Красивый отчёт — не значит верный: как строить исследование с ИИ, которому можно доверять (и при этом приносит пользу!)

Красивый отчёт может оказаться неверным, а верный — бесполезным. На встрече разберём, где ИИ ошибается в данных и анализе и как строить исследование на вебе, интервью и вики так, чтобы ошибки были видны, а отчёт отвечал на вопрос задачи.

Что разберём: Классические ошибки ИИ: выдуманные ссылки и цитаты, выводы сильнее источников, числа без происхождения и подстройку под вашу позицию. Почему просьбы в промпте не исправляют эти ошибки. Почему даже верный отчёт может не помочь принять решение: мало источников, повторение одной мысли, нехватка аргументов и других точек зрения. Как устроить исследование, где часть проверок выполняют скрипты, смысл проверяет отдельный исполнитель, а отчёт показывает, чему можно верить и что стоит перепроверить вручную. В основе разбора — агентская система для проверки гипотез, которую Михаил доработал для работы с контекстом: вебом, интервью и вики.

Спикеры: Михаил Тринога — лидер вертикали в банке в продуктовом маркетинге. Евгений Вечирко — маркетолог, основатель AI club SPb.

📅 5 ноября 2026, 18:00–19:00 МСК 💻 Онлайн. Зарегистрироваться