Аналитика в эпоху ИИ

У аналитиков есть много задач, к которым уже можно подключать ИИ: искать информацию, разбирать требования, фиксировать итоги встречи, работать с документами или проверять гипотезы.

Часть работы так действительно идет быстрее. Но результат все равно нужно проверить, учесть контекст и понять, подходит ли предложенный вариант для конкретной ситуации.

Ваня и Динара, аналитики Naumen, рассказали, для чего используют ИИ сейчас, что по-прежнему контролируют сами и какие навыки становятся важнее.

Что можно делегировать ИИ

Чаще всего использую ИИ для:

• поиска необходимой информации;
• обработки встреч и фиксации итогов и договоренностей;
• написания скриптов;
• работы с документацией.

А еще с ИИ бывает проще разобраться в новой для себя области.

Я использую ИИ, чтобы быстро разбирать документы и требования, находить связи, противоречия и то, что могло ускользнуть от внимания.

Еще его можно подключить на этапе «белого листа»: получить несколько подходов, от которых можно оттолкнуться.

А когда решение уже есть — проверить гипотезу: найти слабые места, задать вопросы, которые я могла не учесть, или предложить другой вариант.

Почему ИИ нужно проверять

На мой взгляд, полностью доверять ИИ нельзя нигде. Он может галлюцинировать и терять консистентность, поэтому результат нужно проверять.

В конечном итоге ответственность за то, что получилось, будешь нести ты, а не ИИ.

Тоже не воспринимаю ответ ИИ как готовое решение: его нужно проверить и понять, подходит ли он для конкретной задачи.

К тому же в начале работы не всегда ясно, какой результат нужен: мы исследуем проблему, задаем вопросы и уже в процессе уточняем цель.

ИИ может предложить варианты и другой взгляд, но определить нужный результат и учесть условия должен аналитик.

Какие навыки становятся важнее 

Важно глубже разбираться в своей области и видеть картину целиком: ИИ часто выдает отдельные фрагменты, которые аналитик должен связать между собой.

Еще один навык — работа с самим ИИ: точно ставить задачу, передавать контекст и понимать, какие данные безопасно ему отдавать.

ИИ быстро подсказывает паттерны, кейсы и лучшие практики, которые раньше приходилось искать отдельно. Поэтому само знание того, «как принято делать», уже не такое большое преимущество.

Важнее сформулировать собственный замысел: понять проблему, нужный результат и ограничения. Часть условий может вообще не проговариваться, хотя именно они часто влияют на то, получится ли реализовать задуманное.

Как ИИ изменит работу аналитика

Думаю, рутина и дальше будет уходить в автоматизацию. Будут развиваться агенты, и, скорее всего, мы придем к тому, что ИИ сможет сам генерировать гипотезы, предлагать изменения, создавать документацию и поддерживать ее в актуальном состоянии.

Аналитику при этом все равно придется валидировать результат.

Для меня ИИ — не самоцель, а способ освободить время для мышления.

Чем больше рутины можно передать инструменту, тем больше времени остается на то, ради чего нужен аналитик: понять проблему, сформулировать замысел и принять решение.

ИИ может ускорить работу, но создать условия для реализации решения и взять за него ответственность остается задачей человека.