Поскольку многие задали вопросы по вчерашнему посту в личку и в комментариях то поясню: агент анализирует результативность outbound кампаний по поиску клиентов для наших клиентов. Он поднимает локально python окружение, выполняет анализ данных, генерируя код и графики, а затем интерпретирует результаты, сравнивая их с бенчмарками, которые можно найти онлайн. И, разумеется, дает рекомендации.

Ну а "ошибка" была достаточно банальная (одна из рекомендаций агента): у нас есть логика, что мы отправляем емейлы потенциальному клиенту, если он не принял приглашение в LinkedIn в течение 21 дня. НО мы не делаем это для тех, кто принял приглашение, но не ответил на LI сообщения в личку. Почему? да я просто забыл/не подумал!

Там еще был ряд полезного, но по понятным причинам я не могу показать. В аттаче отрывок из отчета, цифры я замаскировал тоже по понятным причинам

Мой ключевой поинт, что такой агент вполне может заменить дата аналитика, может в любое время дня и ночи анализировать данные, обращать внимания на просесты, и рекомендовать действия. Что еще важнее: этот анализ он может делать динамически, менять его по ходу дела и по ходу появления/изменения структуры данных. У кого была команда аналитиков знают, сколько обычно времени занимает переделка дашбордов, ошибки в интерпретации и тд и тп

Это все в свете моих уровней автономии sales организации

Так что рекомендую!

P.S. Кстати, есть еще 6 дней, чтобы присоединиться к нашему курсу для AI фаундеров - welcome