Маркетинг умер. Да здравствует маркетинг

Про вайб-кодинг и агентов написано много, а делать после этого чтения нечего: в текстах либо список инструментов, либо проценты про чужие компании. Поэтому здесь будет другое — шаблон, который можно скопировать, расчёт, который можно подставить под свои цифры, и порядок действий, где у каждого шага есть признак, что он закрыт.

Разбираем на уровне одной задачи, потом собираем из задач роли, потом считаем деньги и меряем результат. Если у вас нет ни одного собранного процесса — начинайте с первого раздела и дальше по порядку.

С чего начать: одна задача, а не отдел

Главная ошибка — начинать с самой важной задачи. Самая важная обычно самая сложная: там развилки, исключения и ответственность. Начинать надо с самой скучной.

Задача годится в работу, если проходит три фильтра сразу. Повторяемость: вы делаете это минимум раз в неделю. Понятная логика: её можно описать шагами, и там нет тонких экспертных развилок. Измеримый выигрыш: вы можете назвать, сколько часов или рублей она сейчас съедает. Не проходит хотя бы один фильтр — это не кандидат, и агент тут проиграет обычной автоматизации или живому человеку.

Чего точно не брать первым: ценообразование, переговоры, ответ недовольному клиенту, любое публичное заявление. Не потому что модель не справится с текстом, а потому что цена ошибки там выше стоимости ручной работы.

Пять процессов, которые собираются первыми

Это те задачи маркетолога, которые уходят раньше всего и с наименьшим риском. По каждой — что подаёте на вход, что получаете на выходе, что именно перестаёте делать руками и где эта конструкция ломается.

Обратите внимание на последний столбец. Ни одна из этих сборок не ломается на генерации — все ломаются на входе или на отсутствии проверки. Поэтому следующий раздел важнее всех остальных.

Паспорт задачи: шаблон, который можно скопировать

Прежде чем что-то подключать, задача описывается восемью строками. Это не бюрократия: без этих строк вы не сможете ни проверить продавца, ни понять, почему система выдала брак. Ниже — заполненный пример для самой простой задачи, черновиков по контент-плану.

Строки «не запускается» и «только после согласования» — те, ради которых всё и затевалось. Первая не даёт системе работать на мусорных входах. Вторая держит необратимые действия за человеком. Автономность задаёт не модель, её записывает владелец, и записывает заранее.

Этот же паспорт — инструмент проверки подрядчика. Попросите заполнить восемь строк по вашей задаче до оплаты. Показывают вместо этого список инструментов — вам продают автоматизацию по цене агента.

Автоматизация маркетинга через агентов: когда одной задачи мало

Когда собранных задач становится больше трёх, они начинают мешать друг другу: копирайтер-агент пишет в одном тоне, генератор лендингов в другом, а рассылка в третьем. Тогда появляется следующий слой — роли и порядок между ними.

Пример системы AI-агентов, которую я разбирала: один оркестратор, восемь департаментов, тридцать четыре агента и пятнадцать сценариев, связывающих их между собой. Это спроектированная схема, а не отчёт о внедрении, и ценность её не в том, что она где-то работает. Она показывает, на сколько отдельных ролей раскладывается работа, которую обычно валят в кучу под словом «маркетинг».

Порядок здесь не декоративный. Три производственные роли получают вводные от стратега и без них начинают производить три разных бренда. Практический вывод простой: правила голоса и позиционирование описываются раньше, чем подключается первый производственный агент, иначе вы масштабируете разнобой.

Сколько это стоит и как посчитать свой случай

Считать надо тремя строками, и путают их постоянно.

Два ориентира со стороны, чтобы понять, много вы закладываете или мало. По опросу Gartner среди 401 директора по маркетингу, проведённому с января по март 2026 года, на AI уходит в среднем 15,3% маркетингового бюджета, а у компаний со зрелой готовностью — 21,3%. И по глобальному опросу McKinsey с полем 4 мая — 8 июня 2026 года примерно у каждой пятой компании расходы на работу моделей уже ограничивают использование. Вторая строка таблицы — не мелочь, а то, обо что спотыкаются на переходе от пилота к ежедневной работе.

