ИИ в маркетинге 2026: задачи, технологии, практические кейсы

Ассоциация практиков цифровизации
Комитет по маркетингу

ИИ в маркетинге 2026: задачи, технологии, кейсы

Программа непрерывного
образования Edu.Techart

promo.techart.ru

19.03.2026

Регистраций: 169 (компаний – 124), в т.ч.:
— топов: 70
— новых слушателей: 27.8%
— постоянных (4+) слушателей программы: 73
— с вопросами и обратной связью: 29

3 место

клиентов, и партне-ров в экосистеме «Текарт»

Маркетинговый консалтинг

сотрудников в штате

Бизнес-аналитика

пользователей платформы

Дизайн и брендинг

выполненных проектов

Веб-разработка

Отраслевой трек

полносервисные диджитал-агентства (Рейтинга Рунета)

лет на рынке бизнес-аналитики, маркетинга и digital

Продвижение и реклама

4 место

года работы

Фото и видео

консалтинг в области маркетинга и PR» (RAEX)

спикеров

Копирайтинг

20 000

Маркетинг (комплексное продвижение,SMM, SEO и т.д.), реклама

ТОП 100

в рейтинге работодателей Headhunter*

Мartech, аналитика (технологии, данные, автоматизация, цифровые сервисы)

550

участников

Дизайн, веб-разработка, контент, фото, видео

39 000+

8 500+

Маркетинговый анализ и стратегия

160

из 2 000 компаний

Организационное развитие

* среди компаний
до 250 сотрудников

Отраслевой трек

Основные треки программы:

Маркетинговая стратегия, аналитика, прогнозирование, дизайн, веб-разработка, продвижение и реклама

Ключевые компетенции «Текарт»

Программа непрерывного образования  для руководителей по маркетингу

План вебинара

Актуальные тренды и статистика использования нейросетей в России.
Классификация маркетинговых задач, решаемых с помощью ИИ.
Обзор сервисов и инструментов.
«Продвинутые» чат-боты: ИИ-агенты и RAG.
Примеры использования ИИ в маркетинговых процессах.
План по запуску пилотного проекта.
Ответы на вопросы.

Основные понятия

Искусственный интеллект (ИИ, Artificial Intelligence, AI) —
Компьютерная система, которая выполняет задачи,
похожие на человеческие: отвечает на вопросы, анализирует данные, помогает принимать решения.

Языковые модели (Language Models, LM) —
Нейросети, специально обученные на текстах: понимают смысл
слов и могут генерировать связный текст, переводить, резюмировать и т. п.

Нейронные сети (нейросети, Neural Networks, NN) —
Один из способов машинного обучения — набор связанных
«узлов», которые при обучении подбирают правила
для распознавания образов и паттернов (как упрощённый «мозг»).

Машинное обучение (Machine Learning, ML) —
Раздел ИИ, где программы «учатся» на примерах, чтобы потом делать прогнозы или автоматически решать задачи.

Состояние рынка ИИ в России

К 2030 году совокупный годовой эффект оценивается в 7,9–12,8 трлн рублей (до 5,5% прогнозного ВВП)

Ключевые направления: генеративный ИИ (GenAI), обработка естественного языка (NLP) и речевые технологии, компьютерное зрение (CV), рекомендательные системы (RecSys)

Многие крупные компании провели пилоты по крайней мере по одной из четырех технологий

В среднем, российские компании тратят на ИИ ~11% от общего бюджета на IT

Основной эффект компании видят в сокращении операционных затрат (90%) и росте выручки за счет новых продуктов и работы с клиентами. Сокращение ФОТ — не приоритет (около 33% компаний)

Источник: исследование «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы»

Генеративный ИИ

Наиболее динамично развивающееся направление: доля компаний, применяющих GenAI, выросла в 2025 году до 71% (в 2024 было 54% ).

Основные области внедрения: маркетинг, продажи, клиентская поддержка, HR, финансы и бухгалтерия.

Ключевые тренды:

ТОП-5 наиболее популярных ИИ-платформ среди российских специалистов:

Распространение ИИ-агентов и платформ для их создания.
GenAI на устройствах.
Локальные модели.
Увеличение количества доменных моделей для прикладных задач
(медицинские, юридические, финансовые и пр.).
Развитие мультимодальных и рассуждающих моделей (DeepSeek-R1, OpenAI GPT-5).

ChatGPT — чат-бот с генеративным искусственным интеллектом.
Claude — хорошо справляется с большими текстами.
Perplexity AI — специализированный поисковик с ИИ-анализом.
GigaChat — отечественная разработка Сбербанка.
YandexGPT — российская альтернатива для работы с текстом.

