Искусственный интеллект (ИИ) — это моделирование процессов человеческого интеллекта с помощью машин и компьютерных систем.
Система с искусственным интеллектом способна выполнять задачи, требующие разумного мышления: имитировать поведение человека, использовать информацию для решения проблемы, играть.
Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие и сложные процессы, повысить точность и производительность, снизить риск ошибок, связанных с человеческим фактором.
Современные системы искусственного интеллекта способны выполнять ограниченный набор функций. Робот, который умеет играть в шахматы, чаще всего не может отвечать на вопросы. Робот-официант умеет готовить кофе, но не сможет сыграть в Dota.
Поручите ИИ работу над вашими письмами — от картинки до финального результата.
Это бесплатно.
Как работает искусственный интеллект
Искусственный интеллект — широкое понятие. Он охватывает набор возможностей и технологий, которые непрерывно совершенствуются.
Существует два способа формирования искусственного интеллекта: машинное обучение и глубокое обучение.
Машинное обучение. Система использует для анализа размеченные или неразмеченные данные, опирается на математику и статистику. Достаточно небольшого объема исходной информации для прогноза. Процесс обучения делится на четкие этапы. Выходные данные представлены в числовом виде: код, классификация, оценка, стоимость.
Существуют разные способы машинного обучение: с учителем и без. С его помощью человек решает монотонные задачи: сортирует и классифицирует объект, находит закономерности на основании массива данных. Источник
Глубокое обучение. Разновидность машинного обучения с использованием нейронных сетей. Модель учится не на исходном наборе данных, а на результатах обучения предыдущего этапа. То есть каждый завершенный цикл является исходным для следующего этапа. Это больше похоже на естественное обучение человека, который учитывает собственный опыт при принятии решений.
Глубокое обучение отличается от машинного алгоритмом — часть процесса скрыта и не имеет очевидной логики. Пользователь получает результат в любом формате: текст, аудио, число. Современные нейросети — это один из способов глубокого обучения.
Это структура нейросети. Она содержит множество скрытых слоев, которые обрабатывают информацию. Чем сложнее нейросеть, тем больше слоев. Их число может доходить до нескольких миллионов
Для глубокого обучения нужен большой объем размеченных исходных данных и мощное вычислительное оборудование.
Так выглядит разметка данных для глубокого обучения. Чтобы подготовить массив, необходимы человеческие ресурсы и время. Источник
Виды искусственного интеллекта
В теории выделяют три вида ИИ:
- Слабый (ANI, Artificial Narrow Intelligence). Существует на данный момент. Его используют для голосовых помощников, генерации изображений, текстов, внедряют в бытовые приборы и гаджеты, беспилотные автомобили.
- Сильный (AGI, Artificial General Intelligence)Обладает самосознанием и возможностями, которые приближены к человеческим. По прогнозам, будет доступен не раньше 2075 года.
- Супер ИИ. (ASI, Artificial Superintelligence) Искусственный интеллект с мышлением, чувственным восприятием, сознанием. В некоторых аспектах может превосходить человека. Способен самостоятельно программировать себя и создавать собственные системы. По прогнозам, появится не ранее 2300 года.
Эта классификация скорее гипотетическая, так как сильного и супер ИИ пока не существует. Поэтому маркетологи и другие прикладные специалисты чаще используют другую классификацию, в зависимости от задач и принципов работы.
Генеративный ИИ (Generative AI)
Создает новый контент: тексты, изображения, видео, код, музыку. По данным McKinsey, в 2025 году генеративный ИИ использует уже большинство крупных компаний, а маркетинг и продажи входят в число главных сфер внедрения. Генеративный ИИ используют в маркетинге, поддержке, программировании, дизайне и аналитике.
Примеры генеративного ИИ:
- OpenAI ChatGPT;
- Midjourney;
- Claude
- DeepSeek.
При работе с таким ИИ важно правильно задавать промпты, описывать задачу подробно, указывать контекст, исправлять ошибки и требовать верного выполнения задания. Одним словом, обучать ИИ под себя и свои проекты.
Четкая формулировка задачи важна для генеративного ИИ
Предиктивный ИИ (Predictive AI)
Использует статистический анализ и машинное обучение, анализирует информацию, выявляет закономерности, прогнозирует события на основе исторических данных. Такой ИИ активно применяют банки, ритейл, логистические и SaaS-компании. С помощью предиктивного ИИ можно рассчитать спрос, вероятность покупки, финансовые риски.
Разговорный ИИ (Conversational AI)
Понимает и генерирует человеческую речь, работает с длинными запросами, участвует в диалоге с пользователем, отвечает на вопросы и задает их. Используется в клиентской поддержке, продажах и автоматизации коммуникаций.
Примеры:
- чат-боты;
- голосовые помощники;
- AI-консультанты;
- support-боты.
Некоторые генеративные сети, например ChatGPT и DeepSeek, также являются разговорными. Они имитируют речь и общаются с пользователем. Но их основная и важная задача — генерировать контент. А вот отдельные ИИ-боты и консультанты этого делать не могут.
Алиса AI дает советы, а также предлагает конкретные товары под запрос пользователя
Компьютерное зрение (Computer Vision)
ИИ анализирует изображения и видео:
- распознает лица;
- определяет объекты;
- проверяет качество продукции;
- анализирует медицинские снимки.
