Читаю профессиональные чаты системных и бизнес-аналитиков, появилось много жалоб на ИИ: люди наконец-то стали работать с нейросетями и, похоже, проходят все «классические стадии принятия».

1. Отрицание

«Не впечатлило», «Никакая LLM не распишет TO-BE-процесс лучше живого аналитика».

Симптомы: сравнивают ИИ с человеком, подчёркивают уникальность человеческого экспертного суждения.
Причина: страх потерять работу или высокую зарплату, не успеть за новыми технологиями,


2. Раздражение

«Попросила найти статьи — выкатил список, я уже ликовала, а проверила — чистая галлюцинация».

«Третий раз прошу нарисовать простую UML-диаграмму, а она придумывает какой-то “ассоциативный мульти-агрегат” — такого объекта в стандарте просто нет».

Симптомы: фрустрация от несбывшихся ожиданий, фокус на «галлюцинациях» модели и неточностях.
Причина: желание мгновенной автоматизации без дополнительной валидации.


3. Торг

«Если бы нейросеть подтягивала корпоративный глоссарий и наши справочники атрибутов, то я бы ещё понял смысл в ней»

«Говорят, можно жестко прописать: “не выдумывай источники”, ещё бы ИИшка поняла этот запрос без дообучения»

«Попробую Grok, вдруг там получше с фактами».

Симптомы: поиски компромисса, после которого человек согласится принять ИИ.
Причина: желание сохранить контроль при минимальных затратах.


4. Уныние

«Думал, сэкономлю время на ревью user story, а теперь сижу вечером и вылавливаю её фантазии про несуществующие id атрибутов».

«После очередного фейкового отчёта кажется, что быстрее вручную написать SELECT, чем объяснить ИИ, что такое partition by».

Симптомы: ощущение, что работы стало больше, а выгоды всё нет.
Причина: усталость от завышенных ожиданий и постоянных ручных проверок


5. Принятие

«Вкинул 20 страниц требований и попросил построить матрицу трассировки — минутное дело вместо двух часов рутины. Потом только выровнял формулировки».

«GPT пишет код для PlantUML, потом пару раз GPT фиксит ошибки и я вручную исправляю пару мест в сиквенс-диаграмме. По качеству уже ближе к middle, а у меня наконец-то появилось время на проектирование более удачного решения».

Симптомы: трезвая оценка сильных и слабых сторон модели, маленькие измеримые эксперименты вместо «сделай всё за меня».
Причины: желание освободить время для творческих и стратегических задач.


Каждая стадия — нормальная реакция на инструмент, который одновременно пугает и обещает золотые горы. Однако чем раньше мы примем ограничения ИИ и выстроим процессы для проверки его работы, тем быстрее перейдём в продуктивный режим.

Хочется видеть в чатах всё больше фраз уровня: «Нейросеть закрыла рутину — я наконец подумал о развитии».

А вы на какой стадии?

Добрый день, коллеги.
У нас в канале много новеньких. 👋Рада знакомству и добро пожаловать. 🫶

Высылаю подборку материалов, которые были в канале:
1. Кейсы по использованию AI
2. Учебные проекты по проектированию системы c помощью AI
3. Задачки по SQL
4. Кейсы по психологии
5. Истории про Гришу в стикерах
6. Пост про стикеры AI_analyst
7. Шаблон промта по фреймворку Композитор

Коллеги, наконец-то описала кейс по формированию BPMN для ловли зайца для StormBPMN.
https://buildin.ai/cool_analyst/share/9c5a6932-6203-4e69-bf1b-5b980501756e?code=150F

Как у вас дела с использованием AI для BPMN?👇

#bpmn@cool_analyst

Анализ поведения пользователей в приложении

Контекст:
У вас есть таблица user_sessions с данными о сессиях пользователей в мобильном приложении:

CREATE TABLE user_sessions (
    session_id INT,
    user_id INT,
    start_time TIMESTAMP,
    end_time TIMESTAMP,
    session_duration_seconds INT,
    screen_views INT,
    event_count INT
);

Задача:
Напишите SQL-запрос, который выведет:
1. Среднюю продолжительность сессии (avg_duration).
2. Общее количество уникальных пользователей (unique_users).
3. Топ-3 пользователей с наибольшим количеством сессий (user_id, session_count).
4. Коэффициент вовлеченности (отношение общего числа событий к общему числу сессий, engagement_ratio).

