В прошлом году я писал о том, как ИИ устраняет низкоценные задачи и ускоряет высокоценную работу для специалистов по данным. Год спустя, с развитием ИИ от GPT 4.5 до GPT 6, реальный сдвиг больше: ИИ переформирует владение, суждение и карьерные пути.

За последние шесть месяцев я почти не писал SQL или Python вручную. ИИ пишет большую часть кода анализа; моя роль изменилась с кодера на рецензента. Повторяющиеся рабочие процессы упаковываются в Agent Skills, такие как анализ корневых причин движения метрик или написание отчетов об экспериментах.

Заинтересованные стороны теперь сами получают больше данных с помощью инструментов ИИ, таких как Claude Code. Но возникают проблемы доверия: либо они теряют доверие после ошибок ИИ, либо слепо доверяют vibe-coded выводам. Семантические слои становятся решающими, определяя метрики, такие как "Коэффициент удержания", чтобы агентам не приходилось собирать определения вручную.

Узкое место сместилось с "Может ли кто-то получить данные?" на "Можем ли мы доверять тому, что они получили?" ИИ расширил определение работы специалиста по данным за пределы чистой производительности.