Запис вебінаруAI у вебаналітиці: де і як варто використовувати, а що краще не делегувати

Розберемо реальні можливості й обмеження штучного інтелекту, спираючись на свіжі бенчмарки ефективності та дослідження моделей. Ти дізнаєшся про межі відповідальності AI та які задачі йому варто делегувати, а з якими краще не ризикувати. Обговоримо, як еволюціонує роль аналітика від рутинного вивантаження звітів до позиції стратегічного бізнес-партнера для маркетингу й продукту..

100+
щасливих студентів
1+
годин відео
∞
доступ до матеріалів

Головна
/
Вебінари
/
AI у вебаналітиці: де і як варто використовувати, а що краще не делегувати

Кому підійде
Програма вебінару
Вартість навчання
Спікери вебінару

Безлімітний доступ

Let's go

Кому підійде

Аналітикам
- які вже використовують AI, але хочуть зрозуміти, для яких задач він ще підходить
- які хочуть навчитись будувати скіли (skills) і системи, а не просто накопичувати промпти.
- які прагнуть автоматизувати рутину і стати бізнес-партнером для маркетингу й продукту.
Маркетологам
- які чули про AI в аналітиці, але не розуміють, з чого починати.
- які хочуть використовувати AI для пошуку інсайтів і побудови звітів.
- яким важливо розуміти межі AI, щоб не приймати рішення на основі "AI-галюцинацій".
Керівникам і тімлідам
- які хочуть зрозуміти, що реально можна делегувати AI, а що ні.
- яким важливо розуміти, як трансформується роль аналітика, щоб ефективно розподілити завдання всередині відділу маркетингу.
- які прагнуть побудувати процеси, де AI підсилює команду, а не замінює здоровий глузд.

programs

Програма вебінару

Основна частина
Про що поговоримо
Помилки та міфи при інтеграції ШІ в бізнес-процеси.
Принципи вибору завдань для первинної автоматизації.
В результаті
Ти розберешся, де ШІ реально допомагає, а де він безсилий, спираючись на світові дослідження. Дізнаєшся, як правильно вибирати перші завдання для автоматизації та як оцінити, чи готові твої бізнес-дані до роботи з нейромережами.
Про що поговоримо
Можливості ШІ у написанні SQL-запитів.
Аналіз бенчмарків і статистики похибок сучасних LLM.
Проблема накопичення помилок у складних процесах.
В результаті
Ти дізнаєшся межі точності сучасних мовних моделей при генерації SQL-коду на основі індустріальних бенчмарків. Зрозумієш специфіку накопичення помилок у складних аналітичних процесах та принципи побудови систем контролю якості даних.
Про що поговоримо
Різниця між AI, ML та LLM в контексті аналітики.
Розподіл ролей між системами правил та мовними моделями в процесі моніторингу якості даних.
В результаті
Ти розберешся у відмінностях між поняттями AI, ML та LLM. Зрозумієш концепцію розподілу ролей між математичним пошуком аномалій за допомогою ML та аналізом даних з допомогою LLM
Про що поговоримо
Етапи роботи з даними, які безпечно делегувати ШІ.
Межі відповідальності алгоритмів та небезпека «впевнено-неправильних» відповідей.
Ризики відсутності бізнес-контексту в роботі нейромереж.
В результаті
Ти дізнаєшся, які етапи обробки та структурування інформації доцільно передавати ШІ. Зрозумієш межі відповідальності алгоритмів та специфіку роботи мовних моделей без урахування унікального бізнес-контексту.
Про що поговоримо
Застосування ШІ для допомоги з кодом та пошуком логічних помилок.
Розбір практичного кейсу: групування Landing Page в GA4 за патернами URL за допомогою регулярних виразів.
Ключові принципи взаємодії: концепція Human-in-the-loop та фокус на контексті даних.
В результаті
Ти розбереш алгоритм застосування ШІ для рефакторингу коду та автоматизації створення регулярних виразів для GA4. Зрозумієш концепцію Human-in-the-loop та принципи побудови стійких навичок роботи з даними замість копіювання готових промптів.
Про що поговоримо
Еволюція ролі аналітика.
Сліпі зони ШІ.
В результаті
Ти зрозумієш вектор еволюції професії аналітика та нові вимоги ринку в епоху автоматизації. Дізнаєшся про ризики роботи ШІ з некоректно налаштованим трекінгом та обмеження алгоритмів в оцінці реальних бізнес-процесів