Радио 
Разговоры о теоретической пользе нейросетей в маркетинге сменяются реальными цифрами: команда «Яндекса» подсчитала, что автоматизация типовых задач позволяет сотруднику высвобождать почти 10% рабочего времени в год. Елена Першина, руководитель маркетинга нейросервисов «Яндекса», расскажет, с какими задачами нейросети помогают их департаменту и как оценить экономию времени от автоматизации с помощью калькулятора эффективности.
Умение работать с ИИ становится базовым навыком маркетолога
В 2026 году владение нейросетями для маркетолога становится базовым гигиеническим навыком, сравнимым с умением работать в Excel.
Маркетинг в первую очередь нацелен на измеримый результат: ROI, конверсии и охваты. Однако за каждой цифрой стоит огромный пласт рутинного труда — исследования рынков, анализ интервью с клиентами, подготовка рекламных кампаний и структурирование данных. Именно эта рутина лучше всего поддается автоматизации, позволяя специалисту сосредоточиться на стратегии и креативе.
Это подтверждает отчет компании HubSpot с показательной цифрой: 61% опрошенных маркетологов считают, что отрасль переживает крупнейшее потрясение за двадцать лет — и связывают это именно с ИИ. По данным того же отчета за 2025 год, чаще всего маркетологи используют ИИ для создания контента (35%), для аналитики (30%), для автоматизации рабочих процессов (20%) и для исследований (15%).
От промптов к системе: как ИИ встраивается в работу маркетинга
Согласно недавнему исследованию Anthropic, почти две трети задач маркетолога теоретически может выполнять ИИ — и маркетинг уже входит в топ-5 профессий, наиболее подверженных автоматизации.
Картину дополняют другие исследования. McKinsey в State of AI 2025 фиксирует, что маркетинг и продажи стабильно входят в число функций, где ИИ чаще всего приносит измеримый прирост выручки. Salesforce в свежем отчете State of Marketing подчеркивает, что ИИ для маркетинговых команд перестал быть экспериментом и превратился в базовый инструмент: его применяют для сегментации аудитории, генерации текстов и изображений, построения кампаний.
На российском рынке эти тренды тоже прослеживаются. Так, за 2025 год число вакансий для специалистов по постановке задач ИИ выросло более чем на 50%. Почти две трети компаний готовы доплачивать 10−20% к рыночной зарплате за навыки работы с ИИ — если они реально закрывают несколько функций и улучшают конверсии и другие метрики.
Однако разрыв между теоретической пользой и реальным применением нейросетей остается большим. Маркетологу зачастую приходится работать с ними в разных вкладках и сервисах, вручную переносить вводные и полученные результаты в отчеты, презентации или письма.
Сейчас подход меняется: ИИ постепенно встраивается в привычную рабочую среду — не как отдельный сервис, а появляется внутри привычной почты, ПО для работы с документами, календарей и CRM.
Это становится возможным в том числе благодаря тому, что во многих специализированных ИИ-сервисах для бизнеса от известных международных и российских компаний используется технология RAG (Retrieval-Augmented Generation). Она подразумевает, что ИИ работает не только на базе «общей памяти» и интернета, но и обращается к доступным ему внутренним материалам компании — документам, почте, исследованиям, медиапланам и гайдлайнам бренда. За счет этого происходит ускорение работы, и снижается вероятность ошибок из-за человеческого фактора. Вся работа с информацией при этом остается внутри защищенного периметра.
Например, в почте ИИ-ассистент может сразу предложить ответ клиенту на основе всей переписки и статуса проекта — без необходимости отдельно формулировать задачу и переносить данные. За счет этого ИИ не просто ускоряет отдельные операции, а сокращает количество ручных действий и переключений, что и дает заметную экономию времени.
Кейсы автоматизации: сколько ресурсов экономит ИИ
Ниже представлены три практики: российской команды и зарубежные.
«Яндекс»: экономия 25 рабочих дней в год на одного маркетолога
Наиболее показательный способ оценить эффект от внедрения ИИ — разложить работу маркетолога на конкретные задачи («джобы») и посмотреть, как меняется время их выполнения. Так, команда маркетинга «Яндекса» провела внутренний аудит и зафиксировала, как изменилось время работы сотрудников над типовыми задачами после внедрения ИИ-инструментов для бизнеса на базе Alice AI в рабочую среду.
Работа с контентом. Это самый емкий блок. Написание текстов — постов, сценариев, лонгридов, писем — сокращается с 675 до 375 минут в месяц (-44%), а это около восьми рабочих дней экономии в год. Принцип работы следующий: ИИ делает качественные черновики, которые маркетолог потом может быстро доработать под задачу и контекст.
