Вам помогли наши материалы? Расскажите — и заберите мерч 🎁

Мы собираем реальные кейсы от подписчиков и учеников

Неважно, покупали вы курс или просто читали канал, смотрели вебинар, забирали чек-лист или применяли наши разборы.

Если наши материалы помогли вам:

— устроиться на работу;
— пройти собеседование;
— разобраться в задаче;
— улучшить документацию;
— увереннее работать аналитиком;
— применить новый подход на проекте;
— или просто сдвинуться с места в профессии —
расскажите нам об этом в короткой форме

Среди всех, кто отправит содержательный реальный кейс, разыграем:

🎲 настольную игру
👕 фирменную футболку

Важно: к розыгрышу допускаются только реальные и нормально заполненные кейсы. Нам нужно понимать вашу историю: что было, что помогло и какой результат вы получили. Ответы в 1–2 слова или пустые анкеты не участвуют.

Заполнить форму: https://forms.yandex.ru/u/6a06ed2c95add52aa64199b6

Итоги: 25 мая 17:00


Условия розыгрыша:

Участником может стать любой, кому помогли материалы Школы Систем Аналист: курс, вебинар, Telegram-канал, посты, видео, чек-листы, эфиры или разборы. Покупка курса не обязательна

Для участия нужно заполнить форму и отправить реальный содержательный кейс

Содержательный кейс — это история, где понятно:
• какая была ситуация;
• что именно помогло;
• что вы сделали;
• какой результат получили

Один человек участвует в розыгрыше один раз, даже если отправит несколько кейсов

Среди всех допущенных участников случайным образом выберем двух победителей:
• один получит настольную игру;
• второй получит фирменную футболку

Кейсы могут быть опубликованы в наших материалах. По желанию участника кейс можно опубликовать анонимно

Пустые, выдуманные, рекламные или нерелевантные ответы не участвуют в розыгрыше

Победителей объявим 25 мая в 17:00 мск в Telegram-канале и свяжемся по контактам, указанным в форме
Если победитель не выйдет на связь в течение 3 дней, мы выберем нового победителя

Доставка призов: по России за счёт организатора, в случае другой страны обсуждается индивидуально

Проверим, насколько вы уже понимаете ИИ-агентов? 🤖

Ниже будет короткий квиз на 7 вопросов про практическое применение ИИ-агентов в работе аналитика: где они реально помогают, где начинаются риски, что важно знать про безопасность и почему агент — это не просто "чат, который пишет текст"

Выберите по одному варианту ответа в каждом вопросе

А потом честно посчитайте результат 👇

Квиз завершён ✅

Если у вас 6–7 правильных ответов — вы уже хорошо понимаете базу по ИИ-агентам и, скорее всего, готовы идти глубже: разбирать реальные сценарии, инструменты, правила, безопасность и применение в работе аналитика.

Если 4–5 правильных ответов — база есть, но есть пробелы. Это нормально: тема новая, и большинство путает “просто промпты” с настоящей агентной работой.

Если 0–3 правильных ответа — тоже ничего страшного. Значит, сейчас самое время разобраться, пока ИИ-агенты ещё не стали обязательным навыком для аналитика.

На курсе «ИИ-агенты в работе аналитика» как раз разбираем, как применять агентов не в теории, а в рабочих задачах: требования, документация, API, файлы, проекты, Cursor и безопасная автоматизация рутины

Старт курса — 18 мая (в ближайший понедельник)

До 17 мая включительно действует промокод AGENT20 на скидку 20% (вводить на странице оплаты)

👉Подробнее о курсе и приобрести можно здесь

ИИ уже скоро будет не преимуществом, а базовым требованием👆

Если посмотреть на то как быстро менялись требования к аналитикам за последние пару лет, очень скоро это станет обязательным пунктом!

Старт курса по ИИ-агентам для аналитиков уже завтра 18 мая⚠️
До конца сегодняшнего дня действует скидка 20% по промокоду

AGENT20 💛

👉Подробнее о курсе и приобрести можно здесь

LLM перестал быть просто чатом. Теперь он полноценный член команды аналитика

Ещё пару лет назад LLM использовали в основном как «генератор текста»: набросать черновик требований, переписать абзац, придумать название. Но дальше всё равно приходил человек и переписывал результат почти полностью. Потому что модель не знала контекста проекта, не понимала артефактов и не умела держать в голове ограничения.

Сейчас ситуация кардинально изменилась, модель можно обучать на проектных артефактах (ADR, спецификации, схемы). И она начинает решать инженерные задачи.

На ИТ конференциях наши коллеги все больше начинают рассказывать про удачные кейсы применения ИИ:
— Проектирование ADR и диаграмм через Cursor. Аналитики и архитекторы показывают, как с помощью агентских навыков (agent skills) создают черновики архитектурных решений и даже схемы — не копируя ответы, а адаптируя под контекст проекта.
— LLM как аудитор требований. Модель находит противоречия в документах или рекурсивные описания за считанные секунды, когда аналитики могут на это тратить несколько дней.
— Фасилитатор встреч. LLM генерирует уточняющие вопросы по сценариям, указывая на слепые зоны, о которых аналитик мог забыть. А еще отлично присутствует вместе с вами на встречах, ведет протокол и фиксирует договоренности.

ИИ в анализе — это не хайп, а новый рабочий инструмент. Не замена человека, а усиление: быстрее, тщательнее, без рутины.

Ставьте 🔥, если тоже хотите использовать LLM как члена команды, а не просто как чат. Поделитесь в комментариях своими реальными кейсами!

Вакансии для самых самых самых✅

⚡️Системный аналитик, Globus

💪🏻Бизнес аналитик (кредитный процесс), Selecty

📞Бизнес Аналитик, Т-Банк

💸Ведущий аналитик анализа данных QS, Тануки

🔑Старший системный аналитик в MAX