Много лет работа гострайтеров оставалась невидимой, но центральной в мире технологий, но что происходит сейчас с ИИ?
На самом деле, за многими постами CEO в LinkedIn и размышлениями, публикуемыми руководителями компаний вроде Amazon, Meta, GitHub или OpenAI, часто скрывалась работа профессионалов, специализирующихся на создании убедимого публичного голоса.
Среди них был и Дэвид Джонсон-Игра, гострайтер, много лет работающий в технологическом секторе, который всего за несколько недель, однако, увидел, как почти все его клиенты исчезли.
Этот момент совпал с выпуском Anthropic Claude 3 Opus, модели ИИ, которая в 2025 году привлекла огромное внимание благодаря своим продвинутым возможностям письма.
Джонсон-Игра не утверждает с уверенностью, что именно искусственный интеллект стал причиной краха его бизнеса, поскольку на это также повлияли и сокращения бюджетов в технологическом секторе.
Тем не менее, совпадение по времени показалось ему значимым. Как раз в тот момент, когда компании начали задумываться о том, как производить контент быстрее и с меньшими затратами благодаря языковым моделям, многие традиционные задания по написанию текстов стали исчезать.
Summary
От внезапного кризиса к переизобретению: когда искусственный интеллект меняет творческую работу
В любом случае, эта история хорошо иллюстрирует более широкую трансформацию, которую переживает цифровой рынок. Искусственный интеллект не просто автоматизирует некоторые задачи: он меняет воспринимаемую ценность творческой работы.
Многие месяцы дискуссия была сосредоточена в основном на том, смогут ли такие инструменты, как Claude или ChatGPT, заменить копирайтеров, маркетологов и креаторов.
Затем постепенно проявилась и другая проблема: растущая сатирация контента, генерируемого искусственно.
В технологическом секторе все чаще стали говорить об “AI slop”, то есть о контенте, производимом массово, часто лишенном личности, глубины или реального стратегического видения.
И именно на этом этапе Джонсон-Игра решил полностью переизобрести свою деятельность.
Вместо того чтобы ограничиваться написанием текстов для клиентов, он начал строить контент-системы, работающие на ИИ. Он больше не продает просто статьи или посты в соцсетях: он продает персонализированные редакционные инфраструктуры, которые комбинируют человеческую экспертизу и языковые модели.
Это изменение показывает, что рынок вознаграждает не столько тех, кто просто использует искусственный интеллект, сколько тех, кто умеет интегрировать его сложным образом.
«Второй мозг» для руководителей и компаний: как работают новые системы ИИ
Сердцем нового подхода Джонсона-Игры является то, что он называет цифровым «вторым мозгом».
В мире гострайтинга всегда существовали внутренние документы, помогающие поддерживать единый голос руководителя: тон, лексика, любимые темы, коммуникативный стиль.
Сегодня, однако, эти статичные архивы эволюционируют во что-то гораздо более продвинутое.
Джонсон-Игра использует системы на основе графов знаний и языковых моделей, чтобы создать динамическую память клиента.
Внутрь помещаются интервью, ранее опубликованный контент, показатели эффективности постов, стратегические идеи и заметки, касающиеся корпоративной коммуникации.
Когда руководителю нужно затронуть новую тему, система автоматически извлекает ссылки на предыдущий контент, выявляет тематические связи и предлагает наиболее эффективное направление повествования.
ИИ затем создает первый черновик, который впоследствии дорабатывается человеком. По словам Джонсона-Игры, преимущество касается не только скорости.
Настоящее отличие заключается в способности создавать связи между информацией, которые один специалист может не заметить сразу.
На практике роль гострайтера смещается от простой текстовой продукции к проектированию персонализированных информационных экосистем.
Эта эволюция отражает более общее изменение в отношениях между профессионалами и ИИ. Во многих творческих секторах ценность постепенно смещается от технического исполнения к стратегическому надзору.
Написать пост уже недостаточно: важно строить согласованные системы, обучать информационные потоки и поддерживать узнаваемое редакционное направление.
Не случайно многие технологические компании начали искать гибридные фигуры, способные понимать как язык маркетинга, так и язык автоматизации.
Искусственный интеллект, по сути, повышает ценность тех, кто умеет оркестрировать инструменты, а не использовать их пассивно.
Парадокс очевиден: те же инструменты, которые изначально казались предназначенными для замены гострайтеров, создают новые возможности для более специализированных профессионалов.
Однако этот новый баланс требует навыков, полностью отличающихся от тех, что были нужны еще несколько лет назад.
От письма к софту: почему контент-маркетинг становится все более техническим
В любом случае, трансформация работы Джонсона-Игры не ограничивается редакционным производством. Сегодня его услуги включают также персонализированные программные инструменты, скрипты на Python и AI-коннекторы, разработанные для автоматизации сложных маркетинговых процессов.
Для одного клиента, например, он разработал систему, способную анализировать тысячи строк данных LinkedIn, чтобы создавать автоматические отчеты об эффективности контента.
В другом случае он создал конкурентные аудиты, которые сравнивают сотни публикаций руководителей-конкурентов, визуализируя доминирующие темы с помощью тепловых карт и семантического анализа.
Он также работает над инструментами MCP — коннекторами, которые позволяют языковым моделям взаимодействовать с внешними сервисами и корпоративными базами данных.
Цель — стандартизировать коммуникацию стартапов и венчурных фондов, обеспечивая согласованность сообщений, генерируемых ИИ.
Эта эволюция говорит о чем-то важном для будущего контент-маркетинга. Все чаще требуемые компетенции касаются не только письма, но и способности строить процессы, интегрировать данные и управлять продвинутыми техническими инструментами.
На практике контент становится программным продуктом. И это явление уже затрагивает большую часть цифровой экономики.
Неудивительно, что многие компании сокращают традиционное сотрудничество с универсальными фрилансерами, отдавая предпочтение специалистам, способным предлагать более сложные и автоматизированные решения.
В то же время растет и риск унификации. Если все используют одни и те же языковые модели, одни и те же нарративные фреймворки и одни и те же стратегии оптимизации, результатом может стать безликая масса контента, очень похожего друг на друга.
Именно здесь человеческий компонент продолжает сохранять решающую ценность.
ИИ может ускорять производство и организовывать огромные объемы информации, но способность интерпретировать культурный контекст, улавливать нюансы и выстраивать оригинальное видение по-прежнему глубоко связана с человеческим опытом.
