ИИ: цифровой коллега для нелюбимых задач

GPT в коллективе: роли, с которыми он уже успешно справляется

По данным нашего внутреннего исследования  среди сотрудников в E‑Promo Group, 94% специалистов применяют ИИ в рабочих задачах. Чаще всего — для создания рекламных материалов (63%), исследований (48,5%), подготовки коммуникаций (45,6%), аналитики и отчётности (44,1%), автоматизации рутины (33,8%).

Как ИИ закрывает эти задачи:

Аналитика и стратегия

Crystal Knows, People.ai — прогнозная аналитика продаж и CRM. Помогает находить взаимосвязи в данных для предсказания поведения клиентов без просмотра воронки вручную.

Brandwatch, Talkwalker — мониторинг соцсетей и анализ настроений. Помогают оперативно отслеживать тренды и встраивать их в контент‑маркетинг.

Google Analytics 4 с AI‑модулями, Adobe Sensei — автоматически находят аномалии, прогнозируют тренды, сегментируют аудиторию, чтобы сразу видеть выигрышные варианты.

Креатив и контент

Для текстов: ChatGPT, Jasper, Copy.ai — помогают в написании и адаптации текстов, от постов для соцсетей до сценариев.

Для изображений: Midjourney, DALL‑E 3 (OpenAI), Stable Diffusion — создают уникальные иллюстрации и фотореалистичные изображения для рекламы.

Для видео и дизайна: Runway ML, Pictory, Canva AI — автоматизируют монтаж видео, создание субтитров, а также генерацию шаблонов баннеров и обложек.

Автоматизация и персонализация

В этой роли нейросеть становится эффективным операционщиком и коммуникатором, который работает 24/7. AI‑модули рекламных платформ в реальном времени подстраивают параметры кампаний под цели бизнеса и реакции аудитории. Находят кастомные аудитории, создают «виртуальные» конверсии для обучения рекламных кампаний. ИИ‑ассистент «Яндекс Директа» проводит аналитику, генерирует отчёты, даёт рекомендации, которые помогают обучаться РК до 10 конверсий в неделю.

В Google Analytics 4 и «Яндекс Директе» часть этих возможностей уже встроена «под капот». Достаточно читать рекомендации в кабинете и взвешенно решать — внедрять или нет

Промт — это четкое ТЗ, а не пожелание

Качество ответа ИИ на 90% определяется качеством запроса. Поэтому главная задача — оттачивать мастерство работы с этим инструментом, а не ждать самостоятельности от «машины».  Эффективный промт состоит из четырех элементов: роль, задача, контекст и ограничения или условия. 

Пример рабочего шаблона для «Яндекс Директа»:

Ты — специалист по Яндекс Директ. Напиши объявления для поисковой кампании.

Дано:

1. Продукт/услуга: [описание]. Информацию можно дать скриншотом из брифа или вставить ссылку на сайт.
2. Группы: [список]. Важно, чтобы группа называлась с максимальной зарелеванченностью в СЯ внутри
3. Регион: [название]
4. Целевая аудитория: [описание]
5. Преимущества: [УТП]
6. Цель: [заявки/звонки/продажи]

Подготовь N вариантов для каждого объявления с условиями: заголовок 1 (до 30 символов), заголовок 2 (до 30 символов), текст (до 81 символа). Добавь быстрые ссылки, уточнения, отображаемые ссылки.

Tone of voice: [стиль]. Пропишите желаемое обращение на «ты» или на «вы», дружелюбный, разговорный или деловой тон.

Требования: максимум релевантности, акцент на выгоде клиента, конкретика, без кликбейта, соблюдение ФЗ «О рекламе».

Важно не забывать, что первый запрос — всегда черновик. Каждое уточнение приближает к нужному результату. Если ИИ выдаёт «полотно» — просите структурировать, сократить, оформить таблицей.

Четыре проблемы при внедрении ИИ и как их решать

1) Страх замены. Команда воспринимает ИИ как угрозу. Решение: запустите пилот на одном рутинном процессе, и люди сами увидят, что ИИ освобождает время, а не забирает работу. Также важно перераспределить роли в команде с учетом внедренного инструмента.

