ИИ — коллега или конкурент? Как в диджитал-изданиях используют нейросети

Признаемся, сами еще не определились, поддерживаем ли мы применение нейросетей в редакционных процессах или нет. Поэтому решили разложить по полочкам теорию и кейсы международных медиа, а затем собрать полезные ресурсы и поинтересоваться у российских коллег, как они используют ИИ.

Кажется, за последние годы искусственный интеллект успел примерить на себя все возможные профессии. Он уже пишет стихи, составляет бизнес-планы, создает рекламные кампании, рисует обложки альбомов и даже пытается быть нам психотерапевтом. Неудивительно, что одна из самых обсуждаемых тем в медиаиндустрии сегодня звучит так: сможет ли ИИ заменить и журналистов? Пока редактор «Красоты» Анна Высоцкая готовила дипломную работу о влиянии искусственного интеллекта на медиапроизводство, редактор рубрики «Коммьюнити» Анастасия Дроздова приступила к исследованию российского медиаландшафта и к написанию материала о том, как редакции уже используют нейросети в ежедневной работе. В какой-то момент мы решили объединить теорию с реальной практикой и подойти к изучению темы сразу с двух сторон.

Но, прежде чем разбираться, какие ИИ-инструменты выбирают Reuters, BBC, Bloomberg и другие (в том числе российские) медиа, мы решили обратиться к главному герою материала (конечно, ChatGPT) и задали следующий вопрос: «Как думаешь, ты действительно сможешь заменить редакторов?»

«Скорее нет, чем да. Я могу помочь редактору: быстро найти информацию, предложить структуру текста, придумать несколько заголовков, расшифровать интервью или подготовить первый черновик. Но я не могу заменить журналистскую интуицию, критическое мышление и понимание контекста. Я не езжу на интервью, не проверяю источники и не чувствую, какая история действительно важна аудитории. Поэтому правильнее говорить не о замене редакторов, а о сотрудничестве с ними. Хороший редактор с ИИ, вероятнее всего, окажется эффективнее, чем редактор без него. Но без человека мне пока не обойтись», — ответила нейросеть.

КАК МЕНЯЕТСЯ МЕДИАПРОИЗВОДСТВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ

К 2026 году применение ИИ в журналистике превратилось из чудачества в необходимость. Все больше компаний целенаправленно обращаются к нейросетям для более эффективного и быстрого медиапроизводства. Так, в январском отчете о трендах и предсказаниях в сферах журналистики и технологий Reuters заключил: около 97% экспертов из индустрии считают автоматизацию крайне необходимой, а 82% уже используют ИИ для сбора инфоповодов. Как, на каких этапах производства контента и с помощью каких инструментов — разбираемся ниже.

Контроль
повестки

Первое, за чем обращаются к ИИ, — автоматизация рутинных задач, а именно поиск и написание новостей. Алгоритмы самостоятельно находят самые значимые события, классифицируют их по тематикам, географической привязке и степени новизны.

Разберем механизм работы таких инструментов на примере системы News Tracer Reuters. Технология ежесекундно сканирует миллионы твитов, объединяет посты с одинаковыми хештегами, ключевыми словами, ссылками и медиафайлами, чтобы выделить зарождающуюся тему. После ей присваивается рейтинг новостной ценности (на основе того, как быстро она распространяется). Если событие признано важным и достоверным, News Tracer автоматически генерирует краткую сводку, геолокацию и отправляет сигнал в редакцию — журналисты получают готовый материал для дальнейшей проверки и публикации.

Аналогичным образом функционирует Dataminr for News, которой пользуются Associated Press и Bloomberg. Инструмент обрабатывает данные из соцсетей, анализирует их и отправляет редакциям оповещения. The Wall Street Journal, BBC и CNN тоже выбирают ИИ-инструмент для мониторинга — NewsWhip — как для приоритизации тем, требующих оперативного освещения, так и для выявления инфоповодов, которые могут перерасти в крупные тренды. По данным компании, кстати, точность прогнозов достигает 80–90%.

Оптимизация
под ИИ-ответы

Если раньше ключевую роль в распространении контента играла поисковая оптимизация (SEO) и соцсети, то сегодня к этому добавляются генеративные поисковые системы (GEO) и ИИ-ассистенты. По данным анализа Google Search Console, после внедрения ИИ Overviews в 2025 году трафик на новостные сайты снизился в среднем на 42%. Именно поэтому медиа начинают адаптировать материалы так, чтобы они цитировались в ответах нейросетей — были понятны не только человеку, но и алгоритму. 

