एआई एजेंट्स के युग में बिजनेस एनालिस्ट

AI एक मिनट से कम समय में उपयोग‑केस रूपरेखा बना सकता है, एक साधारण विचार को एक घंटे के भीतर बुनियादी प्रोटोटाइप में बदल सकता है और आवश्यकताओं का दस्तावेज़ उस समय के एक अंश में तैयार कर सकता है जो पहले लगता था। यह परिवर्तन पहले ही स्पष्ट दिख रहा है दैनिक व्यापार विश्लेषण में, जहाँ प्रैक्टिशनर AI का उपयोग करके इलीसिटेशन सत्र तैयार करते हैं, आवश्यकताओं का मसौदा बनाते हैं और सत्यापन से पहले अंतराल पहचानते हैं। केवल इन डिलिवरेबल्स को देखें, और निष्कर्ष स्पष्ट लगते हैं: बिजनेस एनालिस्ट गायब हो रहा है।

मैं इस निष्कर्ष से सहमत नहीं हूँ। मैंने वर्षों तक व्यापार और आईटी विश्लेषण, समाधान डिजाइन और डिजिटल परिवर्तन में काम किया है, निरंतर परिवर्तन और अनुकूलन के विभिन्न चरणों को देखा है। जो गायब हो रहा है वह भूमिका नहीं है। जो गायब हो रहा है वह उसकी परिधि है। और यह कुछ पूरी तरह अलग है।

एक विश्लेषक क्या करता है

जब आप ग्राहक से पूछते हैं कि उन्हें क्या चाहिए, तो वे आपको बताते हैं कि वे क्या चाहते हैं। ये हमेशा एक ही चीज़ नहीं होते। यह इसलिए नहीं कि वे अपने काम को नहीं समझते – वे बस हमेशा अपनी जरूरतों को पर्याप्त रूप से व्यक्त नहीं कर पाते। नियमित कार्य अक्सर उल्लेख नहीं किए जाते क्योंकि ग्राहक उन्हें रोज़ाना स्वचालित रूप से करते हैं। किनारे के मामलों को आसानी से नजरअंदाज़ किया जाता है क्योंकि लोग उन्हें केवल तब याद रखते हैं जब वे होते हैं।

विभागों के बीच के संबंध व्यक्तिगत दृष्टिकोण से समझे जाते हैं, जरूरी नहीं कि पूरे परिप्रेक्ष्य से। और जब कोई ग्राहक एक साथ कई सिस्टम बदलने का निर्णय लेता है, तो अक्सर वह नहीं देख पाता कि एक सिस्टम बदलने से लगभग हमेशा एक प्रक्रिया भी बदल जाती है।

विश्लेषक का काम ग्राहक ने जो कहा उसे लिखना नहीं है। काम यह है कि ग्राहक ने जो नहीं कहा, उसे पता लगाया जाए, और सभी चीज़ें उभरने तक प्रश्न पूछते रहना। विश्लेषक सिस्टम, डेटा और व्यापार प्रक्रियाओं के बीच के संबंधों, निर्भरताओं और परिणामों को ट्रेस करता है।

यह एक निदान क्षमता है, न कि प्रशासनिक कार्य।

बिजनेस एनालिस्ट्स के लिए तीन दिशाएँ

व्यापार विश्लेषण की सीमाएँ कभी स्थिर नहीं रही हैं। विश्लेषक लंबे समय से उत्पाद स्वामित्व, प्रोजेक्ट मैनेजमेंट और अधिक तकनीकी भूमिकाओं में स्थानांतरित होते आए हैं। AI बस इस गति को तेज कर रहा है, नियमित डिलिवरेबल्स के लिए आवश्यक समय को कम करके।

एक हालिया Gartner सर्वेक्षण ने पाया कि आधे से अधिक संगठनों ने AI के कारण भूमिकाओं को पुनः डिज़ाइन या पुनः परिभाषित किया है, जबकि 78% एचआर नेताओं ने सहमति व्यक्त की कि कार्यप्रवाह और भूमिकाओं को उनके AI निवेशों के मूल्य को साकार करने की आवश्यकता होगी।

मेरे अवलोकनों और प्रत्यक्ष अनुभव से, तीन मुख्य मार्ग आकार ले रहे हैं।

1. उत्पाद और व्यवसाय की ओर

वे विश्लेषक जो उत्पाद को आकार देने में आनंद लेते हैं, वे उत्पाद स्वामित्व, व्यापार विश्लेषण और डिलीवरी समन्वय को शामिल करने वाली व्यापक भूमिकाओं में स्थानांतरित हो सकते हैं। ऐसी संयोजन पहले से मौजूद हैं, विशेषकर छोटे टीमों में। जैसे ही AI नियमित कलाकृतियों के निर्माण में लगने वाले समय को घटाता है, इन जिम्मेदारियों के बीच की सीमाएँ अधिक लचीली हो सकती हैं।