Пример изменений в структуре задач по контекстной рекламе.

Раньше:

1. Джун: проработка масок для семантики, сбор и группировка семантики, написание текстов и расширений
2. Мидл: проверка каждого этапа после работы джуна

Сейчас:

1. Джун: адаптирует общий промт под конкретный запрос клиента, проверяет и дорабатывает результат нейросети
2. Мидл: разрабатывает промты для каждого типа задач, делает финальную проверку
3. Нейросеть: анализирует сайт, предлагает маски, собирает семантику, группирует её, готовит тексты и расширения

2) Нет навыков промпт‑инжиниринга. Команда не умеет ставить задачи ботам. Решение: внутреннее обучение — воркшопы, вебинары, библиотека успешных промтов с разбором, почему именно эти формулировки работают.

3) Хаос в процессах. Каждый использует ИИ по‑своему — контент разношёрстный, стандарты размыты. Нужны внутренние гайдлайны: какие задачи делегируем ИИ, кто отвечает за интеграцию.

4) Сырой результат без доработки. Команда берёт сырой вывод ИИ без правок. Зафиксируйте правило: вывод ИИ — это черновик. Добавьте обязательный этап «человеческой полировки»: экспертное мнение, бренд‑голос, проверка фактов.

Лайфхаки для работы с ИИ

1) Поручите ИИ создать шаблон промта. Не тратьте время на продумывание запроса с нуля, попросите помощи у самой нейросети. Используйте промпт для конкретной задач: «Создай шаблон промта для генерации УТП» и доработайте результат.

2) Не изобретайте колесо. В сети есть готовые базы промтов для стандартных задач. Возьмите подходящий шаблон и адаптируйте под бриф клиента или внутренний регламент.

3) Используйте ИИ как переводчика. Не ломайте голову, как объяснить клиенту сложную идею. Напишите свой насыщенный терминами текст и поручите ИИ переформулировать его на «понятный и человеческий» язык.

4) Распределяйте задачи между инструментами. У каждого ИИ‑сервиса — свои сильные стороны. Один структурирует данные, другой ищет закономерности, третий мониторит тренды, четвёртый собирает аналитический отчёт. Задача специалиста — скомпоновать эти возможности правильно.

5) Помните о NDA. Отправка конфиденциальных данных в нейросеть приравнивается к раскрытию информации. Если не отключить соответствующий параметр, публичные модели будут обучаться на данных ваших клиентов. Чтобы избежать утечек, нужны бизнес‑аккаунты с договорами конфиденциальности, а не бесплатные подписки. Но ни один сервис не дает стопроцентной гарантии — утечки бывают даже у крупных игроков.

В марте 2026 года из DeepSeek‑R1 утекло 120 ТБ данных, включая бизнес‑стратегии европейских компаний, применявших модель для конкурентного анализа. Чтобы минимизировать риски утечки, лучше использовать закрытые сети. Мы, например, используем только внутренний ИИ‑портал, который объединяет основные нейросети.

6) Делайте кросс‑проверку. Чтобы избежать недопонимания с клиентом, загрузите готовый материал обратно в ИИ и попросите выделить 3‑5 ключевых тезисов. Если они совпадают с задуманным — отлично. Если нет — запросите, на основе каких данных ИИ сделал такой вывод, и доработайте материал.

7) Назначьте внутренних «ИИ‑евангелистов». Внедрите в каждом отделе 1‑2 специалистов, которые будут глубоко изучать ИИ‑инструменты в своей области и предлагать коллегам готовые, проверенные решения. Это экономит фонд оплаты труда, так как задачу решает не вся команда сразу, а внедрение происходит точечно, без дестабилизации работы остальных.

Нейросеть не претендует на место в команде, это не конкурент и не угроза. Игнорирование технологии может стать стратегической ошибкой: пока одни специалисты тратят день на задачи, которые решаются за час, другие уже переключились на то, что машина не умеет — стратегию, экспертизу, живой контакт с клиентом.