Когда пользователь задает вопрос, ИИ не просто ищет совпадения слов, а сканирует сайты с высоким уровнем авторитетности и доверия, отраслевые рейтинги, карты и агрегаторы отзывов. Структурирование информации теперь играет ключевую роль: ИИ-моделям легче усваивать данные из таблиц, списков и четко выделенных смысловых блоков, чем из сплошного текста. Для оценки GEO-оптимизации создаются сервисы, например российская разработка Geometrika — аналитическая платформа, помогающая повысить авторитет бренда для ИИ.

Новая эра
персонализации

С помощью искусственного интеллекта медиа адаптируют под конкретного читателя формат контента, стиль изложения, визуальное оформление и даже время отправки пуш-уведомлений. Главная страница становится уникальной для каждого — меняется не только порядок рубрик, но и цветовая гамма, размер шрифтов и плотность графики.

Анализируют поведение и формируют уникальные версии главной страницы Newsweek и USA Today. ИИ-системы, встроенные в пользовательский интерфейс и внутреннюю систему сайта, учитывают историю просмотров и взаимодействия с контентом. По данным Newsweek Publishing LLC, после внедрения технологий время посещения выросло почти на 30%. Еще один интересный кейс — алгоритм оценки уровня осведомленности аудитории в разных областях  от Financial Times. Технология помогает персонализировать не только рекомендации, но и сложность текста: читателям с высоким уровнем экспертизы предлагаются более аналитические материалы, тогда как новичкам — вводные обзоры.

Но есть нюанс: такая персонализация грозит формированием «информационных пузырей» (когда алгоритмы окружают только той информацией, которая подтверждает ваши текущие взгляды). Во избежание такой однополярности мнений норвежская газета Aftenposten сочетает на главной странице материалы, отобранные вручную редакторами, и статьи, выбранные алгоритмом. Подход увеличил кликабельность примерно на 25% и дал прирост подписок до 11%.

Генерация черновиков, заголовков и идей 

Возложить на «плечи» нейросетей рутинные задачи довольно просто и кажется логичным. Кроме того, это немного экономит время на редактуру (ИИ-ассистента легко обучить в том числе подстраивать текст под tone-of-voice издания при написании новостей). Но как обстоят дела с другими форматами и этапами работы, на которых все же необходим «человеческий» вклад?

С этим зарубежные редакции справляются не менее успешно. Только при соблюдении одного критически важного условия — четком следовании редакционной политики по применению ИИ. Business Insider официально разрешил журналистам использовать ChatGPT и другие генеративные модели для создания черновиков статей. Конечный продукт при этом должен быть собственной работой специалиста, который несет полную ответственность за опубликованный материал. Для этого редакция разработала внутренние гайдлайны: ИИ может генерировать идеи, структурировать заметки, писать лиды и переформулировать сложные предложения. Но ни в коем случае не производить текст «от и до». 

Нейросети разрабатывают и контент-стратегию: медиагруппа Bauer Media (издатель Cosmopolitan, Harper’s Bazaar, National Geographic и других) заручилась поддержкой сервиса NewsWhip Spike. Помощник использует данные поисковых систем, анализирует контент конкурентов, извлекает HTML-структуру (каркас веб-страницы) популярных материалов и формирует подробные рекомендации для журналистов: какие темы и формулировки использовать и как строить сам текст. Такой подход обеспечил Bauer Media доступ к аналитике, которой раньше могли пользоваться только крупные команды SEO-специалистов. Тестовый пятидневный период привел к росту числа новых мобильных пользователей на 138% и уникальных на 104%.

Преображение мультимедиа

Медиа, в центре внимания которых — создание текстовых продуктов, выбирают нейросети для производства подкастов. Создание ИИ-аудиоконтента несет меньшие риски, чем генерация видеороликовроликов, которые могут искажать детали, и выглядеть, мягко скажем, неправдоподобно. 

Так, The Washington Post внедрила экспериментальную функцию Your Personal Podcast — персонализированный аудиодайджест, формируемый на основе истории чтения пользователя. С его помощью аудитория не только слушает текстовый контент в аудио-формате, но и настраивает темы и даже выбирает ИИ-ведущих из нескольких синтезированных голосов. Все что требуется от читателя: открыть приложение, выбрать интересующую тему, предпочитаемые голоса и желаемую длительность (до 8 минут). Правда, несмотря на инновационность подхода, данная практика вызвала критику — на взгляд пользователей, такой подход редакций к производству контента снижает журналистские стандарты.