यह केवल इसलिए नहीं होना चाहिए कि AI दस्तावेज़ लिख सकता है, इसलिए चार नौकरियों को एक व्यक्ति को सौंप दिया जाए। अवसर यह है कि उन जिम्मेदारियों को एक साथ लाया जाए जो पहले से ही ग्राहक की जरूरतों, उत्पाद प्राथमिकताओं और व्यापार परिणामों की समान समझ पर निर्भर करती हैं।

यह दिशा डेटा की मजबूत समझ की भी मांग करती है। विश्लेषणात्मक कार्य अक्सर प्रक्रियाओं, कार्यक्षमता और आवश्यकताओं पर केंद्रित रहा है, जबकि डेटा परत को पृष्ठभूमि में छोड़ दिया गया है। AI सिस्टम इस विभाजन को लगातार कठिन बना रहे हैं।

एक विश्लेषक जो व्यापार संदर्भ और डेटा दोनों को समझता है, वह पहचान सकता है कि मॉडल सही सवाल का उत्तर दे रहा है लेकिन वह सवाल गलत है। यह तब हो सकता है जब उपलब्ध डेटा स्थिति को सटीक रूप से प्रस्तुत नहीं करता, किसी मीट्रिक के पीछे का व्यापार परिभाषा बदल गया हो, या मूल प्रश्न खराब ढंग से तैयार किया गया हो।

AI लगभग किसी को भी डैशबोर्ड या रिपोर्ट बनाने में मदद कर सकता है। परिणाम का विशेष व्यापार, विशेष क्षण में क्या अर्थ है, इसे समझने के लिए अभी भी संदर्भ और निर्णय की आवश्यकता होती है। Forrester सॉफ़्टवेयर भूमिकाओं में समान परिवर्तन का वर्णन करता है, जहाँ AI दोहरावदार कलाकृति उत्पादन से समय को वैधता, समन्वय और नियंत्रण जैसी गतिविधियों की ओर ले जा रहा है।

2. तकनीकी प्रोटोटाइपिंग की ओर

विकास के प्रति मजबूत झुकाव वाले विश्लेषक ग्राहक से बात कर सकते हैं और फिर एक कार्यशील प्रोटोटाइप बना सकते हैं – केवल एक मॉक‑अप नहीं, बल्कि ऐसा कुछ जिसे ग्राहक परीक्षण और सत्यापित कर सके।

यह आवश्यकताओं की वैधता को बदल देता है: ग्राहक एक विचार के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं बजाय इसे दस्तावेज़ से समझने की कोशिश के। गलतफहमियां जल्दी सामने आ सकती हैं, जबकि परिवर्तन अभी भी तुलनात्मक रूप से कम लागत में किए जा सकते हैं।

लेकिन एक प्रोटोटाइप उत्पादन प्रणाली नहीं है।

सुरक्षा, एकीकरण, स्केलेबिलिटी और लोड के तहत प्रदर्शन “AI मुझे कोड करने में मदद करता है” से हल नहीं होते। उत्पादन के लिए एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर बनाना एक अलग स्तर की इंजीनियरिंग विशेषज्ञता की मांग करता है। कुछ विश्लेषक धीरे‑धीरे इन कौशलों को विकसित कर उत्पादन‑स्तर विकास के करीब जा सकते हैं। यह तेज़ प्रोटोटाइपिंग से कहीं अधिक मांग वाला मार्ग है, लेकिन यह वास्तविक है।

3. प्रोजेक्ट और डिलीवरी प्रबंधन की ओर

विश्लेषक पहले से ही ग्राहक चर्चाओं का समन्वय करते हैं, अनुमान में योगदान देते हैं और दायरे, आवश्यकताओं और परिवर्तन से जुड़े प्रश्नों का प्रबंधन करते हैं। यह प्रोजेक्ट मैनेजमेंट के साथ स्वाभाविक ओवरलैप बनाता है।

छोटे प्रोजेक्ट्स में, एक व्यक्ति विश्लेषणात्मक और समन्वय जिम्मेदारियों को मिलाकर रख सकता है क्योंकि दोनों को दायरा, हितधारकों और निर्भरताओं की समझ की आवश्यकता होती है। यह संचार मार्गों को छोटा कर सकता है और दैनिक डिलीवरी निर्णयों को मूल व्यापार आवश्यकता से जोड़ना आसान बना सकता है।

