Один из таких авторов — Михаил Тимочка, блогер-миллионник. В своем видео на YouTube он разбирает 12 сценариев применения ИИ: от стратегии и поиска идей до создания контента и анализа его эффективности.

Я посмотрела этот разбор глазами пиарщика с многолетним опытом работы в корпоративных медиа. И выбрала несколько инструментов, которые действительно стоит взять на вооружение. Правда, с некоторыми профессиональными оговорками.

Стратегия: сначала разобраться, потом генерировать

Первый сценарий Михаила — разработка стратегии блога с помощью ИИ.
Вместо привычного «напиши мне контент-план на месяц» он предлагает сначала пройти полноценное интервью с нейросетью. Рассказать о себе, аудитории, конкурентах, целях, продуктах, ограничениях. Причем не ограничиваться короткими ответами, а подробно проговорить все, что имеет значение. Затем добавить существующие материалы, аналитику, примеры публикаций и попросить ИИ собрать из этого стратегию.

По сути, это обычный стратегический брифинг, только интервьюером выступает нейросеть. Согласитесь, подход вполне рабочий.

В корпоративном PR, конечно, все несколько сложнее. Коммуникационная стратегия не существует отдельно от бизнес-стратегии компании. Она должна учитывать интересы разных стейкхолдеров, корпоративные приоритеты, репутационные риски и множество других факторов.
Но использовать ИИ для предварительного анализа, структурирования информации, поиска противоречий или проверки собственных гипотез — вполне разумно.

Есть, правда, существенная оговорка. Прежде чем просить ИИ написать коммуникационную стратегию на основе реальных корпоративных документов, стоит разобраться, какие данные вообще разрешено ему передавать. Даже если речь идет о платной версии сервиса. Во многих компаниях уже выработаны ИИ-политики с “красными линиями”.

Поэтому лучше работать с обезличенными данными, открытыми материалами и собственными гипотезами. Иногда этого вполне достаточно, чтобы получить полезный результат.

Идеи: говорить не то, что хочется сказать, а то, что хотят услышать

Пожалуй, один из самых интересных подходов в видео — поиск тем через проблемы аудитории.
Михаил предлагает не просто генерировать сотни идей для публикаций, а разобрать путь потенциального клиента: с какими вопросами он сталкивается, что ему мешает, чего он опасается и какую информацию ищет.
На каждом этапе возникают десятки конкретных вопросов. И каждый из них потенциально может стать темой публикации.
Здесь я с ним полностью согласна. Из собственной практики могу привести простой пример. Новостной сайт крупной компании, ориентированный в первую очередь на сотрудников, регулярно показывал всплески просмотров, когда речь шла не столько о том, что хотел бы транслировать работодатель — рекордах, достижениях, рейтингах, наградах и статусах, — сколько о том, с чем непосредственно сталкивались сами работники.

Чем ближе тема к повседневной жизни человека, тем выше вероятность, что он откроет материал, прочитает его и поделится с коллегами.

Все предельно просто: говорить не только то, что ты хочешь сказать, но и то, что от тебя хотят услышать. Правда, в корпоративном PR приходится постоянно искать баланс.
Ведь у коммуникаций несколько аудиторий, и их интересы не всегда совпадают. Руководство компании — тоже целевая аудитория. Как правило, малочисленная, зато именно она утверждает бюджеты и оценивает работу коммуникационной функции.
И задача пиарщика — не выбирать между интересами сотрудников и руководства, а находить темы, форматы и способы подачи, которые позволяют решать задачи бизнеса, оставаясь интересными и полезными людям.

ИИ здесь может быть хорошим помощником. Например, можно попросить его рассмотреть одну корпоративную новость глазами рабочего, линейного руководителя, офисного сотрудника и топ-менеджера. А затем предложить несколько вариантов подачи для разных каналов.
Разумеется, это будут гипотезы, а не результаты настоящего исследования аудитории. Но как инструмент для редакционного обсуждения — вполне полезно.

Корпоративный стиль: не только tone of voice

Кажется, многие компании уже успели загрузить в корпоративные или личные ИИ-системы свои брендбуки, tone of voice, редакционные стандарты и инструкции. Ничего принципиально нового в самой идее обучить нейросеть корпоративному стилю уже нет.
Но в видео Михаил показывает более интересный подход.

