Что нельзя автоматизировать с помощью ИИ: Ловушка обесценивания SEO

от

Рост влияния ИИ в маркетинге омрачался опасениями, что это приведет к потере рабочих мест. Эти опасения, казалось, оправдались недавно, поскольку опрос, проведенный Content Marketing Institute, показал значительный рост числа увольнений в маркетинге. 43% маркетологов сообщили, что их компания уволила сотрудников за последний год, что на 30% больше, чем в 2024 году. Ситуация была еще более выражена в крупных организациях – в тех, где работает более 1000 сотрудников, увольнения происходили в 62% случаев.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Ни одно число не может рассказать нам всю историю об ИИ. В настоящее время существует множество исследований, изучающих, как ИИ влияет на бизнес, людей, творческую работу, онлайн-безопасность и рабочие места — даже на то, будут ли у людей *рабочие места* в будущем. Когда вы смотрите на все эти исследования вместе, становится ясно, что влияние ИИ намного сложнее, чем кажется.

Недавний отчёт от Anthropic (март 2026 года) показал, что увеличение использования ИИ не привело к массовым потерям рабочих мест, и не было отмечено значительного роста безработицы среди наиболее пострадавших работников с конца 2022 года. Всемирный экономический форум прогнозирует, что, хотя ИИ может привести к сокращению около 9 миллионов рабочих мест к 2030 году, он также создаст приблизительно 11 миллионов новых, что позволяет предположить, что ИИ в конечном итоге может привести к положительным изменениям в сфере занятости.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Хотя эта статистика, возможно, не поможет тем, кто в настоящее время теряет работу из-за ИИ, недавний отчёт от Anthropic выделяет, какие профессии находятся в наибольшей опасности. Компьютерные программисты наиболее уязвимы (74%), а специалисты по маркетингу, включая тех, кто занимается SEO, также сильно подвержены риску (64,8%), что говорит о вероятных значительных изменениях в этих областях.

Итак, стоит ли нам беспокоиться или нет?

Речь не о том, насколько сильно мы можем автоматизировать с помощью ИИ или о том, сколько людей нам потребуется. Удивительно, но некоторые из самых простых, повторяющихся задач – те, которые кажутся идеальными для автоматизации – на самом деле могут быть более ценными, когда их выполняют люди. Просто потому, что что-то *можно* автоматизировать легко или дёшево, не означает, что это *следует* делать.

Усиленный против автономного ИИ

Anthropic публикует отчёт каждые три месяца под названием Economic Index. В нём рассматривается, как люди используют Claude на работе, чтобы понять тенденции в области внедрения ИИ.

Последний отчёт, названный Learning Curves, опубликованный в марте, анализирует данные за февраль 2026 года. В нём показано, что более половины (53%) всех взаимодействий с Claude.ai теперь включают людей, работающих *с* ИИ – обучающихся у него, сотрудничающих при выполнении задач и совместно улучшающих результаты. Использование Claude для автоматического выполнения задач с минимальным участием человека снизилось до 44%.

Итак, это более эффективно?

Январский выпуск, озаглавленный «Экономические примитивы», исследует, насколько сложны задачи, как быстро они выполняются и как часто достигают успеха — и оказывается, что ответы не так просты.

Как цифровой маркетолог, я вижу своими глазами, насколько ИИ является огромной экономией времени, особенно при решении более сложных проектов. Мы обнаружили, что ИИ может помочь нам выполнять задачи, для которых обычно требуется среднее образование, примерно в девять раз быстрее. А для работы, требующей высшего образования? Это еще более впечатляюще – мы наблюдаем увеличение скорости примерно в двенадцать раз. Это действительно меняет то, как мы работаем.

Хотя эти инструменты экономят много времени, существует значительный недостаток. Недавний отчёт показывает, что они успешно справляются с простыми запросами, такими как ответы на базовые вопросы о продукте, примерно в 70% случаев. Однако, для более сложных задач – требующих понимания на уровне колледжа – процент успешности падает до всего лишь 66%.

Хотя разница составляет всего 4%, оба результата вызывают опасения. По сути, ответы Claude недостаточно хороши примерно в трети случаев.

Существенной проблемой, связанной с этими результатами, является их влияние на генерацию кода, на которую приходится 35% использования Claude.

Недавнее исследование, проведенное CodeRabbit, платформой для анализа кода, показало, что сгенерированный ИИ код содержит примерно в 1.7 раза больше проблем, чем код, написанный людьми. Эти проблемы включают в себя ошибки в работе кода, трудности с его пониманием и, что важно, потенциальные риски для безопасности.

Опытные разработчики могут легко находить и исправлять ошибки в коде, сгенерированном ИИ, рассматривая его как отправную точку, а не как готовое решение. Но что насчет тех, кто не так хорошо знаком с программированием?

