Вы используете ИИ на уровне исполнения. Ценность заключается на уровне суждений.

от

Все необходимые инструменты настроены и оплачены. Если вы опытный SEO-специалист или профессионал в области локализации, вы, вероятно, уже ежедневно используете ИИ – для создания черновиков, получения кратких обзоров и быстрой подготовки первоначального контента, на который раньше уходило гораздо больше времени. Это значительное повышение эффективности, и это действительно имеет значение.

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)

То, что вы сейчас зарабатываете, даже близко не соответствует потенциальной прибыли. И эта разница не связана с инструментами, которые вы используете – дело в *том, как* вы их используете.

Исследование, прошедшее рецензирование и опубликованное на ежегодном собрании ASIS&T в 2025 году Тимом Горичаназом из Дрексельского университета, даёт этой проблеме название (благодарю Шари Туроу за указание на эту статью!). Анализируя 205 реальных примеров использования ChatGPT, Горичаназ выявил шесть различных режимов, в которых люди фактически используют ИИ: Письмо, Принятие решений, Идентификация, Генерация идей, Общение и Критика. Данные были получены с Reddit и имеют уклон в сторону англоязычных пользователей, что ограничивает их обобщаемость, но полученная таксономия довольно точно соответствует тому, как работают большинство практиков. Два режима доминируют. Четыре остаются неиспользованными. Эти четыре неиспользованных режима определяют, сделает ли ИИ вас более стратегически ценным или просто более быстрым в выполнении работы на исполнительном уровне.

Это различие имеет большее значение сейчас, чем когда-либо за всю историю этой индустрии.

Два режима, которые выбирает каждый.

Данные от Gorichanaz показывают, что задачи, связанные с написанием текстов, составляют наибольшую долю использования ИИ, составляя 47% случаев – включая такие вещи, как написание черновиков, редактирование, суммирование, перевод и создание контента. Исследование McKinsey подтверждает это, обнаружив, что создание контента и сбор информации являются наиболее распространенными способами использования ИИ в бизнесе. Фактически, 63% компаний, использующих генеративный ИИ, сосредотачиваются на его использовании для создания текста.

Ещё 10% исследования были посвящены задачам, таким как объяснение концепций, ответы на вопросы или обобщение информации – навыкам, которые составляют основу того, как многие люди используют ИИ сегодня. Процесс прост: изучите тему, получите резюме и перейдите к следующему шагу.

В настоящее время большинство AI-приложений попадают в эти две категории, и обе они предлагают реальные преимущества. Однако, это не там, где AI оказывает наибольшее влияние. Если вы используете AI только для ускорения существующих автоматизированных задач, вы не в полной мере используете его потенциал – вы просто выполняете ту же работу, но быстрее и в большем масштабе.

Оставшиеся четыре режима – Принятие решений (встречается в 21% выборки Горичаназа), Генерация идей (9%), Обсуждение (8%) и Критика (6%) – представляют собой основу действительно ценной работы. Однако, мало кто разработал структурированный подход к этим областям, часто потому, что их этому не учили, и вместо этого оказывали давление, чтобы быстро получить результаты, не оставляя времени на вдумчивую разработку.

Решения, которые вы всё ещё принимаете в одиночку.

Каждый день SEO-специалисты сталкиваются со сложными выборами. Им нужно определить, какие поисковые запросы наиболее важны для AI, связаны ли проблемы с ранжированием веб-сайта со структурой или с тем, как находится информация, как сбалансировать работу между улучшением поисковой оптимизации (SEO) и локального поиска (GEO) при ограниченных ресурсах и когда обращаться к руководству с проблемами видимости, а не решать их самостоятельно.

Опытные профессионалы в настоящее время полагаются на свои знания и интуицию для решения таких проблем, и это совершенно нормально — эти навыки невероятно важны, и ИИ их не заменит. Однако намеренное использование ИИ для *помощи* в принятии решений предлагает то, чего не может предоставить только опыт: систематический способ проверки основных убеждений перед принятием окончательного решения.

Получение полезных выводов от ИИ – это не только о задавании правильных вопросов. Это также означает предоставление ИИ всей необходимой справочной информации – такой как то, что делают конкуренты, насколько хорошо вас видят в настоящее время, прошлые результаты и любые ограничения, с которыми вы сталкиваетесь. Затем вам нужно относиться к ответу ИИ как к серьезному вкладу в ваши решения, а не просто к первому черновику. Это требует нового способа работы, который большинство людей еще не установили, не из-за каких-либо препятствий, а просто потому, что требуется время и планирование для построения этого процесса.

