В 2025 году рекламная индустрия достигла новых высот благодаря стремительному внедрению автоматизации: 1 октября LiveRamp запустил агентологическую оркестрацию, 9 октября Adobe представила ИИ-агентов, а 11 ноября Amazon анонсировал Ads Agent. Инвестиции в агентский ИИ достигли 1, 1 миллиарда долларов в 2024 году, а количество вакансий выросло на 985% по сравнению с прошлым годом, что свидетельствует о беспрецедентных темпах. Однако 29 декабря предприниматель в сфере маркетинга Дэн Коэ оспорил этот скачок, заявив: «Когда у всех есть преимущество, оно перестает им быть. С ИИ, позволяющим мгновенно создавать контент, истинное преимущество заключается в замедлении, сосредоточении на мастерстве, ручной работе и приобретении настолько узкоспециальных знаний, что ИИ не сможет их воспроизвести». В этом мнении согласилась Люиза Жаровская, кандидат наук и соучредитель aitechprivacy. com, подчеркнув, что человеческое мастерство требует времени, усилий и дисциплины — и широкая доступность дешевого ИИ и фальсифицированной экспертизы повысила планку для настоящего профессионализма. Эти идеи отражают растущее интуитивное понимание среди маркетологов, что скорость становится товаром. ИИ везде ускоряет выполнение задач, разглаживая конкурентные преимущества по времени. Вместо этого, отличие становится следствием намеренного замедления: отказа от автоматизации всего, инвестирования в тонкое понимание проблем и применения аккуратной ручной работы. Этот парадокс особенно очевиден в цифровой рекламе. Платформы обещают выгоды через автоматизацию, но отдача снижается, так как скорость сама по себе теряет смысл. Автоматизация Advantage+ от Meta и поисковый движок Andromeda, представленные в декабре 2024 года с улучшением охвата на 6% и повышением качества рекламы на 8%, демонстрируют этот конфликт. Тем не менее, отраслевые эксперты, такие как Брам Ван дер Галлен, предостерегают от чрезмерного объединения кампаний, советуя осторожность и постепенное тестирование вместо быстрого внедрения автоматизации. Проблемы частично связаны с «черными ящиками» алгоритмов без прозрачности, из-за чего трудно точно определить причины эффективности — усталость креатива, насыщение аудитории или сдвиги в алгоритмах. Рекламодатели часто не могут оценить истинную добавленную ценность или простое получение быстрых побед. Исследования Гарвардской школы бизнеса показывают, что есть опасности в автоматизации маркетинга с помощью ИИ: неправильное обвинение ИИ, потеря доверия после неудач, скептицизм по поводу завышенных возможностей, более жесткая оценка гуманизированного ИИ и возмущение за обманные практики. Все это подтверждает аргумент Коэ: без прозрачности скорость не дает стратегического преимущества. Маркетологи должны вкладывать в понимание причинных механизмов, систематические тесты и накопление бизнес-специфических инсайтов — ручной труд, который важен для превосходных стратегий. Проблемы измерения усугубляют ситуацию. В октябре 2025 года совместное исследование TransUnion и EMARKETER среди 196 маркетологов показало, что 54, 1% не заметили увеличения уверенности в точности измерений по сравнению с прошлым годом; 14, 3% сообщили о снижении. Хотя 61, 7% остаются уверенными в данных, рост остановился, несмотря на увеличение объема информации. Основными причинами называются разрозненные источники данных (49, 5%), сложности с устранением дублей между каналами (48%) и ограничения отчетности по закрытым площадкам (40, 8%). Кроме того, исследования Funnel и Ravn за декабрь 2025 года показали, что 86% маркетологов внутри компании и 79% агентств сталкиваются с трудностями в discernment каналового влияния, несмотря на продвинутую аналитику. Этот поток данных создает противоречие: информации много, а понятных инсайтов — мало. Поэтому быстрая обработка данных сама по себе не дает выгоды, если синтез и интерпретация задерживаются. Маркетологам нужно замедлиться, интегрировать разрозненные источники, сопоставлять противоречивые данные и выстраивать модели понимания эффективности — задачи, не поддающиеся автоматизации. Это подтверждает опрос сентября 2025 года из 200 главных маркетологов (CMO), согласно которому 45% данных для принятия решений