Шишки, которые можно набить во время визуализации с нейросетями

У Reuters Institute for the Study of Journalism при University of Oxford вышел классный текст о том, как один человек за неделю собрал большой дата-дашборд с помощью ИИ.

На первый взгляд это история про «нейросети теперь всё сделают за нас». Но на самом деле — почти наоборот. ИИ помог быстро собрать прототип: извлекать данные, строить графики, генерировать черновые выводы. А потом начались ошибки: агент рисовал города в море, пропускал примечания к таблицам, делал банальные выводы и иногда уверенно ссылался не на те значения.

В этом и есть главный урок: чтобы сделать хороший дата-проект, недостаточно написать промпт. Нужно понимать данные, географию, типы графиков, редакторскую задачу и дизайн.

Нейросеть не заменяет редактора, аналитика и дизайнера. Она просто резко ускоряет тех, кто понимает, что хочет получить.

В качестве кейса — одна из иллюстраций проекта: первую картинку агент построил сам, вторую — доработал уже автор.

⭐⭐⭐

Напомню, что в новом потоке курса мы будем делать упор на ИИ: вы научитесь строить графики быстрее и проще, но при этом получите фундаментальное понимание принципов визуализации данных. И — конечно — сможете отличить корректную работу от глюков нейросеток.

Записаться с максимальной скидкой:
https://clck.ru/3UbbeG