Классы задач, которые можно целиком решать с GPT, и эффект от экономии времени на личном опыте (лонгрид)

В предыдущей статье я делился своим опытом использования различных GPT-инструментов для экономии времени. Сегодня хочу подробнее раскрыть тему типов задач, которые могут решаться с помощью GPT в моих сценариях и задачах.

Расскажу на чем именно экономится время. Все примеры будут на базе моего текущего инструмента – GPT сервиса https://monkeyjob.pro/.

Статья является субъективной и основана на личном опыте) )

Из-за количества примеров и большого количества возможностей GPT решил разбить статью на 3 части:

Перечислим типы задач которые gpt точно может решить целиком. Они так или иначе попадаются в моей работе проджекто-продакта достаточно часто:

Конечно все сценарии не перечислишь, но это самые частотные, которые хочется решать с помощью сервиса. Давайте рассмотрим каждый тип задач подробнее

Одна из самых частотных задач, для еженедельных статусов, казуальной аналитики постоянно нужно простые вещи типа топ значений, распределений, изменений в абсолютах или относительно неделя к неделе.

Например, загружаем файл обзвонов клиентов и анализируем (порядка 1000 строк)

Так же сервис может ответить на дополнительные вопросы про данные

Подобный анализ в экселе и с диаграммами мог бы занять до 20-30 мин с отвлечениями (здесь мы только пишем запрос и можем идти заниматься своими делами) получив ответы за ~3 минуты

Сервис может генерировать презентации и отчеты на базе своих выводов по данным.

Например, на базе примера выше попробуем собрать презентацию:

Собирать такую презу до 15 минут с шаблоном, до 40 без. Сервис справился с задачей в 5 запросов, половина из которых подтверждения действий и суммарно за 3-5 минут, а значит экономия порядка 10-30 минут

Переодически бывает необходимо сравнивать между собой файлы присланные разными людьми, чтобы убедиться что ничего не «налипло» в процессе путешествия)) , а если налипло что именно.

Например, мне прислали файлы юр обвязки проекта и нужно было убедиться в совпадении с имеющимся набором документов

Экономия в сравнении с ручным выполнением – до 10-15 минут. При этом задача достаточно энергозатратная и вероятность ошибки выше при самостоятельной проверке

Часто надо сопоставить данные в разных разрезах и для этого раньше писал/генерил код – сейчас можно получить сразу готовый файл.

Например, выгрузил 2 дата сета имеющие одно общее поле и нужно получить объединенный файл (при этом в итоговом файле 29к строк)

меньше чем за минуту получаем файл на 29к строк

Достаточно часто требуется что-то сделать с данными из скриншота в тг или интерфейса программы/сервиса где нет нормального экспорта данных

Например, скрин таблицы из еженедельного отчета:

Вместо запроса исходного файла и ожиданий данных можно получить свой файлик всего за 1 минуту. С учетом того что данные можно ждать и по несколько часов или в целом нет возможности выгрузить, я бы поставил здесь экономию в среднем 5-20 мин, сравнивая с перепечатыванием данных самостоятельно

Так же очень крутой фишкой сервиса является возможность работать с графиками

Регулярно надо написать пояснение к графику ИЛИ переложить данные в файл.

Например, вот была задача написать короткий статус по воронке b2b продаж из CRM

Руками переписывать показания и разницу между этапами заняло бы до 5 минут, на выводы можно добавить еще минут 10, итого экономия порядка 13 минут

Хорошо помогает с html статьями (в том числе с vc. ru) объяснить на примерах, пересказать, суммаризировать, ответить на вопрос или вытащить какие-то данные.

Например, разбирался как работает НДС для продаж через маркетплейсы

Или можно получить критику на свою же статью)) или задать вопросы

Этот сценарий тоже достаточно классно экономит время, если нужно работать с простыми по наполнению сайтами, улучшает усвоение материала. Прямую экономию времени в цифрах здесь сложно привести, так как зависит от конкретной задачи. Но в случае с НДС сэкономил порядка 15-20 мин.

Проджекто-продакту этот скилл нужен по стольку поскольку, но относительно часто сталкиваюсь с ситуацией когда данных в явном виде не хватает в дешах и нужно с ними сделать доп манипаляции, в таком случае выручает генерация скриптов по заданным колонкам и источникам данных

Например

Даже если знания sql в наличии, простые скрипты в gpt генерировать все-равно быстрее, так как данный ответ был получен за ~ 25 сек. Для таких задач экономия может быть от 5 минут до 1 дня (если нужно ждать аналитика)

Не такая частотная задача как предыдущие, но зато позволяет экономить еще больше времени за счет генерации большого количества текста в ограниченное время. Тем более сервис выдает базово разумные вещи, без слишком детального описания задачи.

Например задача подготовить опросники для исследований:

Очень развернутый ответ меньше чем за минуту, почти целиком написанное можно переиспользовать в работе, экономия на подобном опроснике, если ранее небыло шаблона до 1 часа! Если шаблон был, его можно было приложить к задаче и сэкономить порядка 15 минут.

Часто нужно заводить тикет в определенный шаблон и можно просто на естественном языке написать и скопировать шаблон и дальше откорректировать результат.

Например, предыдущая история с опросником в формате DOD

Особенно такая штука выручает при передаче задач смежникам

Можно экономить по 2-5 мин на каждой такой задаче, а самое главное энергию и фокус

Мой рекорд — экономия порядка 10 часов за 2 дня связанных с генерацией текста и классификации, по сравнению с «традиционным» способом решения задачи( в том числе на частичном решении задач). Именно про такие задачи и поговорим в следующей статье — про задачи, которые частично может решать GPT. На самом деле большинство задач относятся именно к такому.

Спасибо за внимание, надеюсь откроете для себя новые сценарии использования GPT, буду рад если в комментариях напишите как вы используете gpt в работе, сколько он вам экономит времени и на чем именно.