Редакторская проверка на ошибки и соответствие голосу бренда занимает 75 минут вместо 450 (-83%), это еще около девяти дней в год. Здесь ИИ работает почти автономно: модели можно задать понятные правила и добиться высокого качества ответов без дополнительной доработки.
Аналитика и исследования. Анализ по модели 4P (продукт, цена, дистрибуция, продвижение) сокращается с 360 до 120 минут (-67%). PEST-анализ и анализ конкурентов в среднем занимают вдвое меньше времени (-50%): сбор и первичная структуризация данных уходят к ИИ.
Работа над маркетинговыми исследованиями тоже ускоряется, особенно обработка интервью и анкет — с 6 до 3−3,5 часов (-44%). Кроме скорости здесь меняется и качество: ИИ помогает не упустить редкие, но содержательные находки в массиве данных. Такое же ускорение по времени маркетологи «Яндекса» отмечают при создании CJM и аудите клиентского пути — задачи, где нужно сводить данные из разных источников и искать узкие места.
Стратегия и планирование. Сегментирование аудитории и разработка брендового голоса ускоряются примерно на 56%: с 9 до 4 часов в месяц. ИИ также помогает с постановкой целей и декомпозицией задач, сокращая время работы с 60 до 40 минут (-33%).
Если суммировать экономию времени на все эти «джобы», выходит около 25 сэкономленных рабочих дней в год на одного сотрудника, или 9,92% от общего рабочего времени.
Matalan и Kin + Carta: ИИ-копирайтинг в ретейле
Британский ретейлер одежды и товаров для дома Matalan в 2024 году стал первым в стране игроком своего сектора, внедрившим генеративный ИИ для создания описаний товаров. Совместно с консалтинговой компанией Kin + Carta ретейлер разработал инструмент на базе платформы Google Vertex AI, который использует метаданные и изображения для мгновенной генерации текстов для сайта и мобильного приложения.
По словам директора по ИИ и данным Kin + Carta Эвана Николсона, это классический пример того, в чем генеративный ИИ проявляет себя лучше всего — создание насыщенного, индивидуального контента за считанные секунды, что напрямую влияет на продажи. Главный директор по работе с клиентами Matalan Али Джонс назвала этот шаг важной вехой в амбициозной цифровой трансформации бизнеса, которая ставит во главу угла клиентский опыт.
Несмотря на масштабную автоматизацию, Matalan сохраняет за своей штатной командой копирайтеров функцию контроля и финальной редактуры, чтобы гарантировать точность описаний. Тем не менее ретейлер ожидает четырехкратного роста производительности труда, параллельно с улучшением поисковой оптимизации (SEO) и показателей конверсии.
Искусственный интеллект не заменил сотрудников, но взял на себя рутину. Получилось решение win-win: автоматизация освободила авторов от монотонной работы, а бизнес смог повысить операционную эффективность.
Klarna: генерация изображений и экономия 6 млн долларов в год
Другой пример — шведский финтех Klarna, который системно встроил ИИ-копилотов практически во все этапы маркетинговой воронки: от генерации идей и копирайтинга до создания визуала и аналитики. Только за первый квартал 2024 года команда сгенерировала более 1000 изображений для рекламных кампаний с помощью Midjourney и DALL-E. По словам CMO компании Дэвида Сандстрема, это сократило годовые затраты на производство графики на 6 млн долларов, а сроки выпуска креативов упали с шести недель до одной.
Помимо визуальной части, автоматизация затронула и работу с текстом: собственная ИИ-платформа компании «Copy Assistant» теперь выполняет около 80% задач по копирайтингу, обеспечивая единство tone of voice при минимальных издержках.
Внедрение ИИ напрямую влияет на оптимизацию расходов бизнеса. За тот же первый квартал 2024 года Klarna сократила общие расходы на продажи и маркетинг на 11%, одновременно увеличив частоту запуска кампаний. При этом около 37% от этой экономии (около 10 млн долларов в годовом исчислении) обеспечила именно интеграция искусственного интеллекта. Кейс доказывает, что максимальный финансовый эффект достигается не за счет точечных экспериментов, а при сквозной автоматизации всего маркетингового воркфлоу.
Итог: роль человека в эпоху ИИ
Изменения в работе относятся не только к маркетингу: изменения касается и других активно автоматизирующихся функций. Все больше ИИ проникает и в бэк-офис, решая все более специализированными под конкретные задачи.
Тем не менее несмотря на повсеместность и высокую степень автоматизации, ИИ не заменяет маркетолога. Технологии берут на себя поиск информации, структурирование массивов данных и создание предварительной аналитики. Однако финальное решение — как интерпретировать эти данные, куда направить стратегию и как выстроить эмоциональную связь с аудиторией — остается исключительной прерогативой человека.