Оставят ли нейросети маркетологов без работы

«Ты рассказал мне просто правду, а я ужасную хочу» — примерно в таком ключе сейчас развиваются любые дискуссии, касающиеся использования искусственного интеллекта в творческих сферах. Особенно в своем пессимизме усердствуют дизайнеры, копирайтеры, сценаристы и даже некоторые аналитики. Но так ли все плохо? Не претендую на объективность, но могу описать текущую обстановку конкретно в маркетинговых коммуникациях.

Если в двух словах: до полной автоматизации, при которой алгоритмы будут креативить, писать и верстать, пока немногочисленные программисты/операторы наслаждаются кофе, еще очень и очень далеко. Более того, есть сомнения в том, что этот сценарий вообще реализуем — особенно если мы хотим, чтобы плодами нашей работы пользовались живые люди. Пока что ИИ отлично показывает себя только в ограниченном количестве сценариев.

Сферы применения ИИ

1. Таргетинг. ИИ позволяет анализировать невероятное количество данных о пользователе и его потребительском поведении. Например, половозрастные характеристики, любимые бренды и продукты, историю активности. Владея этой информацией, очень удобно формировать персонализированные предложения. Конечно, этим занимаются в основном продавцы, но аналогичным образом ИИ работает и с контентом, позволяя адаптировать его к индивидуальным потребностям пользователя.

2. Предиктивная аналитика. Здесь алгоритмам нет равных, поскольку ни одна, даже очень большая команда менеджеров не сможет спрогнозировать поведение целевой аудитории так быстро и так точно, как это сделает ИИ. С его помощью можно, в частности, анализировать эффективность различных коммуникационных каналов, будь то «печатка», онлайн-СМИ, соцсети или мессенджеры. Если вы знаете, какую отдачу принесет та или иная маркетинговая кампания и где она «выстрелит» громче всего, вам будет проще спланировать бюджет и собрать пул релевантных каналов, отказавшись от заведомо не эффективных.

3. Помощь в создании контента. Я сознательно не использую слово «генерация», поскольку с этим у ИИ пока есть определенные сложности. И здесь мы плавно переходим к тому, ради чего эта тема и поднималась.

Почему специалистам творческих профессий пока не стоит слишком сильно волноваться

Я вижу несколько причин:

1. ИИ можно доверять только простые, рутинные задачи — особенно когда речь идет о создании контента.

Чтобы не ходить за примером далеко, возьмем текст. Для обучения нейросети работе с текстом нужно загрузить в нее так называемую обучающую выборку. Это огромное количество текстов с определенными характеристиками: формат, стиль повествования и так далее. Соответственно, собственные работы нейросети будут максимально похожи на тексты из выборки. Загружали стихи — получите стихи, скармливали машине пресс-релизы — ИИ будет генерировать тексты именно такого формата. В этом и заключается слабая сторона ИИ. Чтобы нейросеть сравнилась с профессиональным копирайтером, который сегодня придумывает слоган, а завтра пишет техническую статью, нужны миллиарды качественных текстов разной тематики и формата. Но такого количества контента сегодня просто не существует.

Еще один важный момент: работа с текстом — это не только складывание букв в слова, а слова в предложения. Чтобы текст решал поставленную задачу (развлекал, продавал, улучшал имидж бренда — нужное подчеркнуть), необходимо сформировать портрет целевой аудитории, найти близкие ей «крючки», продумать структуру и логику повествования, соблюсти tone-of-voice. С этим нейросети тоже пока не справляются на том уровне, который от агентства требуют клиенты. Более того, даже если вы делегируете ИИ более простую задачу (написать совсем уж типовой пресс-релиз), тексту в любом случае потребуются корректура и редактура. В противном случае финальный результат будет сырым.

Примерно такая же ситуация у художников и дизайнеров. Их работа строится по следующему сценарию: специалист формирует ТЗ, после чего нейросеть выдает несколько готовых изображений. Ни одно из них, как правило, не подходит, но креатору обычно удается найти вариант, с которым можно поработать. По нему даются новые вводные — условно: «возьми панораму города с этого изображения, но дневное освещение замени на сумерки, а еще убери силуэты машин и лого бренда перенеси на соседнее здание» (оформил в виде диалога, чтобы было проще понять принцип работы). Итерации продолжаются до тех пор, пока результат не будет устраивать. Проще ли дизайнеру работать по такой схеме? Несомненно. Сможет ли нейросеть справиться без человека, который не разбирается в визуальном контенте? Определенно, нет.

2. Для раскрытия всего потенциала ИИ нужны специализированные кадры

Использовать популярные нейросети сегодня могут даже рядовые специалисты, не имеющие опыта в ИТ. Но вот для того, чтобы адаптировать ИИ под свои задачи (проще говоря — обучать нейросеть), нужны профильные разработчики и дата-саентисты, которые понимают принципы настройки машинного обучения. Где таких людей будет искать PR-агентство, и как вообще это сделать, учитывая разницу профилей — вопрос открытый.

3. ИИ по-прежнему вызывает недоверие

Этот пункт во многом вытекает из предыдущих. Когда выясняется, что:

• подписка на Midjourney не позволяет распустить штат дизайнеров;
• технологии ИИ требуют долгой (и иногда дорогостоящей) настройки и отладки;
• руководители обычно отказываются от идеи передавать привычные функции сотрудников алгоритмам.

Таким образом, «ужасной правды» опять не получилось. ИИ — отличный помощник для людей творческих профессий, экономящий время и открывающий массу возможностей. Если для кого он и представляет угрозу, то только для низкоквалифицированных специалистов, чей потолок — нанести водяной знак на фото или написать простейший SEO-текст. Но таких людей в хороших агентствах обычно нет.