Что мерить вместо ROMI

Достоверной цифры отдачи по агентному маркетингу сегодня не существует. Всё, что обещает «плюс 35% к ROMI за полгода», лежит в материалах компаний, которые эти инструменты продают. Причина, почему честной цифры нет, видна в данных McKinsey: 80% людей сообщают, что AI поднял их личную производительность, а доля компаний, где это дошло до прибыли, за год не сдвинулась и держится на 37%. Личная производительность и результат компании — разные знаменатели.

Поэтому меряйте не отдачу вообще, а пять конкретных вещей. Первые три замера делаются до запуска, иначе сравнивать будет не с чем.

1. Время на единицу. Засеките, сколько сейчас уходит на одно КП, один пост, один разбор отзывов. Возьмите десять штук и усредните. Это ваша точка отсчёта.
2. Доля переделок. Сколько черновиков уходит в работу без правок, сколько правится, сколько выбрасывается. Если выбрасывается больше трети — проблема во входных данных, а не в модели.
3. Стоимость единицы. Разделите месячный счёт за модель на число выпущенных единиц. Эта цифра говорит, выгодно ли масштабировать, а общий счёт не говорит ничего.
4. Брак, дошедший до клиента. Сколько раз наружу ушло то, что не должно было. Норма здесь ноль, и любое отклонение означает дыру в строке «только после согласования».
5. Срок до первой повторяемой единицы. Сколько прошло от старта до момента, когда процесс выдал результат дважды подряд без вашего вмешательства. Пока этого не случилось, процесса нет — есть эксперимент.

Чего мерить не надо: «производительность команды» и «экономию часов» в целом по отделу. Эти цифры невозможно проверить, они всегда выглядят красиво и ничего не решают.

Что происходит с людьми в команде

Короткий ответ: людей не сокращают, но требования к ним меняются. По барометру PwC за июнь 2026 года, построенному на анализе больше миллиарда вакансий в 27 странах, найм в компаниях, наиболее готовых к AI, обгоняет найм в наименее готовых — 52% против 36%. Надбавка за навыки работы с AI дошла до 62%.

Тяжелее всего пришлось входу в профессию. Начальные позиции, наиболее затронутые AI, в семь раз чаще требуют навыков, которые раньше считались старшими: суждения, лидерства, работы лицом к лицу. Такие вакансии выросли на 35% с 2019 года, а остальные начальные упали на 10%. Производственная работа, на которой раньше учились джуниоры, ушла агентам, и вход теперь начинается сразу с ответственности.

Практический вывод для найма: берите человека, который умеет ставить задачу и отбраковывать результат, а не того, кто быстрее пишет тексты. Второе теперь стоит двадцать долларов в месяц.

Коротко: порядок внедрения

1. Замерьте текущее состояние. Возьмите одну повторяющуюся задачу и засеките время на десяти единицах. Без этого замера через месяц вы не сможете доказать ни себе, ни собственнику, что что-то изменилось.
2. Выберите задачу по трём фильтрам. Повторяется не реже раза в неделю, описывается шагами без экспертных развилок, съедает измеримое время. Не проходит хотя бы один — берите другую.
3. Заполните восемь строк паспорта. Вход, запускается, не запускается, делает сам, только после согласования, результат, куда уходит, владелец. Пока строки пустые, инструмент не подключается.
4. Соберите и доведите до двух прогонов подряд. Процесс считается собранным, когда выдал результат дважды без вашего вмешательства. До этого момента это эксперимент, и в отчёт он не идёт.
5. Опишите правила голоса до второго агента. Как только производственных задач больше одной, им нужны общие вводные. Иначе вы масштабируете разнобой, а не работу.
6. Считайте стоимость единицы, а не общий счёт. Месячный счёт за модель поделите на число выпущенных единиц. Это единственная цифра, по которой видно, выгодно ли масштабировать дальше.