Digital (web-дизайн, интернет-реклама и продвижение, интернет-сообщества и блоги, интернет-коммуникации, мобильный маркетинг, реклама на цифровых экранах)

Признавайтесь: как часто вы жаловались, что маркетинговый бюджет утекает, как вода? А сколько раз пытались передать задачи нейросети, а потом тратили ещё больше времени, чтобы переделать результат? Мы знаем, как выстроить систему автоматизации маркетинга с помощью ИИ-агентов, которая экономит бюджет отдела. Приходите на онлайн-лекцию, расскажем, как это работает. «Как автоматизировать работу... подробнее

Павел Злобин
2026-09-30 09:05:16

Ну всё, теперь я и в глянце🤣

Вышел сентябрьский номера печатного журнала НОВОСТИ МАРКЕТИНГА со мной на обложке и статьёй внутри! Статейку прикрепил) Но будьте осторожны, там всё таки 16+ подробнее

Павел Злобин
2026-09-24 12:56:57

Почему бизнесу нельзя оценивать AI только по качеству ответа

У AI-систем есть привычная точка оценки: посмотреть на результат и решить, насколько хорошо модель выполнила задачу. Текст получился убедительным — значит, всё работает. Ответ точный — отлично. Ошибок мало — можно масштабировать. Такой подход удобен, но для бизнеса его недостаточно. AI почти никогда не является конечной точкой процесса. Его ответ должен куда-то попасть, быть проверен, использован... подробнее

Павел Злобин
2026-09-23 09:25:09

Почему AI нельзя внедрять одинаково во все отделы

Когда компания принимает решение внедрять AI, часто хочется найти универсальный подход. Один инструмент. Одна методология. Один набор правил для всех сотрудников. На презентации это выглядит удобно. На практике такая стратегия быстро упирается в особенности конкретных отделов. Продажи работают с клиентскими запросами и CRM, юристы — с документами и рисками, финансы — с цифрами и регламентами, а... подробнее

109

Павел Злобин
2026-09-22 11:06:01

Почему AI-проекту нужна матрица критичности действий

В одной AI-системе редко все действия одинаково важны для бизнеса. Она может одновременно искать информацию, формировать документы, менять записи в CRM, отправлять уведомления и запускать следующие этапы процесса. Технически всё это может находиться внутри одного workflow, но последствия ошибки у каждой операции будут разными. Тем не менее компании часто настраивают автоматизацию по принципу... подробнее

152

Павел Злобин
2026-09-21 09:06:00

Как тестировать AI-агентов до запуска

AI-агента легко проверить на простом примере. Дали ему задачу, получили хороший ответ — значит, вроде бы всё работает. С агентной системой такой подход быстро перестаёт быть достаточным. Агент может правильно выполнить задачу в одном сценарии и полностью сломаться в другом. Может получить неполные данные, неправильно выбрать инструмент, повторить действие несколько раз или передать следующему... подробнее

183

Павел Злобин
2026-09-18 09:30:22

Как AI-агенты должны работать с параллельными задачами

Когда в компании появляется несколько AI-агентов, естественная идея — дать им возможность работать одновременно. Один анализирует данные, второй готовит расчёты, третий проверяет документы, четвёртый собирает итоговый результат. На бумаге всё выглядит логично: вместо последовательной цепочки получается параллельная обработка, а значит, процесс должен стать быстрее. На практике именно здесь... подробнее

193

Павел Злобин
2026-09-15 09:55:01

Почему агентной системе нужен арбитр при конфликте решений

Пока в системе работает один AI-агент, проблема противоречивых решений возникает не так часто. Агент получил задачу, обработал данные и выдал результат. Но как только в процесс добавляются несколько специализированных агентов, ситуация меняется. Один агент может оценивать заявку с точки зрения финансов, второй — с точки зрения рисков, третий — анализировать клиента, а четвёртый принимать решение о... подробнее

175

Павел Злобин
2026-09-14 17:14:11

AI не исправит процесс, если никто не знает, зачем он нужен

В компании может существовать десяток процессов, которые выполняются годами и почти никогда не пересматриваются. Сотрудники заполняют отчёты, согласуют документы, переносят данные между системами, отправляют регулярные письма и проводят встречи, потому что «так принято». Когда появляется AI, такие операции становятся очевидными кандидатами на автоматизацию. Они повторяются, занимают время и вроде... подробнее

193

Павел Злобин
2026-09-11 08:03:52

AI без логирования быстро превращается в чёрный ящик

Пока AI работает в тестовой среде, многие вещи можно контролировать вручную. Разработчик видит запрос, проверяет ответ, меняет настройки и снова запускает сценарий. После запуска в реальном бизнесе всё становится иначе. Система начинает обрабатывать сотни или тысячи операций. В ней появляются разные пользователи, неполные данные, нестандартные запросы и ошибки внешних сервисов. В какой-то момент... подробнее

