Маркетинг уже входит в фазу «ИИ по умолчанию». Согласно исследованию Ingate Group и SEOnews, за год доля маркетологов и диджитал-специалистов с базовыми навыками работы с ИИ выросла с 40 до 45% (опрос 1010 специалистов), а Gartner, по данным обзора РБК, прогнозирует, что к 2025 году более 80% компаний будут использовать ИИ для персонализации предложений. В этих условиях вопрос звучит уже не так: «Нужен ли нам ИИ в маркетинге», а так: «Какие задачи он заберет первыми и кого в команде это затронет».
1. Специалисты по документообороту: первые в зоне риска
РБК в одном из свежих обзоров отмечает: более 60% крупных компаний считают приоритетным направлением внедрения ИИ – автоматизацию документооборота, обработки клиентских запросов и контроля качества.
Для маркетинга это значит, что под удар попадают не только «классические» юристы и делопроизводители, но и все, кто:
-
готовит и согласует договоры с подрядчиками и площадками;
-
ведет тендерную документацию, КП, спецификации;
-
сводит воедино брифы, ТЗ, протоколы встреч, служебные записки;
-
контролирует, чтобы все версии макетов, текстов и лендингов были согласованы «по регламенту».
В одном из наших проектов мы внедрили AI-агента для обработки входящих документов и работы с контрагентами в Bitrix24. Агент автоматически разбирает письма с вложениями (договоры, счета, акты), определяет тип документа, извлекает реквизиты, раскладывает файлы по нужным папкам и сразу ставит задачи ответственным в CRM. Если документ не читается, он уходит на ручную проверку – но уже как отдельная задача, а не «письмо где-то в ящике».
Для маркетинга такой сценарий особенно полезен там, где много подрядчиков и рекламных активностей: договоры с агентствами и блогерами, акты по кампаниям, закрывающие документы по размещениям и бартеру. Вместо того чтобы вручную искать письма, передавать PDF бухгалтерии и юристам и следить за дедлайнами оплат, маркетолог видит все в единой системе: документы автоматически привязаны к задачам и сделкам, риски потерять файл или пропустить оплату минимальны.
Поэтому мы уверены, что ИИ заберет на себя практически всю документальную рутину.
– Генерацию и заполнение типовых документов. Модели уже умеют собирать шаблон договора или брифа на основе нескольких входных документов и CRM-данных: компании, суммы, сроков, перечня услуг.
– Сопровождение согласований. ИИ-ассистент может:
-
напоминать ответственным о дедлайнах;
-
отслеживать, кто уже согласовал документ, а на ком он «завис»;
-
автоматически вносить типовые правки (например, по чек-листам юридического департамента).
– Проверку соответствия шаблонам и регламентам. Вместо ручной сверки ИИ подсветит расхождения с типовым шаблоном, некорректные формулировки, отсутствие обязательных условий.
Какие специалисты в группе риска:
-
ассистенты по документообороту и делопроизводству в маркетинге и продажах;
-
маркетологи-координаторы, у которых 70% времени уходит на согласования и переписку.
Скорее всего, их роли превратятся в координаторов по данным и процессам, которые:
-
настраивают ИИ-воркфлоу;
-
контролируют качество данных;
-
разбираются в исключениях, которые пока плохо автоматизируются.
2. Цифровая аналитика: от ручных отчетов к «автопилоту»
С развитием ИИ рутинные задачи – сбор данных из рекламных кабинетов, CRM и веб-аналитики, их нормализация и выгрузка в понятные дашборды – постепенно уходят в прошлое. Уже сейчас ИИ-агенты умеют автоматически подтягивать и очищать данные, считать стандартные метрики вроде CPO, CAC, LTV и ROMI, строить отчеты по запросу в духе «покажи каналы с падением конверсии за последнюю неделю», а также контролировать обработку лидов, выдавать рекомендации и даже помогать в обучении сотрудников, повышая их квалификацию.
Следующий слой – базовая сегментация и прогнозирование. Российские кейсы использования AI-аналитики в ритейле и e-commerce показывают, что модели уверенно предсказывают спрос, делят клиентов на рабочие сегменты и подбирают персональные рекомендации, увеличивая средний чек.
Наконец, ИИ берет на себя мониторинг аномалий. Вместо маркетолога, который раз в день «пробегается глазами по дашборду», модель в реальном времени отслеживает падение конверсии, всплески отказов, подозрительный рост расходов и сразу отправляет алерты в рабочие чаты.
Что он НЕ заменит
-
постановку бизнес-целей и метрик (куда вообще бежим и почему именно туда);
-
трактовку причин – почему «просела конверсия», а не только «где»;
-
приоритизацию: какие из 20 найденных проблем решать первыми.
Кого это заденет
-
джуниор-аналитиков, чья работа сводится к выгрузкам и отчетам;
-
«маркетологов-универсалов», которые до этого держали у себя Excel-отчеты «на коленке».
Такие задачи уйдут в ИИ-«автопилот». Людям останутся продуктовая аналитика, связь с P&L и принятие решений.
