В новой рубрике редакция пересказывает основные мысли из главных материалов об индустрии маркетинга и медиа в мире. В этот раз — статья Майкла Бурги, опубликованная на портале Digiday, о конференции Digiday Media Buying Summit, которая проходила со 2 по 4 марта в Нэшвилле, США. На ней представители мировых медиаагентств обсудили ключевые сложности внедрения ИИ в рабочие процессы. С материалом ознакомился редактор Никита Макаров и обсудил проблему с экспертами рынка.
Закрытые Town Hall-сессии (встречи, где руководство компании напрямую общается с сотрудниками для обсуждения новостей, стратегии и ответов на вопросы) показали, что главная трудность — разрыв между ожиданиями руководства и повседневной работой команд.
По словам участников обсуждения, топ-менеджеры и клиенты часто требуют активнее использовать ИИ — например, в генерации креатива или автоматизации закупки рекламы — но не всегда понимают, сколько ручной работы и рисков за этим стоит.
Даже там, где агентства уже внедрили ИИ-инструменты, их использование остается ограниченным: системы оказываются слишком сложными, а сотрудники не всегда понимают, как применять их в ежедневных задачах. В результате технологии либо переоценивают, либо почти не используют.
Еще одна проблема — рассинхрон между креативными командами и медиапланерами. Креатив нередко создается без учета ограничений рекламных интерфейсов и платформ, из-за чего материалы хуже работают в медиаразмещении.
Отдельную тревогу у участников вызывает кадровый вопрос: многие агентства сокращают младшие позиции и рутинные роли, заменяя их ИИ-инструментами. Это может разрушить систему подготовки специалистов, поскольку новичкам становится сложнее понять, какие решения действительно эффективны.
Что же у нас на рынке?
Денис Царев, генеральный директор Morizo (СЕО Morizo), считает, что искусственный интеллект, как любая технология, сейчас проходит первый этап внедрения. Его пытаются встроить в существующие бизнес-процессы и использовать как «более быструю лошадь» для автоматизации процессов, эффект при таком подходе ограничен. Основная проблема — непонимание критериев успешности и причин внедрения, а также измерение успеха количеством сокращенных рабочих мест, например, на линиях поддержки и обработки заказов. Но человеческой эмпатии и коммуникации в сложных ситуациях ИИ дать не может, поэтому в результате происходят сбои и появляются отзывы с «единицами» за клиентоориентированность.
Технология раскрывается, когда начинает обрастать собственными процессами и экосистемой со своей экономикой, которая влияет на предыдущий процесс, полностью заменяя его на более эффективном уровне. Как показывал опыт зарубежных ИИ-проектов в 2025 и начале 2026 года, искусственный интеллект, который сам принимает и проверяет решения, дает прорывные результаты, а вариант «ИИ считает, а решает человек» ведет к незначительному повышению эффективности.
При этом у вопроса есть как бизнес-аспект, так и пользовательский. Загрузки приложений для генерации видео и картинок падают во всем мире. Пользователей привлекает не ИИ ради ИИ, а конкретная польза — ассистенты, которые решают реальные задачи. Там, где пользователь регулярно тратит ментальные усилия, например, на подсчет калорий или сравнение условий покупки, есть место для ИИ, который это упрощает.
Тем временем директор по инсайтам и стратегическим решениям 
«Игроник» Аида Саидова подчеркивает: крупные компании уже используют ИИ в аналитике и работе с данными, тогда как средний и малый бизнес чаще сталкивается с нехваткой компетенций и понятных сценариев применения. ИИ в первую очередь актуален для работы с большим объемом данных. Он помогает снизить влияние человеческого фактора и сократить количество ошибок, а также экономит время. Основная проблема, скорее временная, в том, что уровень сложной аналитики и презентаций, подготовленных ИИ, пока ниже, чем у человека. Поэтому оптимальный подход сегодня — сочетание работы человека и нейросети.
Мария Перфилова, CEO E-Promo (часть 
E-Promo Group):
ИИ в российских компаниях внедряется активно, но результаты неровные. Одни хотят полностью заменить людей, другие отдают ИИ только рутину. И, на мой взгляд, оба подхода не работают из-за распространенных ошибок: мышление «взять от ИИ все или ничего», отсутствие контроля за результатом и недооценка реальных затрат: компании считают стоимость лицензии, но не закладывают время на интеграцию и обучение сотрудников.
