ИИ-агенты меняют работу маркетолога: от запросов к управлению задачами

От собеседника к исполнителю

Ещё год назад типовой сценарий выглядел так: пишешь запрос, проверяешь ответ, просишь следующий шаг. ИИ был напарником, которого ведёшь за руку. Теперь длинные, самокорректирующиеся системы делают многочасовую работу без постоянного вмешательства человека.

Масштаб перемены видно на цифрах. Профессор Уортонской школы бизнеса Итан Молик приводит замер лаборатории Epoch: модель Opus 4.7, отработав автономно 14 часов, собрала программный продукт, на который у людей ушло бы от двух до семнадцати недель, а стоило это 251 доллар в токенах. Внутри OpenAI, по совместному исследованию компании с академическими экономистами, четверть сотрудников каждую неделю держат минимум четыре агента одновременно. Работа превращается в управление агентами. Осваивают их не одни разработчики – теми же темпами к агентам перешли юристы и кадровые службы.

В рекламе это уже происходит

Ближе всего к маркетологу российский пример. В 2025 году «Яндекс» научил ИИ-помощника в «Директе» запускать кампании почти без участия человека: в режиме простого старта достаточно указать сайт, регион и тематику, дальше система собирает всё сама, а отдельный блок создаёт до двадцати вариантов объявлений на YandexGPT и YandexART. Представители «Яндекса» прямо описывают следующий шаг: скоро помощник сможет получить бизнес-цель и сам пройти путь от анализа конкурентов и генерации макетов до оптимизации кампании.

У глобальных брендов та же логика в креативном производстве. Coca-Cola вместе с Adobe запустила систему Project Fizzion: бренд-правила кодируются в машиночитаемый профиль, который затем автоматически собирает сотни локализованных версий кампании под рынки и форматы. Unilever и Nestlé перевели съёмку продуктов в цифровых двойников, чтобы менять фон, язык и формат без новой фотосессии. Раньше на это уходили месяцы и несколько подрядчиков.

Запрос перестаёт быть дефицитным навыком

Здесь начинается неудобная часть. Русскоязычные площадки продают «навык работы с ИИ» как технический навык, а рынок агентств по продвижению в ИИ-поиске вырос на обещании, что умение писать запросы – это профессия. Данные говорят иначе.

В исследовании пользователей Claude Code успех предсказывала не профессия человека, а его доменная экспертиза. Юрист без опыта в разработке справлялся с задачей примерно так же, как инженер в незнакомой ему области. Чем глубже человек понимает предмет, тем точнее ставит задачу, раньше замечает ошибку и больше пользы вытягивает из каждого запроса. Молик формулирует жёстко: выигрывают те, кто знает, как выглядит хорошо, и может это объяснить так внятно, что даже ИИ выдаст нужный результат.

Для маркетинга вывод прямой. Редким ресурсом становится понимание рынка, клиента и задачи, которое ты вкладываешь в агента. Умение печатать запросы дешевеет с каждым релизом, ведь скоро их пишет сам агент.

Пиксель-квест: почему я взял дорогого маркетолога

У меня есть Пиксель-квест – детское развлекательное пространство, которое я развиваю с партнёром. В какой-то момент прежний маркетолог перестал показывать результат, бизнес болтался около нуля, и мы взяли нового – заметно дороже и без всяких гарантий окупаемости. По арифметике решение было плохим: платежи уводили мой личный капитал в минус на полгода вперёд. Мы всё равно взяли, потому что иначе никак.

Я платил за экспертизу и суждение – ровно за то, что сейчас становится редким ресурсом в связке с агентами. Агент даёт руки в любом количестве и почти бесплатно. Не даёт он одного – понимания, какой результат считать хорошим. За это и платят.

Что это делает с экономикой агентства

Крупные сети уже перестроились. Холдинг WPP вкладывает 250 миллионов фунтов в год в свою платформу, называет её агентной и развернул около 50 тысяч ИИ-агентов. Параллельно сокращено порядка 9 тысяч рабочих мест, а пул фрилансеров урезан на четверть – именно ту работу, что раньше отдавали на аутсорс, теперь делают агенты. Логика простая: если ИИ за секунды делает то, на что уходила неделя младшей команды, не нужна ни сама команда, ни менеджеры над ней.

При этом ценность верхнего слоя не падает. Глава Publicis Groupe Артур Садун говорит прямо: «Лучшие таланты всегда были важнейшим активом, и в эпоху ИИ это не меняется. Меняется только то, кого считать лучшим талантом».

Российский контекст добавляет напряжения. Рекламный рынок в 2025 году, по данным АКАР, вырос до 981,6 миллиарда рублей, но всего на 8,5 процента – темпы упали почти втрое год к году. Экономить придётся, а кадры дорожают: по совместному исследованию hh.ru и агентства wewannamarketing зарплаты маркетологов за год выросли на 17 процентов, медиана дошла до 82 тысяч рублей. В такой вилке соблазн заменить часть штата агентами будет только расти.

Где автономные агенты ломаются

Восторги тут вредны. Автономия масштабирует объём, но не гарантирует бренд. Рождественские ИИ-ролики Coca-Cola два года подряд собирали волну негатива: зрители называли их бездушными, и это публично било по репутации. Масштаб был, тепла не было.

Есть и юридическая сторона. В деле против Air Canada суд признал авиакомпанию ответственной за то, что её чат-бот пообещал клиенту несуществующую скидку: агент – это продолжение голоса компании, и отвечает за него компания. Прибавьте галлюцинации, которые даже у топовых моделей дают доли процента ошибок, а в рекламе это неверная цена или ложное свойство продукта.

Поэтому индустрия сходится на управляемой автономии: человек остаётся в контуре на всех клиентских и рискованных решениях, а у агента есть лимиты и точки согласования. Даже сторонник ИИ Артур Садун признаёт, что внедрения не дают измеримого эффекта в 95 процентах случаев. Отдавать всё вслепую пока некуда.

Что с этим делать маркетологу

Картина складывается в пользу тех, кто понимает свой рынок, и против тех, кто оттачивал одни запросы. По данным «Якова и Партнёров», генеративный ИИ уже используют 71 процент российских компаний против 54 годом ранее, а McKinsey в отчёте The State of AI in 2025 фиксирует, что 23 процента организаций масштабируют агентные системы и ещё 39 экспериментируют. Волна пришла, вопрос только в том, кем вы в ней будете.

Практический шаг для команды и агентства простой. Перестать мерить сотрудника скоростью печати запросов и начать мерить умением поставить агенту задачу, проверить работу и отвечать за результат. Это менеджерский навык. Технический тут вторичен. Того, кто понимает клиента и рынок, агент усиливает. Того, кто умел только пересказывать запросы в ChatGPT, он заменяет.

Разбираю такие сдвиги в работе команд и агентств у себя в блоге, здесь пишу про инвестиции, предпринимательство и то, как ИИ перестраивает профессии.