Вот задача: ИИ не является заменой реальным навыкам и знаниям. Фактически, кажется, что вам нужен хороший уровень опыта, чтобы даже правильно использовать ИИ.

Немного иронично, что те же люди, которые раньше справлялись с этими простыми задачами – начинающие свою карьеру – теперь не имеют достаточного опыта, чтобы должным образом проверять работу, выполненную ИИ.

Я твердо верю, что искусственный интеллект следует использовать только для задач, которые вы уже умеете выполнять самостоятельно. Как только вы освоите навык и поймете основные принципы, ИИ может помочь вам работать быстрее.

Ловушка деквалификации

Как SEO-эксперт, я своими глазами убедился, насколько важны квалифицированные специалисты, когда речь идет об использовании AI. Это просто: предприятия действительно должны уделять приоритетное внимание найму людей, которые уже обладают необходимым опытом и знаниями, чтобы AI работал на них. Недостаточно просто *иметь* технологию; вам нужны таланты, чтобы эффективно ее использовать.

И многочисленные исследования предполагают, что именно это и происходит.

Несмотря на экономическую неопределенность, компании на самом деле нанимают больше специалистов по маркетингу сейчас, чем раньше, и рост этого показателя значителен.

Это указывает на то, что компании не сокращают штат посредством увольнений или путем сокращения позиций начального уровня просто для того, чтобы стать меньше. Вместо этого они меняют состав своих команд. Они привлекают более опытных специалистов по маркетингу, которые могут направлять и управлять инструментами искусственного интеллекта, а также решать любые возникающие проблемы, вместо того, чтобы пытаться конкурировать с ними – как подчеркнуто в отчете CMI.

Но подтверждается ли этот вывод данными?

Как отчет Anthropic, так и исследование Revelio Labs изучили, как ИИ влияет на возможности трудоустройства. Они сделали это, изучив тенденции найма на начальные должности в различных отраслях, сосредоточившись на том, насколько эти отрасли меняются под влиянием ИИ. Результаты Anthropic, которые отслеживали, когда молодые работники (в возрасте 22-25 лет) начинали новую работу каждый месяц, намекали на некоторые эффекты, но не предоставили окончательных доказательств.

Revelio Labs проанализировал объявления о начальных должностях в четырёх различных областях и обнаружил заметное влияние искусственного интеллекта на количество доступных позиций.

  • Снижение на 40% в количестве высокорискованных начальных должностей.
  • Снижение на 33% в низкооплачиваемых должностях начального уровня.
  • Снижение на 27% в сильно подверженных воздействию не начальных должностях.
  • Снижение на 16% в низкооплачиваемых должностях, не требующих опыта работы.

Учитывая все данные, очевидно, что рынок труда испытывает трудности. Существует высокий спрос на высококвалифицированных работников, но все меньше и меньше людей поступают на рынок труда, обладая этими навыками.

Назревает кризис.

Проблема Каната

Мы часто слышим о том, что AI меняет всё сегодня, но это не первая технология, которая это делает. Около 2500 лет назад в Древней Персии система, называемая канатами, кардинально изменила ландшафт – это было поистине новаторское изобретение.

Канаты — это тщательно построенные подземные туннели, выкопанные вручную опытными рабочими, известными как муканнис. Они используют только силу гравитации для транспортировки воды на большие расстояния, доставляя её от гор к пустынным районам.

Фермы процветали. Города росли. Персия расцветала.

Подобно тому, как мы сегодня извлекаем выгоду из искусственного интеллекта, преимущества были значительными, но системы, предоставляющие их, оставались в основном незаметными. Люди легко наслаждались такими вещами, как чистая вода для питья, купания и полива растений, не задумываясь о том, откуда она берется.

При должном уходе канаты могут снабжать водой столетиями, даже тысячелетиями. Примечательно, что некоторые из этих древних ирригационных систем до сих пор используются сегодня – одиннадцать из них даже были признаны объектом Всемирного наследия ЮНЕСКО.

Даже если кана́т не поддерживался в рабочем состоянии – если его шахты заполнялись обломками, туннели разрушались или накапливался осадок – или если более новые, глубокие колодцы понижали уровень воды ниже досягаемости кана́та, проблемы не возникали бы сразу. Вода продолжала бы течь в течение некоторого времени, но постепенно уменьшалась со временем, в конечном итоге превращаясь в небольшой ручей, затем просто в каплю, и, наконец, полностью прекращалась.

Бизнес с энтузиазмом внедряет ИИ прямо сейчас, но мы можем не увидеть негативные последствия его беспечного использования – например, применения к задачам, для которых он не предназначен – в течение некоторого времени. Тот факт, что сейчас все кажется хорошо, не означает, что потенциальные проблемы не назревают.