Тренды на рынке GenAI

https://services.google.com/fh/files/misc/data_ai_trends_report.pdf

В будущем не будет ни одной области, где не будет использоваться AI

Классификация задач ИИ для маркетинга

Генерация контента

Работа с документами

Анализ текстовых данных

Работа с внутренними данными

Работа с речью

Диалоговые системы

статьи, кейсы, рекламные тексты и посты
изображения, видео и аудио
идеи и концепты рекламных кампаний
ключевые запросы, SEO теги
описания товаров
тексты/заголовки рекламных объявлений и email-рассылок
адаптация креативов под разные каналы
генерация лендингов и сайтов

суммаризация документов
структурирование информации
извлечение ключевых фактов и данных
подготовка отчетов и аналитических записок
генерация презентаций и деловых материалов

анализ отзывов клиентов
анализ обратной связи
кластеризация тем и обсуждений
анализ тональности

поиск по документам
создание и обновление баз знаний
AI-ассистенты для сотрудников

транскрибация звонков
суммаризация разговоров
анализ диалогов клиентов и операторов

чат-боты поддержки клиентов
автоматизация ответов на типовые вопросы
голосовые ассистенты

Генеративный ИИ (LLM)

Классификация задач ИИ для маркетинга

Персонализация и рекомендации

Прогнозирование

Скоринг и ранжирование

Маркетинговая аналитика

Оптимизация

Выявление закономерностей

рекомендации товаров
персонализированные предложения
персонализация контента и коммуникаций

динамическое ценообразование
оптимизация маркетинговых бюджетов
оптимизация логистики и маршрутов

прогнозирование спроса
прогнозирование продаж
прогнозирование товарных остатков
прогнозирование оттока клиентов (churn)

классификация и ранжирование лидов
приоритизация клиентских обращений

атрибуция маркетинговых каналов
оценка эффективности рекламных кампаний
сегментация аудитории

обнаружение аномалий
выявление мошенничества
анализ поведения пользователей

Классическое ML и гибридные AI-решения

От чат-ботов к ИИ-агентам

ИИ-агент — автономная программа на базе ИИ, которая выполняет определенную задачу с минимальным участием человека.

Агенты могут:

Примеры задач:

подключаться к базам данных,
выполнять запросы к API,
отправлять письма,
вносить записи в CRM,
создавать документы и мн. др.

создание и управление контентом,
мониторинг упоминаний о компании,
обработка входящих обращений,
автоматизация ведения социальных сетей,
управление продажами.

От чат-ботов к ИИ-агентам

Процесс с использованием чат-бота:

Процесс с использованием ИИ-агента:

~2 часа на одну статью

~ 30 минут на одну статью

Подготовить тему, план, ключевые слова, вопросы и ответы.
Написать запрос (промт) на написание статьи.
Вычитать статью, проверить уникальность.
Проверить полученный результат ИИ-детектором.

n8n + DeepSeek ($) + ZeroGPT ($) + Google Docs + Google Drive + Telegram

Подготовить тему, план, ключевые слова, вопросы и ответы.
Внести данные в Google-таблицу.
Отправить команду в телеграм-бот.

Телеграм-бот для консультаций

Функции:

Рабочий процесс:

Ответы на вопросы по загруженным документам
(RAG — Retrieval Augmented Generation)
Распознавание голосовых сообщений (через Whisper)
Поиск актуальной информации в интернете (Perplexity AI)
Поддержание контекста диалога
(память на 20 последних сообщений)

Пользователь пишет боту (текст или голос)
Маршрутизация: текст → DeepSeek, голос → Whisper → DeepSeek.
AI-агент ищет ответ в базе знаний (Pinecone)
или интернете (Perplexity)
Ответ отправляется пользователю с учётом
истории диалога

Telegram+DeepSeek+Pinecone+Google Docs+Perplexity AI+
Whisper (OpenAI)

Генерация описаний товаров в «Мой склад»

Функции:

Рабочий процесс:

Проверка на новые товары в каталоге.
Создание промта на описание с учетом бренда, категории и товара.
Сохранение описания в соответствующие поля.

При добавлении нового товара в каталог
«Мой склад» в карточке товара активируется чекбокс «Нет описания».
В зависимости от категории в ChatGPT отправляется запрос на генерацию промта.
Полученный промт снова отправляется в ChatGPT.
Готовые описания (полное и краткое) сохраняются
в карточку товара.
Снимается флаг «Нет описания».
Запускается публикация товара на сайт
и маркетплейсы.

Мой склад+OpenAI (ChatGPT)+Nodul

ИИ-агент для обработки лидов в Битрикс24

Функции:

Рабочий процесс:

Квалификация и создание лидов/сделок с проверкой дублей по ИНН/телефону.
Изменение полей сделок, назначение ответственных, перемещение по статусам воронки.
Транскрибация входящих звонков, саммари разговора, прикрепление записи к карточке клиента.
Создание задач сотрудникам в Битрикс24 с дедлайнами, напоминания в календарь.
Ответы на вопросы менеджеров на основе внутренних документов (регламенты, инструкции, скрипты).
Интеграция с голосовым агентом (Tomoru) для прозвона "остывших" лидов с классификацией результата.

