GPT в работе аналитика: кринж или норм? Значимость GPT в современной жизни отрицать уже сложно. Это давно не просто штука для исправления ошибок и генерации текстов (хотя с текстами, особенно на русском, он по-прежнему справляется так себе). GPT — это инструмент, который помогает придумывать идеи, структурировать жизнь, и, что важнее всего, решать рабочие задачи. Именно про последнее хочу сегодня поговорить. По моим ощущениям, больше половины считает, что использовать GPT — норм. Остальные — что кринж. Но если честно, представить, как мы работали 5 лет назад без него, уже сложно. В IT почти все пользуются GPT — просто кто-то делает это осознанно, а кто-то — нет. За прошлый год я провёл массу интервью и проверил десятки тестовых заданий. Почти все ответы выглядели как сгенерированные GPT, но лишь 5% кандидатов честно это признали. Чаще всего я вижу что-то вроде: – Аналитик загружает всю задачу в GPT и получает огромную простыню кода. Всё выглядит солидно, но на выходе — неправильные результаты из-за ошибок в подходе. – Или хуже — загружают выгрузку прямо в GPT и просят сделать выводы. GPT сам рисует графики и пишет, что тренд положительный. Хотя он отрицательный💀 – В итоге с этими выводами аналитик идёт к команде. И всё, косяк. Лично для меня это воспринимается как случайному прохожему дать болид формулы-1, а он решит, что теперь всегда побеждает, просто потому что у него быстрая тачка. GPT действительно может сильно ускорить работу и даже помочь делать более сложные штуки. Но важно уметь с ним обращаться. Вот как мы используем GPT в команде: — Учитесь писать промты. GPT работает на основе того, как вы с ним говорите. Когда будете писать запрос: задайте роль, дайте контекст, добавьте пример и в конце добавьте— «если нужно, задай уточняющие вопросы» — Не просите решить всю задачу целиком. Вместо этого разбейте её на шаги и просите помощь по каждому. — Не просите писать код, который вы не можете проверить. Если вам тяжко дается Python/SQL— то, не просите сделать что-то суперсложное. — Не делайте сам анализ в GPT. Графики — норм, особенно если хотите быстро набросать визуализации. Выводы — нет. GPT часто ошибается. — Если нужно преобразовать или почистить данные — отлично. Это как раз его сильная сторона. — Никогда не загружайте конфиденциальные данные. Ни персональные, ни транзакционные. Не расстраивайте СБ. Лучше попросите GPT сгенерировать код, который вы примените уже у себя. — Не скрывайте, что используете GPT. Это никак вам не поможет делать более точные выводы. Если же у вас будет в нем ошибка, то вы отнимите у себя очки респекта. Лучше сразу поделитесь результатом и скажите что в нем было сделано с помощью гпт. — Не применяйте методы, которые не понимаете. Если GPT выдал сложную модель или трансформацию — сначала разберитесь. Попросите объяснить. — Используйте GPT для обучения. Пусть не пишет за вас код, а обучает вас. — Сохраняйте удачные промты. В тетрадке, в документации задачи — это ускорит не только вас, но и команду в будущем GPT — это не кто-то, кто сделает всю работу за вас. Он может ускорить, помочь разобраться, даже сделать вас немного умнее. Но, как и с любой мощной штукой, чем круче инструмент — тем больше ответственности. Это как стать менеджером: теперь ты можешь делегировать задачи, но решать приходится ещё больше — про процессы, координацию и подход. Если наберем 20 👍, то выложу полную статью с примерами как аналитикам и продактам использовать ГПТ для анализа данных.