Первый шаг кажется простым: берём отчёт McKinsey на английском языке, загружаем его в GPT и пишем «Выдели ключевые тренды для аналитиков данных.».

Но тут то и заключается самое сложное:
Просто написать запрос из разряда «Сделай красиво» принесет разочарование: воду и какие-то общие слова.

ИИ выделил несколько ключевых идей из нашего отчета McKinsey, но… часть оказалась не по теме.

Значит, переходим к следующему шагу.

ИИ — не бог, и его ответы требуют критической оценки. Но разве с людьми не так же?

Мы не верим на слово коллегам и экспертам — проверяем, анализируем, уточняем. С ИИ всё то же самое. Он не заменяет мышление, а предлагает версии, которые требуют осмысленной проверки.

Мы прошли по каждому пункту:
✅ Убрали ненужные пункты.
✅ Попросили И И расширить подходящие пункты, добавив больше деталей.

Как итог получили финальный текст для доклада.

Рабочий текст теперь есть, но ему не хватает вовлечения, жизни. Как исправить?

Опять же обращаемся за идеями к ИИ: Подскажи, как сделать наш доклад интереснее, как сделать его более запоминающимся и триггерящим.

Получили такой ответ:

Лучшая из них — создать портреты аналитиков:
👨‍💻 Первый идёт в ногу с трендами.
🧓 Второй их игнорирует.
Идея простая, но думаем этот вариант сможет добавить живости нашему докладу.

Чтобы сделать материал более живым и цепляющим, мы попросили ИИ создать описание двух портретов аналитиков:

В случаях, когда графики плотно заполнены, можно рассмотреть добавление второй вертикальной оси, хотя это не оптимальное решение (убедитесь, что все оси Y начинаются с 0). Да, выглядит это не супер, но решение рабочее.

Теперь просим ИИ создать нам итоговый документ по базовой структуре:

1. Введение.
2. Описание трендов.
3. Портреты аналитиков.
4. Заключение.

Всё! В целом файл готов, рекомендую еще на раз вручную пройтись по тексту и доработать его при необходимости.

Gamma App — это инструмент, который автоматически превращает текст в стильные презентации или лендинги.

В чем отличия Gamma от базового PowerPoint?

Сервис бесплатный — но для автогенерации слайдов на основе текста, или для генерации  ИИ текста с нуля нужны «кредиты», первых проектов бонусных кредитов более чем достаточно.

Мы загрузили наш подготовленный текст, выбрали стиль оформления и посмотрели, что получилось.

И тут мы столкнулись с очевидным фактом: автоматическая генерация — это лишь стартовая точка. Первую версию сложно назвать идеальной — структура слайдов получилась неплохой, но текст на них требовал доработки, а визуальный стиль нуждался в дополнительной шлифовке.

Работа с AI — это итерации. Gamma сгенерировала черновик, но он требовал доработки. Мы пересмотрели структуру, выделив ключевые акценты, скорректировали текст, сделав формулировки точнее, и заменили часть изображений, подобрав более подходящие.

Итог? Хороший результат, но этот процесс ещё раз подтвердил: ИИ — это инструмент, а не волшебная кнопка. Он ускоряет работу, но качество зависит от вас.

Посмотреть полученный документ можно по кнопке ниже:

Этот эксперимент наглядно показал, что использование ИИ в аналитической работе — это не просто нажатие одной кнопки, а грамотное взаимодействие между алгоритмом и экспертом.

Главный вывод: автоматические инструменты значительно ускоряют процесс, но качество результата всё равно зависит от критического мышления и доработки человеком. Сам И И не понимает контекста и без вашего вмешательства результат будет либо излишне обобщённым, либо просто не соответствовать задаче.

Что особенно важно при работе с AI:

• Чёткая постановка задачи. Чем более детально сформулирован запрос, тем лучше результат.
• Критическая оценка ответов. Всегда проверяйте и уточняйте предложенные выводы.
• Итерационный подход. ИИ редко даёт идеальный результат с первого раза, улучшение требует нескольких итераций: уточнение запросов, фильтрация данных, внесение корректировок.
• Финальная шлифовка. Даже если ИИ справился отлично, последняя правка всё равно остаётся за человеком.

Использование AI в аналитике и бизнесе становится мощным преимуществом, но только для тех, кто умеет работать с ним осознанно.

Если вам интересно освоить работу с нейросетями на практике и научиться делать действительно качественные аналитические материалы, присоединяйтесь к нашему курсу. Новый поток стартует уже в марте, и мы детально разберем все ключевые аспекты работы с AI-инструментами. Следите за анонсами!