📊 Проблема глубоких исследований: почему AI пока не сильно справляется

И так по результатам опроса получается, что примерно 30% используют глубокие исследования в своей работе продакта, 30% не используют, а примерно 40 не слышали об этом инструменте. Давайте тогда немного разберемся в этом, ну и поговорим о проблемах этого инструмента.

Deep Research - это технология, которая позволяет делать исследования и подготавливать аналитические отчеты силами ИИ. Вы даете задание ИИ, он уходит на некоторое время в себя, исследует интернет, различные источники, даже пишет специальные скрипты для этого, и в итоге возвращается с подробным отчетом. Как если бы вы наняли специальное исследовательское агентство.

Deep Research претендует на революцию в аналитике, но есть нюансы. Deep Research — это мощный инструмент, который, казалось бы, создан для таких задач, как анализ данных и создание отчётов. Но когда дело доходит до точности и детализации, система даёт сбой.

❗️Главная проблема:
AI отлично справляется с задачами, где компьютеры традиционно слабы (например, интерпретация сложных запросов), но сбоит там, где нужна точность и детализация.

👉 Что же не так:
1. Ошибки в данных.
Deep Research выдаёт неверные цифры, даже на примере рынка смартфонов, где исходные данные доступны. Например, в отчёте утверждается, что в Японии 69% рынка принадлежит iOS, хотя реальные данные показывают обратное — 63% Android.

2. Источники под вопросом.
Система использует ненадёжные источники, такие как Statcounter (который измеряет трафик, а не реальное использование устройств) и Statista (агрегатор данных, который часто требует оплаты за доступ). Это приводит к некорректным выводам.

3. Детерминизм vs вероятность.
AI пытается дать точный ответ на вероятностный вопрос. Например, запрос о «доле рынка» может интерпретироваться по-разному: это могут быть продажи, установленная база или доля использования. Система не всегда понимает, что именно нужно пользователю.

4. Ограничения моделей.
Даже если точность улучшится на несколько процентов, это не решит проблему доверия к данным. Если в отчёте есть ошибки, пользователь не сможет полагаться на него, независимо от их количества.


💡 Вывод:
Deep Research — это мощный инструмент, но пока (ключевое слово пока) он больше похож на «бесконечного стажёра», который требует постоянного контроля. Он может ускорить процесс анализа, но не заменить эксперта.

P.S. А как ваш опыт использования Deep Research? Делитесь мнением в комментах! 👇