Издание The Hindu развивает собственные ИИ-подкасты, преобразуя редакционные материалы в короткие аудио-эпизоды продолжительностью около 10 минут. При этом резюме статей генерируются на основе анализа текста и выделения ключевых смысловых блоков. Медиа признается, что после внедрения технологии, люди как правило перестали ограничиваться только кратким содержанием, а начали — после прослушивания — читать полные версии статей. Формат значительно расширил аудиторию за счет пользователей, предпочитающих аудио-контент.

КАКИЕ ДОЛЖНОСТИ (НЕ)МОГУТ ОКАЗАТЬСЯ ПОД УГРОЗОЙ

После детального разбора возможностей применения ИИ в медиа возникает резонный вопрос: неужели нейросети действительно способны заменить какую-то часть сотрудников? Отчет Reuters подчеркивает: оптимистично настроены только 38% опрошенных. Более того, вера в светлое будущее журналистики с 2022 года упала на целых 22%. Причины кроются в растущей конкуренции со стороны других создателей контента и политически мотивированных нападках на СМИ. В 2026 году ИИ воспринимается и как возможность, и как риск: с одной стороны, нейросети обещают повысить эффективность, а с другой — подпитывают опасения по поводу качества контента и заставляют сотрудников тревожиться по поводу собственного будущего.

Исследователи компании Anthropic открыто говорят, что машинный разум повышает производительность труда, но снижает потребность в работниках соответствующего профиля. В США 38% сотрудников (в среднем звене — 43%) беспокоятся, что ИИ обесценит — полностью или частично — их профессиональные навыки. Такая тревога отчасти обусловлена волнами сокращений в нескольких крупных корпорациях. Так, медиахолдинг Axel Springer (в него входят издания Politico, Business Insider, Die Welt, Bild, The Telegraph) объявил о масштабной реструктуризации и сокращении расходов на 100 миллионов евро. Руководство открыто заявило: из-за внедрения ИИ компании больше не нужны сотрудники, занимающиеся макетированием, корректурой, редактурой и администрированием. ИИ теперь выполняет функции первичной обработки новостей.

Но не все так просто. Oxford Economics представила совсем другой взгляд на тенденцию: компании не заменяют людей ИИ, а всего лишь используют факт его распространения как удобное прикрытие для обычных сокращений. В отчете говорится, что за первые 11 месяцев 2025 года в США на ИИ списали 55 000 увольнений На самом же деле, из-за нейросетей работы лишились всего 4,5% сотрудников от общего числа уволенных. При этом некоторые работодатели, изначально сделавшие ставку на современные технологии, уже возвращают специалистов, с которыми успели попрощаться. Согласно статистике Orgvue, 39% руководителей сократили штат сотрудников в связи с внедрением ИИ, однако 55% из этого числа признали, что совершили ошибку.

И все же повод для тревоги остается: наибольшему риску из-за развития ИИ подвержены должности, связанные со сбором базовых данных и обработкой шаблонных текстов. Искусственный интеллект легко справляется с автоматизацией рутины — и в этом мы убедились выше. Он агрегирует информацию из разных источников, пишет короткие новостные заметки, расшифровывает аудио- и видеозаписи, исправляет стилистические, грамматические и пунктуационные ошибки, переписывает статьи под SEO-запросы и создает простые посты для соцсетей. Впрочем, можно посмотреть на это с другой стороны: ИИ способен стимулировать сотрудников создавать подлинно «человеческий» контент — не просто фиксировать факты, а объяснять их суть, значение и возможные последствия. Другими словами, как это ни парадоксально, он может помочь вспомнить об истинной сути журналистики (тем, кто о ней забыл).

Конечно, это ставит перед отраслью вопрос о том, как переосмыслить роль журналиста в новой системе и как готовить кадры к работе в условиях, где ИИ — полноценный инструмент творческого процесса. Но, во-первых, к 2026 году редакторы и так стали максимально универсальными сотрудниками (началось это задолго до эпохи распространения ИИ). Во-вторых, специалистам предстоит только чуть улучшить навык менеджмента — научиться рука об руку с нейросетями формулировать задачи, проверять результат, интерпретировать данные и принимать решение о публикации. В эпоху нейрослопов (низкокачественного контента, созданного нейросетями с минимальным участием человека) цеплять внимание аудитории будет медиапродукт с живой интонацией, авторской экспертизой и глубиной, а еще тот, в котором будет чувствоваться уникальный голос издания. ИИ же в этих условиях призван выполнять роль ассистента, который высвобождает время для масштабной работы. Единственный выход для амбициозного журналиста — научиться «укрощать» нейросети и умело использовать их в собственных профессиональных целях.

