Как российские медиахолдинги внедряют искусственный интеллект на практике
Искусственный интеллект постепенно перестает быть экспериментальной технологией для медиарынка. Российские холдинги используют нейросети не только для создания изображений и текстов, но и для анализа аудитории, персонализации рекламы, автоматизации документооборота и ускорения выпуска цифровых продуктов. Практический опыт компаний обсуждался на конференции "Медиапространство-2026", организованной ИД "Коммерсантъ" в Москве.
Главной темой первой сессии стала трансформация медиапроизводства под влиянием ИИ. Участники обсуждали, как технологии меняют редакционные процессы, создание визуального и аудиоконтента, его распространение и способы монетизации. Дискуссию модерировала глава отдела медиа и телекоммуникаций газеты "Ъ" Татьяна Исакова.
Регулирование ИИ-контента: где проходит граница ответственности
Первый заместитель председателя комитета Государственной думы по информационной политике, информационным технологиям и связи Марина Ким затронула вопрос законодательного регулирования материалов, созданных нейросетями. По ее мнению, традиционная маркировка такого контента может быстро потерять практический смысл.
Генеративные системы развиваются настолько стремительно, что уже в ближайшем будущем искусственный интеллект может использоваться при подготовке подавляющего большинства публикаций. Если обозначать абсолютно каждый материал, созданный с применением нейросетей, такая маркировка рискует превратиться в формальность.
При этом депутат считает обязательное информирование аудитории необходимым в чувствительных сферах. В первую очередь речь идет о защите детей и пожилых людей, которые особенно часто становятся жертвами мошенников с использованием дипфейков. Поддельные голоса, изображения и видеозаписи уже применяются для выманивания денег и распространения недостоверной информации.
Пока остается открытым вопрос о том, кто должен отвечать за отсутствие маркировки: площадка, разместившая публикацию, или автор, подготовивший материал. По мнению Марины Ким, регулирование должно защищать пользователей, но при этом не создавать барьеров, способных затормозить развитие технологий.
ИИ как инструмент, а не замена редакции
Генеральный директор News Media Holding Максим Иксанов отметил, что разговоры об искусственном интеллекте в медиа продолжаются уже несколько лет, однако для многих компаний использование нейросетей стало частью повседневной работы.
Он сравнил ИИ с обычными инструментами производства - бумагой или печатной машинкой. Значение имеет не сам факт наличия технологии, а то, каким образом ее применяют и какую задачу с ее помощью решают.
В News Media Holding нейросети используются, в частности, при подготовке документальных и визуальных проектов. Во время работы над печатным журналом Mash Room "Черкизон" команда применяла ИИ для создания иллюстраций в формате фешен-съемки с участием главного героя. Такой подход позволил реализовать концепции, которые было бы сложно или слишком дорого воплотить в рамках традиционного продакшена.
Еще одно направление - юридическая работа. Алгоритмы помогают анализировать и расшифровывать документы на разных языках, учитывая особенности местного законодательства. Это ускоряет обработку информации и снижает нагрузку на специалистов, которым не приходится вручную просматривать большие массивы материалов.
Однако Иксанов предостерег от некритичного отношения к массовому ИИ-контенту. Значительная часть автоматически созданных материалов, по его оценке, не обладает содержательной ценностью. Поэтому задача медиакомпаний заключается не в механическом увеличении объема публикаций, а в создании полезного продукта для аудитории.
Радио, музыка и персонализация рекламы
Станислав Скалабан, директор по развитию сайтов и приложений АО "Русская медиагруппа", рассказал о применении ИИ в радиохолдинге. Нейросети задействованы сразу на нескольких этапах - от подготовки визуальных обложек для музыкальных релизов до создания музыки, видеороликов и цифровых приложений.
Отдельное значение имеет работа с данными. Алгоритмы анализируют информацию о прослушиваниях, предпочтениях пользователей и поведении аудитории. Это позволяет точнее формировать рекламные предложения и персонализировать коммуникацию со слушателями.
