🔥Как экономить часы на аналитике и поиске инсайтов с помощью ИИ

Всем доброго дня! Сегодня технологический пост💻
Будет полезно руководителям, аналитикам, продактам и всем, кому так или иначе периодически приходится иметь дело с аналитикой.

Моя работа редко обходится без потребности в данных и их аналитике. И у меня часто уходят часы и дни на то, чтобы собрать нужную информацию, обобщить ее и сделать выводы (либо поставить задачу аналитику и дождаться результата).

Рассказываю, как мне удалось сократить время на эту работу с нескольких дней до часа-двух.

Весь workflow я пропускаю через связку AI-инструментов от Google: Gemini и NotebookLM.

- Gemini с включенной функцией Deep Research для сбора данных из открытых источников в единый отчет.

- NotebookLM позволяет для каждого исследования создать «записную книжку» со всеми источниками и общаться с ИИ как с экспертом в контексте этого исследования.

Давайте разберем такую задачку. Представьте, что вам необходимо исследовать новый рынок (тренды, игроков, объемы, каналы – все по-классике), понять главное, записать важное, сделать выводы, собрать тезисы для презентации.

Реальная ситуация: я прочел новость о том, что рынок косметики для животных растет, и решил самостоятельно углубиться в тему.

Что я сделал пошагово:

1. Захожу на Gemini, включаю Deep Research.

2. Пишу промт: «ты - эксперт-исследователь по рынку косметики для животных. сделай всеобъемлющее исследование мирового рынка косметики для животных. включи в исследование отдельные разделы по США, Европе, Китаю. Выдели ключевые потребности покупателей, тренды, способы продвижения, каналы продаж, категории товаров, объемы рынков с разбивкой по категориям товаров. Сделай дополнительный раздел с крупнейшими игроками и их описанием (доля рынка, топовые категории товаров, каналы продаж и способы продвижения) в каждом из указанных регионов.»

3. Gemini генерит план исследования, и спрашивает, нужны ли правки или можно начать исследование.

4. Я жму «Начать исследование».

5. Gemini уходит работать. В моем случае на поиск, сбор, анализ данных и синтез итогового отчета ушло всего 10 минут. Gemini взял для итогового отчета данные примерно с 60 сайтов (если делать руками, на это ушло бы несопоставимо больше времени).

6. Я экспортировал из Gemini 30-страничный отчет по рынку косметики для животных.

7. Иду на NotebookLM, загружаю в новую записную книжку полученный отчет.

8. Делаю в один клик интерактивный mind map, каждый элемент которого становится промтом для встроенного ИИ-чата. Супер-удобно и наглядно для погружения в любую часть исследования.

9. Могу писать в ИИ-чат любой вопрос по теме исследования и получить ответ с отсылкой к конкретному месту документа-источника.

10. Могу сделать FAQ, краткий обзор и сохранять заметки по исследованию.

11. Бомба! Могу в один клик за несколько минут получить подкаст с двумя ведущими, которые перескажут суть исследования, скачать его и слушать в дороге.

12. Могу добавлять в NotebookLM до 50 источников данных, то есть к отчету от Gemini я могу докинуть еще свои pdf, ссылки на Google-документы, Youtube, залить mp3, и все это станет единым контекстом для работы.

Что в итоге? Связка Google Gemini (Deep Research) и NotebookLM позволяет:

- исключить поверхностную генерацию ответа;

- быстро валидировать полученную информацию;

- работать не только с внешними, но и с внутренними данными;

- ограничивать работу ИИ – вы сами формируете контекст и пул данных для работы;

- колоссально сэкономить время и бюджеты на работу с исследованиями.

Выложил мини-гайд по работе со связкой в своем ТГ-канале "Оперменеджер"!

Если у вас есть свои способы использования ИИ для похожих задач – делитесь в комментариях!🔥