Когда я начал перестраивать работу PR-команды украинского модного бренда с помощью искусственного интеллекта, меня интересовало не то, сколько человек можно заменить. Я хотел понять, почему квалифицированные специалисты тратят значительную часть дня на задачи, не требующие их квалификации.
Человек и искусственный интеллект: новые возможности автоматизации PR-процессов в индустрии моды. Иллюстрация создана с помощью OpenAI.
В PR-отделе может быть сильная команда, хорошие контакты с журналистами, налаженные отношения с инфлюенсерами и понятная стратегия. Но если менеджер каждое утро тратит часы на обновление таблиц, проверку статусов и подготовку отчетности, компания использует его потенциал лишь частично.
Именно с этой проблемы для меня началась история внедрения Claude Code и AI-агентов в fashion-бизнесе. Через три месяца после трансформации KPI нашего PR-отдела вырос на 40%. Однако больше всего меня удивило не рост показателей, а то, насколько изменилось само понимание профессии PR-менеджера.
PR-менеджер уже давно выполняет работу нескольких специалистов
Современный PR в индустрии моды гораздо сложнее, чем просто организация публикаций в СМИ. Менеджер одновременно работает с журналистами, инфлюенсерами, стилистами, подрядчиками, маркетинговыми командами и клиентскими данными. Он контролирует дедлайны, согласовывает материалы, анализирует результаты кампаний и готовит отчетность.
В нашей команде я заметил, что значительная часть времени уходит не на коммуникации, а на их администрирование. По завершении кампании нужно было собрать результаты публикаций, проверить выполнение договоренностей, обновить информацию в CRM, сопоставить показатели и подготовить отчет для руководства.
Эти процессы важны, но далеко не каждый из них требует ручной работы. Мы начали разбирать задачи по простому принципу: где нужны профессиональное суждение и опыт человека, а где достаточно правильно организованной автоматизации.
Что мы передали AI-агентам, а что оставили людям
Для автоматизации мы использовали Claude Code и построенные вокруг него агентские процессы. Я не рассматривал ИИ как универсального сотрудника, которому можно передать весь PR-отдел. Вместо этого мы определили отдельные функции, которые можно автоматизировать без потери управленческого контроля.
Четыре направления автоматизации
- Операционная координация. Агент помогал структурировать задачи, отслеживать статусы и готовить информацию о выполнении работ.
- Аналитика и отчетность. Часть сбора и систематизации показателей мы перевели в автоматизированные процессы. Менеджерам больше не нужно было каждый раз вручную готовить одинаковые отчеты.
- Работа с CRM. Агенты помогали обрабатывать и структурировать информацию, но критические изменения клиентских данных оставались под контролем человека.
- Контроль операций. Отдельный агент помогал находить несоответствия, проверять выполнение задач и готовить итоговую информацию для Team Lead.
В то же время мы не передавали искусственному интеллекту ответственность за репутационные решения, переговоры с партнерами или оценку сложных коммуникационных ситуаций.
ИИ может быстро собрать информацию об инфлюенсере. Но он не всегда способен правильно оценить, соответствует ли этот человек ценностям бренда, насколько уместно сотрудничество и какие репутационные риски могут возникнуть. Это остается задачей специалиста.
Самая дорогостоящая ошибка — доверить ИИ то, чего он не понимает
Одним из важнейших направлений работы стала CRM. Для технологической системы клиентская база выглядит как набор записей, статусов, дат и транзакций. Для fashion-бренда за каждой такой записью стоит история взаимодействия с конкретным человеком.
Клиент может не совершать покупок несколько месяцев, но регулярно возвращаться за новыми сезонными коллекциями. Другой покупатель может почти не реагировать на рассылки по электронной почте, но при этом делать крупные заказы через персонального менеджера. Если оценивать этих людей только по частоте транзакций, система может сделать неверные выводы.
Именно поэтому мы уделяли особое внимание правилам работы агентов с клиентскими данными.
Три правила, которые я считаю обязательными
- Рекомендация не равна действию. ИИ может предложить изменить сегмент клиента, но важные изменения должны проходить проверку.
- Данные требуют контекста. Отсутствие покупки не всегда означает потерю интереса к бренду.
- Ответственность лежит на человеке. Если автоматизированная система ошиблась, компания должна иметь возможность понять причину и исправить последствия.
Эти правила кажутся очевидными. Но именно их проще всего упустить, когда команда увлекается скоростью новой технологии.
Я убедился, что хорошая автоматизация начинается не с максимального количества действий, которые ИИ может выполнить самостоятельно. Она начинается с четкого понимания того, чего ему делать нельзя.
Почему обучение сотрудников важнее стоимости подписки
Первые два-три месяца внедрения были непростыми. Мы тратили много времени на настройку процессов, уточнение инструкций, исправление ошибок и адаптацию команды. Некоторые задачи поначалу выполнялись даже медленнее, чем до автоматизации.
Причина заключалась не только в технологии. Людям пришлось научиться по-другому формулировать задачи, проверять результаты и взаимодействовать с системами, которые раньше не были частью их повседневной работы.
