🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Как бизнес-аналитик использует нейросеть
Паше — бизнес-аналитику — прилетает задача:
«Внедрить голосового ассистента в киоск».
Но в его случае киоск — это не ларёк на улице😅, а терминал самообслуживания, как в «Макдональдсе»: большой экран, где ты сам выбираешь и оплачиваешь заказ.
Сначала кажется, что всё просто. Но потом начинаются вопросы:
🔘 как пользователь поймёт, что ассистент его слышит?
🔘 можно ли перебить голосового помощника?
🔘 что будет показываться на экране во время общения?
🔘 нужно ли дублировать на экране процесс диалога?
🔘 что делать, если речь не распознана?
Чтобы не утонуть в этом потоке мыслей, Паша описывает задачу в ChatGPT
«Есть проект — голосовой ассистент для киоска. Составь верхнеуровневый план бизнес-требований, перечисли возможные проблемные случаи, добавь нефункциональные требования (отказоустойчивость, тайминги, поведение при ошибках)».
В итоге он получает:
🔘структурированный скелет бизнес-требований.
🔘список проблем, которые могли бы всплыть позже (и теперь не всплывут внезапно).
🔘подсказки по техническим ограничениям, о которых сам бы не подумал.
💡 В итоге GPT становится инструментом для начала сложных проектов.
