Байрам разбирает продуктовую аналитику с AI на реальном кейсе.
Ситуация: sign-up выросли в 2 раза, активация на 70%, а выручка упала. Почему?
Участники вебинара вместе с Байрамом анализируют данные продукта Grantly (AI-система для поиска грантов) с помощью Claude Opus 5 — и в процессе вскрывают ключевые ограничения AI в аналитике.
Что внутри:
— Живой анализ кейса: кто находит проблему быстрее — человек или AI?
— Парадокс Симпсона: как новый канал (Directory Strategy) сломал все метрики роста
— Почему AI констатирует факты, но избегает рекомендаций — и в чём причина на уровне архитектуры
— Как AI уцепляется за первую гипотезу и ведёт анализ только в одну сторону (path dependence)
— Почему AI не ставит под сомнение постановку вопроса
— Как кросс-проверка другой моделью улучшает качество анализа
— Решение: multi-agent workflow — оркестратор, независимые агенты, верификация
— Скилл why-tree: как структурированный workflow меняет качество продуктового анализа
— Итог: где роль AI, а где — неизбежно человек. По крайней мере, пока
https://youtu.be/TUB8RgJhNIM
Данные для кейса
P.S. Если вам зашло, то вы знаете, что делать