Искусственный интеллект в аналитике: как ИИ меняет работу с данными

В статье рассмотрим, как применение искусственного интеллекта влияет на аналитические процессы, какие задачи ИИ помогает автоматизировать и как использование ИИ поддерживает принятие обоснованных решений на основе данных.

Содержание:

1. Что такое ИИ в аналитике и почему это стало трендом
2. Основные направления применения ИИ в аналитике
3. Инструменты ИИ для аналитики
4. Ограничения ИИ в аналитике и связанные риски

Искусственный интеллект меняет подход к работе с данными. Если раньше аналитика строилась вокруг отчетов, ручного анализа и заранее заданных метрик, то сегодня ИИ в аналитике становится полноценным инструментом для обработки больших объемов данных, выявления закономерностей и поддержки принятия решений. Искусственный интеллект меняет саму логику анализа, от ретроспективного взгляда к прогнозированию и работе в реальном времени.

Современная аналитика на базе ИИ объединяет анализ данных, автоматизацию рутинных задач и использование алгоритмов машинного обучения. С помощью ИИ компании могут анализировать большие массивы данных, работать с неструктурированной информацией, повышать точность прогнозов и ускорять обработку данных. ИИ упрощает подготовку данных для анализа, улучшая качество данных и снижая зависимость от ручных операций.

Для продукт-менеджеров искусственный интеллект в аналитике — это прежде всего инструмент, который помогает быстрее и глубже работать с данными, а не набор сложных алгоритмов.
В широком смысле ИИ в аналитике — это применение:

• алгоритмов искусственного интеллекта,
• машинного обучения,
• нейросетей

для анализа данных, обработки больших объемов информации и поддержки принятия решений на основе данных.

Ключевое отличие ИИ-подхода заключается в том, что аналитика на базе ИИ способна анализировать данные без заранее заданных правил.
Алгоритмы ИИ позволяют:

• находить скрытые закономерности в больших массивах данных;
• работать с историческими и неструктурированными данными;
• выявлять сигналы, которые сложно заметить при классическом аналитическом подходе.

Для продактов это означает более точное понимание происходящего в продукте и внешнего контекста.

Одна из ключевых причин роста ИИ-аналитики — увеличение объемов данных. Современные продукты генерируют огромные массивы:

• событий,
• логов,
• пользовательских действий.

Обрабатывать такие объемы данных вручную или только с помощью BI-инструментов становится неэффективно. Использование ИИ позволяет:

• автоматизировать анализ,
• ускорять обработку данных,
• получать аналитические инсайты в реальном времени.

Важно понимать, что ИИ в аналитике не заменяет аналитика данных или продукт-менеджера, а только берет на себя:

• рутинные аналитические задачи;
• подготовку и первичную обработку данных;
• поиск закономерностей и аномалий.

Продакт по-прежнему формулирует вопросы, интерпретирует результаты, принимает решения. Искусственный интеллект лишь помогает быстрее находить ответы и работать с данными на новом уровне.

ИИ в аналитике используется не как универсальное решение «для всего», а для конкретных задач, связанных с обработкой данных, анализом и поддержкой принятия решений. Для продукт-менеджеров важно понимать ключевые направления, где применение ИИ дает наибольшую ценность и действительно упрощает работу с данными.

Современные продукты работают с большими объемами данных, которые поступают из разных источников: событийных логов, пользовательских действий, систем аналитики и внешних сервисов. ИИ позволяет анализировать большие массивы данных и находить закономерности в данных, которые сложно выявить при ручном анализе.
Использование ИИ в анализе больших данных помогает:

• работать с большими объемами и массивами данных без потери точности;
• объединять данные из разных баз и источников;
• выявлять скрытые закономерности и нетипичные паттерны поведения.

Это означает более полное понимание того, что происходит с продуктом на уровне всей системы.

Качественные исследования — одна из самых трудоемких частей продуктовой работы, и именно здесь ИИ особенно полезен. Dovetail, Hotjar AI и UserTesting используют нейросети для обработки интервью, записей пользовательских сессий и открытых ответов. ИИ делает саммари, выделяет паттерны поведения и проблемные места, снимая с продакта рутину и позволяя быстрее переходить к выводам.

Значительная часть данных в продуктах не имеет табличной формы. Это тексты отзывов, обращения в поддержку, комментарии пользователей, логи и другие неструктурированные данные.
ИИ и нейросети, включая инструменты на базе обработки естественного языка, позволяют анализировать такие данные и извлекать из них полезные инсайты.
С помощью ИИ можно:

• анализировать тексты и сообщения пользователей;
• группировать и классифицировать обратную связь;
• находить повторяющиеся проблемы и темы.