182

Павел Злобин
2026-09-10 08:52:43

Компания не успевает обрабатывать поток задач из-за внедрения AI

У AI есть интересный побочный эффект: он способен не только выполнять работу быстрее, но и резко увеличивать объём создаваемой работы. Это легко увидеть в самых разных процессах. Система быстрее готовит коммерческие предложения, сотрудники начинают отправлять их большему числу клиентов. AI помогает создавать больше контента — растёт количество публикаций, которые нужно согласовывать.... подробнее

185

Павел Злобин
2026-09-08 11:32:18

Как построить AI-отдел маркетинга

Когда компания начинает внедрять AI, обычно всё начинается с отдельных задач: написать текст, собрать отчёт, расшифровать встречу или обработать заявку. На первых этапах этого достаточно, но со временем становится очевидно, что набор разрозненных автоматизаций не решает проблему целиком. Команда по-прежнему тратит время на рутину, данные приходится собирать вручную, а новые сервисы иногда только... подробнее

183

Павел Злобин
2026-09-07 08:02:47

Как понять, какие процессы в компании уже пора отдавать AI

В компании почти всегда есть работа, которую сотрудники выполняют вручную просто потому, что «так исторически сложилось». Менеджер каждый день переносит данные из одной системы в другую. Маркетолог собирает отчёт из нескольких таблиц. Руководитель ждёт сводку от сотрудников, хотя все необходимые цифры уже лежат в CRM. Отдел продаж тратит часы на поиск информации о клиентах и подготовку типовых... подробнее

207

Павел Злобин
2026-09-04 09:23:09

7 признаков, что вашей компании уже пора внедрять AI

Обычно компании начинают всерьёз думать об AI после какого-то конкретного события. Стало слишком много заявок. Сотрудники перестали успевать обрабатывать информацию. Руководитель обнаружил, что половина рабочего дня у команды уходит на отчёты, таблицы и переписку. Или компания просто поняла, что дальше расти теми же силами уже не получается. При этом сама по себе заинтересованность в AI ещё ничего... подробнее

196

Павел Злобин
2026-09-03 10:54:24

Сколько денег бизнес теряет из-за решений, которые никто не измеряет

В большинстве компаний решения принимаются постоянно: запустить рекламу, изменить цену, нанять сотрудника, перераспределить бюджет или отказаться от одного канала продвижения в пользу другого. На момент принятия многие из них выглядят вполне логично. Проблема начинается позже — когда никто не проверяет, что получилось в реальности и почему. Компания получает результат, переключается на следующую... подробнее

195

Павел Злобин
2026-09-03 10:50:34

Что должно входить в техническое задание на внедрение AI

Многие AI-проекты начинаются одинаково: компания понимает, какую проблему хочет решить, находит подрядчика и получает предварительную оценку. На старте всё кажется простым — есть задача, решение и бюджет. Сложности появляются уже во время разработки. Выясняется, что CRM устроена иначе, чем предполагалось, нужны дополнительные интеграции, в документах не хватает информации, а сотрудники работают не... подробнее

228

Павел Злобин
2026-09-03 10:46:12

Почему внедрение AI не приносит результата, даже если технология работает

Компания может купить хорошие AI-инструменты, подключить их к рабочим системам и даже обучить сотрудников пользоваться ими. На бумаге всё выглядит правильно: технология есть, процессы настроены, доступы выданы. А через несколько месяцев руководитель обнаруживает, что бизнес почти ничего не изменилось. Сотрудники продолжают работать по старой схеме. Часть AI-инструментов используется время от... подробнее

190

Павел Злобин
2026-09-03 10:37:37

Почему AI-внедрение не работает: 9 ошибок, из-за которых компании теряют деньги

Многие компании начинают внедрение AI с хорошими намерениями. Руководство хочет сократить ручную работу, ускорить процессы, разгрузить сотрудников и получить больше результата без постоянного увеличения штата. На старте всё выглядит довольно просто: есть нейросети, есть задачи, остаётся только соединить одно с другим. Но спустя несколько месяцев часть проектов оказывается заброшенной. Сотрудники... подробнее

203

Павел Злобин
2026-09-03 10:31:58

AI-агент для бизнеса: что он действительно может делать вместо сотрудника

Обычный AI отвечает на вопросы. AI-агент способен выполнять работу: принять задачу, обработать её по заданным правилам, выполнить необходимые действия и передать результат человеку. Для бизнеса это принципиальная разница. Руководителю нужен не просто инструмент, который умеет написать письмо или найти информацию, а система, встроенная в реальный процесс и способная самостоятельно пройти несколько... подробнее

214

Павел Злобин
2026-09-03 10:04:01

Как AI снижает нагрузку на службу поддержки и не превращает сервис в чат-бот

По мере роста клиентской базы увеличивается и количество обращений: клиенты уточняют статус заказов, запрашивают документы, задают вопросы по продукту и сообщают о проблемах. Традиционный способ справиться с нагрузкой — расширять команду. Но при таком подходе расходы на поддержку растут вместе с количеством клиентов. AI позволяет изменить эту модель. Вместо того чтобы постоянно увеличивать штат,... подробнее

207