Люди, которых компании нанимают на начальные позиции сегодня, в конечном итоге станут их будущими лидерами. Однако, если не будет постоянного притока новых специалистов, присоединяющихся к отрасли и развивающих свои навыки, количество опытных работников будет уменьшаться. Поскольку потребность в высококвалифицированных маркетинговых экспертах растет, их найм, вероятно, станет более дорогим.

К тому времени уже будет слишком поздно начинать нанимать и обучать следующее поколение маркетологов.

Что не следует автоматизировать

Компании обычно начинают использовать ИИ, находя задачи, которые скучны, отнимают много времени или просто рутинны, а затем автоматизируя эти задачи – или столько, сколько они могут.

Даже если некоторые задачи кажутся повторяющимися и непродуктивными на первый взгляд, они на самом деле могут быть ценными. Выполнение этих задач вручную развивает более глубокое понимание того, как все работает, и это понимание – инвестиция в рост и опыт вашей команды.

Вероятно, вы уже предлагаете какое-то обучение сотрудников или поддержку персонала, желающего пройти курсы. Однако речь не о том, чтобы отправлять разработчиков на длинные, формальные занятия — например, двухнедельный курс JavaScript. Речь идет о достижении мастерства в практических, повседневных навыках, которым ни один курс или книга по-настоящему не может научить.

Как человек, который разрабатывает веб-сайты уже долгое время, я обнаружил, что исследование ключевых слов действительно показывает, где теория SEO встречается с реальным применением. В то время как инструменты искусственного интеллекта отлично справляются с быстрым созданием списков ключевых слов – они даже могут группировать их по тому, чего пытаются достичь пользователи, оценивать, насколько сложно ранжироваться по ним, и сопоставлять их с пользовательским путем – я своими глазами видел, как быстро они могут создать полный отчет. Честно говоря, это происходит быстрее, чем новому члену команды даже открыть электронную таблицу!

Новые SEO-специалисты развивают сильное деловое чутье, исследуя ключевые слова для различных клиентов и целевых аудиторий. В ходе этого процесса они узнают, почему некоторые ключевые слова более ценны, как такие факторы, как намерение пользователя, местоположение и сезонность, влияют на результаты, и как выявлять лучшие возможности ключевых слов для каждого клиента.

Предоставление клиенту хорошо организованного списка потенциальных ключевых слов полезно, но еще более ценно уметь объяснить этот выбор, понимать их отзывы и предлагать улучшения на основе этих отзывов.

Вместо того, чтобы думать о том, как ИИ может заменить конкретные профессии, сосредоточьтесь на том, что вы на самом деле *делаете*. Внимательно изучите свою работу, чтобы найти задачи, которые на самом деле не приносят пользы или не помогают вам учиться, а затем расставьте приоритеты для тех, которые приносят. Именно там ИИ может по-настоящему изменить ситуацию.

Это помогает вам тщательно выбирать, какие занятия оставить в качестве части вашей тренировочной системы.

Практика делает совершенным

Ключ к освоению любой формы мастерства – повторение, и никаких ярлыков не существует.

Заинтересованы в изучении кларнета? Возможно, вы представляете себя руководителем джазового оркестра, создающим по-настоящему трогательную музыку.

Искусственный интеллект теперь способен как играть, так и сочинять музыку. Однако он не может превратить кого-либо *в* музыканта. Настоящее музыкальное мастерство по-прежнему требует последовательной, часто сложной, практики – то, что ИИ не может повторить.

В мире SEO и маркетинга эти повседневные, повторяющиеся задачи – это не то, что нужно просто устранять с помощью автоматизации. Вместо этого, это основополагающая практика – как изучение основ перед освоением навыка.

Невозможно мгновенно превратить новых выпускников в опытных профессионалов. Требуется время – около пяти лет практического опыта – чтобы они развили свои навыки, приобрели знания и выработали необходимые инстинкты.

Как SEO-эксперт, я вижу много компаний, ориентированных на рост, и становится ясно одно: инвестиции в людей – это ключ к успеху. Гораздо выгоднее развивать таланты изнутри – нанимать и обучать существующую команду – чем постоянно искать опытных профессионалов. Количество специалистов высшего уровня сокращается, и когда вы *действительно* их находите, их зарплатные требования часто очень высоки. Развитие навыков внутри компании – это более разумная и устойчивая стратегия.

Легко не заметить, когда музыкант бросает заниматься, особенно если он никогда и не начинал. Однако, если достаточное количество потенциальных музыкантов не развивает свои навыки, в конечном итоге не останется никого, чтобы выступать на площадках, таких как джаз-клубы и концертные залы, и музыка угаснет.

Смотрите также

2026-06-03 15:12