В итоге главный барьер не технологический. Технологии доступны. Проблема в том, что компании не умеют встраивать ИИ в работу и управлять изменениями, которые он за собой тянет.
По мнению руководителя направления по внедрению искусственного интеллекта 
ГК «Родная Речь» Никиты Карасева, рынок ИИ в России сейчас существует в двух плоскостях. На уровне стратегии это один из ключевых драйверов трансформации, автоматизации и роста эффективности. Но на уровне реальных бизнес-процессов ИИ часто остается дорогим и не до конца понятным экспериментом. Многие компании пока находятся на стадии обсуждения подходов, пилотов и проверки гипотез, ожидая, что сама технология даст быстрый прорыв. Так, по данным исследования, 97% крупных российских компаний уже внедряют ИИ или планируют это делать, но только 25% имеют формализованную стратегию развития ИИ. Лишь 35% компаний перешли от пилотов к масштабированию ИИ-решений.
На практике это работает иначе: без четкого product-подхода, конкретных сценариев применения и привязки к операционным задачам внедрение редко дает заметный эффект. Основные проблемы — отсутствие понятных кейсов использования, слабая интеграция в процессы, завышенные ожидания и дефицит внутренних компетенций на стыке бизнеса, данных и технологий.
Екатерина Костылева, бизнес-партнер по развитию продуктов и новых технологий 
Group4Media:
Внедрение ИИ сегодня становится все более системным: мы наблюдаем, что компании делают переход от точечных экспериментов к модели, где ИИ выступает полноценным инфраструктурным слоем бизнеса. ИИ ускоряет аналитику, помогает находить инсайты, повышает качество решений и масштабирует экспертизу без пропорционального роста команды. При этом ключевые барьеры связаны не столько с технологиями, сколько с организацией процессов: пока бизнес не всегда осознает стратегию, метрики влияния технологий и прикладные сценарии внедрения ИИ в ежедневную работу.
Роман Максимов, директор по продукту МТС AdTech:
В российских компаниях ИИ внедряется все успешнее, но уже не как эксперимент, а как прикладной инструмент с измеримым эффектом. Бизнес переходит к агентской модели, когда ИИ помогает решать не одну локальную задачу, а вести весь процесс целиком. Лучше всего ИИ приживается там, где результат можно быстро оценить в деньгах, скорости или качестве. Основные барьеры прежние: нехватка специалистов, необходимость перестраивать процессы, обучать команды и работать с качеством данных. Сейчас ключевой вопрос для бизнеса уже не в том, нужен ли ИИ, а в том, как встроить его в реальные процессы.
Юлия Удовенко, управляющий директор по стратегии и продукту группы RW+:
Пока ИИ внедряется не системно и это касается не только российских, но и глобальных компаний так как организационные структуры схожи. ИИ является своего рода муьтипликатором, который умножает и хорошее и плохое. Например если в компании есть системные проблемы с данными (они не структурированы, есть противоречия, и тд) то ИИ увеличивает хаос многократно. Эйфория от возможностей ИИ прошлого года сменилась понимаем необходимости структурных изменений — бизнесы в процессе перехода от индивидуальных ИИ (когда увеличивается продуктивность отдельного сотрудника через предпочтительные для него LLM) к институциональным ИИ, которые увеличивают продуктивность всей организации, и это уже постоянная работа с гигиеной данных, адаптация материалов и стандартов под машиночитаемость, правила безопасности и обезличивания данных.
На каких ИИ работают наши компании
По словам Мария Перфилова, в E-Promo используются преимущественно зарубежные платформы: GPT, DeepSeek, Kimi, Manus, Grok, потому что на сегодняшний день они задают технологический стандарт отрасли. Эти модели лучше понимают контекст, точнее справляются с аналитическими задачами, быстрее обновляются. У них развитая экосистема, и это особенно важно, когда нужно интегрировать ИИ в реальные процессы, а не просто выполнить разовую задачу.
