📊 Ценность аналитика в мире AI Еще пару лет назад умение писать сложные SQL запросы, строить ETL и витрины данных, разрабатывать Python библиотеки для автоматизации A/B было конкурентным преимуществом аналитика. Сегодня AI заметно снизил порог входа в эти задачи. И дальше техническая реализация будет становиться только доступнее. Но остается навык, ценность которого на этом фоне только растет. Это умение проверять гипотезы и делать обоснованные выводы для принятия бизнес-решений. Причем неважно, проводим мы классический A/B или оцениваем эффект изменений без эксперимента. Ключевые вопросы остаются прежними: -> Как отличить причинно-следственную связь от корреляции? -> Какой дизайн эксперимента позволит корректно проверить гипотезу? -> Каким результатам можно доверять, а какие могут вводить в заблуждение? -> Как оценить эффект изменений, если провести A/B невозможно? -> Какое решение принять с учетом полученных результатов и неопределённости? AI может помочь написать код для CUPED, построить витрину или рассчитать доверительный интервал. Но корректность расчетов еще не гарантирует правильности выводов. Можно идеально посчитать эффект, которого на самом деле нет, или принять неверное решение на основе статистически значимого результата. Поэтому, на мой взгляд, ценность аналитика все больше смещается от умения получать цифры к умению понимать, что за ними стоит, что они действительно доказывают и какие решения позволяют принять. И даже при всей моей любви к техническим задачам, лично меня эта тенденция радует. Чем меньше времени уходит на рутинные инженерные задачи и бесконечные ad hoc запросы, тем больше его остается на работу с осязаемым результатом: проверку гипотез, исследования и поиск возможностей для роста бизнеса. А как вам кажется, какие навыки аналитика станут наиболее ценными в ближайшие годы?