Могут ли нейросети заменить аналитиков?

Публикация на «» разбирает на практическом примере, почему нейросети пока не способны полноценно заменить аналитиков. Автор с 14-летним опытом просит ИИ спроектировать API и фиксирует типичные проблемы: корректно выглядящий на первый взгляд ответ содержит конфликтные фильтры (например, «today», требующий изменения контракта при расширении на «вчера/позавчера»), неполное соответствие между JSON и списком выходных параметров, а также расплывчатый алгоритм, не позволяющий однозначно перейти к реализации. Использование такого результата без валидации снижает авторитет исполнителя и рискованно для проекта.

  • Проблемы: конфликтующие фильтры, разрыв между контрактом и JSON, неоперациональные алгоритмы.
  • Решение: строгая постановка задачи, уточняющие промпты, ручная верификация и тест-кейсы.
  • Риск: потеря управляемости и ответственности при «слепом» следовании ответу ИИ.
Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Контракт API: проектирование расширяемых фильтров: Фильтры вроде «today» делают контракт хрупким при расширении (вчера/позавчера/диапазон). Для устойчивости задавайте фильтры как параметры диапазона времени (from/to, preset=TODAY|YESTERDAY|LAST_7_DAYS) и фиксируйте правила совместимости при добавлении новых значений.
    [Процесс]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!