ИИ есть у всех — выигрывает тот, кто удержал контроль над качеством

Еще два года назад наличие искусственного интеллекта (ИИ) в агентстве было аргументом в тендере. Сегодня это гигиена. По данным IAB, более половины маркетологов уже используют генеративный ИИ для создания креатива и таргетинга аудитории, а почти все планируют расширять его применение в следующем году — особенно в разработке контента и работе с аудиторией. Когда инструментом владеют поголовно, он перестает отличать одно агентство от другого — как когда-то перестало отличать наличие компьютеров. Управляющие директора медийного агентства Starlink (входит в ГК Starlink) Алексей Ртищев и Сергей Фаткин рассказали Sostav про лучшие практики внедрения ИИ в маркетинг.

Российский рынок движется в ту же сторону. Кейсы внедрения давно вышли за пределы ИТ-гигантов, сейчас нейросети модерируют контент в маркетплейсах, проверяют юридические документы в коммуникационных агентствах, ведут речевую аналитику в клиниках, прогнозируют спрос в рознице. ИИ перестал быть экспериментом отдельных команд и стал частью операционных процессов бизнеса. По данным «СберПро», 85% предпринимателей применяют ИИ и 26% компаний имеют отделы по ИИ.

Но пока рынок наращивал количество подключенных моделей, обнажилась куда более серьезная проблема: внедрение ИИ обгоняет механизмы контроля. По данным исследования IAB, проведенного совместно с компанией Aymara (опрос 125 руководителей рекламной индустрии США, июль 2024 года), более 70% маркетологов уже сталкивались с инцидентами при использовании ИИ — галлюцинациями, предвзятостью, контентом, выпадающим из тональности бренда. При этом менее 35% планируют увеличивать вложения в управление рисками ИИ и контроль целостности бренда в ближайший год.

Разрыв усугубляется ложным чувством безопасности. Почти 90% участников рынка уверены, что успеют поймать проблему до запуска, — но 70% уже имели инциденты. Последствия ощутимы: 40% компаний приостанавливали или снимали рекламу, более трети столкнулись с репутационным ущербом или PR-проблемами, около 30% проводили внутренние проверки. Лишь 6% оценили последствия как незначительные

Настороженность касается и восприятия аудитории. 37% маркетологов опасаются, что потребители будут меньше доверять рекламе, созданной ИИ; более 60% участников рынка выступают за обязательную маркировку такого контента при всего 15% против. Прозрачность становится инструментом защиты доверия.

Отсюда и новая линия конкуренции. Выигрывает не тот, у кого больше подключенных моделей, — ими владеют все, — а тот, кто встроил ИИ в процесс так, чтобы скорость не оборачивалась инцидентами. Вопрос сместился с «использовать ли ИИ» на «как удержать контроль над качеством, когда ИИ уже везде». А это вопрос архитектуры: как именно нейросети связаны с работой агентства и где в этой цепочке стоит человек.

Почему точечный ИИ не дает системного эффекта

У точечного внедрения есть предел. Если ИИ живет «по запросу» — в отдельном окне, отдельном сервисе, в голове отдельного специалиста, — он не связан с рабочей инфраструктурой: брифингом, постановкой задач, проектным управлением, аналитикой, отчетностью и контролем результата. Ускорение на одном участке гасится ручной передачей данных на следующем. Системный эффект возникает только тогда, когда ИИ встроен в операционный контур, а не надстроен над ним.

Именно здесь данные IAB получают практическое продолжение. Разрыв между внедрением и контролем закрывается не отдельным инструментом надзора, а архитектурой процесса, в которой проверка встроена в каждый этап, а не добавлена в конце.

Как это выглядит на практике

Логику единого контура удобно разобрать на конкретной реализации. В медийном агентстве Starlink (входит в ГК Starlink) ИИ встроен в четыре последовательных этапа работы — от встречи с клиентом до контроля кампании. Управляющие директора агентства Сергей Фаткин и Алексей Ртищев описывают систему так.

Этап 1. Фиксация договоренностей. Онлайн-встречи автоматически расшифровываются и превращаются в структурированный рабочий материал. Смысл — убрать ручное протоколирование, на котором теряется время и часть договоренностей.

Этап 2. Организация процессов. Задачи из расшифровки уходят в систему проектного управления: назначаются ответственные, фиксируются сроки, отслеживаются статусы, проект ведется в единой среде. Для команды это управляемость, для клиента — прозрачность на каждом этапе.

Этап 3. Контроль кампаний. Единая панель показателей StarVisual закрывает мониторинг: план-факт по телевидению и цифровым каналам, конкурентный анализ, выявление фрода, верификация аудитории, post-view аналитика (оценка действий пользователя после контакта с рекламой), бизнес- и медиаметрики, оценка вклада каналов по эконометрическим моделям.

