Как использовать LLM как второго аналитика? Исакова Вероника, аналитик данных в Napoleon IT, делится личным опытом 😎 Есть типичная ситуация: сделал анализ, проверил все цифры, вроде уверен и отправляешь результаты коллегам. Но потом приходит ряд правок с вопросом: «а это было учтено?». Или хуже — никто сразу не заметил, а позже выясняется, что что-то важное упущено. Раньше в такие моменты выручал коллега, которому можно сказать: «посмотри свежим взглядом, всё хорошо?». Сейчас эту роль во многом может взять на себя большая языковая модель (LLM), если задать ей верную роль. Проверка логики выводов По умолчанию модель будет соглашаться с тобой, поэтому важно сразу «переключить» её в режим критика. Например: «представь, что ты старший аналитик и не согласен, где здесь слабые места?». В таком формате она начинает находить дыры, особенно там, где у тебя уже замылился взгляд. Альтернативные гипотезы Когда глубоко погружаешься в задачу, легко зациклиться на одной версии. Например: кажется, что конверсия упала из-за кнопки,и всё внимание уходит туда. Модель помогает вспомнить другие возможные причины: сезонность, изменения трафика, внешние факторы. Не всё будет релевантно, но это помогает расширить поле зрения. Структурирование перед отчётом Если есть много наблюдений, но они не складываются в понятную логику, можно попросить модель разложить материал: что ключевое, что поддерживающее, что лучше вынести отдельно. Это не значит просить написать отчет за тебя, это помощь в наведение порядка в мыслях и логичном представлении выводов. Подготовка к неудобным вопросам Перед презентацией полезно прогнать материал с запросом: «какие вопросы задаст скептичный руководитель?». Часто всплывают именно те места, где есть неуверенность. И лучше закрыть их заранее, чем импровизировать на встрече. При правильной постановке задач языковая модель может стать настоящим помощником, который помогает заметить слабые места и лучше подготовиться к сложным обсуждениям 🔥 В следующий раз разберём, что языковые модели не умеют делать в аналитике и где им нельзя доверять.