Исследование McKinsey показывает, что, хотя большинство компаний (88%) используют AI, лишь немногие (всего 6%) фактически получают значительные преимущества во всей своей организации. Те, кто *действительно* преуспевает, в 3,6 раза чаще полностью меняют свой способ работы, а не просто добавляют AI инструменты к своим существующим процессам. Это относится и к отдельным работникам – простое ускорение старых способов работы не то же самое, что принятие лучших решений с помощью переработанного процесса.

The Gaps Nobody Briefed

Многие SEO и локальные SEO эксперты не в полной мере используют ‘Режим генерации идей’, который может помочь брендам обнаружить области, где они упускают возможности утвердиться в качестве авторитетов и взаимодействовать со своей целевой аудиторией.

Эти вопросы разработаны, чтобы стимулировать поистине творческое мышление. Многие профессионалы инстинктивно задают себе подобные вопросы, но часто не имеют систематического способа найти ответы. Использование ИИ для подлинного исследования – не просто для быстрых предложений контента, а для вдумчивого процесса с конкретными ограничениями и готовностью преследовать неожиданные результаты – является мощным способом выявить упущенные возможности до того, как на них укажут конкуренты или клиенты.

Как цифровой маркетолог, я заметил, что реальный вызов заключается не в том, *может ли* ИИ создавать контент, а в том, как мы его *используем*. Просто запросить список идей – быстро, максимум пара минут. Но полноценная мозговая атака с ИИ, где вы действительно изучаете и совершенствуете концепции, занимает гораздо больше времени – около двадцати минут и требует другого подхода. Важно то, что этот более глубокий процесс генерирует уникальные результаты, которые нельзя легко скопировать. Эта разница – уникальная ценность, которую *я* привношу как профессионал – это то, где я действительно могу выделиться, и, честно говоря, я не вижу, чтобы достаточное количество маркетологов делали акцент на этом навыке.

Честный обзор, который ваша команда вам не даст.

Этот подход является наиболее полезным для повседневной работы, но также сталкивается с наибольшим сопротивлением со стороны организаций. Он включает в себя использование ИИ для выявления проблем в проектах или задачах, над которыми люди уже потратили время и усилия.

Эффективная критика помогает опытным профессионалам выявлять проблемы, которые упускают из виду внутренние обзоры. Это включает в себя такие вещи, как выявление утверждений в вашей контент-стратегии, которые *звучат* уверенно, но не подкреплены данными, используемыми вашим AI, разницу между тем, как ваш бренд преподносит себя, и тем, что AI находит при запросе о вашей отрасли, и устаревшие предположения в рекомендациях, основанных на меняющемся поведении пользователей.

Предыдущий пункт — это не просто теория. Регулярное использование ИИ для критической оценки вашего собственного бренда (или бренда клиента) *перед* планированием следующих шагов — это то, что отличает опытных стратегов от тех, кто просто выполняет задачи. Этот проактивный подход также меняет то, как вы общаетесь с клиентами или руководством, позволяя вам выявлять потенциальные проблемы *перед* тем, как они появятся в результатах, а не объяснять их после.

Критический анализ используется нечасто, потому что дело не в правилах или процедурах, а скорее в привычке. Большинство организаций и специалистов привыкли использовать ИИ для *создания* вещей, вместо того чтобы тщательно *оценивать* то, что он производит. Изменение этого требует осознанного решения, и это очень важное решение для лидеров в данной области принять прямо сейчас.

Репетиция

Категория ‘Talking’ AI от Gorichanaz фокусируется на ИИ как на разговорном компаньоне. Для профессионалов наиболее полезным применением этого является отработка важных разговоров – как с самими собой, так и со своими клиентами – где исход действительно имеет значение.

Трудно, когда вам приходится объяснять падение трафика сайта из поисковых систем на 30%, особенно когда новые поисковые системы на основе искусственного интеллекта не особо помогают. Вам нужно чётко разграничивать причины каждой проблемы, не упрощая их. Также сложно убедить руководство инвестировать как в традиционное SEO, так и в новые географические стратегии, когда они видят в них одно и то же и хотят получить лишь одну общую цифру возврата инвестиций. И, наконец, есть деликатный баланс несогласия с рекомендациями агентства или поставщика, не нанося ущерба рабочим отношениям.

