Искусственный интеллект уже стал частью повседневной работы украинских СМИ, однако его внедрение по-прежнему носит преимущественно точечный и интуитивный характер. 85% опрошенных редакций используют ИИ для работы с текстами, но ни у одной из них нет задокументированной стратегии интеграции этой технологии. В качестве основных препятствий СМИ называют недостаток финансирования и компетенций, а главной потребностью — практическое обучение.
Иллюстративное изображение украинской редакции, использующей ИИ в рабочих процессах. Создано Marketer.ua с помощью искусственного интеллекта.
В рамках программы «ИИ и цифровая устойчивость медиа» команда MDF Research Lab подготовила исследование «Искусственный интеллект в украинских медиа: интеграция, вызовы и потребности сектора».
Редакция Marketer проанализировала исследование, отобрала его ключевые цифры и подготовила на их основе серию инфографик и визуальных материалов.
Исследователи проанализировали, как украинские независимые региональные и нишевые СМИ используют ИИ, какие задачи делегируют технологии, что мешает его более широкому внедрению и в какой поддержке нуждаются редакции.
Результаты показывают: искусственный интеллект уже присутствует в редакционных процессах, но пока в основном помогает выполнять привычные рутинные задачи. Более сложные сценарии — анализ аудитории, персонализация контента, управление проектами, финансовый менеджмент или системный фактчекинг — остаются практически не освоенными.
Ключевые цифры исследования:
- 85% редакций используют ИИ для работы с текстами.
- 68% применяют его для SEO- и SMM-оптимизации контента.
- 62% используют ИИ для транскрибирования рабочих совещаний.
- 50% генерируют с помощью ИИ изображения.
- 47,5% используют ИИ для перевода.
- 57% обсуждали ИИ как стратегический приоритет.
В то же время лишь 27,5% имеют задокументированную политику использования ИИ, 22,5% назначили ответственного за это направление, а задокументированной стратегии нет ни у одной из опрошенных редакций.
Ключевые показатели использования ИИ украинскими редакциями. Инфографика: Marketer.ua, подготовлено с помощью ИИ. Данные: MDF Research Lab, 2026.
Главными барьерами стали финансовые ограничения, которые назвали 60% СМИ, и недостаток знаний и компетенций — 55%.
Наиболее востребованной формой поддержки является обучение: в нём нуждаются 85% редакций.
ИИ уже в редакциях, но ещё не в их стратегиях
Более половины опрошенных СМИ — 57% — в течение последнего года обсуждали внедрение ИИ как одно из стратегических направлений развития. Однако этот интерес пока почти не вылился в системное планирование.
Официально задокументированную политику использования ИИ имеют лишь 27,5% редакций. Ни одна из них не сообщила о наличии полноценной задокументированной стратегии.
Ответственное лицо, занимающееся изучением и внедрением ИИ-инструментов, назначили 22,5% команд. Чаще всего эту функцию берет на себя главный редактор параллельно с основными обязанностями.
Разрыв между интересом редакций к ИИ и его системным внедрением. Инфографика: Marketer.ua, подготовлено с помощью ИИ. Данные: MDF Research Lab, 2026.
Исследование также выявило связь между продолжительностью использования ИИ и зрелостью его интеграции. Редакции, которые начали экспериментировать с технологией один-два года назад, сегодня применяют её шире и системнее. Те же, кто только начинает, преимущественно ограничиваются отдельными инструментами и базовыми сценариями.
В целом 9% опрошенных редакций пока не используют ИИ, а 47% считают, что применяют его недостаточно.
Основной сценарий использования — работа с текстом
Тексты стали основной сферой применения искусственного интеллекта в украинских СМИ. ИИ-инструментами для редактирования, корректуры, перефразирования, сокращения материалов и создания заголовков пользуются 85% редакций.
Наиболее популярными остаются универсальные крупные языковые модели:
- ChatGPT;
- Gemini;
- Claude.