Автоматизация творческих и технических процессов помогает снизить себестоимость производства отдельной единицы контента. Кроме того, сотрудники тратят меньше времени на повторяющиеся операции и могут сосредоточиться на задачах, требующих профессиональной экспертизы, креативности и стратегического мышления.
При этом внедрение ИИ в "Русской медиагруппе" не сопровождалось сокращением штата. Технологии стали способом перераспределить нагрузку, а не прямой заменой специалистов.
Новые профессии вместо массовых увольнений
Исполнительный директор по медиа Rambler & Co Андрей Цыпер считает, что опасения относительно полной замены сотрудников искусственным интеллектом зачастую преувеличены. По его словам, активное внедрение нейросетей действительно усилило страх перед сокращениями, однако практика крупных компаний показывает более сложную картину.
В Rambler & Co не только сохраняют штат, но и нанимают новых специалистов, которые занимаются разработкой промтов, обучением моделей и адаптацией ИИ под конкретные бизнес-процессы. Это свидетельствует о появлении новых ролей внутри медиакомпаний.
Нейросети требуют контроля со стороны редакторов, дизайнеров, юристов и продюсеров. Алгоритм способен быстро сформировать текст, изображение или расшифровку, но не всегда понимает контекст, замечает фактические ошибки или оценивает возможные репутационные последствия.
Какие задачи ИИ берет на себя в медиа
На практике искусственный интеллект чаще всего внедряется в процессы, где необходимо работать с большими объемами данных или выполнять однотипные операции. К таким задачам относятся расшифровка интервью, субтитрирование видео, перевод материалов, поиск информации в архивах и подготовка черновых вариантов публикаций.
Нейросети также используются для составления заголовков, рекомендаций и кратких описаний материалов. Однако окончательное решение обычно остается за редактором: алгоритм может предложить несколько вариантов, но не несет полной ответственности за точность и соответствие редакционной политике.
В аудиопроизводстве ИИ помогает очищать записи от шумов, выделять фрагменты программ и подготавливать версии контента для разных платформ. В видеопроизводстве технологии применяются для монтажа, создания раскадровок, генерации отдельных элементов и адаптации роликов под вертикальный формат.
Главные риски автоматизации
Одним из наиболее серьезных рисков остается появление фактических ошибок. Нейросеть может уверенно сформулировать неверное утверждение, объединить сведения из разных источников или придумать несуществующую деталь. Поэтому материалы, подготовленные с помощью ИИ, требуют обязательной проверки.
Другой проблемой становятся авторские права. При создании изображений, музыки и текстов необходимо понимать, на каких данных обучалась модель и не нарушает ли результат права третьих лиц. Медиакомпаниям приходится формировать внутренние правила использования нейросетей и определять перечень допустимых инструментов.
Есть и репутационные угрозы. Неудачно сгенерированная иллюстрация, ошибочный перевод или неправильно смонтированный ролик способны вызвать негативную реакцию аудитории. Чем выше доверие к бренду, тем важнее предварительная проверка любого автоматизированного результата.
Как внедрять ИИ без потери качества
Опыт российских холдингов показывает, что наиболее эффективной является поэтапная модель. Сначала компании выбирают процессы с понятным результатом и низким уровнем риска, затем оценивают экономический эффект и только после этого расширяют применение технологии.
Важно заранее определить, какие решения может принимать алгоритм самостоятельно, а где обязательно участие человека. Для новостных, общественно значимых и юридически чувствительных материалов контроль редактора должен сохраняться на всех ключевых этапах.
Не менее важны обучение сотрудников и формирование единой политики. Журналистам, продюсерам и редакторам необходимо понимать возможности и ограничения нейросетей, уметь составлять точные запросы и проверять полученный результат.
Таким образом, ИИ в российских медиахолдингах становится не универсальной заменой специалистам, а дополнительным производственным инструментом. Он ускоряет выпуск контента, снижает затраты, помогает работать с аудиторией и открывает новые форматы. Но качество медиапродукта по-прежнему определяется профессиональной экспертизой, ответственностью и способностью компаний использовать технологию осмысленно.