3. Контент: рутина уйдет к моделям, стратегия – к людям
В исследовании Ingate/SEOnews маркетологи уже называют среди топ рабочих кейсов ИИ: генерацию текстов и изображений. Параллельно «РБК Тренды» пишут, что аудитория устала от ИИ-контента, а одна из ключевых причин этого – эффект «зловещей долины 2.0». Это задает рамку: «заменить» можно производство, но не аутентичность.
ИИ уже заметно забирает у команд несколько пластов работы.
Во-первых, черновики и адаптации: описания товаров и услуг, SEO-тексты под частотные запросы, варианты посадочных страниц под конкретный оффер, а также рассылки, пуши и УТП-варианты для A/B-тестов.
Во-вторых, массовые креативы для performance-маркетинга – баннеры, краткие тексты, варианты заголовков, обложки видео и любой другой контент, эффективность которого можно быстро померить по CTR и так же быстро отбрасывать неудачные варианты. Наконец, ИИ активно берет на себя локализацию и стилевые адаптации: один и тот же смысл можно разложить на десяток тональностей – «официально», «корпоративно», human-to-human, «для малого бизнеса» – и машина делает это уже быстрее большинства людей.
И чтобы не быть голословными, кейс. В одном из проектов мы внедрили AI-сервис для анализа и генерации баннеров в перформанс-рекламе. Маркетолог загружает креатив, система автоматически разбирает изображение и текст, выделяет ключевые объекты и УТП, сопоставляет их с метриками (CPL, CTR, CR) и предлагает новые баннеры на основе успешных связок. В результате время на анализ 10 баннеров сократилось с 2 часов до менее чем 15 минут, доля эффективных креативов выросла с 20% до 46%, CPL по кампании снизился на 16%, а запуск нового креатива ускорился с 2–3 дней до 3 часов.
Что остается за человеком:
-
контент-стратегия: зачем вообще этот контент бизнесу и как он связан с воронкой продаж;
-
тональность бренда в сложных темах – от кризисных коммуникаций до тонких B2B-нюансов;
-
экспертность: структурирование знаний компании, расстановка акцентов, выбор примеров и кейсов;
-
этика и ответственность – особенно в медицине, финансах, госуслугах.
4. Творчество и креатив: ИИ как быстрый «питч-генератор»
Исследования российского рынка маркетинга в 2025 году показывают: ИИ все чаще используют не только для аналитики, но и как «питч-генератор» – инструмент, который за минуты предлагает десятки креативных концепций, слоганов и визуальных идей. Задача маркетолога в такой связке смещается от «придумать с нуля» к тому, чтобы отобрать, доработать и упаковать лучшие из этих ИИ-питчей под бренд и стратегию.
Где ИИ реально заменяет работу креатива:
-
генерация множества визуальных референсов под бриф;
-
поиск неожиданных связок (игра слов, неожиданные аналогии);
-
разбор успешных кампаний конкурентов и формирование «паттернов» для своих креативов.
ИИ уже становится «вечным стажером»: он стабильно выдает 50–100 идей, из которых арт-директор выберет три стоящих.
Где без людей пока никуда:
-
формирование big idea, на которой строятся все кампании;
-
сложный сторителлинг, завязанный на культурные коды и контекст;
-
смелые решения «на грани» – там, где ошибка будет стоить репутации или суда.
Для бизнеса это означает: вместо «отдела креатива на 10 человек» и ряда подрядчиков появится компактная команда стратегов и арт-директоров, вооруженных ИИ-инструментами. Объем производимого креатива вырастет, а количество людей в штате – не обязательно.
Что делать бизнесу и маркетологам в ближайшие 1–3 года
1. Разложить функции, а не должности.
Вместо вопроса «уволим ли мы контент-маркетолога?» честнее спросить: «Какие 30–50% его задач уже сегодня можно отдать ИИ, освободив человеку время под стратегию и экспертизу?»
2. Переписать регламенты процессов «под ИИ».
Примеры:
-
отчетность – по умолчанию автогенерация, человек только комментирует инсайты и валидирует выводы ИИ-агента;
-
контент – «машина пишет черновики, человек утверждает и дорабатывает»;
-
договоры – ИИ собирает шаблон из CRM и прошлых версий, юрист занимается только нетиповыми кейсами.
3. Инвестировать в обучение.
Исследования показывают: компании, которые вкладываются в AI-грамотность сотрудников (а не только в покупку лицензий), быстрее получают отдачу от технологий и проще масштабируют решения.
4. Переосмыслить роли в команде.
-
Аналитики превращаются в продуктовых и бизнес-аналитиков, а не «табличников».
-
Контент-специалисты – в редакторов и кураторов знаний, а не генераторов текста.
-
Креативщики – в дизайнеров смыслов, которые задают курс десяткам AI-инструментов.
-
Документооборот – в управление рисками и качеством данных, а не ручное переливание файлов.
ИИ действительно заберет большую часть рутины в маркетинге – от отчетности до договоров. Но при этом он резко повышает «цену ошибки» и усиливает конкуренцию за внимание аудитории. Победят те компании, которые не будут ждать «волшебной кнопки», а уже сейчас перестроят процессы, команды и метрики под новую реальность.
