Часто вижу материалы про ИИ в маркетинге. Но большая их часть по-прежнему сводится примерно к одному и тому же: как с помощью ИИ написать пост, составить контент-план или сгенерировать креатив.

Но ИИ уже давно умеет гораздо больше: работать с информацией, анализировать данные, закрывать операционные задачи, автоматизировать процессы, взаимодействовать с СУВК (CRM) и помогать создавать сайты и т.д.

На мой взгляд, сейчас меняется не только набор инструментов маркетолога, а меняется сам набор его профессиональных компетенций.

____________________

Что значит «уметь работать с ИИ» на практике?

1. Работа с информацией и исследованиями

Например, после проведения кастдевов у маркетолога может накопиться большое количество заметок. ИИ может помочь выделить повторяющиеся потребности, найти боли и триггеры, сгруппировать ответы, выявить закономерности.

Можно дополнительно собрать с помощью ИИ актуальные исследования по рынку, продукту, отрасли и ЦА, сопоставить их с результатами собственных исследований и уже после этого делать выводы.

Здесь ИИ становится инструментом работы с информацией и аналитикой.

При этом специалист должен понимать, какие данные вообще можно передавать ИИ, особенно если речь идет о зарубежных сервисах и персональных данных. 152-ФЗ никто не отменял.

2. ИИ-агенты и автоматизация операционки

В одном из моих рабочих проектов ИИ-агент работает с чатом на сайте (не робот в чате, как было раньше, а полноценный ИИ-агент): ведет диалог с пользователем, задает уточняющие вопросы, обрабатывает возражения, доводит человека до демо продукта, собирает информацию и создает сделку в СУВК (CRM).

Есть у меня и еще один ИИ-агент — для работы с маркетинговой аналитикой. Он работает с обезличенными показателями из моей сквозной аналитики: CPL, CAC, LTV, ROMI и другими ключевыми метриками.

Агент каждый день отслеживает аналитику, ищет отклонения и сообщает, если какой-то показатель заметно изменился. Каждое утро я получаю в Telegram сводку по основным показателям и каналам. Мне не нужно вручную проверять всю аналитику целиком. Если вижу что-то требующее внимания, уже сама захожу и разбираюсь глубже.

То есть ИИ не принимает за меня решение. Он мониторит данные, замечает отклонения и обращает мое внимание на то, что стоит проверить.

Еще один пример — я знаю маркетолога, который использует собственного агента-копирайтера в Telegram. Он может помогать с подготовкой контентом и отвечать на комментарии пользователей.

Конечный результат все равно оценивает специалист, но часть операционной нагрузки можно делегировать.

И это одна из главных ценностей ИИ для маркетолога — освободить время от части работы, а не заменить специалиста.

3. ИИ уже может помогать создавать сайты

Свой сайт я создавала вместе с ИИ. Смыслы, контент, структура и маркетинговая логика были на моей стороне.

ИИ помог структурировать информацию, создать первоначальный дизайн и реализовать техническую часть.

В том числе с его помощью я смогла самостоятельно развернуть сайт на хостинге, хотя я не айтишник.

В рабочих проектах я делала так же, и сейчас все правки я вношу просто через диалог с Claude Code.

То есть ИИ не отменяет специалиста. Он меняет объем и характер его участия. Поэтому я бы разделяла два уровня работы с ИИ:  1. «Я умею пользоваться инструментом». 2. «Я умею интегрировать ИИ в свою работу».

И главное — понимать, что должен получить бизнес.

____________________

А что ИИ пока не забирает у маркетолога?

Самое важное — стратегическое мышление. Маркетолог должен понимать бизнес, его экономику, продукт, ЦА, конкурентную среду, особенности продаж и ограничения компании. Он должен уметь считывать аналитику и в конечном итоге — принимать решения.

Поэтому я не думаю, что сильный маркетолог становится менее нужен. Просто его ценность постепенно смещается: меньше времени на операционку, больше — на анализ, решения, управление и работу с бизнес-контекстом.

И, возможно, главный вопрос для маркетолога сегодня уже не: «Умею ли я пользоваться ИИ?», а «Куда в моей работе я уже встроил ИИ, и насколько это действительно повышает эффективность?»