Трезво про ИИ в маркетинге: где он силён, а где ломается

ИИ кажется всемогущим, пока вы не дадите ему задачу, где важна точная структура. Простой тест, который отрезвляет: попросите любую модель (Claude, ChatGPT, Gemini) нарисовать детскую азбуку — букву, картинку и подпись, чтобы всё совпадало. С большой вероятностью олень окажется «росомахой», а картинки разъедутся с буквами. Это не баг конкретной модели, а фундаментальное свойство — и понимать его важно, прежде чем строить на ИИ процессы.

Почему азбука ломает ИИ

Модель не понимает алфавит как систему. Для неё это набор визуальных элементов, и вместо модульной структуры «буква + иллюстрация + подпись» она рисует «красивую сцену» без точной связи. Нейросеть усредняет ответ, и в каждом элементе возникает маленькая ошибка. Чем больше элементов — тем сильнее ошибки накапливаются. В задаче, где любая неточность критична (перепутал букву или картинку — и логика рушится), это выливается в хаос.

Реальный опыт: три LLM + два часа возни дают полную азбуку, где половина не совпадает. По строкам (4 буквы со строгим указанием) — ошибок почти нет, но это костыль. Для идеального результата приходится генерировать по одной букве и собирать вручную в Figma.

Что это значит для работы

• ИИ силён там, где допустима «средняя» формулировка: черновики, варианты, рерайты, идеи, обработка текста, рутина.
• ИИ ломается там, где нужна жёсткая структура и нулевая терпимость к ошибке: точные таблицы, сложная вёрстка со связями, многоэлементные системы.
• Вывод: дробите сложную задачу на маленькие модули, где ошибка не накапливается, и проверяйте узлы вручную. Не отдавайте ИИ задачу целиком и не верьте результату на слово.

Это и есть трезвый подход: ИИ — мощный помощник, а не автопилот. Он умножает ваш результат, но не заменяет контроль над структурой.

Частые ошибки

• Дают ИИ задачу целиком и удивляются хаосу. Надо дробить на модули.
• Не проверяют вывод. Уверенный тон модели маскирует фактические ошибки.
• Масштабируют сырой результат. Больше плохого — это просто больше плохого.

FAQ

Почему ИИ ошибается в простых на вид задачах?

Потому что он усредняет и не держит систему целиком. В задачах с множеством связанных элементов мелкие ошибки накапливаются, и результат разваливается, хотя каждый кусок по отдельности выглядит правдоподобно.

Как тогда использовать ИИ надёжно?

Дробить задачу на маленькие модули, где ошибка не критична и не накапливается, проверять узлы вручную и не делегировать ИИ финальную сборку структуры.

Заменит ли ИИ маркетологов и дизайнеров?

Нет. ИИ умножает заложенный в него результат: сильный специалист с ИИ кратно ускоряется, слабый получает больше посредственного. Ценность смещается к тем, кто умеет ставить задачу и проверять.

Как встроить ИИ в маркетинг по-взрослому — где доверять, где проверять, как собирать ИИ-агентов — разбираем в интенсиве Marketing OS. См. также: почему «просто дайте им ChatGPT» не работает.