Он собирает расшифровки своих удачных роликов и просит ИИ проанализировать не только лексику, но и всю сценарную конструкцию: как начинается видео, чем удерживается внимание, какова длина предложений, как чередуются смысловые блоки, какие визуальные приемы используются.

Причем для более глубокого анализа сценарии оформляются в виде последовательности: что говорится и что в этот момент происходит в кадре. Вот это уже вполне прикладная история для корпоративных медиа. Например, у компании есть архив удачных видеосюжетов. Можно разобрать их на сценарии, сопоставить с результатами просмотров и попробовать определить, какие приемы действительно работают.

Скорее всего окажется, что зрители лучше реагируют на истории конкретных работников, чем на официальные сообщения. Или что сюжет выигрывает, когда начинается не с закадрового текста о достижениях компании, а с живой реплики героя. Аналогично можно работать с корпоративной газетой: изучить структуру наиболее читаемых материалов, заголовки, способы подачи сложных производственных тем, соотношение фактов и комментариев. На выходе получится не просто инструкция «пиши в деловом, но дружелюбном стиле», а вполне конкретный редакционный стандарт. И здесь важно не перепутать обучение на успешных приемах с механическим копированием чужого контента. Особенно если речь идет о материалах сторонних авторов.

Визуал: искусственный интеллект не отменяет здравый смысл

Генерация изображений и видео развивается настолько быстро, что некоторые результаты уже трудно отличить от реальной съемки. В видео Михаил показывает, как с помощью ИИ создавать обложки, карусели, необычные кадры и даже целые визуальные серии. Для небольших команд это действительно открывает много возможностей. Не нужно искать фотографию под каждую абстрактную тему, организовывать отдельную съемку ради одной иллюстрации или часами собирать простую карусель. К тому же сегодня, когда использование чужих фотографий без разрешения может привести к претензиям правообладателей или героев съемки, генерация оригинальных иллюстраций становится вполне разумной альтернативой. Хотя вопросы прав на ИИ-контент и допустимости его использования тоже необходимо учитывать.
Но и тут есть нюансы.

Во-первых, скорость производства не должна отменять критическое отношение к результату. Особенно если речь идет о промышленных предприятиях.
ИИ может нарисовать очень красивого шахтера, металлурга или электрика. Только вот каска окажется не той, страховка будет закреплена неправильно, а рядом появится оборудование, которого на производстве вообще не существует. Для обычного зрителя это может остаться незаметным. Для производственника — нет. А изображение, на котором хотя бы косвенно демонстрируется нарушение требований безопасности, способно обесценить весь коммуникационный материал.

Во-вторых, в Казахстане есть языковая специфика. Многие компании выпускают материалы на двух, а иногда и трех языках. И здесь особенно важно не воспринимать результат машинного перевода как окончательный. Ошибки, неудачные формулировки, опечатки в публичных материалах, на табличках и в презентациях по-прежнему встречаются. И иногда довольно очевидно, что текст был сгенерирован или переведен на скорую руку, а профессиональная вычитка просто не состоялась.
ИИ может ускорить подготовку текста, но финальную редактуру, особенно на языках, которыми автор не владеет в достаточной степени, должны выполнять компетентные специалисты.
И наконец, сами изображения.

Мне кажется, аудитория уже успела наиграться с пластиковыми лицами, идеальными улыбками и безупречно красивыми людьми, которых никогда не существовало. Все чаще хочется видеть настоящих людей, их эмоции, несовершенства, живую речь. Особенно в корпоративных коммуникациях, где доверие во многом строится на узнаваемости и достоверности.
Генеративная графика хороша там, где она действительно помогает объяснить, визуализировать или дополнить материал. Но заменять ею реальные лица сотрудников только потому, что так быстрее и дешевле, я бы не стала.

Аналитика: большие охваты еще не означают хороший PR

Еще один интересный сценарий из видео — анализ YouTube-канала с помощью ИИ.
Автор собирает расшифровки роликов, статистику просмотров, данные об удержании аудитории, а затем сопоставляет их с контентом других авторов. Нейросеть помогает выявлять закономерности: какие темы собирают больше просмотров, на каких моментах зрители уходят, какие сценарные приемы работают лучше. Для корпоративных медиа такой подход тоже полезен. Но здесь я бы особенно предостерегла от увлечения цифрами.

