Найти в Дзене
Research Vision Lab

Когда данных больше, чем времени на их осмысление

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

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 только за человеком?

Поэтому в ноябре запустили первый закрытый поток MindNet для Ассоциации «Группа 7/89» - воркшоп, где исследователи за три сессии по 2,5 часа разбирают свои реальные кейсы и учатся встраивать ИИ в работу так, чтобы это экономило время, а не добавляло головной боли.

Участники пилота говорили, что главное - это не «вау, какие крутые инструменты», а понимание логики: на каком этапе какой инструмент подключать, как формулировать запрос, чтобы получить не «воду», а рабочий черновик, и как потом это всё проверять и доводить до ума.

12 декабря стартует открытый поток. Формат тот же: три онлайн-сессии + чат практиков между встречами, где разбираем ваши задачи.

Если у вас сейчас ощущение «я физически не успеваю обрабатывать столько данных вручную» или «боюсь, что отстаю от технологий, но не знаю, с чего начать», приходите. Будем разбирать живые примеры, ошибки, ограничения - и собирать ваш личный рабочий набор инструментов под ваши задачи.

Регистрация: https://mindnet.tb.ru/ или @MindNet789_bot Реклама. ИП Маркова Дина Александровна (ИНН: 381503993885).