Как Deep Search заменяет мне аналитика, методиста и экономит время на исследованиях.

Людей, пользующихся языковыми моделями, уже больше. Кто-то все еще откладывает, и это приводит к сильному отставанию. Вот пример:

Простая ситуация из рабочей рутины. Я дал задание человеку подготовить мне подборку топ-500 самых полезных фраз или конструкций в английском, чтобы заинтегрировать в своей AI пет-проект по изучению английского. Прошла неделя. И вот мне прислали 100 примеров. Было удивительно, что человек заявил, что выжал максимум из себя.

Мы созвонились, и я реальном времени показал, как за 5 минут собрать отчет из 160 интернет ресурсов с помощью Deep Research в Gemini. БЕСПЛАТНО. БЫСТРО. МАКСИМАЛЬНО РЕЛЕВАНТНО. Готовую .csv таблицу с небольшими правками сразу же отправили в продакшен.

🤯 Фраза человека в этот момент: «Ого, ну вот ты уже умеешь этим пользоваться, а я нет. Поэтому я наверно не подхожу. Давно хочу научиться пользоваться ChatGPT, но пока руки не дошли».

Мне вполне понятно, почему люди ленятся изучать новые технологии. Пробовать новое бывает сложно, но почему им не хочется экономить свое драгоценное время?!

Предположу, скоро умение делать хороший Deep Research станет таким же базовым навыком, как и гуглить. Уверен, кто-то будет даже продавать такие отчеты, т.к многие про Deep Research ничего не знают 😂

🎚️ Вот примеры моих топ-5 отчетов, которые сделал за последнюю неделю по интересующим меня темам. Генерация занимала примерно по 5-10 минут, но зато я очень много данных из отчетов сразу же применил. Выходит очень качественно.

🚀 Анализ успешных приложений для изучения английского: Топ-15 опций для ценности, удержания и роста
🧑‍💻 Революция Вайб-Кодинга: Будущее Разработки Программного Обеспечения на Базе ИИ
🇺🇸 Достижение Аутентичного Английского: Руководство по Использованию Популярных Фраз и Выражений
🧑‍💻 Переводческие Упражнения для Русскоязычных: Преодоление Типичных Ошибок
🔪 Отчет: Типичные ошибки в английском, совершаемые носителями русского