Охваты и вовлеченность далеко не всегда являются показателями успешных коммуникаций.

Например, на производственных предприятиях сообщения о смертельных несчастных случаях нередко вызывают огромный всплеск просмотров. Такие новости активно обсуждают, пересылают, комментируют. С точки зрения стандартной аналитики публикация может оказаться одной из самых результативных. Но можно ли считать это успехом корпоративного PR? Очевидно, нет.
При этом высокие охваты такого сообщения сами по себе не означают, что коммуникация была плохой. В кризисной ситуации быстрое, точное и своевременное информирование может быть крайне важным. Просто оценивать его нужно по другим критериям: насколько достоверной была информация, удалось ли избежать слухов, получили ли люди ответы на важные вопросы, сохранилось ли доверие к официальным источникам. То же касается и позитивных публикаций. Миллион просмотров развлекательного ролика еще не означает, что аудитория стала лучше понимать компанию или больше ей доверять. Поэтому цифры всегда требуют контекста.
ИИ может помочь быстрее обработать большие массивы данных, найти закономерности, сравнить результаты. Но интерпретировать их все равно должен специалист, который понимает задачи коммуникаций и ситуацию внутри компании.

И все-таки: кого заменит ИИ?

Пиарщики уже вовсю используют искусственный интеллект. Для расшифровки интервью и подготовки черновиков, для аналитики, дизайна, монтажа, презентаций, программирования и автоматизации целых процессов. И я не вижу смысла спорить, хорошо это или плохо.
Это просто очередной технологический переход. Когда-то журналисты и редакторы перестали писать материалы от руки и перешли на компьютеры. Потом появились цифровые редакции, системы управления контентом, социальные сети.

Теперь к привычным инструментам добавился ИИ. Но вместе с ним возникла другая проблема.
Кажется, у некоторых руководителей сложилось впечатление, что благодаря автоматизации пиарщик теперь может одновременно быть маркетологом, дизайнером, видеографом, монтажером, программистом и даже юристом. Ну а что? Дизайн можно сгенерировать. Рилс снять на телефон — он же у всех есть. Сценарий напишет нейросеть. Монтаж тоже автоматизируется. Приложение можно собрать с помощью вайбкодинга. Договор прогнать через ИИ — он и ошибки найдет, и спорные формулировки исправит. Получается, один специалист способен заменить целую команду.
Только на практике все несколько иначе.

Чтобы оценить качество дизайна, нужна насмотренность и понимание визуальных коммуникаций. Чтобы снять хороший ролик, недостаточно иметь телефон и готовый сценарий. Чтобы выпустить приложение, нужно понимать хотя бы основы его работы, безопасности и сопровождения. А юридический документ не становится безопасным только потому, что его проверила нейросеть.
ИИ действительно сокращает время выполнения отдельных операций. Но это не означает, что один человек автоматически приобретает профессиональные компетенции во всех смежных областях.
И самое интересное: свободного времени почему-то не становится больше. Задач становится больше. Вместо трех публикаций теперь можно сделать тридцать. Вместо одного видео — десять. Вместо одной презентации — пять вариантов. И если технически это стало возможным, возникает соблазн считать, что все перечисленное должен делать один сотрудник. Но пиарщик от этого не перестал быть пиарщиком. Его задача по-прежнему — понимать бизнес, аудитории, репутационные риски, выстраивать отношения, находить смыслы и управлять коммуникациями.

Дизайнер должен разбираться в дизайне, юрист — в праве, а разработчик — в разработке. ИИ может сделать их работу быстрее и продуктивнее, но не отменяет необходимости в профессиональной экспертизе. Конечно, специалистам полезно понимать смежные направления. Я сама постоянно пробую новые инструменты, в том числе те, которые раньше казались далекими от моей профессии. Но между «умею использовать инструмент для решения своей задачи» и «могу профессионально заменить другого специалиста» все-таки большая разница.
Особенно если на выходе ждут не просто много контента, а качественный продукт, нестандартный подход и измеримый результат. Поэтому главный вопрос, который у меня остался после просмотра видео, даже не в том, сколько еще задач можно передать нейросетям.
А в том, на что мы тратим время, которое они нам “дарят”: на более качественные коммуникации или просто на еще больший объем работы?

Первоисточник: Михаил Тимочка, видео о 12 сценариях применения ИИ для создания и продвижения контента, YouTube.