Это помогает учитывать качественные сигналы наряду с количественными метриками.

Одно из ключевых направлений применения ИИ — прогнозирование на основе исторических данных. Алгоритмы машинного обучения анализируют прошлые данные и помогают строить прогнозы поведения пользователей, спроса или ключевых показателей.
ИИ позволяет:

• выявлять закономерности в данных;
• повышать точность прогнозов;
• поддерживать принятие обоснованных решений на основе данных.

Для продактов это инструмент перехода от реакции на события к проактивному управлению продуктом.

ИИ активно используется для автоматизации рутинных аналитических задач. Это снижает время на подготовку данных и ручной анализ, позволяя сосредоточиться на интерпретации результатов.
Автоматизация с помощью ИИ включает:

• подготовку и очистку данных;
• поиск аномалий;
• генерацию аналитических выводов и рекомендаций.

ИИ не заменяет аналитика или продукт-менеджера, но облегчает работу с данными и ускоряет аналитический цикл.

Для цифровых продуктов важно быстро реагировать на изменения. ИИ в аналитике позволяет анализировать данные в реальном времени и оперативно выявлять отклонения от нормы.
Это дает возможность:

• быстрее замечать проблемы в продукте;
• оперативно принимать решения;
• оптимизировать процессы на основе актуальных данных.

Основные направления применения ИИ в аналитике сводятся не к отдельным технологиям, а к изменению самого подхода к работе с данными. ИИ помогает продукт-менеджерам и аналитикам быстрее анализировать большие и разнородные массивы данных, учитывать неструктурированные сигналы, строить прогнозы и автоматизировать рутинные процессы.

В реальных проектах аналитики и продакты используют не абстрактные технологии, а конкретные инструменты, которые помогают решать задачи от подготовки данных до прогнозирования, автоматизации и принятия обоснованных решений. 

Подготовка данных — один из самых трудозатратных этапов аналитики. Здесь ИИ помогает автоматизировать очистку, объединение источников и работу с большими массивами данных, снижая количество ручных операций.
Примеры инструментов:

• PolyAnalyst — используется для интеллектуальной обработки данных, текстовой аналитики, очистки и подготовки данных, работы с неструктурированными данными.
• ClickHouse + ML-модули — применяется для обработки больших объемов данных, ускорения аналитических запросов и подготовки данных для последующего анализа и машинного обучения.
• Visiology — BI-платформа с инструментами подготовки данных с помощью аналитики на базе ИИ, используется для консолидации данных из разных источников.
• Luxms BI — применяется для подготовки данных, аналитики и визуализации, включая элементы автоматизированного анализа.

Эти инструменты на основе ИИ применяются при работе с большими объемами и массивами данных, а также в ситуациях, где качество данных напрямую влияет на точность аналитики и последующих решений.

Прогнозирование — одна из ключевых зон применения ИИ в аналитике. Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные и выявляют закономерности, которые сложно заметить при ручном анализе.
Примеры инструментов:

• Glarus BI — используется для прогнозирования спроса, анализа тенденций и выявления закономерностей на основе исторических данных.
• AutoML-решения в корпоративных платформах — применяются для автоматического построения моделей машинного обучения без глубокого погружения в ML.
• Yandex DataSphere — платформа для построения и запуска моделей машинного обучения и аналитики на базе ИИ.
• Python-стек с ML-библиотеками (используется внутри компаний) — применяется для анализа больших массивов данных и построения прогнозных моделей.

Внедрение таких инструментов необходимо, когда важно прогнозировать поведение пользователей, ключевые показатели продукта или бизнеса и принимать решения на основе исторических данных и выявленных закономерностей.

AI позволяет автоматизировать рутинные аналитические задачи и работать с данными в реальном времени. Это особенно важно для цифровых продуктов с высокой динамикой.
Примеры инструментов:

• Visiology — используется для автоматической аналитики, поиска аномалий и визуализации данных.
• Luxms BI — применяется для автоматизации отчетности и анализа данных в режиме близком к реальному времени.
• AW BI — BI-платформа с элементами ИИ для автоматического анализа показателей и поддержки принятия решений.
• Потоковая аналитика на базе ClickHouse и Kafka — используется для обработки и анализа данных в реальном времени.

Итог: такие инструменты применяются, когда требуется оперативный контроль показателей, автоматизация отчетов и быстрые реакции на изменения в продукте или бизнесе.