Дополнительный вопрос для анализа:
Как бы вы интерпретировали коэффициент вовлеченности? Какие гипотезы можно проверить на основе этих данных?

Делитесь решениями в комментариях. Завтра выложу ответ от ИИ.

#sql@cool_analyst

Коллеги добрый день. 🫶
Решение от AI на вчерашную sql-задачку:

SELECT 
    -- 1. Средняя продолжительность сессии
    ROUND(AVG(session_duration_seconds), 2) AS avg_duration,
    
    -- 2. Количество уникальных пользователей
    COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users,
    
    -- 3. Коэффициент вовлеченности
    SUM(event_count) * 1.0 / COUNT(session_id) AS engagement_ratio
FROM 
    user_sessions;

-- Топ-3 пользователей по количеству сессий
SELECT 
    user_id,
    COUNT(session_id) AS session_count
FROM 
    user_sessions
GROUP BY 
    user_id
ORDER BY 
    session_count DESC
LIMIT 3;

Обсуждение:
- Коэффициент вовлеченности показывает, насколько активно пользователи взаимодействуют с приложением.
- Низкий коэффициент может означать, что пользователи быстро уходят или не находят нужный функционал.
- Можно проверить гипотезы: влияет ли количество экранов на удержание? Есть ли разница между новыми и старыми пользователями?

#sql@cool_analyst

Gamma.app — это мощный инструмент для создания презентаций, документов и веб-страниц с помощью ИИ. Отлично подходит для аналитиков, которые хотят быстро визуализировать данные и делиться инсайтами.

Ловите обещанный обзор в посту по ссылке👇👇👇
https://buildin.ai/cool_analyst/share/cdd4f3b6-fc04-43df-8b92-4f51552a83cc?code=150FZH

#AI@cool_analyst #gamma@cool_analyst

Добрый день, коллеги.
Для тех кто не видит результат голосования, отправляю круговую диаграмму, которую сделал DeepSeek по скриншоту результата опроса.

Буду готовить пошаговую инстуркцию для начала пользования ИИ.

Ловите пока промт для создания диаграммы:👇
На картинке опрос из тг-канала с процентом проголосовавших. Всего проголосовало 13 человек. Вычисли число голосов на каждый вариант ответа и составь круговую диаграмму для mermind ai
#промт@cool_analyst #mermind@cool_analyst

Спойлер про инструкцию 🫶
 #AI@cool_analyst

Коллеги, доброе утро. 🌞
Ловите обозор на ИИ-помощника для быстрого изучения источников. В статье пример изучения книги "Путь аналитика. Практическое пособие". Если кому нужна сама книга - пишите в личку, скину pdf.

#AI@cool_analyst

На основе предоставленных источников и нашей беседы, метод, который вы называете "метод солнце", в одном из источников явно именуется "Что такое солнце?".

Вот описание этого метода для изучения терминов предметной области, согласно источникам:

* Название метода: "Что такое солнце?".
* Основное назначение: Метод используется для выявления понятий и их взаимосвязей. Он особенно полезен при работе с терминами предметной области.
* Принцип работы: Суть метода заключается в прояснении значения понятий с экспертами предметной области. Это необходимо делать даже в тех случаях, когда смысл термина кажется вам очевидным.
* Цель применения: Метод помогает избежать недопонимания, которое может возникнуть из-за разного толкования одних и тех же терминов различными заинтересованными лицами (например, пользователями или заказчиками). Уточнение терминов на ранних этапах работы способствует предотвращению конфликтов.
* Практическое использование: Применение метода сводится к прямому задаванию вопросов экспертам, таких как:
* "Что такое гарантированная доставка?"
* "Что такое файл?"
* "Что такое публичные сети?"

Таким образом, метод "Что такое солнце?" — это важная практика аналитика, направленная на обеспечение единообразного понимания ключевых терминов у всех участников проекта путем активного прояснения их значений с экспертами предметной области.

Зумеры хотят заменить своих начальников на нейронки. Многие признались, что уже готовятся к такому сценарию и стараются «подкупить» ChatGPT.

Порядка 69% молодёжи ждут, что ИИ будет добрее и справедливее их текущего руководства. Но на всякий случай они стали максимально уважительно общаться с чат-ботом.

Менеджерам пора задуматься.

🔥 Новый челлендж: сегодня будем проектировать API для элитного салона массажа — идеальная задача для анализа навыков ИИ в части проектирования и работы с бизнес-логикой.

