Семь типичных ошибок AI при анализе данных

Семь типичных ошибок AI при анализе данных

AI-ассистенты в продуктовой аналитике систематически допускают семь типов ошибок: возвращают факты без рекомендаций, принимают ошибочные утверждения в вопросе на веру, недостаточно углубляются в причины (игнорируя даже явные инструкции использовать «5 почему»), страдают от path dependence (зависимости от начального направления рассуждения), привязываются к выбросам в данных, не выходят за рамки заданной системы и работают только с предоставленными данными. Эти ограничения делают AI хорошим инструментом для рутинной работы с данными, но плохим советчиком для принятия решений.

---

Источник: Workshop transcript, 2026-07-31