За несколько лет дискуссия вокруг ИИ в маркетинге сменила фокус. В 2022 году маркетологи обсуждали, сможет ли технология заменить человека, а к 2025-му на первый план вышел другой вопрос: «Кто быстрее встроит нейросети в рабочие процессы и за счет этого повысит эффективность?»
На западных рынках время на подготовку черновиков контента и идей благодаря применению нейросетей сократилось примерно на 80%, а 73% маркетинговых команд уже используют генеративный ИИ в ежедневной работе. В России его применяют 93% команд. Это сильно влияет на структуру маркетинговых отделов, требования к навыкам специалистов и уровень зарплат. Артур Кольцов, сооснователь маркетплейса нейросетей chad и маркетингового агентства Advertalyze, подготовил обзор того, как нейросети изменили маркетинг в 2025 году, и рассказал Sostav, что ждет маркетологов в 2026.
От инфоповода к рабочему инструменту
Еще в 2022 году, с появлением ChatGPT, нейросети воспринимали как экспериментальный инструмент. Решения использовали в маркетинговых проектах скорее ради эффекта новизны: само применение ИИ становилось инфоповодом и давало дополнительный охват.
К 2025 году генеративный ИИ стал полноправной частью инфраструктуры. В маркетинге используют встроенных ассистентов, автоматических копирайтеров и генераторы креатива в рекламных платформах, email-сервисах и martech-инструментах. ИИ работает в привычных интерфейсах и помогает решать повседневные задачи — от подготовки гипотез до масштабирования кампаний.
Компании начали подключать генеративные сервисы к CMS, CRM и рекламным кабинетам через API. Нейросети перестали существовать отдельно от рабочих систем и быстро вошли в цепочки производства контента, аналитики и коммуникаций.
Помимо мощных зарубежных моделей, появились нейросети от российских корпораций — YandexGPT, Kandinsky и GigaChat. На российском рынке развитие локальных моделей и курс на технологический суверенитет ускорили внедрение ИИ-инструментов. Появляются образовательные программы по работе с нейросетями, а работодатели все чаще включают базовые ИИ-навыки в требования к кандидатам. При этом в малом и среднем бизнесе внедрение пока остается несистемным и часто держится на инициативе отдельных команд.
ИИ как фактор эффективности
Западные исследования показывают измеримый эффект от внедрения ИИ в маркетинг. Кампании с использованием нейросетей точнее работают с аудиторией: эффективность таргетинга в среднем растет на 26%. Конверсии оказываются выше на 32%, а CTR — на 47%. ИИ влияет не только на скорость подготовки материалов, но и на итоговую эффективность размещений.
В России нейросети чаще всего используют для задач с понятным и быстрым эффектом. Сильнее всего ИИ интегрирован в контент-маркетинг: 40% команд применяют его системно, еще 51% — точечно. Также нейросети активно используют для анализа трендов, генерации гипотез, email-маркетинга и работы с CRM.
Расширение применения ИИ привело к снижению рутинной нагрузки в маркетинге. Специалисты реже занимаются копированием, ручным форматированием и созданием однотипных текстов. Нейросети берут на себя подготовку черновиков и вариаций, за счет чего ускоряется работа с контентом.
Ускорился цикл тестирования гипотез. Маркетологи могут запускать больше сценариев за то же время и в рамках прежнего бюджета. В результате фокус смещается с производства отдельных артефактов — баннеров и текстов — на постановку задач и анализ результатов кампаний.
При этом стратегические и управленческие задачи пока остаются за пределами массового применения ИИ. Реже всего нейросети используют в event-маркетинге, управлении брендом и распределении бюджетов. Компании пока что доверяют ИИ операционные процессы охотнее, чем решения с долгосрочными последствиями, где выше цена ошибки.
Роли и функции маркетинговых команд
До широкого внедрения ИИ маркетинговые отделы чаще строились вокруг четкого разделения ролей. В командах обособленно работали SMM-специалисты, копирайтеры, дизайнеры, перфоманс-маркетологи и аналитики. Большая часть работы была связана с ручным производством и последовательными согласованиями, из-за чего креативный цикл растягивался, а функции строго делились между созданием материалов, их запуском и последующим анализом.
К 2025 году структура команд изменилась. Появились роли, которые отвечают за проектирование процессов с нейросетями: ИИ-маркетологи и ИИ-стратеги подбирают инструменты, настраивают стек, формируют промпты и выстраивают пайплайны. Контент-маркетологи берут на себя не только тексты, но и сценарии работы с ИИ, а креативные стратеги работают в связке с генераторами визуала и видео.
