На какие навыки делать ставку аналитику в эпоху ИИ

Часто слышу вопрос: что сейчас учить начинающим и уже работающим аналитикам, если всё больше задач можно отдать ИИ?

Поделюсь своим взглядом✍️

1. SQL: понимать код и проверять результат

На мой взгляд, написание кода уходит на второй план: я бы делал упор на понимание логики и проверку результата. При этом новичкам я бы всё равно посоветовал освоить основы SQL: нужно понимать, что вам выдаёт агент. Да и для отдельных проверок понадобится самостоятельно писать запросы.

Для старта в SQL стоит разобраться в базовых функциях, включая оконные. Так вы поймёте основные возможности инструмента и сможете ориентироваться в коде, который выдал агент.

2. Визуализация данных: выбирать, что и как показать

С данными важно поработать самостоятельно. Задавайте себе вопросы и пробуйте отвечать на них графиками. Так вы прочувствуете возможности визуализации и поймёте, какой способ подачи подходит под вашу задачу. ИИ не всегда хорошо выбирает, как показать информацию. Поэтому аналитику важно уметь разбираться в большом объёме цифр и текста, в том числе от ИИ, и представить результат понятно. Не просто построить график, а выбрать тот, который помогает ответить на конкретный вопрос.

3. Продуктовое мышление: разбираться в задаче бизнеса

Ну и самое важное на мой взгляд: бизнесу нужны партнёры и совладельцы, а не только исполнители. Поэтому развивайте продуктовое мышление. Как? Порешайте бизнес-кейсы. Их можно найти в интернете, в том числе в записях открытых собеседований на продакта/ аналитика или попросить у того же агента.

Ещё один вариант: изучите пользовательский путь в продукте, которым сами пользуетесь. Найдите проблему и задайте себе вопросы:

- Как её можно решить? - Какая воронка за этим стоит? - Какие данные понадобятся? - Как понять масштаб проблемы и оценить потенциал решения?

Такие упражнения помогают смотреть на продукт как совладелец, а не только как аналитик-исполнитель или «руки» для выполнения задач.

Именно такой подход, на мой взгляд, будет цениться и не потеряет актуальности. ИИ остаётся инструментом. Решения по-прежнему продвигают и принимают люди.

Попробуйте разобрать воронку продукта, которым сами пользуетесь. На каком шаге пользователь может уйти и почему? Что вы бы попробовали улучшить? Напишите в комментариях, какой продукт выбрали и что заметили, будет интересно обсудить вместе 🫰

На какие навыки делать ставку аналитику в эпоху ИИ | Сетка — социальная сеть от hh.ru