Гаразд, карти на столі — це питання виникає скрізь. На технічних зустрічах, перервах на каву на роботі, і так, навіть у тих довгих темах LinkedIn ніхто не зізнається, що читає. Занепокоєння досить відверте: якщо ШІ може впоратися з такою кількістю автоматизації, чи робить це науку про дані чимось… одноразовим? Швидка відповідь: ні. Довша відповідь? Це складно, безладно і набагато цікавіше, ніж однозначне «так» чи «ні».
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Наука про дані та штучний інтелект: майбутнє інновацій
Дослідження того, як штучний інтелект та наука про дані формують інноваційний ландшафт майбутнього.
🔗 Чи замінить ШІ аналітиків даних: реальна розмова
Розуміння впливу штучного інтелекту на ролі аналітиків даних та потреби галузі.
🔗 Управління даними для інструментів штучного інтелекту, на які варто звернути увагу
Ключові практики управління даними для максимального використання потенціалу інструментів штучного інтелекту.
Що насправді робить науку про дані цінною 🎯
Річ у тім, що наука про дані — це не просто математика та моделі. Її потужністю робить дивний коктейль зі статистичної точності, бізнес-контексту та нотки креативного вирішення проблем . Штучний інтелект, звісно, може обчислити десять тисяч ймовірностей за мить. Але чи може він вирішити, яка проблема важлива для кінцевого результату компанії? Або пояснити, як ця проблема пов'язана зі стратегією та поведінкою клієнтів? Саме тут і вступають у гру люди.
По суті, наука про дані чимось нагадує перекладач. Вона бере сирий безлад — потворні електронні таблиці, журнали, опитування, які не мають сенсу — і перетворює його на рішення, на основі яких звичайні люди можуть діяти. Якщо позбутися цього шару перекладу, ШІ часто вивергає впевнену нісенітницю. HBR роками говорить про це: секретний соус — це не показники точності, а переконання та контекст [2].
Перевірка реальності: дослідження показують, що ШІ може автоматизувати безліч завдань у рамках роботи – іноді більше половини . Але визначення обсягу роботи, прийняття рішень та узгодження з цією безладною річчю під назвою «організація»? Все ще дуже людська територія [1].
Швидке порівняння: наука про дані проти штучного інтелекту
Ця таблиця не ідеальна, але вона підкреслює різні ролі, які вони відіграють:
| Особливість / Кут | Наука про дані 👩🔬 | Штучний інтелект 🤖 | Чому це важливо |
|---|---|---|---|
| Основний фокус | Аналітика та прийняття рішень | Автоматизація та прогнозування | Наука про дані формулює питання «що» та «чому» |
| Типові користувачі | Аналітики, стратеги, бізнес-команди | Інженери, операційні команди, програмні додатки | Різна аудиторія, потреби, що перетинаються |
| Фактор вартості 💸 | Зарплати та інструменти (передбачувані) | Хмарні обчислення (змінні залежно від масштабу) | Штучний інтелект може виглядати дешевшим, поки не зросте його використання |
| Сила | Контекст + розповідь | Швидкість + масштабованість | Разом вони симбіотичні |
| Слабкість | Повільний для повторюваних завдань | Бореться з неоднозначністю | Саме тому один не вбиває іншого |
Міф про «повну заміну» 🚫
Звучить круто уявити, як ШІ поглинає кожну роботу з даними, але це побудовано на хибному припущенні – що вся цінність науки про дані є технічною. Більшість із них насправді інтерпретативні, політичні та комунікативні .
-
Жоден керівник не каже: «Будь ласка, дайте мені модель з точністю 94%».
-
Вони кажуть: «Чи варто нам розширюватися на цей новий ринок, так чи ні?»
Штучний інтелект може генерувати прогноз. Що він не враховуватиме: регуляторні проблеми, культурні нюанси чи схильність генерального директора до ризику. Перетворення аналізу на дії – це все ще людська гра , повна компромісів та переконань [2].
Де ШІ вже змінює світ 💥
Будемо відвертими — деякі аспекти науки про дані вже поглинаються штучним інтелектом:
-
Очищення та підготовка даних → Автоматизовані перевірки виявляють відсутні значення, аномалії та зміщення швидше, ніж люди, які наполегливо працюють в Excel.
-
Вибір та налаштування моделі → AutoML звужує вибір алгоритмів та обробляє гіперпараметри, заощаджуючи тижні маніпуляцій [5].
-
Візуалізація та звітність → Інструменти тепер можуть створювати чернетки інформаційних панелей або текстові зведення з одного запиту.
