Вас заинтересовало, как создавать AI-ассистентов для решения аналитических задач? Андрей Ромашов делится своим опытом и рассказывает об интеграции инструментов, таких как ChatGPT и системы Make, чтобы создать эффективных помощников для аналитиков. В отличие от многочисленных инструментов для разработчиков, для аналитиков такие решения доступнее становятся лишь недавно.
Андрей начинает с объяснения ключевых инструментов и технологий, необходимых для создания AI-ассистентов. Он описывает использование ChatGPT для автоматизации процессов создания документации и управления данными, показывая, как можно избежать скучного ручного ввода данных через API интеграцию с Notion.
Далее он обсуждает применение Make для создания процессов без кода, что позволяет строить более сложные автоматизации, которые могут существенно сократить время работы аналитика. Андрей отмечает, что важно иметь систему, способную к интеграции с внешними сервисами через API и рассказывает об особенностях и ограничениях таких систем.
Андрей также делится практическим примером работы с приложением для доставки, где он использует ChatGPT для автоматизации рутинных задач, таких как обновление базы данных и документации API. Он объясняет, как подготовка данных и взаимодействие с системой происходит за считанные минуты вместо привычных часов работы.
Практическая часть его выступления сопровождается демонстрацией, как ChatGPT можно обучить выполнять конкретные задачи, такие как генерация ETL-процессов, создание документации API и управление событиями. Он также раскрывает некоторые секреты по настройке ChatGPT, чтобы повысить его производительность и точность.
В заключение, Андрей размышляет о будущем аналитиков в эпоху AI и подчеркивает значимость адаптации новых технологий в ежедневной работе. Он уверяет, что автоматизация рутинных задач с использованием AI не заменит аналитиков, но сделает их работу более продуктивной и сосредоточенной на важных стратегических задачах.
 |