, який підтягує релевантні вимоги або артефакти з Confluence перед створенням BRD; - асистент, що памʼятає минулі зустрічі, прийняті рішення та пропонує узгоджені зміни; - генерація acceptance criteria, враховуючи стиль і стандарти конкретної команди. Звучить як майбутнє?

👨‍🚀 Але ви вже можете створювати інструкції для Gems чи GPTs, якщо у вас є доступ до ШІ на роботі (а він вам точно вже треба).

👍

І всі Rovo, Scope AI та інші продукти — вони все одно не стануть робити магію самі по собі.

🤷‍♂️

Їм треба буде підказувати куди дивитися і що брати, показувати їм взаємозв'язки і сенси, які знаєте тільки ВИ!

🧠 #AIforBA