Денис Царев, генеральный директор Morizo (СЕО Morizo):
Мы работаем более чем с 50 нейросетями, и список можно менять и дополнять каждый день. Платформу подбираем под конкретную задачу: компьютерное зрение, тексты, генерация изображений — это разные модели. Важна не «страна происхождения», а выбор между возможностями, безопасностью и облаком хранения данных. Если данные чувствительные, облако запрещено — нужна установка в контур компании, здесь выбор в пользу крупных российских вендоров, таких как «Яндекс» и «Сбер».
Роман Максимов рассказывает, что компании ПАО МТС (MWS AI, МТС AdTech, Exolve и другие) разрабатывают собственные решения на базе генеративного ИИ, технологии обработки естественного языка и компьютерного зрения. В частности, МТС AdTech разработала диалогового агента ИИ-маркетолог как прикладной инструмент для эффективных рекламных кампаний. Для них важна не абстрактная технологичность, а возможность встроить решение в рабочие процессы и получить понятный результат. Для рекламного бизнеса особенно ценно, что ИИ ускоряет создание текстов и креативов, выполняет функции модератора и таргетолога, что позволяет полноценно планировать рекламные кампании. Малый бизнес из-за нехватки экспертизы часто показывает результаты ниже рынка, в то время как ИИ позволяет поднять эффективность в среднем на 30%. Их цель — пойти дальше и дать малому бизнесу результаты на уровне опытного таргетолога. А профессионалам помочь найти неочевидные инсайты, которые повлияют на скорость и качество рекламных кампаний.
Никита Карасев, руководитель направления по внедрению искусственного интеллекта группы компаний «Родная речь»:
В группе компаний «Родная речь» мы используем и отечественные, и зарубежные решения, но в большинстве прикладных задач все же чаще опираемся на зарубежные платформы. Причина простая: по нашему практическому опыту, они пока дают более зрелое качество и больший функционал в ряде сценариев. При этом российские решения тоже развиваются, и в отдельных кейсах они вполне применимы, особенно там, где важны локализация, требования к хранению данных или интеграция в российский контур. Поэтому для нас наиболее рабочая модель сегодня — гибридный подход: выбирать инструмент не по происхождению, а по тому, насколько эффективно он решает конкретную задачу. Мы готовим инфраструктуру к любому сценарию, включая работу только на отечественном ПО.
Юлия Удовенко поделилась, что в RW+ используют как зарубежные, так и американских и китайских ИИ. Российские нейросети они используем в одном из продуктов, чтобы оценивать там видимость брендов в выдаче. Между моделями идет очень жесткая конкуренция — например, сейчас самый активный рост идет у Claude, хотя еще полгода назад мир в основном сидел в ChatGPT, который стал даже нарицательным именем. И мы видим, насколько Claude стал давать лучший результат, и в ответ увеличиваем его использование, то есть ситуация динамичная. Наши отечественные модели пока в этой гонке активно не представлены, подчеркивает Юлия. В особенности она отмечает проблему маркетинга — «Мы все знаем о новых моделях OpenAI, Anthropic, их создатели постоянно на слуху, профильные блоггеры постоянно рассказывают, что теперь умеет та или иная модель, мы знаем разницу между версиями моделей
Аида Саидова, директор по инсайтам и стратегическим решениям «Игроник»:
Мы используем как отечественные, так и зарубежные решения, поскольку у них разные сильные стороны. У каждой нейросети есть свои особенности, которые актуальны в разных задачах. Анализ текстов, изображений или видео, а также более глубокая аналитика требуют разных нейросетей. На практике эффективнее комбинировать решения под конкретные задачи. Важно и то, насколько легко нейросеть встраивается во внутренние технологические процессы.
Анна Машковцева, руководитель по разработке и развитию ИИ-решений Group4Media:
В Group4Media мы используем комбинацию решений и принципиально не строим все вокруг одной модели или экосистемы. Наш подход — это осознанный выбор технологий, настроенный под бизнес-задачи. Важнее не происхождение платформы, а ее способность усиливать процессы, работать с данными и давать стабильный результат. Ключевую роль здесь играет инфраструктура: мы обеспечиваем доступ к моделям для сотрудников, осознанно используем для поисковых и исследовательских задач облачные модели и строго закрытые локальные модели, которые остаются в контуре наших серверов, — для обработки документов внутри компании.
