ИИ в маркетинге: где он окупается, а где только изображает работу
Ева Гаррельобновлено
Искусственный интеллект в маркетинге сейчас внедряют все. На совещаниях это звучит как «мы уже используем ИИ», в отчётах как «сократили время на контент вдвое». А в прибыли почему-то не видно ничего. Это не ощущение, это то, что показывают исследования.
Что говорят цифры
По данным Gartner, в 2026 году директора по маркетингу направляют на ИИ в среднем 15,3% бюджета. При этом готовыми масштабировать свои инициативы себя считают только 30%, а 70% признают, что процессы для этого ещё не созрели.
В Европе похожая картина. В исследовании McKinsey State of Marketing Europe 2026 только 6% руководителей маркетинга оценивают зрелость своей компании в генеративном ИИ как высокую. Зато эти 6% уже экономят больше 20% и вкладывают сэкономленное в рост.
Исследователи MIT в 2025 году разобрали больше трёхсот внедрений генеративного ИИ и пришли к неприятному выводу: большинство пилотов так и не дали измеримого влияния на прибыль. Цифру 95% потом много оспаривали. Но вот с тем, что отличает удачные проекты, особенно никто не спорил.
Почему большинство внедрений не приносят денег
Удачные проекты в исследовании MIT привязаны к трём вещам: конкретному процессу, измеримому результату и человеку, который за этот результат отвечает. В неудачных хотя бы одного из трёх нет.
В маркетинге это выглядит так. Каждый сотрудник пользуется ChatGPT по-своему. Кто-то пишет им посты, кто-то письма, кто-то сводит отчёты. Экономия есть, но она остаётся в личном времени сотрудника и до бизнеса не доходит. Никто не знает, сколько часов сэкономлено, куда они делись и стал ли результат лучше. Это и есть видимость работы: усилия реальные, а отдача нет.
Простая проверка: четыре зоны
Прежде чем что-то внедрять, задайте каждой задаче два вопроса. Как часто она повторяется? И можно ли измерить её результат в деньгах или времени? Ответы раскладывают все задачи на четыре зоны.
Внедрять первым. Экономию легко посчитать, а ошибку легко заметить. Начинайте отсюда.
Часто и измеримо: внедрять первым
Первичная обработка заявок и ответы на типовые вопросы, сводка отчётов из нескольких систем, варианты объявлений для тестов. Здесь экономию легко посчитать, а ошибку легко заметить.
Часто, но трудно измерить: внедрять с правилами
Тексты для соцсетей, рассылки, описания товаров. ИИ ускоряет работу, но качество падает незаметно. Нужны правила: голос бренда, проверка человеком, запрет на публикацию без редактуры.
Редко, но измеримо: проверять расчётом
Анализ конкурентов раз в квартал, сегментация базы раз в полгода. Автоматизировать можно, но экономия скромная. Иногда дешевле оставить как есть.
Редко и неизмеримо: не отдавать ИИ
Стратегия, позиционирование, решение, от чего отказаться. ИИ здесь хороший собеседник и плохой начальник. Он предложит десять вариантов, но выбрать за вас не сможет.
Стоит ли отдавать эту задачу ИИ?
Ответьте на два вопроса, и здесь появится рекомендация.
Где ИИ создаёт видимость работы
- Контент ради количества. Сто постов в месяц вместо двадцати выглядят как рост, но читателей от этого не прибавляется.
- Дашборды, которые никто не открывает. Собрать отчёт стало дёшево, но решения по нему так и не принимаются.
- Чат-боты без передачи человеку. Клиент с нестандартным вопросом уходит, а в статистике это выглядит как «обработанное обращение».
- Внедрение ИИ как проект без владельца. Когда за результат отвечают все, не отвечает никто.
Новая зона, о которой многие забывают
ИИ теперь не только инструмент внутри компании, но и место, где клиент ищет поставщика. Люди спрашивают ChatGPT и Perplexity, кого выбрать, и модели отвечают, называя конкретные компании. По данным The CMO Survey 2026, генеративной оптимизацией, или GEO, уже занимаются 40% компаний. Остальные пока отдают это место конкурентам.
Как устроена видимость в ответах ИИ и что с ней делать, я разбирала отдельно. Видимость в AI-поиске →
С чего начать на этой неделе
- Выпишите десять задач маркетинга, которые повторяются каждую неделю, и сколько часов уходит на каждую.
- Выберите две, которые попадают в зону «часто и измеримо».
- Назначьте по каждой владельца и одну метрику. Через 30 дней сравните с тем, что было.
Хорошее внедрение ИИ узнаётся не по количеству инструментов, а по тому, что кто-то может назвать, сколько денег оно сэкономило в прошлом месяце.
Если хотите сделать такой разбор по всей цепочке маркетинга с расчётом экономии, это занимает две недели. AI-аудит маркетинга →
Источники: Gartner, CMO Spend Survey 2026, май 2026; McKinsey, State of Marketing Europe 2026, ноябрь 2025; MIT Project NANDA, «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025»; The CMO Survey, Duke и Deloitte, март 2026.