ЧТО ПРОИСХОДИТ В РОССИЙСКИХ РЕДАКЦИЯХ

Если западные медиа уже заключают контракты об официальном использовании ИИ, то российские редакции пока только знакомятся с ним. Нейросети редко становятся частью корпоративной политики, зато они расшифровывают интервью, придумывают SEO-заголовки, помогают искать информацию и создавать визуальный контент — словом, делают все то, что обычно отнимает много времени.

Например, исследование факультета журналистики МГУ, основанное на интервью с 71 сотрудником федеральных СМИ, показывает: ИИ уже стал привычным рабочим инструментом, хотя ему по-прежнему доверяют в основном рутинные процессы. Причем чаще всего происходит это по инициативе самих журналистов, а не руководства. И, вопреки распространенному мнению о том, что ChatGPT якобы «всех заменит», большинство участников опроса уверены: нейросети скорее освободят журналистов от механической работы, чем лишат их профессии. Ведь найти эксклюзив, почувствовать интонацию героя или задать тот самый вопрос искусственный интеллект пока не умеет. Похожую картину показывает и исследование НИУ ВШЭ, в котором приняли участие 97 журналистов региональных СМИ. Согласно данным, искусственный интеллект уже стал привычной частью рабочего процесса для 77% опрошенных.

Практика российских редакций во многом подтверждает эти выводы. Несмотря на активное внедрение нейросетей, большинство журналистов рассматривают их не как соавтора, а как инструмент для выполнения технических задач. Редактор Forbes Life, главный редактор NOW и PR-менеджер Lucky Group Марк Смирнов признается, что сегодня уже не представляет работу без ИИ — например, при расшифровке интервью. По его словам, искусственный интеллект значительно экономит время, хотя результаты все равно требуют перепроверки. Помимо транскрибации, редактор использует ИИ для поиска исследований, аналитических материалов и первичного сбора информации.

Схожий опыт описывает шеф-редактор сайта U Magazine Анастасия Горшкова. В редакции ИИ называют «ассистентом-трудоголиком, который никогда не жалуется на дедлайны». Наиболее полезными оказались три направления: аналитика и планирование контент-плана на основе поисковых трендов, расшифровка интервью с выделением ключевых смыслов и выполнение SEO-рутины — подготовка заголовков, тегов и других технических элементов публикаций.

Подобным образом выстроен рабочий процесс у куратора и бывшего редактора «Правил жизни», а также шеф-редактора Telegram-канала «Основатели» Александра Карпюка. Он отмечает, что ИИ позволяет за считанные минуты выполнять задачи, на которые раньше уходили часы. По его словам, генеративные модели сегодня можно воспринимать как нескольких «сотрудников», каждый из которых отвечает за собственный участок работы: один расшифровывает, другой структурирует материалы, третий помогает искать информацию.

По словам старшего менеджера отдела ИИ-решений «Рамблер Диджитал Солюшнс», бывшего шеф-редактора Vogue и бывшего старшего редактора The Blueprint Алексея Исакова, сегодня генеративные нейросети в той или иной степени используют представители практически всех редакционных специальностей. Если дизайнеры уже несколько лет активно работают с Midjourney и другими инструментами генерации изображений, то редакторы, журналисты, SMM-специалисты и копирайтеры все чаще обращаются к ChatGPT и аналогичным сервисам. При этом уровени использования сильно различаются. Одни применяют нейросети как интеллектуального помощника — чтобы разобраться в новой теме или быстрее собрать информацию, другие поручают им подготовку черновиков публикаций. Исаков отмечает, что в Telegram регулярно встречаются материалы, очевидно написанные генеративными моделями на основе чужих публикаций. Более того, по его словам, существуют небольшие медиа, где производство контента практически полностью построено на нейросетях. Однако подобная практика пока характерна лишь для проектов с очень узкой тематикой и не стала отраслевым стандартом. Говоря о практической пользе искусственного интеллекта, эксперты сходятся в одном: его главная ценность заключается не столько в генерации текстов, сколько в ускорении поиска и обработки информации.

При этом редакторы практически единогласно заявляют, что участие нейросетей в работе не отменяет человеческого авторства. Смирнов подчеркивает, что ИИ не способен воспроизвести индивидуальный стиль журналиста: существующие модели «все еще выдают себя своей искусственностью». По его мнению, ИИ помогает ускорить работу, однако финальное решение всегда остается за редактором. Этой же позиции придерживается Карпюк, который формулирует собственную модель взаимодействия человека и ИИ: «Идея от человека, рутина и упаковка от ИИ и финал — тоже от человека». По его мнению, проблемы начинаются в тот момент, когда журналист перестает самостоятельно принимать решения. Если автор бездумно публикует первый предложенный вариант, проблема заключается не в использовании нейросети, а в отказе человека от собственной ответственности.