Этап 4. Рабочий ИИ-хаб. В центре — внутренний ИИ-хаб AIsha, который дает командам доступ к нескольким нейросетевым моделям без переключения между сервисами, работает с внутренними базами знаний агентства и предлагает роли, настроенные под функции конкретных специалистов — стратега, аналитика, офлайн-планировщика. Отличие от открытых нейросетей — работа с внутренним контекстом: рыночными данными, клиентскими задачами и накопленной экспертизой. Открытая модель отвечает «в вакууме»; хаб, подключенный к базам знаний, — с учетом специфики индустрии.

Что говорят цифры

Эффект перехода к единому контуру ГК Starlink оценивала по двум источникам: анонимному опросу 280 сотрудников в апреле 2026 года и данным дашборда, фиксирующего реальное использование ИИ-инструментов внутри группы.

Главный измеримый результат — сокращение времени от встречи до постановки задач: с одного часа до 15−20 минут, то есть примерно втрое. Это объективная метрика, снятая с системы, а не оценка «на глаз». На нее опирается и заявленное сокращение времени на рутину и протоколирование на 70%.

Субъективная оценка совпадает с объективной: 94,7% опрошенных сотрудников отмечают экономию времени — 38,7% до часа в день, 56% от одного до трех часов и более. При этом 90% многоуровневых проектов уже ведется в единой системе управления.

Международная практика

Тот же сдвиг виден на уровне крупнейших мировых холдингов — и идет он не в сторону «больше нейросетей», а в сторону единой системы. Publicis Groupe переопределяет себя из классического маркетингового холдинга в «интеллектуальную систему». Они поместили ИИ не в отдельные сценарии, а в ядро бизнес-модели, стратегии и культуры.

Ключевое — не эксперименты, а измеримый бизнес-эффект. Прежде разрозненные функции — креатив, медиа, данные, технологии — собраны в единую платформенную структуру, где ИИ управляет сквозным процессом, он убирает лишние передачи данных между этапами и обеспечивает оптимизацию в реальном времени. Технологическим ядром стали собственные разработки — платформа CoreAI, связывающая возможности по всему холдингу, и внутренний ассистент Marcel для совместной работы и обмена знаниями, — дополненные данными Epsilon и партнерствами с внешними поставщиками ИИ.

Отдельно показательна логика работы людей. Сотрудников переобучили под модель «человек плюс ИИ»: автоматизация берет на себя рутину, человек отвечает за стратегию, креатив и решения. Команды пересобрали в кросс-функциональные группы, объединяющие данные, инженерию и бизнес-экспертизу. Важно, что решения не остаются на стадии пилота и холдинг отбирает высокоценные сценарии, быстро прототипирует и масштабирует удачные по всем рынкам при действующих механизмах управления рисками и ответственного ИИ.

Главный урок, который можно извлечь из опыта Publicis, заключается в том, что успешная ИИ-трансформация требует скоординированных изменений во всех плоскостях: стратегии, работе с талантами, операционной модели, технологиях, данных и процессах внедрения.

Что важно за пределами одного агентства

Главный урок не в конкретных инструментах — они сменятся, — а в принципе. На рынке, где ИИ есть у всех, а инциденты обгоняют защиту, преимущество получает тот, кто связал технологию в контур и сохранил человека на ключевых точках. Отсюда — прикладной чек-лист для агентства, которое переходит от точечного ИИ к единому контуру.

1. Начать с процесса, а не с инструмента. Сначала карта этапов работы (встреча → задачи → исполнение → контроль), потом подбор ИИ под разрывы между ними.
2. Связать этапы. Ценность появляется на стыках возможностей — расшифровка встречи должна автоматически превращаться в задачи, а не оставаться текстом.
3. Подключить внутренний контекст. Модель без баз знаний компании отвечает обобщенно; ценность — в работе с клиентскими и рыночными данными.
4. Оставить человека в контуре. Данные IAB показывают, что 70% участников рынка сталкивались с негативными инцидентами при использовании ИИ, но менее 35% усиливают контроль и бдительность при работе с нейросетями. Внутренние правила Starlink и Publicis закрывают именно этот разрыв: никакого копирования ответа без проверки, обязательный фактчекинг, проверка актуальности данных, обращение к коллегам, когда для вывода не хватает экспертизы. Там, где рынок полагается на ложное чувство безопасности, ответственность за качество несет специалист, а не модель.

ИИ в агентском бизнесе перестал быть вопросом «использовать или нет» — им пользуются все. Вопрос теперь в архитектуре, остается ли он набором отдельных ускорителей или становится операционной системой сервиса, в которой человек отвечает за качество и доверие. Ответ на него — а не количество подключенных моделей — и определяет, дает ли ИИ реальное конкурентное преимущество.