Отчёты с ИИ: чек-лист и шаблон

Отчёт — это не текст, а набор выводов, к которым приложены цифры. Ниже чек-лист из десяти пунктов, по которому я проверяю любой отчёт, и готовый шаблон, который можно забрать себе.

Зачем чек-лист, а не рассуждение

Модель хорошо собирает текст отчёта и почти никогда не отвечает за смысл. Поэтому спор про «делает ли ИИ отчёты» бесполезен: он делает черновик, а отчёт получается или не получается на проверке.

Проверка — единственное место, где живёт качество. Дальше проходимся по пунктам.

Чек-лист отчёта

Десять пунктов. Если хотя бы один не проходит, отчёт лучше не отправлять.

• Понятно, на какой вопрос отвечает отчёт

  Один вопрос, а не «обзор ситуации». Если вопрос не формулируется, отчёт будет пересказом данных.

• Указан период и источник данных

  Откуда выгрузка, за какие даты, с какими фильтрами. Иначе цифры нельзя проверить.

• Цифры воспроизводимы запросом

  Любое число можно получить заново. Если источник — текст модели, число не считается.

• Есть сравнение с прошлым периодом

  Без базы сравнения цифра не значит ничего.

• Выводы отделены от данных

  Сначала то, что видно в данных. Потом то, что из этого следует. Смешивать нельзя.

• У графиков есть подписи и единицы измерения

  Проценты, штуки, рубли, среднее или медиана. Самый частый источник недопонимания.

• Аномалии объяснены или помечены

  Если причина не установлена — так и написать. Молчание читается как «всё нормально».

• Есть раздел «что не вошло»

  Какие разрезы не смотрели и почему. Снимает половину вопросов на защите.

• Указан автор и дата

  Кто отвечает за выводы. ИИ в этой строке не указывается.

• Главный вывод один

  Не пять равнозначных. Если выводов пять, значит, отчёт ни о чём.

Шаблон

Структура, которая держит все пункты чек-листа. Разделы идут в этом порядке: сначала коротко, потом детали.

# Отчёт: <тема>

Период: <с> — <по> · Источник: <система, выгрузка, фильтры>
Автор: <кто> · Дата: <когда>

## Коротко
Один абзац: что произошло и что с этим делать.

## Цифры
Метрика · сейчас · прошлый период · изменение
Числа — только из запроса, со ссылкой на выгрузку.

## Что повлияло
Релизы, сезонность, внешние события.
Отдельно: что проверили и отбросили.

## Аномалии
Что выбивается и почему.
Причина не установлена — так и написать.

## Что не вошло
Какие разрезы не смотрели и почему.

## Главный вывод
Один. Остальное — детали к нему.

## Решение
Что предлагаем сделать и к какому сроку.

Что из этого делает ИИ

Разделим честно. Модель полезна на сборке и редактуре, но не там, где нужна ответственность за цифру.

Отдаётся модели

• Сборка черновика по вашим выгрузкам и заметкам.
• Подписи к графикам и формулировки разделов.
• Сокращение длинного текста до одного абзаца «Коротко».
• Проверка отчёта по чек-листу: «каких пунктов здесь не хватает».

Не отдаётся

• Цифры. Числа берутся только из запроса к данным.
• Главный вывод. Его формулирует человек, который отвечает за решение.
• Трактовка аномалий: модель уверенно придумает причину.
• Регулярные отчёты в регуляторику и договоры — там нужна подпись, а не черновик.

Шаблон и чек-лист стоит один раз завести в базе знаний команды — тогда их можно отдавать модели вместе с задачей. Как это устроено в общем процессе — в статье «ИИ в аналитике и UXUI: пайплайн от требований до прототипа». А если отчёты собирает агент, а не чат, — в «ИИ-агент за вечер». Разбор того, как правится собранная моделью презентация, — в «Презентация из нейросети: до и после правок».