120 годин на зведення звітів щомісяця — рутина в таблицях вбиває стратегічне планування девелопера

Минулого тижня я знову вручну збирав дані по шістнадцяти житлових комплексах конкурентів у Google Sheets. Це пекельна робота, бо треба перевіряти кожен сайт, виписувати ціни за квадратний метр і наявність вільних квартир. Для обробки цих масивів я використовував ChatGPT, щоб хоч якось структурувати вивантаження, але все одно витратив близько сорока годин. Власник вимагає точність до гривні, бо ми плануємо старт продажів нового об'єкта в Ірпені. Це коштувало компанії мого повного робочого тижня, що в еквіваленті зарплати становить приблизно вісімнадцять тисяч гривень.

Найбільше бісить те, що дані застарівають швидше, ніж я встигаю закінчити фінальний звіт у Notion. Я відчуваю постійну втому, бо замість глибокого аналізу ринку працюю звичайним копіпастером. Один раз я помилився в розрахунках середньої вартості на два відсотки, і ми ледь не виставили занижений прайс на комерцію. Це фруструє, бо через такі дрібниці компанія може втратити сотні тисяч гривень прибутку на рівному місці. Команда з вісімнадцяти людей чекає на мої цифри, а я просто завалений рутиною.

Проблема системна: у нас немає автоматизованого парсингу ринку і єдиної бази даних. Ми невелика компанія, тому кожен процес тримається на милицях з Excel та особистому контролі. Інструменти, які ми використовуємо, просто не пов'язані між собою, і дані доводиться переносити руками. Нам не вистачає ще одного аналітика, але бюджету на нову ставку поки що немає. Це замкнене коло, де ми витрачаємо час на виживання замість того, щоб впроваджувати сучасні технології.

Тимчасово ми найняли фрілансера на Upwork, щоб він за триста доларів написав простий скрипт для збору даних. Також я купив платну підписку на ChatGPT Plus та кілька сервісів моніторингу цін, що обійшлося ще у дві тисячі гривень на місяць. Це допомогло трохи розвантажити мої руки, але скрипт постійно ламається, коли конкуренти змінюють дизайн сайтів. Загалом за цей місяць на спроби вирішити проблему ми витратили близько чотирнадцяти тисяч гривень додатково до моєї зарплати. Це було швидке рішення, щоб просто не збожеволіти від обсягів.

Це рішення абсолютно не масштабується і вимагає постійної уваги та нових грошей. Фрілансер не несе відповідальності за якість даних, і мені все одно доводиться все перевіряти по два рази. Ми просто латаємо дірки замість того, щоб побудувати надійну систему на базі штучного інтелекту. Кожного разу, коли з'являється новий об'єкт, нам треба знову платити за налаштування. Це дорого, ненадійно і забирає багато нервів у всієї команди управління.