AI убьет дата-жокеев: Почему аналитики данных останутся незаменимыми

В контексте предыдущего поста у многих сразу же возникает вопрос «А не убьет ли AI профессию дата-аналитика?». Отвечаю: AI не убьёт профессию дата-аналитика, AI убьёт профессию дата-жокея

Кто такие дата-жокеи? Это специалисты, чья рабочая рутина сводится к набору алгоритмизируемых действий — вытащил данные из хранилища, засунул в excel (python, google sheets), сделал отчет, отправил руководству. Конечно это очень удобная позиция для работы в найме, потому что она не пыльная и практически всё можно автоматизировать. Сам я начинал свой путь примерно с этого, только доставал не из хранилища, а из гугл-аналитикса и отчеты делал конечным клиентам в виде красивых пдф-ок с логотипом компании, в B2B такое ох как любят

Дата-аналитик же всё-таки решает задачи бизнеса и работает с гипотезами от бизнеса, а не только выступает «переводчиком» с языка данных на бизнес-язык. Ядро работы аналитика находится вокруг умения задавать вопросы, выстраивать корректную методологию проверки гипотез, критически подвергать оценке полученные выводы и давать рекомендации. Получается что аналитик — это такой спутник бизнеса, который помогает бороться с неопределенностью и помогает бизнесу видеть дальше

При этом важно понимать, что ИИ-инструменты — в горизонте 5-10 лет это замена для дата-жокеев, а для дата-аналитиков это скорее ускоритель и инструмент уменьшения рутины: можно делегировать делать какой-нибудь базовый exploratory data analysis, быстрее писать типовой шаблонный код, меньше разбираться в документации баз данных за счет data-observatory инструментов с AI. Моё мнение, что в этой части AI — это не хайп, а инструмент, который с нами уже навсегда, уже сейчас видно, что галлюцинации в узко-специализированных кейсах становятся всё меньше, в конечном итоге их вероятность снизится до меньшей, чем вероятность человеческой ошибки в том же кейсе

Совет простой — развивайте в себе не просто инструментальные навыки (типа SQL, кодинга, базовой статистики, построения отчетов), а более сложные мыслительные навыки, такие как умение задавать вопросы, позволяющие уточнить задачу или взглянуть на неё с другой стороны, найти заранее подводные камни, навык интерпретировать полученные данные и критически осмыслять свою же собственную интерпретацию, генерировать рекомендации на основе полученных выводов. Работа в найме благодаря AI будет становится сложнее, но вместе с тем и интереснее, потому что банальные исполнители будут не нужны, будет больше акцента на тех, кто может предлагать глубокую интерпретацию и умение видеть вещи под широким углом