Хто відчуває це найбільше? Люди, чия робота обертається навколо повторюваного побудови діаграм або базового моделювання. Вихід? Підніміться вище по ланцюжку створення вартості: ставте чіткіші запитання, розповідайте чіткіші історії та формулюйте кращі рекомендації.
Швидкий огляд випадку: роздрібний продавець тестує AutoML на відтік клієнтів. Модель видає надійну базову модель. Але головна перемога настає, коли спеціаліст з обробки даних переосмислює завдання: замість «Хто буде відтікати?» стає «Які втручання фактично збільшують чистий прибуток за сегментами?». Саме ця зміна, а також партнерство з фінансовою службою для встановлення обмежень, підвищують цінність. Автоматизація пришвидшує процес, але саме формулювання розкриває результат.
Роль фахівців з обробки даних розвивається 🔄
Замість того, щоб згасати, робота набуває нових форм:
-
Штучний перекладач — це те, що робить технічні результати зрозумілими для лідерів, які дбають про гроші та ризики бренду.
-
Керівники відділу управління та етики – налаштування тестування на упередженість, моніторингу та контролю, що відповідають стандартам, таким як NIST’s AI RMF [3].
-
Продуктові стратеги — поєднання даних та штучного інтелекту в досвіді клієнтів та дорожніх картах продукту.
За іронією долі, оскільки штучний інтелект бере на себе більше технічної роботи, людські навички – розповідь історій, оцінка предметної області, критичне мислення – стають тими частинами, які нелегко замінити.
Що кажуть експерти та дані 🗣️
-
Автоматизація реальна, але часткова : сучасний штучний інтелект може автоматизувати багато завдань у багатьох робочих місцях, але це зазвичай дає людям змогу перейти до роботи з вищою цінністю [1].
-
Рішення потребують людей : HBR зазначає, що організації рухаються не завдяки чистим цифрам – вони рухаються, тому що історії та наративи змушують лідерів діяти [2].
-
Вплив на робочі місця ≠ масові звільнення : дані ВЕФ показують, що компанії очікують, що ШІ змінить ролі та скоротить штат там, де завдання можна високо автоматизувати, але вони також подвоюють зусилля щодо перекваліфікації [4]. Ця закономірність більше схожа на редизайн, ніж на заміну.
Чому страх не зникає 😟
Заголовки ЗМІ процвітають на загибелі. «Штучний інтелект замінює робочі місця!» – це вигідна пропозиція. Але серйозні дослідження постійно показують нюанси: автоматизація завдань, переробка робочих процесів та створення нових ролей [1][4]. Аналогія з калькулятором працює: ніхто більше не виконує ділення в стовп вручну, але вам все одно потрібно розуміти алгебру, щоб знати, коли використовувати калькулятор.
Залишатися актуальним: Практичний посібник 🧰
-
Почніть з рішення. Прив’яжіть свою роботу до бізнес-питання та ціни помилки.
-
Нехай ШІ пише черновики, ви вдосконалюєте. Ставтеся до його результатів як до відправних точок — ви надаєте оцінку та контекст.
-
Вбудуйте управління у ваш робочий процес. Легкі перевірки упередженості, моніторинг та документація, пов'язані з такими фреймворками, як NIST [3].
-
Зосередьтеся на стратегії та комунікації. Чим менше ви прив'язані до «натискання кнопок», тим важче вас автоматизувати.
-
Знайте своє AutoML. Уявіть собі його як блискучого, але безрозсудного стажера: швидкий, невтомний, іноді шалено помиляється. Ви забезпечуєте захисні бар'єри [5].
Отже… Чи замінить ШІ науку про дані? ✅❌
Пряма відповідь: ні, але він його змінить . Штучний інтелект переписує інструментарій — скорочує виснажливу роботу, збільшує масштаби та змінює найважливіші навички. Чого він не усуває, так це потребу в людській інтерпретації, креативності та судженнях . Навіть якщо щось таке, хороші фахівці з обробки даних є більш цінними як інтерпретатори дедалі складніших результатів.
Підсумок: ШІ замінює завдання, а не професію [1][2][4].
Посилання
[1] McKinsey & Company – Економічний потенціал генеративного штучного інтелекту: наступний рубіж продуктивності (червень 2023 р.).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[2] Harvard Business Review – Наука про дані та мистецтво переконання (Скотт Берінато, січень–лютий 2019 р.).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST – Структура управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Всесвітній економічний форум – Чи закриває штучний інтелект двері до можливостей працевлаштування початкового рівня? (30 квітня 2025 р.) – висновки з доповіді «Майбутнє робочих місць 2025» .
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/
[5] He, X. та ін. - AutoML: Огляд сучасного стану (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709