Сложные и важные разговоры происходят часто, и люди обычно готовятся, просто прокручивая в голове, как они пройдут. Хотя практика в виде ролевых игр с потенциальными сложностями или просьба к ИИ представить противоположные точки зрения полезна, это не то же самое, что реальный опыт. Однако, потратив около двадцати минут на такую подготовку, можно значительно улучшить то, насколько уверенно и эффективно человек подходит к разговору.

Искусственный интеллект часто используется на работе — недавний опрос EY, проведенный среди более чем 16 500 человек в 29 странах, показал, что 88% сотрудников используют его — но большинство приложений не радикально меняют *что* люди создают. Причина этого разрыва заключается в том, что многие мощные функции ИИ, такие как те, которые предлагают критику, помогают в принятии решений или обеспечивают общение, не создают немедленных, отслеживаемых результатов. Вместо этого они улучшают навыки с течением времени, обеспечивая долгосрочную выгоду, которая не отражается в стандартных отчетах о производительности.

Тот режим, в котором вы находитесь, определяет, на каком слое вы находитесь.

Шесть способов мышления тесно связаны с разделением между выполнением дел и принятием решений. Написание и идентификация относятся к категории ‘выполнение’ – они практичны, легко наблюдаемы и все чаще выполняются ИИ с минимальной помощью человека. Принятие решений, придумывание идей, оценка и общение, с другой стороны, требуют человеческого суждения и являются областями, где эксперты остаются незаменимыми.

Как цифровой маркетолог, специализирующийся на SEO и локальном поиске, я вижу реальный сдвиг в том, как нам нужно использовать AI. Если я *только* использую AI для написания контента или поиска ключевых слов – по сути, просто для более быстрой работы – я на самом деле ограничиваю свою ценность. AI быстро автоматизирует эти задачи, поэтому сосредоточение исключительно на выполнении ставит меня в прямую конкуренцию с самой технологией. Профессионалы, которые будут преуспевать, не просто ускорят свой результат с помощью AI, они используют его для *улучшения* своего стратегического мышления и принятия лучших, более обоснованных решений. Речь идет об улучшении моего суждения, а не только моей продуктивности.

Исследование Горичаназа предлагает новый способ взглянуть на то, что люди действительно *нуждаются* в информации в эпоху ИИ. Оно выходит за рамки простого поиска ответов или уменьшения сомнений и вместо этого фокусируется на том, что авторы называют ‘умелым приспособлением к миру’ – использовании практического интеллекта для понимания и действий в реальных жизненных ситуациях. Для опытных профессионалов это полезный способ оценить свою работу. Ключ не в том, что ИИ *может* делать, а скорее в том, какие аспекты вашей работы полагаются на тот вид практического интеллекта, который растет с опытом, и улучшает ли использование ИИ этот интеллект или просто ускоряет процесс.

Исследование McKinsey показывает, что очень мало руководителей – всего 1% – считают, что их компании в полной мере используют ИИ для улучшения бизнес-результатов. Этот разрыв между амбициями и реальностью существует и для тех, кто фактически работает с ИИ, и это проблема, которую можно решить.

Если бы вы отслеживали *как* вы на самом деле использовали ИИ на этой неделе – не только то, что планировали сделать – и разделили это на шесть типов, как бы выглядел результат? В частности, сколько времени вы потратили на задачи, связанные с Написанием и Идентификацией, по сравнению с Определением, Генерацией идей, Критикой и простым Общением с ИИ?

Те, кто намеренно сосредотачиваются на развитии своей способности принимать хорошие решения – даже с помощью простого процесса – не делают ничего необычного. Они просто делают то, чего не делают большинство других. В области, где у всех есть доступ к одним и тем же инструментам для фактического *выполнения* работы, улучшение вашего суждения – это самое важное, что вы можете сделать, чтобы выделиться.

После месяцев усилий я рад поделиться тем, что я создал. Вы можете узнать больше об использовании данных для принятия лучших решений и поддержки ваших аргументов.

Смотрите также

2026-05-28 16:41