Дарья Соболева
Деньги

«ИИ сделал хуже»: 7 типовых фейлов и как их избежать

Фраза «ИИ сделал хуже» звучит всё чаще — и обычно не потому, что модель «плохая», а потому что её использовали как волшебную кнопку. В рекламе, контенте, аналитике и даже в переговорах ИИ чаще всего ломается не на «сложности задачи», а на базовых вещах: нет контекста, нет критериев качества, нет проверки, нет связки с реальными данными.

Ниже — 7 типовых фейлов, которые я регулярно вижу в маркетинговых задачах, и рабочие способы, как их предотвращать. Без философии, только практика.

1) «Сгенерируй креатив» → получаем стерильную кашу

Симптом: тексты звучат одинаково, без «нерва», без конкретики, с общими словами: «высокое качество», «индивидуальный подход», «лучшие цены». Почему так: ИИ не знает вашу категорию, тональность, сегмент, ограничения и что вообще считается «хорошо». Он выбирает самый безопасный и усреднённый вариант.

Как избежать:

  • Давайте рамку: кому, зачем, в каком стиле, в каком формате, какие слова нельзя.
  • Добавляйте референсы: 2–3 примера объявлений «как надо» и 1–2 «как не надо».
  • Формулируйте оценку качества: «сильный оффер = конкретная выгода + условия + риск-реверс».

Мини-шаблон: ЦА → ситуация/боль → обещание → доказательство → условия → CTA.

2) ИИ «придумал факты» (галлюцинации) — и вы это публикуете

Симптом: в тексте появляются «исследования», цифры, проценты, «законы», которых вы не проверяли. Почему так: модель умеет убедительно говорить, но не обязана быть правдивой без источников. Если вы не дали данные — она их «достроит».

Как избежать:

  • Разделяйте задачи: ИИ генерирует структуру/формулировки, а факты — из ваших источников.
  • Просите: «Если не уверен — напиши “нужны данные”».
  • Вводите правило: любая цифра = ссылка на источник или удаление.

Полезная привычка: в конце запросить у ИИ список утверждений, требующих проверки.

3) «Сделай лучше» без цели → улучшил не то

Симптом: вы просили «улучшить лендинг», а ИИ переписал тональность, убрал важные детали, сделал «красиво», но хуже по конверсии. Почему так: без KPI ИИ оптимизирует под «читабельность», а не под бизнес-результат.

Как избежать:

  • Задайте цель: конверсия, доверие, понимание, скорость выбора.
  • Дайте ограничения: что нельзя менять (цены, условия, юридические формулировки).
  • Дайте критерий «успеха»: «После прочтения человек должен понять за 10 секунд: что это, для кого, цена/условия, следующий шаг».

4) Слишком много «креатива» там, где нужна точность

Симптом: ИИ красиво «упаковал» коммерческое предложение, но вы потеряли конкретику: сроки, этапы, гарантию, риски, ответственность. Почему так: модель склонна улучшать стиль и убирать «тяжёлые» детали — а именно они продают в услугах.

Как избежать:

  • Жёсткая структура для услуг: Задача → Подход → Что на выходе → Сроки → Стоимость → Гарантия/ограничения → Следующий шаг.
  • Отдельно просите: «ничего не сокращай, только упорядочи и сделай яснее».

5) «Сделай медиаплан / прогноз CPL» без вводных → фантазия

Симптом: получаете таблицы, бюджеты и CPL, которые выглядят правдоподобно, но не связаны с вашей воронкой. Почему так: прогноз без исторических данных — это художественная литература.

Как избежать:

  • Если данных нет — используйте ИИ не для “цифр”, а для: списка гипотез и переменных, структуры тест-плана, сценариев «оптимистичный/базовый/пессимистичный» с вашими допущениями.
  • Дайте минимум: средний чек, маржа, конверсия лид→продажа, текущий CPL/CPA, гео, сезонность.

ИИ хорош как помощник-аналитик, но не как оракул.

6) «Скопировал промпт из интернета» → не подходит под ваш кейс

Симптом: промпт «для маркетолога» выдал что-то, но оно не применимо: другие рынки, другая аудитория, другой продукт. Почему так: универсальные промпты редко учитывают контекст и ограничения.

Как избежать:

  • Делайте свои «промпты-рычаги» под задачи агентства/проекта: бриф → чек-лист → генерация → самопроверка → варианты → финал.
  • Добавьте в каждый промпт блок «контекст»: продукт, ЦА, позиционирование, ограничения, примеры.

Хороший промпт — это не «магическая фраза», а маленький регламент.

7) Нет финальной проверки человеком → мелкие ошибки убивают доверие

Симптом: орфография, несостыковки, разные термины, «плавающие» цифры, спорные обещания, риск по закону о рекламе. Почему так: ИИ не несёт ответственности, а вы — несёте.

Как избежать: Вводим быстрый контроль качества перед публикацией:

Чек-лист на 2 минуты

  1. Есть ли конкретика (цифры, условия, сроки) — и они верны?
  2. Есть ли одно ключевое сообщение (не 5 разных)?
  3. Есть ли логика: проблема → решение → доказательство → действие?
  4. Нет ли запрещённых обещаний/абсолютов («гарантируем», «лучший», «№1» без подтверждений)?
  5. Тон соответствует бренду?
  6. CTA понятный и один?
  7. Текст можно понять без контекста?

Если вы работаете командой — назначьте роль «редактор/валидатор»: это окупается быстрее любого «промпта».

Итог: как сделать так, чтобы ИИ делал лучше, а не хуже

ИИ — это не замена эксперта, а ускоритель. Он резко повышает скорость на этапах: структура, варианты, формулировки, упаковка, идеи. Но качество почти всегда зависит от трёх вещей:

  1. Контекст (данные и ограничения)
  2. Критерии качества (что считаем «хорошо»)
  3. Проверка (факты, юридика, смысл, стиль)

Если эти три слоя есть — «ИИ сделал хуже» превращается в «ИИ сэкономил мне два часа и дал 10 вариантов, из которых я собрал лучший».