Что не работает в AI-маркетинге 2025: главные ошибки компаний
Шокирующая статистика
80% компаний, которые внедрили AI в маркетинг, не заработали на этом ни копейки. 51% маркетологов признают, что не могут посчитать ROI от своих AI-инвестиций. А 95% пилотных проектов с генеративным AI так и остаются пилотами - без влияния на прибыль и убытки.
Эти цифры мы берём не с потолка: это данные глобальных исследований и отраслевых отчётов, которые мы регулярно анализируем. В CamboCom мы следим за рынком, чтобы понимать - какие технологии реально работают, а какие остаются - хайпом.
Миф 1. «AI всё сделает сам»
Кейс Microsoft Copilot. 70% крупных компаний внедрили Copilot. Он умеет сократить время на написание писем. Но когда данные о продажах разбросаны по 10 системам, Copilot не может помочь. Экономия нескольких минут не решает проблему бизнеса.
Вывод: AI не заменяет процессы. Если система хаотична, ассистент только подчеркнёт хаос.
Миф 2. «AI-контент не отличить от человеческого»
Кейс Google Bard. Презентация Bard в 2023 году закончилась катастрофой: бот заявил, что телескоп «Джеймс Уэбб» сделал первые снимки экзопланет. Это была ошибка. Рынок отреагировал мгновенно — капитализация Google просела на $100 млрд за сутки.
Вывод: AI может быстро генерировать текст, но без проверки это риск, а не инструмент.
Миф 3. «AI лучше понимает аудиторию»
Кейс KFC. Компания решила обыграть баг нейросетей — лишние пальцы на руках. Кампания «облизывать больше пальцев» выглядела странно, аудитория восприняла это негативно.
Вывод: AI не чувствует культурных и эмоциональных нюансов. Человеческий контроль обязателен.
Миф 4. «AI может работать без контроля»
Кейс Microsoft Tay. Twitter-бот Tay за 24 часа научился расизму у пользователей и начал транслировать его публично. Проект закрыли мгновенно.
Вывод: AI без контроля — это репутационный риск.
Три ошибки, которые сливают бюджеты
Ошибка №1 — неправильные цели. «Повысить эффективность» - это не цель.
Решение: ставить измеримые KPI (конверсия, CAC, LTV).
Ошибка №2 — недооценка затрат. AI кажется «бесплатным», но требует интеграций и обучения.
Решение: планировать бюджет ×2–3.
Ошибка №3 — хаос в данных. Фрагментированные данные обнуляют AI.
Решение: навести порядок в данных перед внедрением.
Что реально работает
- AI берёт на себя рутину, а люди - стратегию. Машина быстро делает повторы и цифры, а человек думает, что и зачем.
- Лучше точечные решения, чем «всё сразу». Когда AI подключают к конкретному процессу - заявки, аналитика, соцсети - это приносит деньги. Универсальные «комбайны» почти всегда мимо.
- Внедрять шаг за шагом. Компании, которые идут постепенно, а не «за один день», окупают AI-проекты в большинстве случаев.
Практические рекомендации
- Начните с аудита данных.
- Внедряйте по шагам: одна функция, результат, масштаб.
- Обучайте команду.
- Контролируйте качество всего контента.
- Привязывайте каждый AI-проект к конкретным метрикам.
Заключение
ИИ - это инструмент. Ну вы и так понимаете, надеюсь. Он не заменит людей, не напишет стратегию за вас и не спасёт бизнес одним кликом. Зато он реально умеет ускорять процессы, убирать рутину и экономить деньги. Мы в CamboCom проверяем всё на себе — и только потом внедряем у клиентов. Видим цифры, понимаем, где работает, а где просто красивая игрушка. Об этом и будем писать дальше
Так что подписывайтесь и следите за новостями - будет больше кейсов и реальных примеров, как наши AI-системы работают на бизнес.