ИИ не заменяет мозги сотрудников.

Я владелец небольшого маркетингового агентства. И ярый поклонник AI — во многом подумывал о том, чтобы «заменить людей на машины».

Даже условный Fable с его прекрасными ценами на токены — если бы мог заменить людей — давал бы колоссальный прирост производительности и масштабируемости, и экономил бы деньги.

Но главное — экономил бы время.

Но что-то пошло не так.

Разумеется, вместо замены сотрудников на ИИ логичнее было пойти другим путём — интегрировать ИИ в их работу, облегчить рутинные задачи, ускорить и автоматизировать процессы. Таким образом позволяя и сотрудникам зарабатывать больше, и агентству расти быстрее.

Но. Ключевая проблема — люди «верят» ИИ больше, чем стоило бы, отключая критическое мышление, и отдают «результаты ИИ» зачастую без проверки.

Отчёты. Составленные ИИ и не проверенные сотрудником, они могут включать фактические ошибки. Может быть нарушена логика расчётов, или расчёты просто выполнены с ошибкой. Могут быть галлюцинированы работы, которых не было.

Чаще всего это не проблема ИИ — это проблема некорректно загруженного контекста, не заданных рамок, не проверенной работы. Но это стоит бизнесу денег и времени, а сотрудники, простите, тупеют. «ИИ сделал — я отправил» — и ответственность заодно пытаются спихнуть на ИИ.

Для собственника или управляющего это неожиданное тушение пожаров на ровном месте: вроде всё было хорошо, а тут кривой отчёт спровоцировал клиента и задержал оплату.

Креативы. С одной стороны, ИИ отлично помогает — убирает страх чистого листа, генерирует достаточно неплохие объявления. Но с другой — ИИ редко ДОСТАТОЧНО погружён в контекст работы клиента и либо придумывает УТП, либо игнорирует его. Опять же вопрос постановки контекста, но при его отсутствии объявления получаются плоскими, невыразительными. Или, что хуже, содержат ложные обещания.

Семантика. Уже много менеджеров пробовали вместо ручного сбора семантики сгенерировать её с помощью AI. Результаты выглядят убедительно — ровно до тех пор, пока не прогонишь их через Вордстат и не оценишь конкурентность в выдаче.

Чаще всего семантика собрана из «нулевиков» без частотности. Хуже — когда в неё закрадываются ошибки и по неведомой логике подсовываются неподходящие ключи.

Самое страшное — когда сотрудники используют ИИ для ответов на все вопросы клиентов («можно ли», «почему») и просто копируют ответы в чат. Тон, формулировки и прочее мгновенно выдают «ИИшный» текст, и клиент начинает ощущать, что за немаленькие деньги за сопровождение рекламы ему дали пообщаться с Claude.

Разработка. Чуть в сторону от наших основных услуг — но в разработке ИИ тоже не микроскоп, а скорее молоток.

Можно разработать ТЗ с помощью ИИ. Можно разработать по ТЗ продукт (допустим, сайт) с помощью ИИ — и дизайн, и в целом сделать работу «под ключ», включая наполнение.

НО. Всё это при условии, что сотрудник достаточно подкован технически — хотя бы до уровня базового программирования — плюс обладает навыками хорошего менеджера: загрузил весь необходимый контекст, прописал нужные разделы, задал связность разделов на «распределяющих» страницах, указал логику фильтрации, хранения и т. д.

Без этого результаты обычно плачевные: сайт, симпатичный на вид, после наполнения может оказаться абсолютно неюзабельным.

А тем временем «помогаторы» для ежедневной работы я уже активно использую:

А если интересно читать новости из мира маркетинга, ии и управления - велком