Специализированные сервисы, такие как Grammarly, OnlineCorrector и LanguageTool, используются реже. Отдельное место занимают Perplexity и NotebookLM, которые редакции применяют для поиска, анализа и обработки информации.
В то же время использование ИИ в основном ограничивается технической обработкой уже созданных текстов. Лишь 10 % СМИ применяют его для анализа или исследования других материалов при подготовке контента. Только 5 % используют технологию для проверки текстов на соответствие журналистским стандартам.
Основные направления использования искусственного интеллекта в рабочих процессах украинских СМИ. Инфографика: Marketer.ua, подготовлено с помощью ИИ. Данные: MDF Research Lab, 2026.
Для перевода ИИ используют 47,5% редакций. Чаще всего они пользуются ChatGPT, DeepL и Google Translate.
Половина редакций генерирует изображения с помощью ИИ
Около половины опрошенных СМИ используют генеративный ИИ для создания иллюстраций. Изображения генерируются для обложек новостей, абстрактных иллюстраций, фонов, коллажей и развлекательного контента.
Для создания инфографики эту технологию используют 20% редакций, а для редактирования и улучшения фотографий — около 12%.
Среди популярных инструментов для работы с изображениями исследователи называют ChatGPT, Adobe Firefly, Gemini, Claude и Nano Banana. Нишевые сервисы вроде PhotoRoom и Canva используются менее активно.
Видеопроизводство остаётся значительно менее развитым направлением:
- 20 % редакций используют ИИ для субтитрирования или озвучивания;
- 18% — для генерации или анимации видео;
- 17% — для монтажа, удаления фона и другой постобработки.
Чаще всего редакции работают с CapCut, DaVinci Resolve, InShot и Descript. Для генерации видео и голоса используют ElevenLabs, HeyGen и Kling.
ИИ-видео пока в основном создают в качестве экспериментального, развлекательного или иллюстративного контента. Делегировать технологии полноценное производство ответственных журналистских материалов редакции не спешат.
Фактчекинг остается зоной осторожности
ИИ для фактчекинга используют 28% опрошенных СМИ. Однако в большинстве случаев речь идет не об автоматической проверке фактов, а о поиске первоисточников.
Лишь две редакции из 40, или 5%, применяют ИИ непосредственно для верификации — сравнения редакционного материала с первоисточником.
Это свидетельствует об осторожном отношении к использованию моделей в процессах, где ошибка может иметь серьезные последствия. Редакции преимущественно оставляют за человеком контроль над проверкой информации и принятием окончательных решений.
Один из респондентов сформулировал этот принцип так:
Результатом должен управлять человек. Полностью автоматическая генерация и публикация контента на сайте — это нонсенс.
SEO развивается быстрее, чем персонализация и аналитика
Для SEO- и SMM-оптимизации материалов ИИ используют 68% редакций. Технология помогает создавать заголовки, описания, ключевые слова и адаптировать материалы для социальных сетей.
Еще 20% редакций применяют ИИ для преобразования лонгридов в короткие видеоформаты.
Однако более сложные механизмы дистрибуции практически не внедрены. Персонализация рекомендаций, автоматизированная сегментация аудитории и адаптация контента под поведение конкретных читателей остаются единичными экспериментами.
ИИ для аналитики, по ответам участников, используют 42% редакций. Однако 96% из тех, кто сообщил о таком использовании, назвали Google Analytics — инструмент, который был распространен еще до бума генеративного ИИ.
Сервисы и ИИ-инструменты, которые упоминали опрошенные украинские редакции. Инфографика: Marketer.ua, подготовлено с помощью ИИ. Данные: MDF Research Lab, 2026.
Лишь 28% редакций используют аналитические данные для принятия решений о темах, форматах и платформах, в которые стоит инвестировать.
