DSight: Шесть AI-сценариев для исследователей

О компании

DSight работает с корпоративными исследованиями и собрал открытую аудиторию аналитиков и исследователей из крупных компаний. Участники уже умели искать и обрабатывать информацию, поэтому вводный разговор о ChatGPT был бы для них слишком общим.

Вебинар был образовательным событием, а не серией внутренних тренингов DSight.

Задача

Показать, на каких этапах исследования генеративный AI действительно экономит время, а где создаёт новый риск для качества.

Разобрать шесть сценариев так, чтобы каждый можно было проверить в существующем исследовательском процессе.

AI рассматривался как младший исследователь с высокой скоростью и обязательной проверкой, а не как источник готовой истины.

Решение

Разложили исследование на этапы

Постановка вопроса, карта источников, извлечение, группировка, гипотезы и упаковка вывода.

Для каждого этапа показали границу

Участники видели, что можно делегировать модели и что остаётся зоной экспертной ответственности.

Работали с качеством источников

Отдельный акцент был на проверяемости, ссылках и недопустимости выдуманных фактов.

Результат

6 кейсовпо этапам исследования

6исследовательских сценариев

1открытый вебинар

Участники получили карту из шести AI-сценариев, встроенных в знакомый исследовательский процесс.

Вебинар объединил практиков из нескольких крупных компаний и дал общий язык для обсуждения качества AI-аналитики.

Ограничения

Модель может убедительно синтезировать несуществующие факты.

У профессиональной аудитории высокая планка к доказательности каждого примера.

Выводы

Для исследователя главный навык — не длинный промпт, а проверяемый маршрут от источника к выводу.

Сценарий ценен только тогда, когда сохраняет evidence, а не просто ускоряет текст.

Шесть исследовательских задач, в которых AI помогает — и не подменяет аналитика