Мы наблюдаем новый этап развития MarTech-рынка: ИИ-алгоритмы уже умеют анализировать конкурентов, писать стратегии для продвижения и управлять рекламой. Но парадокс в том, что чем больше автоматизации появляется в маркетинге, тем важнее становится человек, который управляет всей этой системой. И хотя большинство ИИ-инструментов действительно оптимизируют операционные задачи маркетинга, они не способны управлять экономикой бизнеса. Основатель сервиса «МаркетологТЕХ» Кирилл Степаненко рассказал Sostav, как меняется роль маркетолога в нынешних условиях и что ждет рынок MarTech в ближайшие годы.
Какие задачи маркетинга уже передают алгоритмам
За последние два года маркетинг стал одной из самых автоматизированных функций бизнеса. По данным исследования 
СберМаркетинг, российский рынок маркетинговых технологий вступает в фазу глубокой интеграции данных, автоматизации и кросс‑платформенного взаимодействия. В исследовании подчеркивается, что ключевые элементы MarTech‑экосистемы — аналитические платформы и data‑решения — становятся центральной частью цифрового маркетинга в России, а не просто дополнительными инструментами.
В первую очередь автоматизации поддается работа с цифрами, аналитикой и большими данными. То есть все, что необходимо считать и анализировать. А вот сами процессы автоматизировать сложнее, потому что не все понимают, как они работают. Для нейросети важен контекст, обладание большими данными и конкретикой. Если же вместо этого есть лишь размытые договоренности и идеи «на словах», нейросеть не сможет это использовать, а значит, автоматизировать ничего не получится.
На сегодняшний день наиболее успешно алгоритмам делегируются следующие процессы.
Диагностика бизнеса и анализ конкурентов. ИИ способен за минуты анализировать открытые данные бизнеса — сайт, социальные сети, рекламные сообщения — и сравнивать их с конкурентами в нише. Такие инструменты выявляют сильные и слабые стороны бизнеса и формируют картину рынка. По сути, алгоритмы начинают выполнять ту работу, на которую раньше уходили дни ручной аналитики.
Подготовка маркетинговой стратегии. Еще недавно это была исключительно ручная работа: маркетологи собирали данные, формулировали гипотезы и строили план действий. Сегодня часть этой работы начинают выполнять алгоритмы. ИИ способен анализировать целевую аудиторию, конкурентов, маркетинговые каналы и текущие показатели бизнеса.
На основе этих данных система предлагает пошаговую стратегию продвижения на несколько месяцев вперед: какие каналы тестировать, какие гипотезы запускать, как распределить бюджет. Такие системы помогают быстрее находить точки роста и проверять гипотезы. Например, вся база знаний нашей компании лежит в языковых моделях, что сильно сокращает цикл тестирования гипотез и создания продукта.
Управление рекламными бюджетами. В рекламных системах уже давно используют умные алгоритмы для оптимизации ставок и распределения бюджета. Такие механики существовали и до волны генеративного ИИ. Разница в том, что современные системы теперь способны анализировать гораздо больший объем данных и делать это значительно быстрее.
Алгоритмы учитывают поведение пользователей, историю конверсий, сегменты аудитории, сезонность и десятки других факторов. Маркетинговые платформы на основе этих данных уже корректируют ставки, перераспределяют бюджеты между кампаниями и отключают неэффективные объявления практически в реальном времени.
Производство контента. Генеративные модели уже умеют писать тексты, создавать изображения, генерировать видео и адаптировать контент под разные платформы. В крупных компаниях это приводит к появлению так называемых «контент-фабрик» — систем, где алгоритмы производят десятки вариантов материалов, а команда выбирает и дорабатывает лучшие.
Одновременно меняется и сам формат работы маркетинговых команд. Благодаря доступности ИИ-инструментов специалисты начинают быстрее собирать лендинги, тестовые страницы и прототипы маркетинговых решений, в том числе используя базовые навыки работы с кодом (тот самый вайбкодинг).
ИИ-ассистенты для маркетинговых решений. Самая новая категория инструментов — системы, которые помогают маркетологам принимать решения. Такие платформы анализируют данные бизнеса и могут ответить на вопросы:
- какой бюджет оптимален для продвижения;
- какие каналы стоит масштабировать;
- где компания проигрывает конкурентам;
- какие маркетинговые гипотезы стоит проверить.
В этой модели маркетинг превращается в систему, где алгоритмы помогают анализировать данные и генерировать решения, а человек принимает стратегические решения и отвечает за развитие бизнеса.
Здесь хочу отметить, что базовым и принципиально важным навыком любого специалиста становится Prompt Engineering — умение правильно ставить задачи и задавать вопросы нейросетям. Он является первоочередным, и чаще всего становится узким местом. Поэтому тем, кто еще не изучает, как правильно работать и общаться с ИИ-агентами, я настоятельно рекомендую начать. Потому что в ближайшие годы конкурентным преимуществом станет именно этот навык.
Кто отвечает за ошибки ИИ и почему ценность маркетологов только растет
Чем больше задач передают алгоритмам, тем выше становится цена ошибки. Ведь алгоритмы могут масштабировать не только успешные решения, но и неверные выводы. Например:
- ошибка в сегментации аудитории может масштабироваться на весь рекламный бюджет;
- некорректная модель прогнозирования может влиять на стратегию закупки трафика;
- неправильная интерпретация данных может приводить к неверным маркетинговым решениям.