Событие (заявка с сайта, письмо, звонок, сообщение в Telegram)
Проверка дублей в Битрикс24 (ИНН/тел/email).
Определение типа обращения (прямые продажи, проектные продажи, вакансии)
Создание карточки и постановка задачи менеджеру или запись в ленту.
Транскрибация звонка, саммари, выявление потребностей, перевод на стадию.
Если стадия = "Не удалось связаться", то запуск голосового агента (Tomoru) с повторными попытками дозвона.
По запросу менеджера в Telegram: поиск клиента по ИНН/названию, показ карточки, предстоящих задач, быстрые кнопки "Позвонить / Написать / Открыть в Bitrix".

Битрикс24+Whisper+SupaBase+DeepSeek+Telegram API+Zadarma

ИИ-сервисы для генерации контента

ChatGPT

DeepSeek

Claude

YandexGPT

Gemini

Универсальный помощник для повседневных задач
Подходит для генерации текстов, программирования, анализа данных
Интуитивный интерфейс и большой контекст диалога

Специализируется на сложных аналитических задачах
Режим DeepSeeke-R1 отлично справляется с многошаговыми рассуждениями: анализирует большие объемы данных, находит скрытые закономерности
и предсказывает результаты на основе накопленного опыта
Эффективно работает с технической документацией и расчетами

Эксперт по работе с объемными текстами
Качественно анализирует длинные документы (до 200+ страниц)
Точно следует сложным инструкциям

Оптимизирован для российского контекста
Лучше других понимает специфику русского языка и местные реалии
Хорош для задач, связанных с российской аудиторией

Мультимодальный чат-бот от Google
Nano Banana — генерация картинок
Может анализировать сайты по ссылкам и до 14 картинок

UX/UI аудит сайта

ИИ-сервисы для генерации визуального контента

Агрегаторы нейросетей в России

Нейросети для создания презентаций

Прочие маркетинговые сервисы

Сервисы для работы
с корпоративными базами данных

RAG: учим ИИ работать с данными компании

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором ИИ сначала находит релевантную информацию в базе знаний или документах, а затем использует её для формирования ответа.

Этапы (упрощённо)

Ограничения RAG

Сбор данных — документы, базы знаний, CRM, инструкции.
Подготовка — очистка, разделение на части (чанки), удаление лишнего.
Индексация — преобразование текста в векторы и загрузка в векторную БД.
Поиск — по запросу пользователя система находит релевантные фрагменты.
Генерация ответа — ИИ формирует ответ с учетом найденной информации.

Зависимость от качества данных
Нужны IT-специалисты для настройки
Задержки в ответе
Требует инфраструктуры

RAG: учим ИИ работать с данными компании

Корпоративная база знаний

Ассистент в CRM

Другие ИИ решения

Продажи

Документооборот

Производство

Кейсы

Расходы онлайн-школы на генеративный ИИ

Образовательная компания, ~500 сотрудников. Создаёт учебные материалы, курсы, презентации и иллюстрации.

Инструментом пользуются 79% сотрудников (400+)
600+ запросов в день
Картинки дороже текста в 3.5 раза
20% пользователей = 80% расходов
41% работают в выходные — AI уже часть жизни

Кейсы

AI-ассистент для отдела продаж (НПК «Механобр‑техника»)

Производитель лабораторного и промышленного оборудования внедрил на сайт
ИИ-ассистента, чтобы разгрузить инженеров-продавцов. Нейросеть общалась
с посетителями, подбирала оборудование и запрашивала контакты только
для качественных лидов.

Результаты за январь 2026:

5% целевых заявок с сайта привел именно ИИ.
51% диалогов содержали целевые вопросы
по оборудованию.
18% пользователей оставили контакты
для дальнейшей связи.

Кейсы

База знаний по сложной продукции (MITER Brands)

Производитель окон и дверей MITER Brands столкнулся с проблемой:
информация о 9000+ товарах была разрознена. С помощью платформы Syntax
они создали ИИ-ассистента в Microsoft Teams, который за секунды находит
нужные данные.

Результаты:

Консолидирована информация о продуктах, что ускорило работу ОП.
Сократилось время обучения новых сотрудников.
Ускорена интеграция приобретаемых брендов в единую базу знаний компании.

Кейсы

Квиз-подбор для производителя мебели Divan Boss

Компания Divan Boss внедрила на сайте виджет-квиз
для подбора диванов. Технология работала так:
ИИ проанализировал 260 тысяч отзывов с маркетплейсов, выделил 33 значимых для покупателей атрибута
(например, «антивандальная ткань») и на их основе создал квиз. После прохождения пользователю предлагаются варианты продукции с обоснованием.

