---
title: "Исследовательский AI-помощник: от брифа до презентации"
description: "Собрал модульный AI-процесс для UX- и маркетинговых исследований: общая последовательность работы и разные ветки под методологию."
date: 2026-10-27
lang: ru
translationKey: "research-copilot"
translationStatus: original
kind: project
name: "Исследовательский AI-помощник"
period: "Исследовательская практика"
role: "Проектирование исследовательского процесса и модульных AI-навыков"
status: "Инструмент исследовательской команды"
tags: ["research", "AI"]
related: []
sourceUrls: ["https://ux.shipulin.md/cv#now"]
canonical: "https://shipulin.md/ru/projects/research-copilot/"
---

Исследование редко заканчивается там, где закончилась самая интересная его часть. После интервью ещё нужно собрать материал, разобраться в нём, сформулировать вывод и объяснить его команде. А до интервью — понять, какое решение вообще предстоит принять.

Я перевёл UX- и маркетинговые исследования на модульного AI-помощника, который охватывает этот путь целиком: бриф, дизайн исследования, расшифровки, синтез, отчёт и итоговую презентацию. Набор навыков стал стандартным инструментом команды.

## Общий путь, разные методы

Главная конструктивная идея — ветвление по методологии. У интервью, опроса и тестирования удобства есть общий организационный контекст, но разные требования к материалу и его интерпретации. Поэтому процесс устроен как набор модулей, а не одна большая инструкция «проведи исследование».

Такой подход позволяет разбирать автоматизацию на конкретные задачи. На одном этапе важно уточнить вопрос и ожидаемое решение. На другом — организовать материал. На следующем — связать наблюдения с аргументами для отчёта. Само наличие следующего шага ещё не означает, что предыдущий дал достаточное основание для вывода.

## Моя часть работы

Мой вклад — устройство исследовательского процесса и набора навыков, который учитывает выбранный метод. Здесь соединяются две стороны моей практики: проведение исследований и создание инструментов для исследователя.

Отдельный пример работы с материалом — [Grounded](/ru/projects/grounded/), который я собрал для кодировки открытых ответов. У полного AI-помощника другая задача: связать этапы исследования между собой. Это отдельный уровень организации работы, рядом с инструментами для конкретной исследовательской операции.

## Где остаётся исследователь

Хорошо написанный отчёт может скрывать слабый переход от материала к выводу. Поэтому для меня ценность автоматизации — в возможности вернуться к этому переходу: понять, откуда взялось утверждение и на какой вопрос оно отвечает.

Описание полного цикла не означает, что любая методика сводится к одинаковой обработке текста. Модульная структура как раз оставляет место для различий. Исследователь по-прежнему отвечает за постановку задачи, выбор метода и смысл интерпретации. Модульная структура задаёт место для этих решений в общем процессе.

## Источники

- [Публичное описание исследовательского процесса](https://ux.shipulin.md/cv#now)
- [Grounded: отдельный инструмент для открытых ответов](/ru/projects/grounded/)