Часть классических ролей постепенно автоматизируется. Технические копирайтеры, рядовые дизайнеры и джуниор-аналитики все реже выполняют задачи в прежнем объеме. Нагрузка перераспределяется на специалистов, которые формулируют задачи, принимают решения и собирают систему целиком. В результате ценность отдельных артефактов снижается, а значение управленческих и стратегических навыков внутри команды растет.
Рынок труда в эпоху ИИ
Нейросетевые навыки быстро переходят в разряд базовых требований к маркетологам. HR-эксперты рассматривают умение работать с ИИ как конкурентное преимущество кандидата и фактор роста дохода, особенно в диджитал-маркетинге, продуктовых командах и перфоманс-направлениях. За десять месяцев 2025 года количество вакансий для специалистов с навыками постановки задач для нейросетей выросло более чем на 50%.
Под базовыми компетенциями теперь понимают не простое умение писать запросы, а способность переводить бизнес-цели в задачи для ИИ. Маркетологу требуется формулировать цели, разбивать их на последовательность промптов и чек-листов, выбирать подходящую модель под конкретную задачу. Для этого необходимо знать особенности разных ИИ-инструментов.
Отдельный блок навыков связан с применением ИИ в маркетинговых каналах. В контенте растет значение AEO — подготовки материалов, которые ИИ-поиск выбирает как лучший ответ, с опорой на структуру FAQ, сниппеты и схемы. В рекламе востребована генерация объявлений, где маркетолог формирует бриф для модели и быстро получает десятки вариаций текста и визуала. От специалистов ожидают и знания по этике и безопасности: понимание рисков галлюцинаций, авторских прав, работы с чувствительными данными и правил использования ИИ внутри компании.
Эти изменения напрямую отражаются на зарплатах и карьерных траекториях. Почти две трети компаний в России готовы доплачивать 10−20% за навыки работы с ИИ, если специалист с их помощью закрывает несколько функций или приносит измеримый рост показателей — CTR, конверсий и снижение CPA. На этом фоне формируется новая карьерная логика: SMM- или контент-менеджеры постепенно превращаются в ИИ-маркетологов.
Риски и точки сопротивления
Конечно, не все встречают внедрение ИИ в процессы с одинаковым энтузиазмом. В то время как одни убеждены, что нейросеть сможет взять на себя только рутину, а людям достанется больше стратегических задач, другие боятся, что искусственный интеллект отберет у них работу. Отдельные опасения касаются качества результатов: специалисты указывают на галлюцинации, фактические ошибки и возможные юридические последствия при использовании сгенерированного контента.
Для брендов риски выходят за рамки внутренних процессов. Массовая генерация контента усложняет поддержание единого тона голоса и повышает вероятность шаблонных решений. Когда компании используют одни и те же модели и подходы, креативы внутри категории начинают выглядеть одинаково. Дополнительное давление создают вопросы, связанные с авторскими правами, использованием данных и ответственностью за ошибки, допущенные ИИ.
В ответ на эти риски российские компании постепенно выстраивают правила работы с нейросетями. Внутри организаций появляются гайдлайны и кодексы, которые определяют, какие данные допустимо загружать в ИИ-сервисы, как проверять фактуру и адаптировать тональность под бренд. Параллельно развиваются образовательные инициативы для сотрудников — от кратких интенсивов до регулярных курсов по работе с ИИ-инструментами.
Прогноз на 2026 год
К 2026 году работа с ИИ для маркетолога будет восприниматься как базовая профессиональная грамотность. В практику войдут AEO и работа с answer- и ask-движками, где контент создают с расчетом на выбор ИИ-поисковиками и ассистентами. В рекламе ключевым станет умение собирать брифы и данные для генерации баннеров, текстов и видео и встраивать их в рекламные платформы. В перфоманс-маркетинге усилится совместная работа с алгоритмами, где часть параметров передают ИИ, а критические зоны остаются под ручным контролем.
Роль маркетолога будет смещаться от узкой специализации к оркестрации ИИ-инструментов. Специалист будет выбирать модели, соединять их с данными компании, настраивать процессы и оценивать эффект от внедрения ИИ через ROI и бизнес-показатели. Для российского рынка это станет новой точкой отсчета: ИИ-навыки перестанут быть конкурентным преимуществом и войдут в обязательный минимум — по аналогии с Excel и веб-аналитикой.
По данным опросов, 85% российских директоров по маркетингу считают генеративный ИИ главным драйвером трансформации на ближайшие три года и планируют масштабировать его прежде всего в контенте и аналитике. На рынке труда закрепятся гибридные роли — от маркетолога-разработчика до специалистов по ИИ-этике и AEO. Компании будут ожидать ИИ-компетенции даже от джуниор-специалистов, а кандидаты без них будут получать менее выгодные офферы. Спрос на маркетологов с развитыми ИИ-навыками продолжит расти на год к году, и конкурировать придется не с нейросетями, а с теми, кто умеет работать с ними эффективнее.