Писать руками отдать роботу: как организовать создание контента, когда все пишут с ИИ

Нейросети уже несколько лет помогают рекламной отрасли с генерацией контента, но в последние месяцы всё заметнее становится тренд на сопротивление ИИ-контенту: потребители могут спокойно раскритиковать бренд, если контент напоминает нейросетевой, и даже «Википедия» полностью запретила авторам на английском использовать нейросети. Разбираем (без техноскепсиса), что сейчас не так с искусственным интеллектом, и почему пока может быть рано делегировать работу ИИ-агентам. 

Как нейросети реально помогают делать контент (и почему это их слабость)

Начнем с прогнозов технооптимистов, которые прогнозируют, что нейросети смогут выполнять до 90% работы разработчиков и считают, что уже сейчас искусственный интеллект ускоряет работу на 15–20%. В создании контента похожая: нейросети помогают авторам и дизайнерам делать некоторые задачи быстрее и в целом могут штамповать решения, на которых модели обучали. Это позволяет создавать крутой контент: яркий и цепляющий внимание. 

Но это можно назвать и ахиллесовой пятой нейросетей: постоянные риторические приемы, однообразные призывы к дальнейшему взаимодействию — всё это действенные приемы, чтобы привлечь внимание читателя. Но когда они повторяются из текста в текст (и встречаются и у конкурентов, и в ленте друзей), то аудитория начинает замечать, что с контентом что-то не так — где-то слишком широко написано, где-то слишком много списков или после текста возникает ощущение, что прочли какую-то графоманию — много красивых слов, но сути никакой не осталось. 

Вот несколько типовых сигналов, что текст написали с нейросетью и не сильно запаривались: 

— Начинается с «Давайте разберёмся»

— Есть «в современном мире»

— Что-то «играет ключевую роль»

— Много слов вроде «является», «демонстрирует», «подчёркивает важность»

— Вставлено «Безусловно» (без особой причины)

— Есть заход «Не секрет, что»

— В тексте появляется структура «Это не А. И не Б. Это В.»

— Одна и та же мысль повторяется 2–3 раза разными словами

— Списки выглядят слишком аккуратно (всё по три пункта, всё одинаковой длины)

— Что-то «может похвастаться богатым наследием» или оставило «неизгладимый след»

— И происходит это «в самом сердце» чего-нибудь

В чем еще недостаток нейросетей

Нейросети — это еще один инструмент, который может помогать множеству профессионалов. Но проблема такого инструмента в том, что он хорошо справляется с рутинными задачами, с которыми и так справляется широкая публика, а вот с узкоспециализированными возникают сложности. Ситуацию здорово описал Бен Аффлек в январе 2026 года на подкасте у Джо Рогана: «Если попросить ChatGPT, Claude или Gemini что-нибудь тебе написать, то он очень плохо справляется (в оригинале — really shitty). И это происходит потому, что по своей природе он двигается к среднему, усредненному. И он ненадежный. … Я не считаю, что высока вероятность того, что [нейросеть] сможет написать что-то значимое»

Чтобы заставить нейросеть генерировать что-то выдающееся, человек должен предоставить ей достаточно контекста, причем, вероятно, самое важное должно находиться вначале и в конце промта. В любом случае, понять, что результат крутой, сможет только человек, который будет забирать текст у нейросети на выходе. 

Можно пойти другим путем и создать собственную нейросеть — обучить и натренировать ее на нужных данных, чтобы как можно меньше биться за эффективность промта, но это долго и дорого — особенно в привычной для бизнеса ситуации, когда результат нужен здесь и сейчас. 

Как сейчас устроен процесс создания текстов

Поскольку результат нужен срочно, креаторы идут к нейросетям за контентом — текстом для лендинга, креативом или идеями. Чтобы получить хоть что-то полезное, изучают тему, готовят промт, который даст модели контекст, который может отличаться в зависимости от ЦА и потребностей. Если автор ленивый, уставший или начинающий, то обычно он на этом заканчивает — ведь уже есть текст, который формально отвечает ТЗ (да и нейросеть подтверждает, что текст — огонь). Опытный специалист вычитает текст, чтобы проверить на ИИ-паразитов, убрать повторы мыслей, подумать, где можно дать примеры, а где — переписать по-человечески. 

Сейчас в целом это действительно может быть один создатель контента, чьих скиллов хватает, чтобы выступать в качестве автора, редактора, продюсера и исследователя. И тут появляется палка о двух концах: с одной стороны, выглядит так, что работу сразу четырех людей теперь может делать один человек, ведь теперь достаточно просто дать несколько комментариев машине и получить то что нужно, а с другой — оператор этой нейросети должен разбираться в каждой из этих сфер настолько, чтобы не пропустить ошибок от ИИ.

В результате эффект от нейросетей выражается не в ускорении создания контента, а в новом инструменте — возможности организовать целую контент-команду из ИИ-агентов, которая будет походить на креативные команды, что до недавнего времени могли себе позволить только крупные бизнесы. При этом по-прежнему у бизнеса должен быть кто-то, кто управляет работой этих ИИ-сотрудников – контролирует качество, при необходимости заменяет или что-то допиливает сам.  

Что должен уметь человек для создания контента с нейросетями

Давать контекст

Чем лучше сформулировать задачу, тем лучше будет результат. Без внятного ТЗ нейросеть будет всегда уходить в среднее по больнице.

Видеть, где можно применить ИИ

ИИ может неплохо закрывать задачи первичного исследования для погружения в тему, генерировать десятки вариантов для A/B-тестирования и адаптировать контент, как это уже делает Telegram в личных сообщениях. При этом за смысл, акценты и финальные формулировки всё равно отвечает человек, который задает промты нейросети. 

Вероятно, один из самый практичных навыков — находить трудозатратные и повторяющиеся процессы и делегировать это ИИ.

Иметь чувство стиля

Наличие вкуса еще надолго останется главным дифференциатором для создателей крутого контента: можно сгенерировать 20 вариантов для одного креатива, но выбрать тот, который будет работать — всё еще задача для человека.

Вместо итогов

Нейросети не отменяют необходимости работать с контентом, а меняют фокус этой работы. Похоже, что сейчас создавать что-то крутое смогут те, кто умеет организовывать процессы и делегировать: задавать контекст, отбирать идеи и доводить текст до идеального состояния. Другими словами, хороший контент по-прежнему не появляется из ниоткуда — ведь даже для запроса нейросети (пока еще) нужен человек. А если хотите больше хорошего контента, напишите нам на premium@adwile.com