Когда данных больше, чем времени на их осмысление Знакомая ситуация: у вас 15 интервью по 40 минут, опрос на 300 человек с открытыми вопросами, дедлайн через неделю - и вы понимаете, что физически не успеваете «прожить» весь этот массив так, как привыкли. Расшифровка съедает день, кодировка ещё два, на анализ и формулировку инсайтов остаётся ночь перед сдачей. По октябрьскому опросу исследователей 48% компаний уже пробуют ИИ в проектах, но большинство использует его точечно: перевести текст, набросать черновик письма, иногда - попросить «сократить этот абзац». А вот встроить нейросеть в полноценный исследовательский цикл - от брифа до презентации результатов - мало кто умеет. Проблема не в том, что ИИ «не справляется». Проблема в том, что непонятно: - Куда его вообще вставить в привычный процесс, чтобы не сломать качество? - Как проверить, что он не «нагенерил ерунды» и не потерял важные нюансы из качественных данных? - Где граница: что можно делегировать машине, а что остаётся то