Радио 
Искусственный интеллект делает брифы визуально качественными и продуманными, но искажает реальные цели и желания клиента. Проблема в том, что результаты ИИ не проходят должную проверку, поэтому техническое задание оказывается оторванным от реальности. В результате агентства работают с неточными вводными, а стоимость ошибок и правок возрастает для всех участников процесса. О том, как из-за генерации брифа ломается базовая логика эффективного распределения ресурсов, Sostav рассказал СЕО коммуникационного агентства «Монстарс» Ставр Веприцкий.
Масштаб проблемы растет вместе с самой индустрией. По данным исследования Just AI и Onside, российский рынок генеративного ИИ по итогам 2025 года достиг около 58 млрд рублей против 13 млрд годом ранее. При этом только 26% российских компаний, которые закладывают расходы на ИИ, имеют стратегию его внедрения. Так, нейросети уже массово входят в рабочие процессы, но формирование правил их использования часто откладывают.
Почему ИИ-брифы выглядят профессиональными, но уводят проект от реальности
Зачастую клиенты приходят с брифами, написанными нейросетями, и думают, что так они будут более профессиональными и качественными. Однако в этом случае ИИ, скорее, враг, чем друг.
Красивая структура маскирует дефицит понимания
Самая опасная вещь в ИИ-брифах — понятная структура, которую быстро согласовывают внутри организации, но при этом из-за них появляется дефицит понимания. Формальные предложения и отсутствие базовых ошибок делают текст на первый взгляд отличным, но реальная задача бизнеса почти всегда звучит гораздо проще и человечнее.
Те, кто связывался с переводом через автоматические переводчики, могут почувствовать что-то схожее. Слова складываются, предложения собираются, но после изучения нескольких страниц приходит осознание, что все прочитанное было впустую, потому что по итогу ничего не понятно. Так же работают и сложные брифы, собранные нейросетью.
Формально смысл похожий, но в сгенерированных брифах появляются несуществующие платформы, системы и сервисы, а также ограничения, которые никто изначально не закладывал. Вместо реалистичной задачи со свободным форматом исполнения возникает псевдостратегическая конструкция, где уже непонятно, что именно нужно делать и как измерять результат.
Простая задача превращается в лишние рамки
ИИ плохо работает в сложных и длинных документах. Большинство бесплатных моделей живут в ограниченном контексте. И когда задач и вводных становится слишком много, часть информации выпадает. Это подтверждает исследование AIRI (научно-исследовательский институт ИИ): ученые проверяли способность моделей анализировать большой объем данных. В результате выяснилось, что по мере увеличения контекста качество ответов ИИ заметно снижалось. Поэтому чем больше в документе целей, ограничений, исключений и повторяющихся блоков, тем выше риск, что нейросеть сохранит красивую структуру, но потеряет важные моменты.
Реальная задача любого проекта — будь она экономическая, смысловая или эмоциональная — состоит в том, чтобы создать конкретное изменение: улучшить показатели, охваты, продажи, репутацию. Каждый такой эффект можно оценить. Нейросеть же создает сложную конструкцию, которая могла бы идеально поместиться в мир законотворческих трактователей или даже в сборники вогонов Адамса.
Например, клиенту нужно создать положительный образ бренда в социальных сетях. Он отдает это ИИ и получает в брифе формулировку «Цель проекта — выстроить вокруг бренда в социальных сетях органичную среду лояльности, где коммуникация воспринимается не как реклама, а как источник приятного пользовательского опыта». К слову, это реальный ответ нейросети.
В заполненном человеком брифе понятно и просто поставлена задача и есть пространство для персонального подхода и выбора, как ее выполнить. Вариант от нейросети сразу же меняет форму: нужно «создать среду лояльности для приятного пользовательского опыта». Но непонятно, какую среду выбрать, как обеспечить лояльность и нужно ли создать формат взаимодействия.
В итоге от верхнеуровневой задачи со свободным форматом исполнения (что очень важно для всего, что связано с креативом) все сводится к внешне правильному и даже схожему по смыслу заданию, у которого есть ранее не существующие рамки.
Если перейти в поле задач с бизнес-показателями, ситуация меняется в еще более сложную сторону. Зачастую пользователи используют бесплатные модели с ограниченным контекстом. Поэтому, когда задача выходит за его рамки, часть важных данных теряется, и начинается экстраполяция на примерах. Так, в брифах можно увидеть перечисления несуществующих или совершенно неподходящих под задачу приложений, платформ и систем.
Раньше самой частой проблемой было копирование устаревшей информации из других проектов или прошлых итераций — дата прошлого года, не тот месяц или старое название. Сейчас уже подвох может быть в любом блоке, но больше всего страдают концептуальные и репитативные:
- первые не всегда заполняются по всем нормам, поэтому услужливый агент пересобирает слова, и получается ситуация, описанная в примере;
- с репитативными — схожими по смыслу блоками — интереснее. Чаще всего это блэклисты, tone of voice (голос бренда), ограничения, списки исключений и требования к аудитории, из которых, как выясняется в дальнейшем, теряются важные поинты заказчика.
