THE TRANSFORMATION OF THE ROLE OF A MARKETER IN THE AGE OF AI: AN ANALYSIS OF THE NECESSARY COMPETENCIES AND TEAM MODELS

Full Text

Экспоненциальный рост и повышение доступности технологий искусственного интеллекта (ИИ) выступают в качестве катализатора фундаментальных изменений в современных бизнес-процессах. Одной из наиболее подверженных этой трансформации сфер является маркетинг, который активно инкорпорирует алгоритмы машинного обучения для анализа больших данных, автоматизации коммуникаций и гиперперсонализации потребительского опыта. Данные процессы обусловливают исключительную актуальность исследования механизмов и последствий интеграции ИИ в маркетинговую деятельность.

Вместе с тем, стремительная интеллектуализация маркетинговых инструментов порождает ряд существенных проблем. Традиционные подходы и компетенции, ранее составлявшие ядро профессии маркетолога, стремительно утрачивают свою релевантность. Вследствие этого наблюдается нарастающий разрыв между требованиями рынка, диктуемыми новыми технологическими реалиями, и текущим уровнем подготовки специалистов. В свою очередь, компании сталкиваются с системным вызовом, заключающимся в необходимости коренной перестройки организационной структуры маркетинговых подразделений для эффективной интеграции ИИ и создания синергии между человеческим и машинным интеллектом [3].

Исходя из вышеизложенной проблематики, целью настоящего исследования является разработка комплексной модели, описывающей необходимые компетенции современного маркетолога и эффективные организационные структуры маркетинговых команд, адаптированных к функционированию в эпоху искусственного интеллекта. Решение данной научной задачи позволит сформировать теоретическую и практическую основу для адаптации как отдельных специалистов, так и организаций в целом к новым условиям цифровой экономики.

Одним из ключевых векторов влияния искусственного интеллекта на маркетинг является глубокая автоматизация и оптимизация традиционно трудоемких задач. Прежде всего, это относится к аналитической функции: алгоритмы машинного обучения предоставляют инструментарий для обработки и структурирования больших данных (Big Data), а также для построения моделей предиктивной аналитики, позволяющих с высокой точностью прогнозировать поведение потребителей и рыночные тренды [1, 5].

На следующем уровне ИИ-системы берут на себя операционное управление рекламными кампаниями. Происходит полная автоматизация процессов закупки, настройки и оптимизации контекстной и таргетированной рекламы, что позволяет максимизировать возврат на инвестиции (ROI) при минимальном человеческом вмешательстве.

Далее, технологии генеративного ИИ трансформируют область создания контента, обеспечивая автоматизированное производство текстов, графических изображений и даже видеоматериалов в соответствии с заданными параметрами. Кульминацией этого процесса становится возможность реализации гиперперсонализации в реальном времени: система способна на лету адаптировать коммуникационные сообщения и продуктовые предложения для каждого отдельного пользователя, основываясь на его цифровом следе и предиктивном анализе. Таким образом, происходит переход от сегментированного к индивидуализированному маркетингу в невиданных ранее масштабах.

В современной практике управления, особенно в областях, связанных с обработкой больших данных и оптимизацией процессов, наблюдается значительный сдвиг от непосредственного ручного исполнения к стратегическому планированию и контролю [2]. Изменение обусловлено повсеместным внедрением систем ИИ, которые берут на себя рутинные и ресурсоемкие задачи, освобождая человеческие ресурсы для более комплексной деятельности.

Традиционное ручное управление кампаниями, требующее детального внимания к настройкам, мониторингу и оперативной корректировке, постепенно уступает место постановке задач для ИИ-систем. В этом контексте роль человека трансформируется из оператора в архитектора и контролера [4, 7]. Специалисты фокусируются не на микроменеджменте, а на формулировании высокоуровневых целей, определении ключевых показателей эффективности (KPIs) и задании ограничений для автономно действующих ИИ-агентов. Например, вместо того чтобы вручную управлять ставками в рекламных кампаниях, маркетолог определяет целевую аудиторию, бюджет и желаемый ROI, а ИИ-система оптимизирует параметры кампании для достижения этих целей.

