Как нейросеть помогла собрать отчёт за минуту
Реальный кейс сотрудницы планово-экономического отдела
Нейросети стирают границу между айтишниками и менеджерами. Теперь сложные задачи можно решать обычным текстом — если правильно сформулировать задачу.
Эта история — пример того, как грамотная постановка задачи и несколько итераций с ChatGPT могут заменить восемь часов ручной работы.
Эта история — пример того, как грамотная постановка задачи и несколько итераций с ChatGPT могут заменить восемь часов ручной работы.
Введение
Эпоха нейросетей стирает границы между айтишниками и менеджерами: теперь автоматизацию можно строить не через строчки кода, а с помощью обычного текста. Главное — уметь правильно сформулировать задачу.
Так и сделала наша студентка Алия Фаатовна, сотрудница планово-экономического отдела, которая прошла у нас курс по нейросетям и Python + AI. За день до сдачи отчёта система, где она собирала данные, внезапно «упала» — восемь часов ручной работы ушли впустую. Но вместо паники — ChatGPT и несколько пробных запросов.
«Утром я пришла на час раньше, просто села и закинула промпт со списком номенклатур в ChatGPT. Через семь итераций (часть войны с кодом!) у меня был готовый скрипт на Python, который полностью собирает отчёт, переводит всё в тонны через справочник плотности и группирует данные по типам масел. На обработку теперь уходит меньше минуты», — рассказывает Алия.
Этот случай — наглядное доказательство того, что даже без технического бэкграунда можно решать сложные задачи, если знать, как разговаривать с нейросетью.
Так и сделала наша студентка Алия Фаатовна, сотрудница планово-экономического отдела, которая прошла у нас курс по нейросетям и Python + AI. За день до сдачи отчёта система, где она собирала данные, внезапно «упала» — восемь часов ручной работы ушли впустую. Но вместо паники — ChatGPT и несколько пробных запросов.
«Утром я пришла на час раньше, просто села и закинула промпт со списком номенклатур в ChatGPT. Через семь итераций (часть войны с кодом!) у меня был готовый скрипт на Python, который полностью собирает отчёт, переводит всё в тонны через справочник плотности и группирует данные по типам масел. На обработку теперь уходит меньше минуты», — рассказывает Алия.
Этот случай — наглядное доказательство того, что даже без технического бэкграунда можно решать сложные задачи, если знать, как разговаривать с нейросетью.
Почему этот отчёт так важен
Этот отчет — не просто бумажка, а ключевой элемент в процессах принятия решений в компании.
Без его своевременной и точной подготовки возникают риски ошибок, потери данных и замедления работы, что напрямую влияет на:
Задержка отчета = потерянные данные и упущенные возможности для оптимизации.
Ошибка в отчёте может стоить компании денег, а сбой в системе — целого рабочего дня.
Без его своевременной и точной подготовки возникают риски ошибок, потери данных и замедления работы, что напрямую влияет на:
- планирование закупок,
- управление запасами,
- финансовые расчеты.
Задержка отчета = потерянные данные и упущенные возможности для оптимизации.
Ошибка в отчёте может стоить компании денег, а сбой в системе — целого рабочего дня.
Как Алия решила задачу: поэтапный путь
Алия решила использовать нейросеть как полноценного помощника для автоматизации рутинной аналитической работы.
Весь процесс можно разделить на несколько логичных шагов.
Весь процесс можно разделить на несколько логичных шагов.
- Этап 1. Постановка задачи и генерация кода
Алия описала ChatGPT задачу на естественном языке:
«Мне нужно из системы скачать данные по видам ГСМ, выбрать бензин, дизтопливо и масла, перевести все единицы измерения (литры, мл, кг) в тонны, сгруппировать по видам масел и сформировать сводный отчет».
На основе запроса нейросеть предложила каркас Python-скрипта, который использует библиотеки:
«Мне нужно из системы скачать данные по видам ГСМ, выбрать бензин, дизтопливо и масла, перевести все единицы измерения (литры, мл, кг) в тонны, сгруппировать по видам масел и сформировать сводный отчет».
На основе запроса нейросеть предложила каркас Python-скрипта, который использует библиотеки:
- pandas
- openpyxl
- numpy
- matplotlib
- Этап 2. Корректировка и тестирование
Корпоративная среда — это всегда квест. То система не даёт установить нужный пакет, то доступ закрыт, то формат выгрузки какой-то свой, уникальный. Но Алию это не остановило.
Она шаг за шагом адаптировала код под корпоративные реалии:
«Я не программист, но ChatGPT буквально вёл меня за руку — объяснял, где ошибка, что исправить и даже как красиво визуализировать результат. На всё вместе ушло около часа», — вспоминает Алия.
Следующий вызов был сложнее: из-за корпоративных ограничений она могла работать только в Jupyter Notebook.
Об этом изначально нейросеть не знала, поэтому код пришлось доработать под эту среду.
Но результат показал: даже в жёстких условиях можно добиться эффекта — если уточнять запросы и не сдаваться.