यह प्रोजेक्ट मैनेजर को अप्रचलित नहीं बनाता। बड़े प्रोजेक्ट्स में, जहाँ लोगों, जोखिमों और निर्भरताओं का समन्वय वास्तव में जटिल होता है, प्रोजेक्ट मैनेजमेंट एक विशेषज्ञ अनुशासन बना रहता है। मिश्रित दृष्टिकोण तभी समझ में आता है जब दायरा इसे अनुमति देता हो।

भेदभाव महत्वपूर्ण है। AI योजनाओं, मीटिंग सारांश या स्थिति रिपोर्ट बनाने में आवश्यक प्रयास को कम कर सकता है, लेकिन इन कलाकृतियों का उत्पादन प्रोजेक्ट मैनेजमेंट के पूर्ण मूल्य को कभी नहीं दर्शाता।

जो इसको अच्छी तरह नेविगेट करते हैं, उन्हें क्या अलग बनाता है

तीनों दिशाओं के लिए विश्लेषकों को परिचित भूमिका सीमाओं से आगे बढ़ना आवश्यक है। जिज्ञासा उन्हें नए उपकरणों और तरीकों को आज़माने की इच्छा देती है। निरंतर सीखना वह ज्ञान‑ऋण रोकता है: पुरानी धारणाओं और कौशलों का धीरे‑धीरे संचय, जैसा कि लेगेसी सिस्टम में तकनीकी ऋण होता है।

शायद सबसे महत्वपूर्ण है सत्यापन की क्षमता। विश्लेषक “क्या यह वास्तव में सही है?” पूछने की आदत रखते हैं, “क्या यह पूरा हो गया है?” से पहले। एक ऐसे वातावरण में जहाँ प्रवाहमान, पेशेवर रूप से प्रस्तुत AI आउटपुट भरपूर हैं, यह आदत और अधिक मूल्यवान हो जाती है।

AI आत्मविश्वासपूर्ण और प्रभावशाली रूप में गलत उत्तर उत्पन्न कर सकता है – एक पैटर्न जिसे MIT Sloan शोधकर्ता ने मानव निगरानी के आवश्यक होने के प्रमुख कारणों में से एक के रूप में उजागर किया है। इसके आउटपुट संरचित, प्रवाहमान और परिष्कृत हो सकते हैं।

विफलता AI के उपयोग के बिंदु पर नहीं होती। यह तब शुरू होती है जब एक संभावित आउटपुट बिना सत्यापन के स्वीकार कर लिया जाता है।

प्रश्न यह नहीं है कि बीएज़ (बिजनेस एनालिस्ट) गायब होंगे या नहीं

विश्लेषक भूमिका के भविष्य के बारे में कई लेख भविष्यवाणियों के रूप में लिखे जाते हैं। यह भविष्यवाणी नहीं है। यह एक अवलोकन है: भूमिका हमेशा की तरह बदल रही है। इस बार अंतर गति में है – और यह तथ्य कि उसकी परिधि लगभग हर किसी के लिए सुलभ होती जा रही है।

एक डेवलपर AI का उपयोग करके आवश्यकताओं का विश्लेषण कर सकता है। एक मैनेजर इसे उपयोगकर्ता कहानियां उत्पन्न करने के लिए उपयोग कर सकता है। वे दोनों में से किसी को भी विशेष रूप से अच्छा नहीं कर सकते, लेकिन वह विश्लेषक जिसका मूल्य केवल डिलिवरेबल्स बनाने पर निर्भर है, कठिनाई का सामना करेगा।

भूमिका के केंद्र में वह क्षमता रहती है जो अनकहे जरूरतों को उजागर करती है, व्यापार और तकनीकी संदर्भों को जोड़ती है, आउटपुट को सत्यापित करती है और उन कनेक्शन को देखती है जो ग्राहक नहीं देख पाते। IIBA’s 2025 Global State of Business Analysis Report के अनुसार, 74% प्रैक्टिशनर कहते हैं कि AI उनके करियर पर सकारात्मक प्रभाव डाल रहा है, जबकि संचार, रणनीतिक सोच और अनुकूलन जैसी मानवीय कौशल अधिक महत्वपूर्ण हो रही हैं।

प्रश्न यह नहीं है कि व्यापार विश्लेषण गायब होगा या नहीं। यह है कि जब उसकी परिधि सभी के लिए उपलब्ध हो जाती है, तो क्या बचता है।

उत्तर वह निर्णय है जो वर्षों के अभ्यास, विविध प्रोजेक्ट्स और विफलता के अनुभव से विकसित होता है। यह वह क्षमता है कि एक दस्तावेज़ीकृत आवश्यकता अधूरी है, एक कार्यशील प्रोटोटाइप गलत समस्या को हल कर रहा है, या एक परिष्कृत उत्तर गलत धारण पर आधारित है, इसे पहचानना।

यह व्यापार विश्लेषण का वह भाग है जिसे जल्दी नहीं सीखा जा सकता।