Но часть аналитиков заменят аналитики, которые умеют работать с AI.
Давайте ещё раз. Помедленнеее.
У Эрика Вебера есть хорошая мысль: data jobs aren’t dying, they’re splitting. То есть аналитики не исчезают. Но профессия реально раскалывается на две части.
Первая - аналитик, который с помощью AI быстрее делает старое-доброе:
- пишет SQL
- собирает дашборды
- чистит данные
- склеивает пайплайны
- генерирует «инсайты» уровня: «в апреле выручка выросла, потому что стало больше покупок». Спасибо, капитан.
Это всё ещё нужно. Но именно эта часть будет дешеветь. Потому что AI делает execution быстрее, спокойнее и без драматичного «я сегодня не в ресурсе».
Вторая - аналитик, который понимает, какую работу вообще стоит делать:
- что измерять
- зачем это измерять
- какой бизнес-вопрос мы решаем
- где метрика врёт
- какой вывод достаточно надёжен
- какое решение команда примет после анализа
Вот это становится ценнее. И это ровно то, что я стараюсь делать как внешний Head of Marketing Analytics. Не просто «сделать ещё один отчёт». А помочь команде понять:
- какие вопросы реально важны для роста
- какие метрики влияют на решения, а какие просто красиво смотрятся
- где аналитика помогает зарабатывать деньги, а где только создаёт ощущение контроля
- что стоит автоматизировать через AI, а что нельзя отдавать модели без человеческого judgment
- какие гипотезы проверять дальше
Потому что когда построить отчёт становится легко, главным навыком становится не «уметь построить отчёт». Главным навыком становится понять, какой отчёт вообще нужен.
AI сделает data-продукты почти бесплатными в производстве. Звучит прекрасно. Но есть нюанс.
Вместо кладбища неиспользуемых дашбордов мы можем получить кладбище AI-агентов, автоотчётов и data-приложений, которые тоже никому не нужны. Просто теперь они будут появляться быстрее и с красивыми иконками.
Проблема ведь часто была не в том, что команда медленно строила аналитику. Проблема была в том, что никто толком не понимал, зачем она нужна.
Поэтому вопрос не «заменит ли меня AI?» Вопрос другой: я просто ускоряю старую работу или помогаю бизнесу понять, какую работу стоит делать?
Первое постепенно становится commodity. Второе - новая зона ценности аналитика.
Источник: Eric Weber, «Data Jobs Aren’t Dying. They’re Splitting».
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале «Модель атрибуции».