Компания полностью покрывала расходы на обучение. Я считаю это правильной инвестицией, ведь бизнес не может требовать новых компетенций, не создав условий для их развития.
Если компания хочет получить сотрудника, способного управлять AI-агентами, она должна сначала научить его этому.
Из десяти участников команды двое не захотели продолжать работу в новом формате. Мы завершили сотрудничество по обоюдному согласию, без давления. Для меня это стало ещё одним уроком: технологическая трансформация меняет не только инструменты, но и профессиональные ожидания людей.
Не каждый хочет строить карьеру в новой модели работы. И это нужно учитывать ещё до начала масштабного внедрения.
Что изменилось в работе Team Lead
До автоматизации значительная часть работы руководителя была связана с операционным контролем. Нужно было регулярно уточнять статусы, проверять дедлайны, собирать информацию от сотрудников и готовить отчёты для руководства.
После внедрения агентов часть этих процессов мы перенесли в автоматизированную систему. Team Lead стал больше работать с приоритетами, качеством решений и результатами команды.
Но я не считаю, что это упростило его работу. Наоборот, от руководителя стали требоваться новые компетенции. Он должен был понимать логику автоматизированных процессов, правильно ставить задачи и видеть ситуации, в которых ИИ нуждается в человеческом вмешательстве.
Фактически роль Team Lead сместилась от контроля за выполнением отдельных операций к управлению системой, в которой часть работы выполняют цифровые агенты. И именно такая модель, на мой взгляд, постепенно будет менять маркетинговые и PR-команды.
Почему KPI вырос на 40%, но я не советую начинать с сокращений
Через три месяца после внедрения мы зафиксировали рост общего KPI PR-отдела на 40% по внутренней системе оценки. При этом команда сократилась на двух сотрудников.
Было бы легко сделать вывод, что искусственный интеллект просто заменил часть персонала. Но я считаю такое объяснение слишком примитивным.
Результат зависел от нескольких изменений одновременно: пересмотра процессов, обучения команды, автоматизации повторяющихся операций и другой организации управления. Мы не получили этот результат только потому, что начали пользоваться Claude Code.
Мы добились его после того, как научились правильно применять технологию к конкретным бизнес-задачам. И это важное отличие для предпринимателей, которые сегодня ищут способы повысить эффективность своих команд.
Чего украинским компаниям не стоит копировать у американских технологических гигантов
Американские компании уже активно внедряют ИИ во внутренние процессы. Например, Walmart в июне 2025 года сообщил, что один из новых ИИ-инструментов, по предварительным оценкам руководителей магазинов, сократил время планирования рабочих задач с 90 до 30 минут.
Мне нравится сама логика такого подхода: технология должна освобождать время сотрудника для более ценной работы. Но украинский бизнес не может просто скопировать американскую модель.
В условиях войны компании работают с дополнительными рисками: перебоями в электроснабжении, нестабильной связью, дефицитом персонала и ограниченными бюджетами. Поэтому при автоматизации я советую оценивать не только скорость выполнения задач, но и устойчивость процессов.
Если агент временно недоступен, команда должна понимать, как продолжить критически важную работу. Если интеграция с CRM работает некорректно, важно иметь возможность проверить и восстановить данные. Технологии должны помогать бизнесу становиться более устойчивым, а не создавать новую критическую зависимость.
Какие навыки PR-менеджера станут самыми ценными
После этого опыта я выделил для себя несколько компетенций, которые будут становиться всё более важными для PR- и маркетинговых команд.
- Понимание бизнес-процессов. Специалист должен видеть не только свою задачу, но и то, как его работа влияет на другие отделы и результат компании.
- Аналитическое мышление. ИИ может подготовить отчет, но человек должен понимать, какие выводы из него действительно важны.
- Умение управлять ИИ-инструментами. Речь идет не только о написании промптов, но и о постановке задач, определении ограничений и проверке результатов.
- Коммуникация и профессиональное суждение. Доверие партнеров, репутация бренда, сложные переговоры и кризисные решения остаются сферами, где человеческий опыт имеет особое значение.
Я не думаю, что будущее PR — это отдел без людей. Скорее, это команда, в которой меньше времени тратится на повторяющиеся операции, а больше — на стратегию, творческие решения и отношения с людьми.
Автоматизация начинается не с технологий
Когда меня спрашивают, с чего начать внедрение ИИ в маркетинговом или PR-отделе, я не рекомендую сразу покупать несколько сервисов и пытаться автоматизировать всё.
Сначала нужно понять, на что команда тратит время. Затем — определить повторяющиеся задачи, оценить риски и научить людей работать с новыми инструментами. Только после этого стоит масштабировать автоматизацию.
Наш опыт в fashion-бренде показал мне, что самое сложное — не настроить AI-агента. Самое сложное — изменить привычный образ мышления команды.
За три месяца мы смогли повысить KPI PR-отдела на 40%. Но я не считаю этот показатель главным аргументом в пользу искусственного интеллекта.
Главное то, что люди научились по-другому распоряжаться своим временем, информацией и ответственностью. И если украинские компании смогут использовать ИИ именно для этого, автоматизация станет не способом заменить сотрудников, а возможностью повысить ценность их работы.
