AI-Native Business Analyst

Научи как да създаваш process flows, product roadmaps и визуални модели с AI, за да превръщаш информация в използваеми deliverables (без ръчно структуриране на данни).

Георги Найденов

Senior AI Business Analyst @ SoftServe

В този практически уъркшоп ще научиш как работят големите езикови (LLMs) и визуално-езикови модели (VLMs), и как да ги използват ефективно при реални задачи. Ще разгледаме какви различни артефакти могат да бъдат създавани с помощта на AI:

как да се подава правилният контекст към моделите (context engineering)
и как тези подходи могат да се прилагат при решаването на конкретни проблеми

В края ще покажем и как AI може да подпомогне дефинирането на обхвата (scoping) на AI и non-AI проекти.

Ела с конкретен работен казус, който искаш да решиш — реален проект, реален проблем, реална спецификация. Най-важната цел на обучението е да излезеш със знания, които можеш да приложиш веднага. Ще научиш как да интегрираш AI инструменти в ежедневната си BA работа, така че да ти спестяват, а не да ти губят време.

Формат: 3 сесии × 2 часа (онлайн, в реално време). Уъркшопът е без запис.

Дати: 20.04 (понеделник), 22.04 (сряда) и 28.04 (вторник) от 18:00 до 20:00 ч.

За да се гарантира персонално внимание и активно участие на всеки, местата са ограничени до 40.

Извън сесиите ще имаш възможност да общуваш с другите участници в Discord група, с активно участие на лектора, който ще е на разположение поне 2 седмици след края на уъркшопа.

Основни умения, които ще придобиеш:

• ще се научиш как да създаваш AI визуализации от информацията (context), с която разполагаш — process flows, visual models, user stories, project roadmaps, директно от транскрипти и бележки

• ще научиш как да валидираш AI output

• До края на курса ще имаш добра представа от Gen AI и от това как да го използваш за да достигнеш по-висока продуктивност в ежедневната си BA работа.

За кого е подходящ този Workshop?

Уъркшопът е подходящ за бизнес анализатори, продуктови мениджъри и Product Owners.

Със знанията от курса, ще имаш по-добра представа как да внедряваш AI в това как работиш, за компанията в която работиш, както и за клиентите, с които работиш.

Технически предпоставки:

Добре е да имаш добра представа от технически концепции на високо ниво – напр. Какво са APIs? Какво е заявка?
Няма нужда да разбираш от prompt engineering, по време на уъркшопа ще ти бъдат предоставени материали както за prompt, така и за context engineering, които да научиш по време и след сесиите.
Препоръчително е да си ползвал поне един Gen AI Tool (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, etc.) преди уъркшопа.

Технологии и инструменти, които ще се използват:

Claude Pro (препоръчително, безплатната версия е твърде лимитирана)
NotebookLM — безплатен/платен (Google AI Plus/AI Pro)
ChatGPT Go/Plus – безплатен/платен (Go/Plus)
Perplexity – безплатен/съществуващ лиценз (не препоръчвам закупуване на абонамент през март и април 2026)
Gemini AI Plus/AI Pro

От тези инструменти, само Claude (Pro) платена версия би била полезна. За другите и безплатните версии могат да свършат работа за тестване.

Билети: Единичен онлайн достъп – 144 евро. Местата са ограничени до 40.

Вземи своя early bird билет сега (има само 10).

Запази ми място

*За групова отстъпка при покупка на повече от 5 билета, моля свържете се с [email protected]. Груповата отстъпка не важи за билети Early bird. *След като закупите билетите, ще получите допълнителни указания и формуляр за издаване на фактура, ако желаете такава.

Структура на сесиите:

Сесия 1 (20.04) понеделник, 18-20 ч. – AI грамотност: техническата база, която липсва на повечето BА

Какво реално представляват LLM моделите и защо не са „по-умен Google“
RAG vs Fine-tuning vs Context Engineering: три подхода за интегриране на бизнес знание: кога кой е подходящ, какви данни изисква, каква е цената
Data Maturity: Какво е добре да знаем (и питаме), ако клиентът поиска да получи “AI, който да разбира всичко за фирмата им”

Резултат: Ще имаш речника и менталния модел, с които да водиш (и участваш с разбиране) в технически разговори свързани с Gen AI. Ще ти е по-лесно да разбереш за какво говорят разработчиците с които работиш, както и да описваш по-добре изискванията благодарение на това.