📌 Заказчик:
Арина Витальевна, владелица салона «Небесные руки» хочет автоматизировать запись клиентов, чтобы бронирование стало удобным.

💆‍♀️ Что нужно сделать?
Спроектировать REST API для системы бронирования с учетом требований:

1. Каталог услуг – массажи (SPA, антистресс, спортивный), их описание, длительность, цена.
2. Расписание мастеров – кто работает, в какие дни и часы.
3. Запись на сеанс – выбор времени, мастера и услуги.
4. Личный кабинет клиента – история посещений, отмена записи.
5. Управление бронями – подтверждение, перенос, отметка о выполнении.

🔧 Что предоставить?
✔ Эндпоинты (GET/POST/PUT/DELETE) + методы.
✔ Схемы запросов/ответов (JSON).
✔ Обработку ошибок.
---------
🚀 Готовы к вызову? Кидайте свои варианты в комменты. Завтра выложу решение от ИИ.

#API@cool_analyst

Коллеги, берём на вооружение. Можно у ИИ просить аргументы для проведения переговоров.

Подготовить примеры промтов?

Не говорим нейронкам лишнего: ChatGPT становится на 80% убедительнее людей, когда знает своего собеседника.

Ученые отправили 900 человек спорить с GPT-4. В 64,8% случаев модель смогла убедить человека изменить мнение, если знала его возраст, пол и взгляды. С незнакомцами она спорила на равных.

При этом люди с той же информацией про собеседника не начинают убеждать лучше. Их эффективность в дебатах даже падает.

Отправляю Вам решение от DeepSeek по задачке из поста: API для салона массажа «Небесные руки»
1. Модели данных

Услуга (Service):

{
  "id": "uuid",
  "name": "SPA-массаж",
  "description": "Расслабляющий массаж с аромамаслами",
  "duration": 90,
  "price": 2500,
  "category": "relax"
}

Мастер (Master):

{
  "id": "uuid",
  "name": "Иванова Анна",
  "specialization": ["SPA", "антистресс"],
  "schedule": {
    "monday": ["10:00-18:00"],
    "tuesday": ["12:00-20:00"]
  },
  "rating": 4.9
}

Клиент (Client):

{
  "id": "uuid",
  "name": "Петров Алексей",
  "phone": "+79161234567",
  "email": "[email protected]",
  "visits": 4
}

Запись (Appointment):

{
  "id": "uuid",
  "clientId": "uuid",
  "masterId": "uuid",
  "serviceId": "uuid",
  "date": "2023-12-25",
  "time": "14:00",
  "status": "confirmed" // (pending, confirmed, cancelled, completed)
}

---

2. Эндпоинты

2.1. Каталог услуг
GET /api/services – список всех услуг.
GET /api/services/{id} – детали услуги.

Фильтрация:

GET /api/services?category=relax&min_price=2000

2.2. Расписание мастеров
GET /api/masters – все мастера.
GET /api/masters/{id}/schedule?date=2023-12-25 – свободные слоты мастера на дату.

2.3. Запись на сеанс
POST /api/appointments

{
  "clientId": "uuid",
  "masterId": "uuid",
  "serviceId": "uuid",
  "date": "2023-12-25",
  "time": "14:00"
}

2.4. Личный кабинет
GET /api/clients/{id}/appointments – история записей.
DELETE /api/appointments/{id} – отмена записи.

2.5. Управление бронями (админ)
PUT /api/appointments/{id} – изменение статуса.

{ "status": "completed" }

---

3. Обработка ошибок

| Код | Ошибка | Пример ответа |
|-----|--------------------------|----------------------------------------|
| 400 | Неверное время | { "error": "Time slot not available" } |
| 404 | Мастер не найден | { "error": "Master not found" } |
| 409 | Запись уже существует | { "error": "Appointment conflict" } |
| 429 | Слишком много запросов | { "error": "Too many requests" } |

---

4. Пример запроса

Запись клиента:

POST /api/appointments
Headers: { "Content-Type": "application/json" }
Body: {
  "clientId": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "masterId": "223e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "serviceId": "323e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "date": "2023-12-25",
  "time": "14:00"
}

Успешный ответ (201 Created):

{
  "id": "423e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "status": "confirmed",
  "discount": 10,
  "final_price": 2250
}

---
#api@cool_analyst