Результат за период апрель-август 2024:

+19% к конверсии
+22% к выручке
+31% к доходу на посетителя

Кейсы

Интеллектуальная платформа продаж (компания «Металлокомплект-М»)

Металлотрейдер разработал собственную экосистему для управления продажами. Система автоматизирует обработку запросов, ценообразование
и управление запасами.

Функционал системы существенно превышает возможности традиционных CRM. Основной акцент был сделан на коммерческой составляющей —
создании интеллектуальной системы продаж, отвечающей ключевым бизнес-запросам: обеспечение прозрачности данных по компании, повышение управляемости бизнеса
и скорости принятия решений, рост прибыльности.

Результаты:

Среднее время от запроса клиента до выставления счета сократилось до 10 минут.
Более 4,5 млрд руб. возвращено в оборот за счет оптимизации складских запасов.
Рост валовой прибыли составил 5,5 млрд руб.
Внедрены инструменты аналитики и прогнозирования рынка.

Пилотный проект ИИ
при ограниченном бюджете

Определить первоочередные задачи.

Использовать бесплатные/дешёвые инструменты.

Пилотировать на отдельном проекте.

Минимизировать затраты на интеграцию.

Наращивать навыки и аналитику.

Рассчитать простую окупаемость.

Приоритизировать задачи с быстрым эффектом.

Мониторинг и масштабирование.

Рекомендации по работе с нейросетями

Не верьте ИИ и всегда проверяйте их ответы.

LLM — не волшебная таблетка, а рабочий инструмент и требует постоянного контроля. Они обучены на огромных массивах данных —
не думают, а предсказывают, поэтому точность в большей степени зависит от качества запроса.

С осторожностью используйте код, предлагаемый нейросетями.

Не используйте для анализа часто обновляющихся данных.

Будьте аккуратны с чувствительной информацией.

Экспериментируйте с промтами.

Предварительные вопросы

Формула написания промтов для генерации изображений для официальных сообщений.

Безопасность данных - какие данные безопасно можно отдавать нейросети?

Инструменты, которые наиболее эффективны для сокращения рабочего времени на рутинные задачи или задачи, требующие большого количества времени.

Как подключиться без иностранной карты.

ИИ — привлекательный инструмент для всех поколений или более привлекателен именно для молодежи?

Как рассчитать эффективность использования ИИ для перспективы покупки платных инструментов?

Интересуют больше аналитические инструменты искусственного интеллекта. Есть ли у вас успешные кейсы применения инструментов автоматизации? (n8n, claude code) Было бы очень здорово их послушать.

Есть ли на российском рынке зрелые инструменты для автоматизации анализа с применением ИИ?

Что нельзя отправлять нейросетям

Внутренние документы компании
Финансовые данные (без детализации)
Данные клиентов в агрегированном виде
Переписка и внутренняя аналитика

Персональные данные (ФИО, телефоны, email, паспорт и т.д.)
Медицинские данные
Финансовая информация клиентов
Договоры, NDA, коммерческая тайна
Доступы, пароли, API-ключи

С осторожностью

Нельзя (только во внутреннем контуре)

Не отправляйте в нейросеть то, что нельзя переслать незнакомому человеку

Использовать только если:

данные обезличены
нет коммерческой тайны
разрешено политикой компании

Структура промта для изображений

Структура (шаблон):

[Цель/контекст] + [главный объект/сценарий] + [стиль/тон] + [композиция/ракурс] +
[цветовая гамма/брендовые цвета] + [свет/настроение] + [детали/элементы] + [ограничения/запреты] + [формат/разрешение].

Контекст и цели — «официально», «пресс-релиз», «объявление» — модель поймёт тон.
Четкое описание объекта — «логотип на белом фоне», «иллюстрация продукта»,
«абстрактный фон для текста».
Стиль — «минимализм», «корпоративный», «flat», «photorealistic», «isometric» и пр.
Композиция — «пустая область справа 40% для текста», «центрированный объект» и пр.
Брендовые цвета в HEX. — 2–3 кода.
Текст на картинке лучше не генерировать.
Ограничения (негативный промт). — «без логотипов конкурентов,
без реальных лиц, без водяных знаков, без артефактов».
Записывайте рабочие промты. — это ускорит повторные правки и масштабирование.

Иллюстрация для официального поста российской больницы: врач и пациент в нейтральной ситуации консультации, дружелюбная атмосфера, современный медицинский кабинет, стиль semi-flat или мягкий реализм, чистая композиция, светлая цветовая гамма с голубыми и белыми оттенками, центрированная композиция, сверху место под заголовок, без текста, квадратный формат 1080×1080.