Статья исследует революционное воздействие генеративного искусственного интеллекта (Generative AI, GenAI) на практику бизнес-аналитики. Рассматриваются ключевые технологии GenAI (большие языковые модели, диффузионные модели) и их принципиальное отличие от традиционных аналитических инструментов. Анализируются конкретные прикладные аспекты: автоматизация создания аналитических отчетов, дашбордов и презентаций; генерация гипотез и сценариев развития; синтез реалистичных данных для тестирования моделей и обучения; персонализация аналитических инсайтов для различных стейкхолдеров; усовершенствование процессов извлечения знаний из неструктурированных данных (текст, аудио, изображения). Особое внимание уделяется трансформации роли бизнес-аналитика в условиях широкого внедрения GenAI. Исследуются ключевые вызовы: обеспечение достоверности и отсутствия «галлюцинаций» в генерируемом контенте, вопросы конфиденциальности и безопасности данных, этические аспекты, необходимость верификации результатов и управление изменениями. Делается вывод о том, что GenAI становится мощным катализатором эффективности и креативности в бизнес-аналитике, однако его успешное применение требует критического мышления, развитой цифровой грамотности и адаптации методологических подходов.
The article explores the revolutionary impact of generative artificial intelligence (GenAI) on the practice of business intelligence. The key GenAI technologies (large language models, diffusion models) and their fundamental difference from traditional analytical tools are considered. Specific application aspects are analyzed: automation of creation of analytical reports, dashboards and presentations; generation of hypotheses and scenarios of development; synthesis of realistic data for testing models and training; personalization of analytical insights for various stakeholders; improving knowledge extraction processes from unstructured data (text, audio, images). Particular attention is paid to the transformation of the role of a business analyst in the context of widespread adoption of GenAI. The key challenges are explored: ensuring the reliability and absence of "hallucinations" in the generated content, issues of confidentiality and data security, ethical aspects, the need for verification of results and change management. It is concluded that GenAI is becoming a powerful catalyst for efficiency and creativity in business analytics, but its successful application requires critical thinking, advanced digital literacy and adaptation of methodological approaches.