Warsztat: Narzędzia AI dla Analityka / Architekta

1. Wprowadzenie do warsztatu (ok. 10 minut)

1. Krótkie omówienie planu spotkania, przedstawienie głównych założeń i oczekiwanych rezultatów, udostępnienie materiałów).

2. Co nowego w świecie AI / LLM w kontekście prac analitycznych i architektonicznych (ok. 20 minut)

1. Omówienie nowości w świecie AI / LLM w kontekście prac analityczno-architektonicznych
2. Najważniejsze trendy rynkowe na nadchodzące miesiące w świecie AI

3. Możliwości i ograniczenia AI w kontekście generowania narzędzi wspierających prace analityków i architektów (ok. 30 minut)

1. Czy i do czego analitycy / architekci powinni budować narzędzia usprawniające własną pracę?
2. Prezentacja dedykowane rozwiązań AI wspomagających budowanie narzędzi (np. Bolt, Replit, V0,…)
3. Wykorzystanie bezpośrednio modeli językowych (via chat) do generowania kodu
4. Kryteria wyboru rozwiązań AI do tworzenia aplikacji
5. Skalowalność, dopasowanie do istniejącego stosu technologicznego
6. Koszty licencyjne i dostępność wsparcia technicznego
7. Dobre praktyki budowani aplikacji z wykorzystaniem AI
8. Wprowadzanie feedbacku do modelu – jak iteracyjnie poprawiać prompty, by uzyskać lepszą jakość outputu.
9. Uwarunkowania prawne i compliance generowania kodu

4. Case Study 1: Generator specyfikacji wymagań na bazie nagrania wywiadu z biznesem (60 minut)

1. Opis problemu: w codziennej pracy analityków gromadzenie wymagań od interesariuszy wiąże się z koniecznością przetwarzania nagrań ze spotkań. Celem narzędzia jest automatyzacja części procesu.
2. Podejście warsztatowe:
3. Analiza nagrania: Zaprezentowanie krótkiego fragmentu nagrania z rozmowy biznesowej.
4. Przygotowanie promptów: Omówienie kluczowych elementów prompt engineering – jak stworzyć prompt, który wydobędzie potrzebne informacje i przekształci je w ustrukturyzowaną formę wymagań.
5. Generowanie wstępnej specyfikacji: Użycie narzędzia opartego na modelu LLM (np. aplikacja zintegrowana z wybranym API AI) do wygenerowania dokumentu zawierającego zebrane wymagania funkcjonalne i niefunkcjonalne.
6. Walidacja wyników: Dyskusja nad poprawnością wygenerowanej dokumentacji oraz identyfikacja potencjalnych obszarów, w których AI mogło „zbłądzić” (błędna interpretacja kontekstu lub niewłaściwe łączenie faktów).
7. Iteracyjna poprawa: Jak dostosować prompty i jak wprowadzać dane uzupełniające (np. słowniki dziedzinowe, ontologie) w celu poprawy jakości wyników.

Przerwa (15 minut)

5. Case Study 2: Narzędzie do analizy wpływu zmian w prawie na specyfikację wymagań i architekturę (60 minut)

1. Opis problemu: Firmy często muszą dostosować swoje systemy do zmian w przepisach prawa (np. RODO, prawo bankowe, podatkowe). Analitycy i architekci spędzają godziny na analizie wpływu nowych regulacji na istniejące procesy i komponenty systemu.
2. Podejście warsztatowe:
3. Identyfikacja zmian prawnych: Zaprezentowanie fragmentu nowego aktu prawnego.
4. Przetwarzanie tekstu prawnego: Użycie modelu LLM do ekstrakcji kluczowych wytycznych i zmapowania ich na elementy architektury (np. moduły aplikacji, komponenty integracyjne, warstwy bezpieczeństwa).
5. Analiza wpływu: Generowanie raportu pokazującego, które wymagania systemowe i procesy biznesowe wymagają aktualizacji.
6. Rekomendacje architektoniczne: Wykorzystanie AI do sugestii modyfikacji w strukturze systemu – np. dodanie nowych usług, uaktualnienie diagramów architektonicznych.
7. Szacowanie ryzyka: Dyskusja, jak wdrożyć mechanizm identyfikacji ryzyk (compliance, bezpieczeństwo, wydajność) i jak wykorzystać AI do ich kategoryzowania.

6. Podsumowanie i dyskusja (ok. 15 minut)

1. Podsumowanie kluczowych wniosków z obu case studies
2. Rekomendacje dotyczące dalszego rozwijania kompetencji w zakresie wykorzystywania modeli LLM i AI w pracy analityka/architekta.
3. Sesja pytań i odpowiedzi