Всех еще раз зову поучаствовать в опросе. Сейчас етсь порядка 150 ответов, спасибо всем, кто ответил! Но хочется собрать срез побольше, осталось 4 дня до закрытия.

Ссылочка на 👉 опрос 👈.

Нет, меня не взломали, и сейчас я не буду предлагать вам купить курсы по трейдингу.

Возможно вы слышали, что недавно энтузиасты сделал интересный бенчмарк для ИИ-шек — дали 6 моделям реальные 10K$ и отправили их торговать криптовалютами.

Эксперимент интересный сам по себе, но я хочу отметить другое — какой у ребят классный дашборд: минималистичный и элегантный дизайн, во всех нужных местах есть интерактивность и пояснения, правильно используются анимации, цвета и иконки. Прям кайфовый пример, редкий случай когда стилистика и «дизайн» сочетаются с хорошей визуализацией и интерфейсом. Зуб даю это точно сделал не AI (ну или надеюсь 😅).

Ну а с точки зрения инвестиций — сейчас ChatGPT и Gemini потеряли около 70 % начального капитала, а вот DeepSeek и Qwen пока в плюсе. Позалипать можно тут — https://nof1.ai/
#ссылка

В прошлом году на Матемаркетинге я рассказал про главные аналитические навыки и подсветил, что нужно, чтобы даже при текущем развитии технологий оставаться востребованным специалистом. Получился довольно философский доклад, но до сих пор считаю, один из самых моих лучших. Получал отзывы, что многим помогло взглянуть на свою работу по-другому.

Сам доклад доступен в общем доступе, можно посмотреть на платформе конференции.

В этому же году наоборот — буду много рассказывать про очень приземлённую практику как использовать AI в своей работе. Покажу и свои личные примеры, и как мы внедряем AI инструменты у себя в компании. Сейчас мы в начали пути, но уже есть прикольные результаты и хочется поделиться самим подходом к внедрению инструмнетов.

Чтобы понять как сделать доклад полезнее, хочу попросить вас пройти опрос. Результатами его конечно же поделюсь в канале. Я понял, что я сильно biased в вопросах, что и кто знает про AI — в моём мире каждый уже сидит постоянно в чат-ботах и деплоит каждый день RAGи и агенты. Но возможно это не так, хочу проверить на какой-то выборке.

А чтобы мотивировать вас, договорился с организаторами конференции разыграть билеты среди тех, кто пройдет опрос. Мы выберем 4-ёх случайных респондентов и подарим два оффлайн и два онлайн билета! Учитывая стоимость билетов — прям больше спасибо организаторам.

Проходите 👉 опрос закончился 👈 и увидимся на конференции!

Результаты розыгрыша подведу 15 ноября. А если не хотите ждать, то вот промик на билеты со скидкой 20%: rtd20
#опрос #конкурс #выступление

На прошлой неделе был на конференции Data Driven Top100. Это очень ламповая конференция для руководителей аналитики, а сам формат больше похож на обсуждение и обмен опытом, чем выступления со слайдами. Организует конфу — Женя Козлов, бывший хэд аналитики Такси, а сейчас CDO нескольких стартапов. Основными темами конференции были ИИ и работа с командой. Делюсь с вами основными мыслями и инсайтами.

NL2SQL агенты
Многие делают NL2SQL агентов (с человеческого на SQL-ный), чтобы ускорить работу аналитиков и снять поток запросов от бизнес-пользователей. Это явный тренд и многие городят что-то свое. Запомнились пару идей:
— Ребята из Магнита добавляют в контекст для бота не только мета-данные про таблицы, но и все существующие запросы, которые приходят в базу данных (например от DataLens). Идея в том, что если чаще всего в запросах есть какие-то фильтры (например, оставлять только успешные заказы), то на запрос «Сколько было заказов в октябре?» бот подтянет этот фильтр автоматом.
— Ребята из Яндекса попробовали очень много интересного: подмешивать в RAG не только векторный, но и полнотекстовый поиск; использовать SGR, вместо большой модели; делать отдельно планировщика и судью на базе других моделей; давать готовые аналитические питон скрипты как готовые тулы для моделей и т.п. Прям огромная работа. Но больше всего качество как всегда больше всего зависит от мета-данных. У ребят будет подробный рассказ про подход на грядущем Матемаркетинге, советую.
— Ребята из Crazy Panda вообще не отдают в ИИ-данные, а только генерят с помощью ИИ псевдо-SQL язык, который потом просто выводит данные и графики в кастомной BI-системе. Супер безопасно и меньше пространства для галлюцинаций.
— А ребята из Островка пошли путем не городить своё, а попробовать подключить базу, каталог данных и базу знаний через MCP к курсору, получилось лучше и быстрее, чем когда они пробовали сделать что-то своё.

Ещё обсуждали, что ИИ-шки помогают делать быстрее выводы из АБ-тестов и писать код, но на этом всё использование ИИ именно для аналитики и закончилось. Общий консенсус — работа аналитика явно уже не будет такой как прежде, но что именно измениться точно пока не понятно. При этом не услышал, что есть какие-то централизованные обучения и программы по внедрению AI внутри компаний, хотя некоторые делают Вайбатоны и внедряют инструменты типа Cursor.

AI в продукте
— Основные большие внедрения ИИ в бизнесе — это автоматизация поддержка во внутренних и клиентских процессах. Что-то делается супер кастомное (как в огромном Т-Банке), что-то со своими подходами, но скорее на общих инструментах как Я.Финтехе, а что-то используя инструменты типа n8n, а иногда даже и просто с помощью системных промптов чата-джпт.
— Были кейсы продуктов с ИИ-аватарами, которые общаются с пользователями для развлечения и собственно являются продуктом. Там много технических задач как это делать дешево и безопасно.
— Ребята из HH показали набор ботов и автоматизаций на базе ИИ, которые упрощают работу рекрутеров по поиску кандидатов и созданию вакансий.
— Ещё были кейсы автоматизации документооборота в большом банке и строительной компании и разметка данных для поисковой оптимизации в Preplexity.

В целом прикольные кейсы, но опять же не увидел чего-то волшебного. Кажется, что сейчас происходит нормальное нехайповое внедрение ИИ-шек в продукты, планомерное развитие и интеграция, а не радикальная смена каких-то концепций.

Работа с заказчиками и командой
Тут было интересно послушать про разный опыт коллег, но в целом вывод как всегда один, главное в работе аналитика — это умение общаться, критически мыслить и любить закапываться в детали, а не технические знания. Жалко только, что эти навыки аналитики качают реже, чем технические 🤪

Спасибо всем участникам конфы, было очень круто!
#конференция