Что делать фаундеру, если AI-аналитика ломается, а SQL никто не читает?

Неприятная правда про вайб-кодинг: аналитика, собранная на нейронке, очень хрупкая.

Представьте книгу на тысячу страниц. Где-то внутри — одна ошибка. Если язык знаком, вы её найдёте: вспомните контекст, попросите модель подсказать нужный фрагмент, дочитаете сами.

Если язык чужой, перед вами тысяча непонятных страниц. Ваши 2 000 строк SQL — такая же книга.

Сначала всё работает красиво. А потом модель ошибается. И кто-то должен открыть код и понять, что произошло.

Если такого человека нет, система может молча врать цифрами, а вы продолжите ругаться с интерфейсом.

Что делать:

• не обязательно нанимать штат инженеров;
• нужен один человек, который уверенно читает SQL;
• он может быть в команде, на аутсорсе или работать по договорённости;
• лучше, если он участвовал в сборке и знает архитектуру.

Адекватного знания SQL обычно достаточно, чтобы найти большую часть косяков. Да, это дороже подписки за $20. Но AI-аналитика без технического плеча кажется дешёвой ровно до первой серьёзной поломки.

Конечно, можно собрать субагента, который будет проверять данные. И это правильный путь. Но ошибки в аналитике стоят дороже, чем ошибки в лендинге, собранном на Lovable. Пока вы вайбкодите очередной дашборд, платежеспособные клиенты могут уйти к конкурентам.

В общем, считайте деньги.

Подробно разбираю, как собрать рабочую AI-аналитику, в бесплатном курсе: https://youtu.be/8dGuEgc16IU

@marketing_analysis