Исследователи зафиксировали и единичные передовые кейсы: ИИ-агенты для мониторинга источников, боты с уведомлениями о локальных новостях, автоматическая генерация заголовков и персонализированные рекомендации материалов. Однако для большинства сложных сценариев их применяют лишь одна-две редакции из 40.
Один из участников исследования отметил:
С каждой страницей я понимаю, насколько мало наша команда знает о возможностях использования ИИ.
60% редакций сдерживает недостаток финансирования
Финансовые ограничения стали самым распространённым препятствием для внедрения ИИ. Их назвали 24 редакции, или 60% опрошенных.
Проблема заключается не только в стоимости подписок. Медиа также не хватает ресурсов для обучения команды, тестирования новых сервисов, приобретения оборудования и интеграции инструментов в рабочие процессы.
Отдельный бюджет на платные ИИ-подписки есть только у 42% редакций. При этом:
- 12,5% всех опрошенных тратят на ИИ от $5 до $50;
- 15% — от $50 до $200;
- только три редакции, или около 8%, располагают относительно большим бюджетом.
На обучение отдельные средства выделяют только 10% СМИ.
Основные препятствия для внедрения ИИ и потребности украинских СМИ. Инфографика: Marketer.ua, подготовлено с помощью ИИ. Данные: MDF Research Lab, 2026.
Для части локальных редакций даже базовые лицензионные продукты остаются недоступными. Некоторые команды работают на устаревшей технике, зависят от проектного финансирования или частично функционируют на волонтерских началах.
Редакциям не хватает не только ИИ, но и базовой цифровой инфраструктуры
Только 52% опрошенных редакций обладают базовой организационной инфраструктурой для цифровой работы — доступом к офисным, дизайнерским и командным инструментам, таким как Microsoft Office, Adobe или Slack.
Лишь 42% оценивают свою техническую оснащенность как хорошую или очень хорошую. Еще 27,5% считают ее недостаточной.
Среди инфраструктурных проблем респонденты упоминали:
- устаревшие компьютеры;
- отсутствие лицензионного программного обеспечения;
- нестабильное электроснабжение;
- потребность в автономных источниках питания;
- сложность интеграции ИИ-сервисов в CMS и другие рабочие системы.
Из-за дефицита ресурсов редакции часто не могут перейти от использования отдельного чат-бота к полноценной автоматизации процессов.
Второй главной проблемой стала нехватка компетенций
Недостаток знаний и практических навыков назвали препятствием 55% редакций. Еще 35% сообщили о стратегических трудностях, а 32,5% — о технических проблемах.
Большинство команд обучается фрагментарно. К внешним ресурсам обращались 60% редакций. Чаще всего они использовали:
- профессиональные сообщества — 43%;
- онлайн-курсы — 35%;
- статьи — 30%;
- консультации — 18%;
- коммерческие тренинги — 10%.
Организованные внутренние образовательные процессы имеются лишь у 32% СМИ. В остальных случаях знания накапливаются благодаря самообразованию и инициативе отдельных сотрудников.
Редакциям сложно отслеживать постоянное обновление моделей и сервисов, понимать, какой инструмент лучше подходит для конкретной задачи, и перестраивать уже сформировавшиеся рабочие процессы.
СМИ осознают риски, но не всегда ими управляют
Риски использования ИИ обсуждали 62,5% редакций. Среди главных угроз они называли:
- дезинформацию и галлюцинации моделей;
- ухудшение качества материалов;
- потерю журналистских навыков;
- ослабление критического мышления;
- зависимость от технологий;
- несоответствие контента редакционному tone of voice;
- снижение доверия аудитории.
Этические ограничения или правила использования ИИ в той или иной форме ввели 60% редакций. В то же время 72,5% не имеют задокументированной политики, а 62% — политики маркировки контента, созданного с использованием ИИ.
Таким образом, между осознанием рисков и институциональным управлением ими существует заметный разрыв. Редакции понимают опасность, но часто не воплощают это понимание в формальные правила, процедуры проверки и распределение ответственности.