После делегирования операционных задач ИИ, критически важным становится этап интерпретации результатов, полученных с помощью ИИ, и принятие стратегических решений. ИИ-системы генерируют обширные объемы данных и предоставляют аналитические отчеты, которые требуют глубокого понимания и контекстуализации. Человек должен быть способен не только проанализировать числовые показатели, но и выявить скрытые закономерности, оценить адекватность предложений ИИ и, при необходимости, внести коррективы в общую стратегию [3, 4]. Процесс требует развитого критического мышления, аналитических способностей и глубоких знаний предметной области. Например, если ИИ-система предлагает радикальное изменение ценовой политики, менеджер должен оценить потенциальные риски и выгоды, исходя из своего опыта и понимания рыночной конъюнктуры, прежде чем принять окончательное решение.

Наконец, в условиях возрастающей автономности ИИ-систем, особую значимость приобретает контроль за этичностью и ответственностью применения ИИ (AI Ethics). Поскольку ИИ принимает решения, которые могут иметь значительные социальные, экономические и даже правовые последствия, необходимо обеспечить его соответствие этическим нормам и принципам, включая в себя обеспечение справедливости алгоритмов, предотвращение дискриминации, обеспечение конфиденциальности данных и прозрачности принимаемых решений [6].

Специалисты по этике ИИ и менеджеры, использующие такие системы, несут ответственность за мониторинг и оценку потенциальных рисков, разработку и внедрение механизмов контроля, а также за оперативное реагирование на любые проявления неэтичного или непредвиденного поведения ИИ. Данный аспект подчеркивает необходимость междисциплинарного подхода к управлению ИИ, включающего не только технические, но и гуманитарные знания.

Одной из ключевых новых ролей является маркетолог-аналитик (Marketing Analyst). В отличие от традиционных аналитиков, которые могли фокусироваться на поверхностных отчетах, современный маркетолог-аналитик глубоко погружается в данные, генерируемые различными ИИ-системами и каналами коммуникации. Его задача состоит не только в агрегировании и визуализации информации, но и в выявлении скрытых закономерностей, неявных взаимосвязей и значимых инсайтов, которые могут быть использованы для оптимизации маркетинговых стратегий. Такой специалист оперирует сложными статистическими методами, владеет инструментами машинного обучения для прогнозирования поведения потребителей и сегментации аудитории, что позволяет принимать более обоснованные и эффективные решения.

Другой важной позицией стал маркетинговый технолог (Marketing Technologist). Данная роль возникла в ответ на экспоненциальный рост числа маркетинговых технологий (MarTech). Маркетинговый технолог отвечает за интеграцию, управление и оптимизацию всего стека MarTech-инструментов, включая платформы автоматизации маркетинга, CRM-системы, аналитические инструменты и, конечно, ИИ-решения [1, 5]. Он выступает связующим звеном между маркетинговым и IT-отделами, обеспечивая бесперебойную работу всех систем, синхронизацию данных и их эффективное использование для достижения бизнес-целей. Специалист должен обладать глубокими знаниями как в области маркетинга, так и в сфере информационных технологий.

С учетом возрастающей роли ИИ в разработке продуктов, появилась специализация AI-менеджер по продукту (AI Product Manager). Его основная задача – это разработка и внедрение ИИ-решений непосредственно в маркетинговые продукты и услуги, что, в свою очередь, может включать создание персонализированных рекомендательных систем, чат-ботов с ИИ, инструментов для автоматической генерации контента или систем прогнозирования спроса [2, 5]. AI-менеджер по продукту должен понимать как технические аспекты разработки ИИ, так и потребности рынка и клиентов, чтобы создавать инновационные и востребованные продукты, использующие потенциал искусственного интеллекта.

С учетом необходимости обучения и адаптации ИИ-систем к специфическим задачам бизнеса, возникла роль куратора ИИ-процессов/тренера алгоритмов. Специалист занимается обучением, тонкой настройкой и непрерывным совершенствованием ИИ-моделей под конкретные нужды компании. Он отвечает за подготовку обучающих данных, верификацию результатов работы алгоритмов, а также за адаптацию ИИ к изменяющимся условиям рынка и новым требованиям. Куратор ИИ-процессов играет ключевую роль в обеспечении точности, эффективности и релевантности работы ИИ-систем, максимизируя их ценность для бизнеса [3].

Традиционные компетенции маркетолога дополняются и переосмысливаются, формируя новую матрицу компетенций, необходимую для эффективной работы в современную эпоху.

Первое измерение охватывает аналитические и интерпретационные компетенции. В эпоху ИИ маркетолог должен обладать глубокими навыками работы с данными, что включает не только способность к сбору и организации больших данных (Big Data), но и, что более важно, к их глубокому анализу и интерпретации. От маркетолога требуется умение выявлять паттерны, корреляции и причинно-следственные связи в данных, генерируемых ИИ-системами. Способность интерпретировать результаты машинного обучения, понимать логику работы алгоритмов (даже на высоком уровне), а также выявлять потенциальные искажения или «шумы» в данных становится критически важной для принятия обоснованных стратегических решений.