Отдельное направление — работа с текстами, отзывами, обращениями в поддержку и другими неструктурированными данными, которые часто недооцениваются в аналитике.
Примеры инструментов:

• YandexGPT — используется для анализа текстов, кластеризации обратной связи и генерации аналитических сводок.
• GigaChat — применяется для обработки естественного языка, анализа пользовательских сообщений и генерации инсайтов.
• PolyAnalyst (NLP-модуль) — используется для глубокой текстовой аналитики и поиска закономерностей в неструктурированных данных.

Такие инструменты применяются, когда важно учитывать качественные сигналы от пользователей и дополнять количественную аналитику текстовыми инсайтами.
Использование конкретных моделей ИИ в аналитике позволяет продукт-менеджерам перейти от ручного анализа и статических отчетов к более гибкой и масштабируемой работе с данными. ИИ могут автоматизировать наборы данных, помогают выявлять закономерности, строить прогнозы и анализировать данные в реальном времени.
В результате продакты получают основу для обоснованных решений, принимаемых на базе данных и поддержанных инструментами искусственного интеллекта.

Несмотря на такие возможности в использовании искусственного интеллекта, есть ряд ограничений, которые важно учитывать при принятии решений. Внедрение искусственного интеллекта не является универсальным решением и не гарантирует корректные выводы без участия человека и качественных данных.

• Одним из ключевых ограничений ИИ остается зависимость от качества данных. Если исходные данные неполные, искаженные или содержат ошибки, модели ИИ будут воспроизводить эти проблемы, снижая точность прогнозов и аналитических выводов. В таких случаях автоматизация может создать иллюзию точности, которая на практике приводит к неверным решениям.
• Еще один риск связан с эффектом «черного ящика». Многие модели машинного обучения и нейросети выдают результат без прозрачного объяснения логики, по которой он был получен. Для продакт-менеджеров оптимизация критична, так как решения в продукте часто требуют обоснования для команды, руководства и стейкхолдеров.
• Существуют также ограничения в интерпретации результатов с применением ИИ. Он может выявлять закономерности и аномалии, но не понимает бизнес-контекста, целей продукта и стратегических приоритетов. Без участия человека такие инсайты могут быть интерпретированы неверно или использоваться вне реального контекста.

Также важно учитывать риск избыточной автоматизации. Попытка полностью заменить аналитическое мышление алгоритмами приводит к потере критического взгляда на данные и снижению качества решений, особенно в нестандартных или кризисных ситуациях.

Ключевую роль по-прежнему играет человек. Анализ данных с помощью ИИ облегчает работу аналитиков, но не заменяет их ответственность и экспертизу.

• Продакт-менеджер формулирует правильные вопросы к данным, определяет, какие метрики и сигналы действительно важны, и задает контекст для анализа. Аналитик обеспечивает корректную интерпретацию результатов, проверяет выводы и оценивает надежность прогнозов.
• Специалист также отвечает за принятие окончательных решений при подготовке данных. ИИ может предложить варианты, выявить закономерности и подсказать возможные сценарии, но выбор направления развития продукта, приоритетов и действий остается зоной ответственности продакт-менеджера.

Наиболее устойчивый подход к аналитике строится на партнерстве человека и ИИ. Искусственный интеллект берет на себя рутинную и вычислительно сложную часть работы с данными, а человек сохраняет контроль над смыслом, контекстом и последствиями принимаемых решений.

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современной аналитики и постепенно меняет подход к работе с данными. Облачный характер многих аналитических платформ позволяет масштабировать обработку данных и работать с большими объемами информации без сложной инфраструктуры. В сочетании с ИИ это открывает новые возможности для анализа, прогнозирования и автоматизации аналитических процессов.

Использование решений на основе искусственного интеллекта помогает проводить анализ быстрее и глубже, находить скрытые закономерности и принимать более обоснованные решения на базе данных. Инструменты, включая языковые модели и решения вроде ChatGPT, расширяют возможности работы с данными с помощью данных и позволяют продакт-менеджерам и аналитикам получать инсайты в удобной форме, не погружаясь в технические детали.

При этом эффективность ИИ напрямую зависит от качества данных и роли человека в аналитическом процессе. Только сочетание экспертизы продукт-менеджера, аналитического мышления и инструментов на базе искусственного интеллекта позволяет превращать данные в решения на базе искусственного интеллекта, которые действительно поддерживают развитие продукта и бизнеса.