Сесия 2 (22.04) сряда, 18-20 ч. – Създаване на използваеми AI Artifacts от неструктурирани данни

Как използвайки AI, можеш да създаваш различни видове полезни артефакти, както за лично, така и за директно използване при работа с екипи.

Process Flows, User Journeys, Visual Models
Study & Learning Artifacts
Project & Product Roadmaps
Визуализация на данни с AI
RAG-based артефакти
Четене на model traces

Резултат: Ще можеш да генерираш професионални deliverables от пълна и непълна информация и да разпознаваш кога AI output е готов за предаване и кога е шум.

Сесия 3 (28.04) вторник, 18-20 ч. – Scoping на AI проекти: Discovery framework и Client Checklist

Business Problem Fit — валидиране дали проблемът изобщо изисква AI
Non-deterministic Requirements — как се пишат requirements за probabilistic system
NFRs: Latency, Cost, Accuracy — trade-offs между скорост, цена и точност
Domain-specific KPIs — метрики, които реално измерват бизнес стойност
Agentic AI Readiness — кога агентен подход е оправдан, guardrails за автономно действие
Client Discovery Checklist: Data Maturity, Problem-Solution Fit, Measurable Outcome, Risk Tolerance, Timeline/Budget Realism

Резултат: Ще имаш пълен Discovery framework и Client Checklist, с които уверено да оцениш готовността на клиент за AI проект и да разграничиш AI/ML, GenAI и Agentic AI подходи.

За лектора

Георги Найденов

Senior AI Business Analyst @ SoftServe

Георги Найденов е Старши Бизнес Анализатор, специализиран в продуктов мениджмънт и изкуствен интелект, включително машинно обучение (ML), генеративен AI (Gen AI) и автономен AI (Agentic AI). Опитен в разработването на product & project roadmaps, ръководене на екипи през всеки етап от жизнения цикъл на продукта (PDLC). Опитен обучител и ментор по бизнес анализ (BA), с експертиза в предварителните продажби (pre-sales), разработването на нови услуги и превръщането на AI възможностите в реални бизнес резултати за клиенти в Европа, Северна Америка и Близкия изток. Подхода му за използване на AI е изграден от години проби и грешки и намерени решения за реални клиентски задачи.

Portfolio: https://georginaydenov.github.io/Georgi-Naydenov-Portfolio/

Виж и другите workshop-и

Transform Legacy Systems with Agentic AI

Цветан Цветанов

Co-Owner @ Camplight

Мартин Мартинов

Co-Owner @ Camplight

Имаш legacy система, която "просто работи" и никой не смее да пипне? Този workshop е за теб, ако искаш да използваш AI за безопасна модернизация, рефакторинг и добавяне на нови функционалности в съществуващ код.

Manual Testing with AI-Powered Workflows

Антон Ангелов

Co-founder @ Automate The Planet

Този уъркшоп запознава участниците с практически подходи за подобряване на ръчните тестове чрез AI агенти/асистенти и MCP-базирана интеграция с инструменти като Jira, Confluence, Zephyr, Slack и GitHub Copilot. Акцентът е върху ефективното извличане на изисквания от документация, изследване на функционалности, логване на дефекти, създаване на структурирани тестови сценарии и репорти чрез шаблони за промптове.

Testing AI Like a QA Engineer

Антон Ангелов

Co-founder @ Automate The Planet

Този уъркшоп запознава участниците с основните принципи при тестването на машинно-обучителни системи и оценката на AI модели от QA перспектива. Чрез интерактивни и практически упражнения ще изследваме производителността на машинно-обучени класификационни модели, рисковете, свързани с bias и fairness, както и структурирани методи за валидиране на резултатите от генеративни AI модели.