Показательным примером плодотворного сотрудничества человека и ИИ Горшкова считает проект U Magazine «Укрощение времени», созданный совместно со стилистом и исследователем ИИ Ангелиной Белоконь. В работе использовались Midjourney, ChatGPT и NanoBanana, однако концепция, драматургия и художественное руководство полностью принадлежали автору. Машина выступала инструментом реализации идеи, а не ее создателем.

Большинство экспертов полагают, что сегодня существуют этапы редакционной работы, на которых использование ИИ становится практически обязательным. По словам Смирнова, это прежде всего оперативный поиск информации и работа с источниками, особенно в новостной журналистике, где скорость публикации напрямую влияет на конкурентоспособность редакции. Горшкова также связывает главную ценность нейросетей с экономией времени. Когда новость необходимо выпустить раньше конкурентов, ИИ берет на себя техническую работу — предлагает варианты заголовков, помогает собрать структуру материала, проверить факты и освободить журналисту время для более сложной редакторской работы. «Нейросеть снимает с журналиста техническую нагрузку, возвращая ему право на более глубокую творческую работу», — отмечает Анастасия. Александр Карпюк также считает наиболее перспективными направлениями мониторинг информационной повестки, анализ больших массивов данных, поиск закономерностей и работу с архивами. Именно здесь, по его мнению, автоматизация позволяет журналисту сосредоточиться на том, что требует человеческой экспертизы.

Алексей Исаков в числе тех, кто обращает внимание на развитие новых поисковых систем. По его мнению, сервисы вроде Perplexity способны за минуты собрать подборку исследований, интервью и публикаций по теме со ссылками на источники. Эксперт считает, что нейросети действительно обучаются очень быстро, однако одновременно ухудшается качество данных, на которых они обучаются. Интернет постепенно заполняется контентом, созданным самими генеративными моделями, из-за чего возрастает риск распространения ошибок, неточностей и вторичной информации. В этих условиях особенно востребованными становятся навыки, которые невозможно автоматизировать: умение работать с первоисточниками, критически оценивать информацию и отделять достоверные сведения от вымышленных. Как отмечает спикер, «вероятно скоро особенно остро понадобится человеческий глаз, интуиция и привычка работать с источниками, чтобы отделять зерна от плевел». При этом Исаков обращает внимание на парадокс современной журналистики: именно эти компетенции, по его мнению, сегодня постепенно ослабевают у самих медиапрофессионалов.

Несмотря на быстрое развитие технологий, большинство коллег не считают, что ИИ сможет заменить журналистов. Александр Карпюк убежден, что генеративные модели способны выполнять технические операции, однако пока не обладают чувством вкуса, стиля и художественного мышления. «ИИ полезен ровно до той черты, где начинается личная оптика — там он должен замолчать», — отмечает редактор.

Сравнивая ситуацию с положением дел в зарубежных редакциях, Алексей Исаков подмечает: различия связаны скорее с экономикой и доступностью технологий, чем с отношением журналистов к ИИ. По его мнению, западные компании внедряют генеративные модели быстрее, поскольку имеют более свободный доступ к современным сервисам, тогда как многие зарубежные разработчики ограничили работу с российским бизнесом из-за санкций. Не менее важен и экономический фактор. В странах с высокой стоимостью труда, считает эксперт, значительно выше стимул автоматизировать часть редакционных процессов. Поэтому сценарий, при котором работу целой команды SMM-специалистов контролирует один человек, управляющий ИИ-агентами, выглядит для западных медиакомпаний гораздо более реалистичным, чем для российских редакций.

В начале этого материала мы спросили у нейросети, сможет ли она заменить редакторов. Искусственный интеллект повел себя неожиданно скромно: заявил, что его миссия — скорее быть помощником, чем полноценным автором. И, кажется, после изучения опыта мировых и российских медиа с этим трудно поспорить. Сегодня ИИ воспринимается прежде всего как инструмент повышения эффективности. Он берет на себя рутинные процессы — от мониторинга информационной повестки и расшифровки интервью до создания черновиков, генерации заголовков и работы с визуальным контентом. Это позволяет редакциям быстрее выпускать материалы и уделять больше времени тому, что пока не поддается автоматизации: поиску эксклюзивных тем, общению с героями, проверке фактов, анализу и созданию сильных авторских историй.