Превращаем ИИ в напарника по дискавери, чтобы продакт сам проверял гипотезы

Ресурс аналитиков расписан на спринты вперед, а гипотезу нужно проверить сейчас. Раньше в такой ситуации задачу просто откладывали на потом. Сегодня с правильным контекстом с частью этой работы справляется ИИ: пишет запросы, обращается за данными в хранилище, считает метрики и проводит исследования. Для этого не нужна сложная платформа для ИИ или отдельная команда — достаточно подписки на Claude Code, немного смекалки и упорства, а на выходе получается масштабируемое решение, которое ускоряет поиск инсайтов вдвое.

Разберем:

• Какие вызовы мешают использовать ИИ в аналитике на полную катушку — и почему их нет в разработке.
• Как справиться с этими вызовами «на коленке», имея жирную подписку на Claude Code, упорство и любопытство.
• Как выстроить работу с контекстом для данных, чтобы ИИ знал про ваши данные и чтобы подход масштабировался.
• Как реализовать защитные механизмы для безопасного доступа к хранилищу, какие есть нюансы и что ответить службе информационной безопасности.
• Какие реальные находки удалось получить благодаря ИИ (на кейсах).
• Как меняется процесс дискавери, когда для его результатов не нужно ждать аналитика.

После доклада участники:

• Поймут, что могут собрать ИИ-аналитика своими силами — без больших ресурсов и отдельной команды.
• Получат карту решения с основными компонентами.
• Увидят, как меняется поиск инсайтов, когда менеджер продукта проверяет гипотезы сам, не дожидаясь аналитика.
• Узнают, какие сложности ждут при масштабировании и как к ним подготовиться — от нюансов сборки контекста до переговоров со службой информационной безопасности.

Доклад будет полезен:

• Менеджерам продукта, у которых поиск инсайтов подразумевает большой объем работы с данными для проверки гипотез.
• Продуктовым и дата-аналитикам.
• Специалистам по машинному обучению.