30 сентября 2026 года AvitoTech выпустила 16-минутный видеоролик «ИИ заменит аналитика?», в котором трое аналитиков компании разбирают собственный опыт работы с нейросетями. Главный вывод получился трезвым: полностью делегировать анализ модели не выходит — ответы оказываются слишком общими, и значительную часть работы приходится доводить до ума вручную. Вслед за этим сдвигается расценка навыков: генерация SQL и кода дешевеет, а дорожают доменная экспертиза и умение правильно поставить вопрос, собрать контекст и проверить, не исказил ли агент результат. В ролике разобраны три реальных кейса: перенос 200 витрин данных за полгода, автоматизация проверки работы сотрудников и обучение LLM анализу метрик.
Что произошло
В ролике трое аналитиков Авито по очереди рассказывают, как выстроили совместную работу с нейросетями на реальных задачах компании. По итогам обсуждения участники приходят к общему знаменателю: чистое делегирование анализа модели не работает, результаты выходят слишком обобщёнными, и аналитик всё равно приводит их к рабочему виду сам. При этом дешевеют сами хард-скиллы — написать SQL-запрос или сгенерировать код сегодня может почти кто угодно.
Контекст
У Авито одна из самых больших data-команд на российском рынке, а сам классифайд входит в число крупнейших в стране, поэтому его выводы — это отработанная практика большой компании, а не мысленный эксперимент. Ролик не первый материал на эту тему: AvitoTech уже публиковала на «Хабре» разбор корпоративной агентской платформы «Виталик», включающей LLM-портал, фабрику внутренних агентов на ADK и RAG поверх Elasticsearch. Из этой статьи следует важная деталь: инфраструктура, связывающая аналитика с ИИ, у компании собрана давно и работает в реальных продакшн-процессах, а не показана как демо. На этом фоне прагматичный итог ролика выглядит логично: модели отдали рутину, но там, где нужен доменно точный результат, без человека пока не обходится.
Почему это важно для индустрии
Для индустрии история читается как карта смещения ценности. Рутинная генерация SQL и кода превращается в коммодити, и это давит на вендорские продукты категории «генератор запросов и отчётов»: крупные компании вроде Авито закрывают такие боли собственными связками на базе LLM, а не покупными решениями. Параллельно открываются ниши: строить не «ИИ-аналитика», а обвязку вокруг связки человека и агента — инструменты для контекста, проверки и аудита результатов, которые сегодня каждая компания делает руками. Если тренд продержится, стоит ожидать формализации: внутренних eval-фреймворков для аналитических агентов, метрик вроде доли ручных переделок и стандартных контуров проверки выводов. Судя по архитектуре «Виталика», шаблон «ассистент-портал плюс фабрика специализированных агентов плюс retrieval поверх внутренних данных» вероятнее всего и станет типовой корпоративной аналитической инфраструктурой.
Почему это важно для пользователей
Если вы аналитик или data-инженер, чек-лист простой: прокачивать стоит не скорость написания запросов, а умение корректно поставить задачу агенту, собрать под неё контекст и проверить, что выводы не искажены. Полезным шагом будет и локальный аудит: найти в своих процессах места, где модель уже пишет код и запросы, и закрыть точки, из которых результат уходит дальше без проверки. Три кейса из ролика — перенос витрин, автоматизированная проверка сотрудников и анализ метрик — удобно сравнить со своими собственными процессами. Повторить у себя можно базовую связку: RAG поверх корпоративной базы знаний плюс внутренние агенты плюс обязательная ручная валидация. Сам ролик короткий, на него уйдёт 16 минут, ссылка доступна в источниках.
Что пока неизвестно / ограничения
Материал — корпоративный кейс, а не исследование: в источниках нет метрик, бенчмарков и воспроизводимой постановки эксперимента. Число «200 витрин за полгода» нельзя использовать как ориентир скорости миграции — неизвестно, сколько занял бы перенос без LLM, какого размера была команда и какая доля результатов принималась без переделок. Из внедрений также нельзя извлечь конкретные модели, API, цены и измеренный выигрыш во времени или качестве. Наконец, ссылки на ролик снабжены рекламными маркерами erid, то есть это нативная реклама; продакшн-использование LLM в Авито правдоподобно и косвенно подтверждается статьёй о «Виталике» на «Хабре», но конкретные эффекты кейсов из этих источников не выводятся.
Источники
- ИИ заменит аналитика? — видео AvitoTech (YouTube)
- От LLM-портала до фабрики внутренних агентов: как в Авито строят корпоративного ассистента «Виталик» — Хабр, AvitoTech
Автор
Look at AI, редакция