Второе измерение – это технологические и интеграционные компетенции. Маркетолог больше не может игнорировать техническую сторону процесса. Необходимо базовое понимание принципов работы ИИ, машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV) применительно к маркетингу. Ключевым навыком становится умение интегрировать различные маркетинговые технологии (MarTech) с ИИ-решениями, обеспечивая бесперебойный поток данных и функциональную совместимость систем.

Третье измерение связано с стратегическим планированием и управлением ИИ. Переход от ручного исполнения к делегированию задач ИИ-системам требует от маркетолога развития навыков стратегического мышления, означая способность формулировать четкие задачи для ИИ, определять ключевые показатели эффективности (KPIs) и устанавливать ограничения. Маркетолог должен уметь разрабатывать и адаптировать маркетинговые стратегии, исходя из возможностей и ограничений ИИ, а также контролировать выполнение этих стратегий, регулярно оценивая вклад ИИ в достижение бизнес-целей.

Четвертое, и одно из важнейших измерений, – это этические и регуляторные компетенции. По мере того, как ИИ становится все более автономным в принятии решений, вопросы этики и ответственности выходят на первый план. Маркетолог в эпоху ИИ должен обладать глубоким пониманием этических принципов применения ИИ (AI Ethics), включая вопросы предвзятости алгоритмов, конфиденциальности данных, прозрачности и справедливости. Необходимо знать соответствующие регуляторные требования (например, GDPR, CCPA) и уметь применять их в контексте использования ИИ для обеспечения соответствия и снижения рисков. Способность выстраивать доверительные отношения с потребителями, основанные на ответственном использовании ИИ, становится конкурентным преимуществом.

Выводы. Исследование трансформации роли маркетолога в эпоху искусственного интеллекта подтверждает, что данная профессия претерпевает фундаментальные изменения, выходящие за рамки простого внедрения новых инструментов. Экспоненциальный рост и повсеместное применение ИИ-технологий в маркетинге, от автоматизации аналитики и управления кампаниями до гиперперсонализации и генерации контента, не только оптимизируют операционные процессы, но и требуют принципиально новых компетенций и организационных подходов.

Основной вывод заключается в смещении фокуса с ручного исполнения на стратегическое планирование, глубокий анализ и этический контроль. Маркетолог будущего перестает быть оператором, а становится архитектором и куратором ИИ-процессов, формулирующим задачи для автономных систем и интерпретирующим их результаты. Это обуславливает появление новых, высокоспециализированных ролей, таких как маркетолог-аналитик, способный извлекать ценные инсайты из больших данных; маркетинговый технолог, отвечающий за интеграцию и управление сложным стеком MarTech-решений; AI-менеджер по продукту, разрабатывающий ИИ-продукты для маркетинга; и куратор ИИ-процессов/тренер алгоритмов, обеспечивающий тонкую настройку и обучение моделей ИИ.

Разработанная матрица компетенций для маркетолога в эпоху ИИ подчеркивает необходимость сочетания традиционных маркетинговых знаний с углубленными аналитическими, технологическими, стратегическими и, что крайне важно, этическими навыками. Способность к критическому мышлению, интерпретации сложных данных, пониманию принципов работы ИИ, а также к обеспечению справедливости, прозрачности и конфиденциальности при использовании алгоритмов становится неотъемлемой частью профессиональной квалификации.

Таким образом, успешная адаптация к новой технологической реальности требует от компаний коренной перестройки организационных структур маркетинговых команд. Переход к Agile-моделям и формирование междисциплинарных команд, способных эффективно взаимодействовать с ИИ-системами, является ключевым фактором для создания синергии между человеческим интеллектом и искусственным интеллектом. Только такой комплексный подход позволит максимально использовать потенциал ИИ для достижения конкурентных преимуществ и устойчивого развития в динамично меняющемся цифровом ландшафте. Будущее маркетинга определяется не противостоянием человека и машины, а их взаимодополняющим сотрудничеством, где ИИ берет на себя рутину, а человек концентрируется на стратегическом видении, креативе и этической ответственности.

About the authors

K. A. Ignatova

Author for correspondence.
Email: iiiksaaaa@yandex.ru

Student

References

Supplementary files