85% редакций нуждаются в практическом обучении
Самой важной потребностью СМИ стало обучение — его назвали 85% опрошенных команд.
На втором месте находится доступ к инструментам и сервисам — 60%. Финансирование платных подписок необходимо 42% редакций.
Исследователи отмечают: редакциям уже недостаточно общих тренингов о принципах работы ChatGPT или базовых навыков написания промптов. СМИ нуждаются в обучении, адаптированном к конкретным редакционным ролям и процессам.
Среди наиболее востребованных форматов поддержки:
- Углубленные практические программы. Обучение должно касаться реальных задач — от автоматизации мониторинга новостей до работы с аналитикой и CMS.
- Менторское сопровождение. Редакциям нужна помощь на этапе внедрения инструментов и перестройки рабочих процессов.
- Обучение для различных ролей. Журналисты, редакторы, дизайнеры, менеджеры и аналитики нуждаются в разных наборах компетенций.
- Коллективные лицензии. Совместный доступ к профессиональным ИИ-сервисам через медиаорганизации может снизить финансовый порог для локальных редакций.
- Базовое техническое обеспечение. Помимо подписок, редакциям нужны ноутбуки, лицензионное программное обеспечение и системы резервного питания.
Разработку этических руководств отдельной потребностью назвали 15% редакций. Однако авторы исследования обращают внимание, что реальный спрос на такие документы может быть выше, поскольку у большинства СМИ до сих пор нет формализованных политик.
От «что такое ИИ» — до «как интегрировать его в редакцию»
Исследование описывает ситуацию как модель «осторожной инструментализации»: редакции уже широко используют ИИ, но преимущественно в качестве универсального помощника для отдельных операций.
Технология помогает работать быстрее, однако пока редко становится основой для переосмысления редакционных процессов, развития новых продуктов или трансформации бизнес-модели.
Наибольший потенциал остается в сферах, о которых часть редакций раньше даже не задумывалась: персонализации контента, анализе поведения аудитории, мониторинге информационных потоков, автоматизации финансовых процессов, поиске доноров и системном управлении редакцией.
По выводу исследователей, запрос украинского медиасектора постепенно смещается от вопроса «Что такое ИИ?» к вопросу «Как интегрировать его в повседневную работу СМИ?».
Об исследовании
Опрос проводился с мая по июнь 2026 года. В нём приняли участие 40 независимых региональных и нишевых СМИ:
- 23 небольшие редакции с командами до 10 человек;
- 8 редакций с командами от 10 до 19 человек;
- 9 редакций, в которых работают 20 и более человек.
- 70% участников определили себя как онлайн-СМИ.
Исследование построено на комбинированной методологии. Помимо анкетирования, команда провела обзор академических и профессиональных источников за период с 2023 года по конец апреля 2026 года.
Структура выборки исследования: 40 украинских редакций разного размера. Инфографика: Marketer.ua, подготовлено с помощью ИИ. Данные: MDF Research Lab, 2026.
В академическую выборку вошли 446 статей, 236 из которых были определены как релевантные теме использования ИИ в журналистике и медиа. Отдельно исследователи проанализировали отраслевые отчеты, практические кейсы и материалы Reuters Institute, European Broadcasting Union, FT Strategies, Nieman Lab, Deutsche Welle Akademie, Lviv Media Forum и других организаций.
Исследование подготовили:
Елена Мигашко — программный менеджер MDF и Kyiv Media School, выпускница магистратуры по медиаменеджменту Университета Глазго.
Дарья Пугач — младший научный сотрудник MDF Research Lab, кандидат наук в области вычислительных наук со специализацией в гендерных исследованиях в Университете Умео.
Татьяна Гордиенко — старший научный сотрудник MDF Research Lab, доктор наук в области медиа и коммуникаций Могилянской школы журналистики НаУКМА.
