Искусственный интеллект уже умеет за считанные минуты собирать дашборды, которые выглядят вполне профессионально. Проблема в том, что убедительный интерфейс легко маскирует слабую постановку задачи и сомнительные выводы. В этой статье — эксперимент с тремя промптами для Claude Design и разбор того, где заканчиваются возможности модели и начинается работа аналитика.

Запрос на дашборд часто начинается со списка показателей и заканчивается красивым отчётом, по которому непонятно, что делать дальше. На примере BI-дашборда для сравнения подразделений разбираю, как перейти от пожеланий к конкретному решению, проверить сопоставимость данных и построить структуру отчёта от отклонения к деталям.

Ниже не попытка восстановить всю работу над проектом по дням, а структура подхода, к которой я пришёл на практике.