Раз пошла такая пьянка, расскажу, как я сегодня закрыла две большие и давно висящие задачи с помощью chatGPT (и какой-то матери).
Дело было так. В сентябре у нас ушла UX Researcher. И мы до сих пор не нашли ей достойную замену. От неё осталось какое-то большое количество проведённых, но необработанных интервью для трёх исследований. Я их смотрела, использовала, но такого отчёта, которым бы могла вся команда пользоваться, не было.
И вот сегодня я психанула. Сперва собрала отчёт по проблемам онбординга. А потом так разгулялась, что ещё и CJM клиента, который пришёл, чтобы подготовиться к поиску первой работы, допилила.
Алгоритм работы был примерно такой:
- транскрибация интервью (condens умеет это сам делать, повезло)
- скармливание всех интервью по очереди chatGPT
- обработка каждого интервью по отдельности
- синтез отчёта на основе всех транскриптов
- проверка данных
для CJM было ещё несколько этапов:
- переформирвоание структуры итогового отчёта
- добавление большего количества цитат из оригинальных транскриптов
Потом ручная работа
- перенос данных на CJM
- поиск и разметка фрагментов видео, соответствующих каждому из шагов
- добавление этих видео на карту для усиления и дополения отчёта

Ещё начала с помощью того же chatGPT делать свежий market research. С тех пор, как я делала последнюю версию, прогресс шагнул далеко вперёд. Теперь можно у AI спросить что-то вроде "Search and aggregate for me the latest news and updates from Codecademy, Coursera, Edx, Udemy, DataCamp, Mimo" и получить вполне толковый результат. Главная проблема - запросы, которые требуют обработки слишком большого числа информации внутри, часто падают с network error. Это не так критично, как могло бы показаться, т.к. промежуточный результат всё равно можно использовать.