Инструменты изменили в аналитике многое, но не тронули две части работы, и именно они определяют пользу. Первая — постановка вопроса. Модель отвечает на то, что спросили, и не подскажет, что спросили не о том. Ошибка в вопросе стоит дороже любой ошибки в расчёте, потому что результат выглядит корректно.
Вторая — решение. Прогноз, сегмент или список отклонений сами по себе ничего не меняют. Между цифрой и действием стоит человек, который знает контекст: ограничения команды, планы, обязательства перед клиентами, цену ошибки. Автоматика этого контекста не видит.
Между этими двумя частями действительно можно и нужно автоматизировать почти всё: сбор, очистку, регулярную проверку, обнаружение отклонений, черновые формулировки выводов. Это освобождает время, которого раньше не хватало как раз на первое и последнее.
Поэтому вопрос о замене аналитика поставлен неправильно. Меняется не профессия, а доля механической работы в ней — и вместе с ней растут требования к тому, что осталось 💡
AI в Аналитике
@ai_analytics_ru_n1k
Инструменты изменили в аналитике многое, но не тронули две части работы, и именно они определяют пользу. Перва
Этот пост опубликован в Telegram-канале AI в Аналитике. Подписаться можно по ссылке: @ai_analytics_ru_n1k.