23 сентября 2025 г.
В современном медиапространстве активно обсуждается креативный потенциал нейросетей, а профессионалы опасаются передела рынка и потенциальной безработицы. Попробуем разобраться, какие бизнес-задачи разумно поручать инструментам искусственного интеллекта, а в каких случаях без человека не обойтись.
- Безусловно, нейросети обладают рядом преимуществ, среди которых первое место занимает ускорение рутинных процессов. Однако при этом не стоит забывать, что даже самая продвинутая нейросеть пока не может создать что-то самостоятельное.
- На втором месте — легкость масштабирования контента. Сейчас адаптировать контент под различные форматы, языки и каналы не составляет труда, если написан качественный промпт.
- На третьем месте — оптимизация затрат и снижение стоимости ошибки. AI-помощники существенно снижают финансовые издержки на рутинные задачи прототипирования, изготовления MVP, превизуализацию и другие подготовительные процессы. Также искусственный интеллект позволяет экспериментировать до запуска полноценного производства и получать вполне рабочий продукт без задействования большого объема человеческих ресурсов, которые весьма дорогостоящи.
- Дополнительным плюсом является то, что небольшие креативные команды теперь имеют практически те же возможности, что и большие студии. Такие нейросети, как Suno, Midjourney, Veo и др., являясь доступным по стоимости инструментом, позволяют изготавливать вполне достойный по качеству контент без применения специализированной техники, помещений, больших бюджетов и временных затрат.
Однако при всех плюсах у применения нейросетей есть и минусы, которые невозможно игнорировать. И, в первую очередь, они связаны с техническим происхождением этого инструментария. Для создания креативного продукта по-прежнему нужен человек. За рубежом в связи с этим ведется серьезная дискуссия относительно понятия авторства с учетом новых реалий. Кто же теперь автор? Художник? Человек, написавший промпт? Или же создатель самой нейросети, который заложил в нее определенные алгоритмы? Неочевидное происхождение данных обучения и генерируемых элементов усложняет разграничение прав и повышает юридические риски при коммерческом использовании.
Также в контенте, сгенерированном нейросетями, явно прослеживается тенденция к репродукции стереотипных решений. Генеративные модели склонны продуцировать среднестатистические паттерны. Это повышает вероятность однотипности результатов, клишированности и появления очень характерного «почерка», что не всегда идет на пользу.
Ну и основным минусом для креативной индустрии является ограниченность работы с человеческими чувствами, эмоциями и эмпатией. Нейросети воспроизводят эмоциональные маркеры по статистическим шаблонам, но при этом крайне редко создают субъективно резонирующий эмоциональный опыт, сопоставимый с человеческим. Поколение, для которого нейроискусство может стать основой нового культурного кода, еще только формируется.
Сфер креативного применения искусственного интеллекта и его инструментария огромное количество. Здесь и дизайн, и брендинг, и аудиовизуальное искусство, и архитектура. Практически в любой творческой сфере можно найти ему применение. Но может ли он полностью заменить человека? Пока ответ однозначный и отрицательный. Так как концептуализация, работа с контекстами и смыслами, эмоциональное наполнение, учет культурных и национальных особенностей, этика и юридическая ответственность, а также творческая работа в условиях неопределенности по-прежнему входят в зону компетенции исключительно человека.
Поэтому можно сделать вывод, что профессионалам, работающим в сфере креативных индустрий, в ближайшее время будет чем заняться. Беспокоиться стоит только тем, кто не обладает специфическими знаниями, умениями и навыками, так как именно этих деятелей можно будет заменить. Те же, кто наделен способностью мыслить нестандартно и готов к использованию новых инструментов, предлагаемых временем, могут получить совершенно беспрецедентные возможности для реализации своих творческих замыслов.
Креативные индустрии уже вступили в фазу гибридных производственных моделей, где человек и AI работают не в конкуренции, а в связке. Машины берут на себя масштабирование, скорость и вариативность, освобождая ресурс для того, что трудно алгоритмизировать: формулирование смыслов, выражение ценностей, развитие оригинального стиля и ответственность за принятие решений.
Ключ к устойчивому результату — архитектура процесса. Там, где AI интегрирован на уровне пайплайнов, данных и интерфейсов, появляется новая операционная эффективность: быстрые прототипы, персонализация на лету, адаптивные кампании, генеративные библиотеки и многое другое. Но без человеческого осмысления, контекстного суждения и мультидисциплинарного подхода эта эффективность превращается в фоновый шум. Гибрид побеждает тогда, когда люди задают критерии качества, определяют допустимые рамки и управляют рисками, а системы обеспечивают рутину, поиск и масштаб.
Потенциальная ближайшая перспектива — конвергенция ролей. Креаторы станут менеджерами моделей и данных, продюсеры — архитекторами пайплайнов, а дизайнеры — редакторами генеративных процессов. Компании, которые уже сегодня инвестируют в обучение команд, подготовку датасетов, эксплуатационные стандарты и метрики качества, получают преимущество не за счет замены людей, а за счет экономии времени для творчества и стратегирования.
Таким образом, трансформация — не про технологию как таковую, а про новый взаимосвязь между идеей, инструментом и ответственностью. Там, где эта взаимосвязь проявлена, AI становится катализатором роста и источником новых форм выразительности. Там, где она отсутствует, — всего лишь быстрым способом производить больше посредственного контента, который уже сейчас называют «мусорным». Выбор траектории развития по‑прежнему за человеком.
Источник: Елена Ключкова, главный эксперт ВНИИ труда Минтруда России, преподаватель кафедры Музыкальной звукорежиссуры Университета «Синергия», Руководитель проекта Аналитический центр при НКО «я-ИТ-ы»