Технологию используют в сфере безопасности, медицине, производстве и ретейле. Например, пользователь может загрузить в сервис фотографию родинки или сыпи на теле, а искусственный интеллект определит состояние кожи, выдаст предварительный диагноз и рекомендации.
AI-агенты
Отдельный тренд 2025–2026 годов — автономные ИИ-агенты. Они не просто отвечают на запрос, а самостоятельно выполняют различные действия за пользователя:
- ищут информацию;
- анализируют данные;
- взаимодействуют с сервисами;
- запускают процессы;
- заказывают товары.
Например, AI-агент может сам собрать аналитику, подготовить отчет и отправить его сотруднику по почте.
В 2025 году Google начал тестировать функцию «Ask for Me» — AI-агента, который может звонить в локальные компании вместо пользователя. Например, ИИ способен связаться с салоном красоты или автосервисом, уточнить стоимость услуг, наличие свободного времени и прислать готовую сводку.
ИИ-агент сделает рутинную работу
Как используют ИИ в маркетинге
Российские и зарубежные компании используют ИИ в рекламе и маркетинге. Существует даже отдельный подход вайб-маркетинг, при котором человеческая работа сочетается с инструментами искусственного интеллекта (ИИ).
ИИ в маркетинге помогает:
Проводить маркетинговый анализ и делать выводы. Анализировать рынок, прогнозировать спрос, установить оптимальную стоимость, подобрать ассортимент, сегментировать аудиторию.
Автоматизировать покупку цифровой рекламы. На рынке существуют несколько рекламных сервисов на основе нейронных сетей (Albert, Publicis COSMOS, LoopMe). Платформы позволяют оптимизировать закупку объявлений, сегментировать ЦА, определить подходящие форматы.
Формировать рекомендации. Искусственный интеллект анализирует данные о пользователе, учитывает его интересы, активности, а затем подбирает релевантный контент или товары. Подобный алгоритм рекомендаций одним из первых тестировал Amazon. Сегодня он дает компании около 35% продаж.
«Яндекс Музыка» умеет самостоятельно находить и рекомендовать песни на основе предпочтений пользователя. Подобную AI-технологию когда-то придумал Netflix, чем полностью изменил логику потребления контента в мире
Создавать контент. Нейросети умеют писать тексты, генерировать изображения, переводить, придумывать заголовки для email-рассылок или создавать лендинги. Это экономит время и человеческие ресурсы.
В конструкторе писем Unisender можно сгенерировать картинку, перевести текст, придумать тему и прехедер — и все это благодаря встроенным AI-инструментам
По данным WARC, чаще всего маркетологи применяют ИИ для копирайтинга (76%) и анализа конкурентов (74%). Эти цифры говорят о том, что ИИ в маркетинге используют активно и часто. Он уже перешел из стадии тестирования в список необходимых и распространенных инструментов.
Преимущества и проблемы внедрения
Неизбежность ИИ в современной реальности очевидна. У него много преимуществ, но есть и некоторые проблемы использования.
| Преимущества | Проблемы |
| Минимизирует влияние человеческого фактора. При длительной монотонной работе человек совершает ошибки: путает цифры, допускает опечатки, становится невнимательным к деталям. Искусственный интеллект лишён этих недостатков. | Требует человеческих ресурсов. Для обучения моделей необходим большой объем данных, которые нужно предварительно собрать и структурировать. Чтобы обучать ИИ, компании нанимают AI-тренеров. |
| Ускоряет процессы. Искусственный интеллект может быстро проанализировать огромный объем информации, которые человек не осилит. Он не устает и работает 24 часа в сутки. | Выполняет ограниченный круг задач. На данном этапе ИИ-система способна выполнить узкий круг задач. Робот, который оценивает риск рака кожи по фото, не может определить рак других органов. А это значит, что его способности еще далеки от человеческих. |
| Экономит средства. AI-технологии уже позволяют компаниям сэкономить, например снизить затраты на маркетинг при производстве контента, создать голосового робота для холодных звонков вместо того, чтобы нанимать и обучать call-менеджеров. | Требует высоких расходов на разработку. Создание и внедрение AI-технологий требуют больших экономических инвестиций. Компании заявляют, что ИИ-технологии и токены иногда обходятся дороже, чем человеческий персонал. |
| Снижает риски. Роботов с ИИ планируют использовать при проведении опасных работ, например для обезвреживании бомбы, поиска людей в завалах. | Несет новые угрозы для человечества. С помощью ИИ легко создать дипфейки, которые влияют на репутацию человека или группы. Кроме того, ИИ-системы можно обучать на основании специально отобранных данных, чтобы лоббировать интересы определенных социальных групп. Проконтролировать эти процессы очень трудно. |
Есть опасения, что роботизированные системы займут рабочие места, что в будущем приведет к безработице. В конце 2025-начале 2026 годов крупные технологические компании (Meta, Microsoft, Google, Amazon, Meta) провели масштабные сокращения кадров, а освободившиеся средства направили на развитие ИИ-технологий.
В 2024 году Европарламент утвердил первый в мировой практике закон о регулировании искусственного интеллекта. Закон запрещает извлекать снимки людей с камер видеонаблюдения для создания баз данных. А системы с высоким уровнем риска (здравоохранение, финансы, образование) необходимо обеспечить человеческим контролем.
На пике своей популярности нейросети казались страшилкой: сейчас злой ИИ придёт и твою работу отберёт. Сегодня они превратились в инструмент — такой же, как сервис постинга или аналитики. Его не нужно бояться, его нужно осваивать.
Главные мысли
