В качестве главного практического совета, который сэкономит вашему бизнесу время и деньги, я бы выделил следующее: успех ИИ в маркетинге критически зависит не от выбора инструмента (ChatGPT, Gemini или DeepSeek), а от навыка вашего сотрудника правильно ставить ему задачи. Другими словами, ваше конкурентное преимущество сегодня — это не сам ИИ, а качество промпт-инжиниринга.
Хорошо настроенный AI-ассистент, обученный на ваших данных и правилах, может сократить время создания рассылки с 30 минут до 5–10 минут, как показал один из кейсов. Плохо настроенный — заставит команду тратить часы на бесконечные доработки.
Это понимание должно стать фундаментом для собственников бизнеса, которые стремятся получить реальную отдачу от инвестиций в технологии.
Иллюзия приоритета: почему ИИ не работает системно
Согласно исследованию «AI в маркетинге: инструменты, кейсы, задачи», подготовленному Mindbox и партнерами (Coffee Analytics, OKKAM, WIM), большинство компаний уже осознали важность ИИ.
Ключевые данные исследования:
Высокий приоритет, но нет стратегии. 36% опрошенных считают развитие ИИ в маркетинге высоким приоритетом. Однако 75% компаний не имеют задокументированной стратегии или видения по внедрению ИИ.
Эпизодическое использование. Более половины маркетологов (52%) используют ИИ-ассистентов нерегулярно – лишь несколько раз в месяц или реже. Это указывает на хаотичное, а не системное внедрение.
Эти цифры рисуют картину: бизнес понимает, что ИИ — это будущее, но внедряет его ситуативно, через «тестовые» пробы отдельных сотрудников. В итоге ИИ становится «игрушкой» для решения рутинных задач (94% используют его для копирайтинга), но не драйвером роста.
Главный вывод: от тактики к стратегии через компетенции
Исследование показывает, что максимальную ценность ИИ приносит не в генерации текстов, а в работе со сложными данными, которые дают измеримый рост ключевых метрик:
Скорость и объем контента: агентства и компании, которые внедрили кастомные GPT, сократили время создания контента на часы, позволив команде делать вдвое больше рассылок (кейс «Самолет Плюс»).
Глубокая персонализация и сегментация: ИИ-инструменты для анализа качественных данных (транскрипций интервью, обратной связи) позволили компаниям выявить неочевидные сегменты и достичь роста метрик на 15% за счет генерации сверхточного контента.
Все эти успешные кейсы имеют одну общую черту: они зависят от того, насколько точно сотрудник смог «загрузить» в модель правила бренда, данные клиента и желаемый результат. Без специалиста, который умеет переводить бизнес-задачи на язык ИИ, вы не сможете масштабировать эти успехи.
Призыв к действию: наймите «переводчика» для вашей модели
Разрозненное использование ИИ без стратегии – это прямой путь к утечке данных и нарушениям Tone of Voice. Компании, которые хотят получить конкурентное преимущество, должны перейти от стихийного «копипаста» в ChatGPT к системному управлению ИИ.
Ваша следующая инвестиция — специалист по промпт-инжинирингу.
Этот сотрудник не просто умеет писать запросы. Он обладает стратегическим мышлением маркетолога и техническим навыком:
- Создает корпоративную «базу знаний» для обучения ИИ.
- Разрабатывает сложные, многоступенчатые промпты для персонализации, сегментации и анализа данных.
- Обеспечивает безопасность при работе с конфиденциальной информацией, соблюдая разработанную вами политику ИИ.
Внедрение ИИ – это не просто покупка подписки на модель. Это перестройка рабочих процессов. И пока 75% ваших конкурентов не имеют стратегии, вы можете получить преимущество, наняв специалиста, который превратит сырой инструмент в точный и высокоэффективный механизм продаж.
Статья по теме