Истоки системного анализа — в середине XX века, когда крупные инженерные и космические проекты (NASA, оборонные программы США) требовали строгого планирования сложных систем.
Именно тогда появилась идея: нужен человек, который сможет разложить огромную задачу на понятные части и описать, как все они будут работать вместе.

В 1960–1970-х в ИТ появились первые методы структурного анализа (Structured Analysis, SADT), а в 1980-х — стандарты проектирования (UML, BPMN).

С ростом корпоративного софта и интернета в 1990–2000-х появилась отдельная роль системного аналитика — человека, который описывает, как должна работать информационная система, и переводит требования бизнеса в технические спецификации.

Сегодня профессия закреплена официально: в России с 2014 года есть профстандарт «Системный аналитик» (приказ Минтруда РФ №831н, обновлён в 2023 г.).
То есть это не модная новинка, а зрелая профессия с устойчивыми стандартами и долгосрочным будущим.

Почему говорить о будущем важно уже сегодня

За последние два года искусственный интеллект из модной технологии превратился в обязательный элемент стратегии крупных компаний.
Чтобы понять, как это повлияет на системный анализ, обратимся к свежему исследованию: McKinsey “The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value” (2025).

McKinsey опросила сотни крупных организаций по всему миру и зафиксировала ключевые тенденции:

• AI уже в повседневности.
  Более 75 % компаний применяют искусственный интеллект хотя бы в одной бизнес-функции.

• Побеждают те, кто перестраивает процессы.
  Наибольшую выгоду получают те, кто не просто «прикрутил» модели, а перепроектировал ключевые процессы с учётом AI.

• Появляются новые зоны ответственности.
  Управление рисками и качеством AI поднимается до уровня CEO, компании нанимают специалистов по AI-комплаенсу и этике.

• Результат зависит от метрик.
  У команд, которые фиксируют KPI и строят дорожные карты для AI-инициатив, финансовый эффект заметно выше.

Эти выводы напрямую касаются системных аналитиков — и помогают увидеть, как именно профессия будет развиваться в ближайшие 3–5 лет.

Три сценария развития роли системного аналитика

1️⃣ Перестройка процессов: аналитик как архитектор AI-оркестраций

McKinsey отмечает: компании, которые пересобирают процессы с нуля, получают максимальный экономический эффект от AI.
Добавить модель поверх старой схемы недостаточно!

Для системного аналитика это значит:

• проектировать новые бизнес-цепочки, встраивая туда LLM-модели и агентные системы;

• решать, где оставить «человеческую петлю», а где доверить процесс полностью AI;

• описывать взаимодействие сервисов и агентов, предусматривать сценарии на случай сбоев.

? Пример:
В e-commerce чат-бот уже не ограничивается FAQ.
Он может оформлять возврат, согласовывать доставку, связываться со складом.
Аналитик перестраивает весь процесс обслуживания, чтобы бот стал частью системы, а не отдельным виджетом.

2️⃣ Governance и риски: аналитик как страж качества

Рост числа AI-сервисов делает риски ощутимыми: утечки данных, необъяснимые решения моделей, репутационные потери.
Поэтому компании, по данным McKinsey, всё чаще выстраивают AI governance и привлекают специалистов по комплаенсу.

Для системного аналитика это новые задачи:

• встраивать требования приватности, безопасности и explainability уже на этапе проектирования;

• закладывать контрольные точки: аудит логов, human-in-the-loop, автоматические проверки;

• формировать метрики качества — точность, полноту, устойчивость, стоимость запроса.

? Пример:
Банк внедряет LLM для скоринга.
Аналитик описывает не только алгоритм, но и правила доступа к данным, сценарии аудита, реакции на аномальные ответы модели.

3️⃣ Бизнес-эффект: аналитик как партнёр продуктовой стратегии

McKinsey показывает: максимальный экономический результат получают те, кто привязывает AI-инициативы к чётким KPI и юнит-экономике.

Новая зона ответственности для аналитика:

• вместе с продукт-менеджерами формулировать метрики — от конверсии до LTV и NPS;

• рассчитывать ROI: учитывать стоимость токенов, инфраструктуры, сопровождения моделей;

• помогать запускать A/B-тесты и оценивать влияние новых фич на выручку и клиентский опыт.

? Пример:
Сервис доставки запускает голосового ассистента для кол-центра.
Аналитик отвечает за то, чтобы не просто внедрить технологию, но и доказать, как она сокращает издержки и ускоряет обработку заказов.

Почему это не догадки

Все три сценария подтверждены цифрами из исследования McKinsey:

• Перепроектирование процессов напрямую связано с ростом EBIT.

• AI governance и контроль рисков становятся обязанностью уровня CEO.

• Отслеживание KPI и расчёт окупаемости — ключ к масштабированию AI-проектов.

Технологии, экономика и человеческий фактор сходятся в одной точке: роль системного аналитика выходит за рамки «переводчика требований» и становится стратегической.

Что это значит для профессии

Через несколько лет системный аналитик будет:

• оркестратором AI-сервисов, который описывает работу интеллектуальных агентов и отвечает за их устойчивость;

• архитектором данных и комплаенса, закладывающим качество и безопасность в основу продукта;

• партнёром продуктовой стратегии, который помогает бизнесу принимать решения на основе экономики и метрик.

Это не футурологический прогноз, а траектория, которую уже сегодня задают реальные компании.

Системный анализ — зрелая профессия с долгим горизонтом.
И именно сейчас начинается её новая глава: на стыке архитектуры, данных и искусственного интеллекта.

? Обсудить примеры внедрения и обменяться опытом можно в моём телеграм-канале — ссылка.