По данным международного исследования Gallagher, главное опасение бизнеса в использовании ИИ — ошибочные рекомендации алгоритмов, нарушения конфиденциальности и нарушения правовых обязательств. 57% респондентов считают ошибки ИИ и неверные выводы одной из главных угроз, а 56% видят юридические и репутационные риски, связанные с неудачным использованием ИИ.
Еще одно исследование за 2025 год показало, что около половины сотрудников используют ИИ без четкой политики и контроля со стороны компании, что усиливает риски ошибок, неправильных интерпретаций и даже нарушения корпоративных политик.
Ошибки в этих областях могут привести не только к потерям эффективности, но и к прямым финансовым убыткам, снижению LTV, падению доверия клиентов и юридическим рискам. Поэтому в крупных компаниях уже формируются новые роли:
- промпт-инженер/промпт-менеджер — разрабатывает промпты и сценарии работы с нейросетями: тексты, креативы, лендинги, рекламные объявления;
- ИИ-креативщик — делает рекламные креативы, визуалы и тексты с помощью нейросетей и адаптирует их под рекламные кампании и соцсети;
- специалист по внедрению ИИ в маркетинг — интегрирует ИИ-инструменты в маркетинговые процессы: контент-производство, аналитику, CRM и рекламные системы;
- ИИ-контент-редактор/ИИ-контент-менеджер — проверяет и дорабатывает материалы, созданные нейросетями, следит за фактурой, стилем и соответствием бренду.
При этом доступность ИИ-инструментов приводит к тому, что многие компетенции объединяются: аналитики начинают работать с маркетинговыми гипотезами, маркетологи — с аналитикой данных и контент-производством. В результате маркетинговые команды становятся более универсальными, а ключевую роль начинают играть специалисты, способные соединять разные компетенции и управлять всей системой маркетинга.
Маркетолог как архитектор MarTech-системы
Несмотря на высокий уровень автоматизации MarTech-стека, специалисты в этой сфере сталкиваются с фундаментальной проблемой. Главное ограничение сегодня — не сами технологии, а способность компаний правильно их применять и автоматизировать. Многие организации внедряют десятки маркетинговых инструментов — аналитические платформы, рекламные системы, генеративные модели — но не умеют объединять их в единую работающую архитектуру.
Именно здесь проходит главный разрыв между ожиданиями бизнеса и реальностью внедрения ИИ. Многие компании ожидают, что искусственный интеллект сможет сразу решить все маркетинговые задачи — от стратегии до генерации контента. Но это работает не так. В основе всего лежит тщательная подготовка к работе. То есть у проекта должна быть некая база, архитектура, на которую уже в дальнейшем накладываются другие процессы. В каждом из этих процессов необходимо смотреть, что можно улучшить и отдать алгоритмам.
Пока ИИ способен только анализировать данные и предлагать варианты решений, но именно человек по-прежнему определяет стратегию и приоритеты. Во многом это связано с тем, что в маркетинге важны не только данные, но и идея, интуиция и предпринимательская смекалка — способность увидеть нестандартную возможность или сформулировать новую гипотезу развития бизнеса. Именно этих качеств алгоритмам пока не хватает. Поэтому все больше маркетинговых платформ строятся по принципу «человек в цикле» (human-in-the-loop): алгоритм генерирует решения, а человек их проверяет и корректирует.
Вывод: превращаем ИИ в стратегического партнера
Рынок искусственного интеллекта в маркетинге растет более чем на 25−30% ежегодно. И главный вывод последних лет в том, что чем больше алгоритмов появляется в маркетинге, тем выше становится ценность специалистов, которые умеют:
- формулировать стратегию;
- управлять архитектурой данных;
- контролировать алгоритмы;
- принимать решения в условиях неопределенности.
В горизонте ближайших лет во главе всего будет стоять идея. Если у бренда нет сильной идеи и собственного подхода к дистрибуции, никакой набор ИИ-инструментов не даст устойчивого результата. При этом сегодня для создания любого продукта или сервиса уже не нужны большая команда, многомиллионный бюджет и месяцы продакшена. Гораздо важнее умение правильно использовать доступные ИИ-инструменты и интерпретировать результаты их работы. Именно поэтому особую ценность приобретают насмотренность, кругозор и способность человека объединять данные, контекст и смысл.
Будущее маркетинга — это не автономные системы, а гибридная модель, где человек выступает архитектором всей MarTech-экосистемы, а алгоритмы становятся инструментом ее масштабирования. Конкурентное преимущество получат не те компании, у которых больше ИИ-инструментов, а те, кто сумеет выстроить вокруг них работающую архитектуру — соединить данные, идеи и технологии в единую систему роста бизнеса.
Практический вывод здесь простой: рынок будет двигаться в сторону коллабораций, партнерств и интеграции аудиторий, данных и каналов (разумеется, в рамках закона и прозрачных правил). Продуктов и контента станет больше, запускать их будет проще, а значит, дефицитом окажутся не инструменты и не трафик, а люди, которые умеют собрать все это в работающую конструкцию. Именно они и станут главными фигурами новой маркетинговой реальности — люди-архитекторы, которые проектируют систему целиком. Потому что без архитектора даже самые сильные инструменты остаются просто набором функций.