В итоге ИИ пишет техническое задание, где даже целевая аудитория не совпадает с ожиданиями в маркетинговой стратегии.
Почему клиент не замечает, что бриф уже не отражает его ожидания
Здесь проблема не только в нейросетях, но и в менеджменте. По данным исследования АРИР (Ассоциации развития интерактивной рекламы) и АЦ РИР (Аналитического центра Российской индустрии рекламы), 48% компаний из сферы коммуникаций уже применяют ИИ/ML (машинное обучение) в рекламных кампаниях. При этом среди основных трудностей использования таких технологий респонденты выделили качество данных (53%) и дефицит специалистов (53%). Бизнесы, которые еще не применяют ИИ/ML, назвали главным барьером нехватку компетенций у сотрудников (49%). Так, современные технологии уже стали рабочим инструментом в сфере рекламы, но качество их применения все еще зависит от человека. В гонке за продуктивностью всем хочется ускорить операционную деятельность и убрать рутину, поэтому ИИ начинают доверять как помощнику. Но, по сути, это младший сотрудник — продуктивный, иногда смышленый, но без опыта, контекста и ответственности за результат.
Если руководитель хорошо понимает задачу, он проверяет такого помощника: разбивает проект на блоки, сверяет данные, задает уточняющие вопросы, правит формулировки и берет ответственность на себя. Однако в реальности людей, которые могут эффективно управлять ИИ-агентами, гораздо меньше, чем тех, кто их просто бездумно использует.
Так, бриф перестает быть отражением ожиданий клиента. Он становится интерпретацией модели, которая не знает, что для бизнеса важно, а что вторично.
Как некорректный бриф ломает процессы агентства и увеличивает стоимость изменений
Когда агентство получает неточные вводные, ломается вся цепочка работы. Команда декомпозирует задачу, оценивает сроки, распределяет ресурсы, начинает делать концепцию или стратегию. Но если исходный бриф изначально не соответствует желаемому результату, ошибка постепенно дорожает. Сначала это одно уточняющее письмо, потом — пересборка идеи, новые итерации, сдвиг сроков, переработки и демотивация специалистов.
Еще одна значимая проблема — в большом ИИ-тексте можно потерять смысл. Считается, что если абзац большой, значит, он важнее. Однако зачастую бывает наоборот, и короткое предложение в середине пятистраничного брифа оказывается ключевым, хотя нейросеть не стала его расписывать. Например, на одной встрече с клиентом выяснилось, что за короткой формулировкой в техническом задании стоял важный блок работ, которому нужно было отвести примерно четверть ресурсов проекта. Но ИИ не раскрыл этот пункт, поэтому команда восприняла его как второстепенный и заложила на него около 5% времени и средств.
В другом случае в брифе был драфт уже согласованной концепции проекта, который, очевидно, составлен ИИ. Нейминг, раскладка, смыслы — все выдавало «нейрослоп», который фактически противоречил видению компании и их tone of voice. Потребовалось 30 итераций концепции, чтобы получить качественный результат.
Также бывает, что цифровые показатели выдуманы по целям и способам их достижения. Это, конечно, решается парой писем клиенту с просьбой обновить техническое задание, но время уже теряется.
При этом ИИ используют уже обе стороны. Клиент генерирует бриф, агентство читает саммари, сокращает контакт-репорты, просит модель предложить концепцию. В итоге человеческого понимания становится меньше на каждом шаге, и за это платит весь рынок. Агентства — временем и ресурсами, клиенты — качеством и эффективностью, поэтому и растет стоимость изменений.
Как правильно использовать ИИ при подготовке брифа
- Не стоит отдавать ИИ работу над всем документом целиком. Следует декомпозировать задачу на отдельные блоки: цель, аудитория, ограничения, метрики, каналы, обязательные требования, предпочтения и блэклисты. Чем меньше блок, тем проще увидеть, где модель помогла, а где появились противоречивые данные.
- Если бриф пишется нейросетью, то нужно попросить ИИ сравнить оригинальные вводные и итоговый результат. Для этого можно сменить окно чата и подать это как проверку работы другой нейросети.
- Нельзя забывать о базовых правилах написания промптов, их лучше вносить в проект заранее. ИИ помогает оформить задачу, но не должен решать за клиента, что ему на самом деле нужно.
- Важно бороться с дефицитом понимания. Лучше не ставить рекорды по скорости заполнения брифа, а выделить время на его вычитку, проверку лишних ограничений и невыполнимых метрик. Также необходимо убедиться, что документ действительно описывает тот результат, которого нужно добиться.
Хороший бриф может не быть красивым и объемным. Важнее, чтобы он помогал и заказчику, и агентству в понимании целей и задач. Любое бездумное использование технологий приводит к упущению важной информации и проблемам в коммуникации. Поэтому теперь в список обязательных навыков, которые отличают хорошего специалиста, входит умение грамотно использовать ИИ и стремление стать управленцем, а не просто исполнителем.