Маркетологи массово пошли учиться программированию. И, кажется, не туда свернули
Я тоже думала, что следующий обязательный навык маркетолога — программирование. Ошиблась. И вот почему.
Последние месяцы я всё чаще вижу одну и ту же картину.
Маркетологи массово идут изучать Python, JavaScript, React… Будто без этого завтра нельзя будет работать.
Честно? Мне кажется, многие свернули не туда.
Маркетологу не нужно становиться разработчиком.
Ему нужно перестать зависеть от разработки.
Это две большие разницы.
Представьте обычную ситуацию.
У вас появилась идея нового лендинга.
Или квиза.
Или калькулятора.
Или чат-бота.
Что происходит дальше?
Пишем ТЗ.
Отправляем дизайнеру.
Ждём.
Получаем макет.
Просим внести правки.
Ждём.
Потом подключается разработчик.
Потом снова правки.
И только через пару недель появляется первая версия.
А ещё через несколько дней становится понятно, что гипотеза вообще не сработала.
И дело не в дизайнере.
Не в разработчике.
Не в менеджере.
Просто между идеей и её проверкой слишком много людей.
Я поймала себя на мысли, что большую часть времени трачу не на маркетинг.
А на ожидание.
Именно в этот момент я начала экспериментировать с AI.
Не для того, чтобы стать программистом.
А чтобы перестать писать бесконечные ТЗ.
Самым показательным оказался один проект.
Мы развиваем ORM-агентство для рынка США. Google Ads не дал ни одного лида. LinkedIn-аутрич тоже не сработал.
Стало понятно, что проблема вообще не в каналах.
Мы приходили к компаниям с общим предложением, хотя у каждой была своя конкретная ситуация.
Тогда появилась идея: сначала автоматически искать публичные сигналы, которые могут влиять на доверие к компании, а уже потом строить первое сообщение.
За несколько недель появился рабочий инструмент.
Он анализирует поисковую выдачу, Reddit, Trustpilot и другие открытые источники, находит потенциальные репутационные риски, оценивает их влияние и сразу предлагает персонализированный сценарий первого контакта.
Я не написала ни строчки кода вручную.
Но я десятки раз меняла архитектуру, проверяла гипотезы, ломала и собирала всё заново, пока инструмент не начал работать так, как было задумано.
И именно тогда я поняла одну простую вещь.
AI не заменил программиста.
Он убрал этап, на котором я раньше неделями ждала, чтобы проверить, жизнеспособна ли идея.
После этого я стала смотреть на свою работу иначе.
Если мне нужен простой лендинг — я сначала собираю его сама.
Если приходит идея квиза — сначала проверяю её сама.
Если нужен внутренний сервис для команды — сначала делаю MVP сама.
Не потому, что теперь считаю себя разработчиком.
А потому, что не хочу занимать время разработчика гипотезами, которые могут умереть через сутки.
Когда идея подтверждается цифрами — вот тогда уже появляется смысл делать нормальный дизайн, писать качественный код и вкладываться в масштабирование.
Мне кажется, именно здесь многие неправильно понимают vibe coding.
Это не новая профессия.
Это не попытка заменить разработчиков.
И уж точно не повод срочно идти учить Python.
Для маркетолога это всего лишь способ резко сократить расстояние между словами «у меня есть идея» и «я уже знаю, работает она или нет».
И, как ни странно, именно это оказалось самым ценным навыком, который AI принёс в мою работу.
Не программирование.
А скорость проверки гипотез.