ИИ — инструмент или временная мода
Никита Карасев отмечает, что не стал бы рассматривать нейросети ни как универсально обязательный инструмент для всех, ни как временную моду. У них действительно ограниченный и вполне конкретный scope применимости: ИИ не нужен в каждой задаче и не заменяет профессиональную экспертизу сам по себе. Но уже сейчас есть множество ролей и процессов, где нейросети дают ощутимую практическую пользу — особенно в аналитике, автоматизации, работе с контентом и ускорении операционных задач. Поэтому, когда текущий хайп спадет, на рынке останутся не абстрактные разговоры про ИИ, а действительно важные продукты и сервисы, которые станут частью повседневной работы в нашей индустрии.
Вместе с тем Денис Царев подчеркивает, что развитие в эту сторону «обязательного инструмента» зависят от удешевления вычислений. Сейчас модели делают много избыточных операций, поэтому экономика проектов хрупкая. В российских условиях, с учетом ограничений в производстве вычислителей, вероятен сдвиг от больших языковых моделей к узким специализированным сетям, которые работают эффективно даже на уровне микрокомпьютеров вроде Raspberry Pi и надежно решают частные, рутинные задачи. Например, купить в магазине продукты для салата «Селедка под шубой» без составления списка продуктов вручную.
Роман Максимов, директор по продукту МТС AdTech:
Нейросети уже сложно назвать модой: для маркетинга, рекламы и клиентского сервиса это постепенно становится обязательным рабочим инструментом. Но рынок быстро отсеет все декоративные сценарии, где ИИ нужен только ради самого факта его наличия. В итоге останутся решения, которые реально экономят время, снижают издержки и улучшают бизнес-показатели. Например, в МТС AdTech в ближайшие годы число ролей под капотом ИИ-агента будет расти: к действующим добавятся A/B-тестировщик, планировщик медиасплита и другие специализации, которые сегодня закрывают люди. И именно такие сценарии и будут определять рынок. За счет внедрения ИИ, обучения сотрудников и перестройки процессов в 2025 году мы сэкономили 150 млн рублей и на 30% улучшили финансовые показатели в производстве креатива.
С этим соглашается Екатерина Костылева, отмечая, что нейросети уже закрепляются как базовый инструмент внутри бизнеса и для многих компаний стали частью ключевых процессов: ускоряют сбор и обработку данных, сокращают цикл принятия решений, берут на себя рутинные и подготовительные задачи. При этом эффект от ИИ уже можно измерить: по нашему исследованию, 63% компаний отмечают рост эффективности процессов, 35% — снижение стоимости задач, а 31% — рост креативности и количества идей. В результате специалисты меньше заняты механикой и больше фокусируются на стратегии и поиске точек роста. Это делает отказ от ИИ конкурентным риском, а его внедрение — устойчивым переходом к новой модели работы и новой норме.
Мария Перфилова также считает, что ИИ уже сейчас приносит конкретную пользу: ускоряет процессы, помогает принимать решения, работает с большими массивами данных там, где человек не справится вовсе или справится, но потратит в разы больше времени.
Хайп вокруг темы — да, есть. Рынок пройдет через стадию отрезвления: завышенные ожидания столкнутся с реальностью, но это не убьет технологию. Произойдет то же, что с облачными сервисами: шум утихнет, а инструмент останется и станет нормой. Думаю, через несколько лет компания без ИИ в процессах будет выглядеть так же странно, как компания без электронной почты.
Юлия Удовенко, управляющий директор по стратегии и продукту группы RW+:
Обязательный, это как переход с калькулятора на Excel в определенном смысле — он станет базовым продуктом. Недавно Сэм Альтман сравнил токены с коммунальными услугами, как электричество. Это новое коммодити, которое будет питать и активировать другие инфраструктурные слои и активности.
Аида Саидова, директор по инсайтам и стратегическим решениям «Игроник»:
Нейросети уже становятся рабочим инструментом индустрии. Это не мода, а следующий этап развития аналитики и производства контента. При этом интересен новый тренд, когда международные бренды начали делать креатив через «ручной» труд, привлекая художников-иллюстраторов и музыкантов для создания авторского контента. Это повод еще раз задуматься о том, что человеку нужен человек.