«этап тестирования скрипта в Jupyter Notebook»
Она шаг за шагом адаптировала код под корпоративные реалии:
- добавила поддержку нестандартных форматов даты,
- встроила автоматический перевод всех единиц в тонны через справочник плотности,
- настроила исключения для строк, где данные теряются при пересчёте (например, когда единицы указаны в граммах).
«Я не программист, но ChatGPT буквально вёл меня за руку — объяснял, где ошибка, что исправить и даже как красиво визуализировать результат. На всё вместе ушло около часа», — вспоминает Алия.
Следующий вызов был сложнее: из-за корпоративных ограничений она могла работать только в Jupyter Notebook.
Об этом изначально нейросеть не знала, поэтому код пришлось доработать под эту среду.
Но результат показал: даже в жёстких условиях можно добиться эффекта — если уточнять запросы и не сдаваться.
«этап тестирования скрипта в Jupyter Notebook»
- Этап 3. Автоматизация и визуализация
Скрипт теперь не только формирует готовый отчет в текстовом виде, но и строит графики динамики расходов.
Например, диаграмма структуры расходов по видам ГСМ показывает распределение затрат за 2020−2024 годы.
Это позволило использовать инструмент не только для отчетности, но и для аналитики внутри отдела — при планировании закупок и контроле динамики.
Например, диаграмма структуры расходов по видам ГСМ показывает распределение затрат за 2020−2024 годы.
Это позволило использовать инструмент не только для отчетности, но и для аналитики внутри отдела — при планировании закупок и контроле динамики.
- Этап 4. Результаты и ограничения
И получилось. Более того, коллеги начали использовать этот же подход для внутренних аналитических задач — ведь простая логика и прозрачность кода позволяют быстро адаптировать его под другие системы, включая 1С.
Даже в условиях корпоративных ограничений — когда автоматизацию пока нельзя внедрить «по политике компании», а запуск скрипта идёт вручную через Jupyter Notebook — результат впечатляет. Сейчас решение Алиии экономит до восьми часов в месяц и полностью исключает ошибки в наименованиях и единицах измерения. Скрипт автоматически проверяет корректность данных, выводит строки, не вошедшие в отчёт, и формирует итог менее чем за минуту.
«Отчёт спасён, и в дальнейшем уже не будет требовать затрат времени на сборку», — отмечает Алия.
Да, у решения есть свои ограничения. Автоматизация пока не интегрирована в корпоративные процессы, но уже на уровне задач современные технологии реально помогают ускорять работу. Визуализация в Jupyter действительно требует доработки, если смотреть с позиции Института бизнес-аналитики. Но в данном случае главной целью было не построить идеальный дашборд, а спасти отчёт и найти рабочее решение здесь и сейчас — и эта цель была достигнута.
Этот кейс — наглядный пример того, что технологии уже достаточно зрелы, чтобы экономить наше время прямо сейчас. Да, остаются вопросы внедрения, масштабирования и корпоративных ограничений. Но те, кто не ждёт идеальных условий и осваивает инструменты уже сегодня, живут в будущем и выигрывают у тех, кто всё ещё живёт в настоящем.
А понимание принципов визуализации и умение использовать нейросети в связке дают тот самый результат, который выглядит профессионально и работает стабильно. Этому мы и учим на курсах по нейросетям — как сделать, чтобы нейросеть не просто помогала, а действительно экономила время и повышала качество аналитики.
Даже в условиях корпоративных ограничений — когда автоматизацию пока нельзя внедрить «по политике компании», а запуск скрипта идёт вручную через Jupyter Notebook — результат впечатляет. Сейчас решение Алиии экономит до восьми часов в месяц и полностью исключает ошибки в наименованиях и единицах измерения. Скрипт автоматически проверяет корректность данных, выводит строки, не вошедшие в отчёт, и формирует итог менее чем за минуту.
«Отчёт спасён, и в дальнейшем уже не будет требовать затрат времени на сборку», — отмечает Алия.
Да, у решения есть свои ограничения. Автоматизация пока не интегрирована в корпоративные процессы, но уже на уровне задач современные технологии реально помогают ускорять работу. Визуализация в Jupyter действительно требует доработки, если смотреть с позиции Института бизнес-аналитики. Но в данном случае главной целью было не построить идеальный дашборд, а спасти отчёт и найти рабочее решение здесь и сейчас — и эта цель была достигнута.
Этот кейс — наглядный пример того, что технологии уже достаточно зрелы, чтобы экономить наше время прямо сейчас. Да, остаются вопросы внедрения, масштабирования и корпоративных ограничений. Но те, кто не ждёт идеальных условий и осваивает инструменты уже сегодня, живут в будущем и выигрывают у тех, кто всё ещё живёт в настоящем.
А понимание принципов визуализации и умение использовать нейросети в связке дают тот самый результат, который выглядит профессионально и работает стабильно. Этому мы и учим на курсах по нейросетям — как сделать, чтобы нейросеть не просто помогала, а действительно экономила время и повышала качество аналитики.
Курсы по нейросетям
от Института бизнес-аналитики
от Института бизнес-аналитики