неполные, неточные или устаревшие; только у 0% доверие превышает 75%. В приоритете улучшение качества данных стоит на первом месте (30%), а автоматизация (22%) и демократизация данных (21%) идут чуть ниже, что подчеркивает важность качественной базы, а не только технологической сложности — именно это поддерживает Коэ в своих взглядах, выступая за методичную, ручную проверку и согласование данных. Экономика контент-создания показывает аналогичные тенденции. Платформы вроде TikTok стимулируют массовое производство видео с помощью фондов, платящих $0, 02–0, 04 за тысячу просмотров, что порождает эпидемию «ИИ-говна» — низкокачественного, массового контента, ориентированного на вовлеченность, а не на подлинность. В июне 2025 года сегмент HBO “Last Week Tonight” отметил: «Не весь ИИ-контент — спам, но сейчас весь спам — это ИИ-контент». Быстрая скорость публикаций с помощью ИИ заполняет ленты, снижая видимость и доверие аудитории. Исследование Raptive за июль 2025 показало, что подозрительный ИИ-контент ухудшает доверие читателей почти на 50% и снижает готовность к покупке и плате за премиальные услуги на 14%. Удивительно, что восприятие ухудшается независимо от реального происхождения ИИ, что говорит о глубоком кризисе доверия. Это расшатанных доверие подтверждает необходимость ручной работы, как говорит Коэ: быстрая автоматическая генерация контента не дает преимущества, если она воспринимается как неискренняя. Важно вкладываться в осознанную разработку контента — оригинальные исследования, аутентичный голос, качество, — такую работу, которую автоматизация не сможет быстро воспроизвести. Экспертные проверки операций тоже показывают преимущества замедления.

Анализ кампаний Meta экспертом Джоном Хо выявил постоянные проблемы, например, размытие миниатюр, автогенерируемых платформой, — что снижает кликрейт. Вручную выбранные четкие изображения с фокусом на продукт улучшали показатели эффективности, подтверждая преимущества аккуратной ручной работы перед скоростью автоматизации. Исследование зрелости медиасистем для электронной коммерции, проведенное в ноябре 2025 года среди 788 руководителей, показало, что 42% считают свои операции внедренными или продвинутыми, но только 13% — «новаторы», преуспевающие в стратегии, технологиях, измерениях и операциях. Многие сети используют ручное утверждение креативов в условиях разобщенности технологических платформ и рабочих процессов; только 12% могут запускать и измерять кампании без разрывов по каналам. Отсюда очевиден вывод: поспешная автоматизация без прочной базы создает лишь иллюзию эффективности при слабом преимуществе. Замедление даёт возможность строить интеграцию, системы измерения и операционной мощи — именно это подтверждает призыв Коэ «сконцентрироваться на мастерстве», подчеркнув важность фундаментальной, нередко скучной работы для эффективной автоматизации. Рамочная методика «инкрементальности» IAB, выпущенная в ноябре 2025 года, еще раз подтверждает необходимость замедлиться. Она выделяет контрольные группы с рандомизацией как золотой стандарт для определения причинного прироста, но отмечает, что их реализация занимает недели или месяцы. Быстрый гибридный подход дает быстрый, но ненадежный и предвзятый ориентир. Маркетологам предстоит выбирать: ускоряться с ненадежными метриками или медленно, проведя тщательные тесты, чтобы получить фактическое понимание, совпадающее с рекомендациями Коэ о ручной, мастерской стратегии. Ручной труд Коэ также актуален для стратегического планирования. Когда ИИ-инструменты доступны всем, конкурентное преимущество создается за счет постановки лучших вопросов, разработки сложных гипотез и погружения в контекст на основе личного опыта. Искусственный интеллект пока не способен заменить знания, приобретенные через длительное взаимодействие с конкретными отраслями, клиентами, платформами и конкурентами. Например, освоение моделирования атрибуции для бизнеса с подписками требует наблюдения за группами, определением драйверов удержания, сезонных эффектов и ценообразования — сложных аспектов, которые только медленный анализ, эксперименты, ошибки и обучение могут полноценно понять. Такие знания требуют медленного, итеративного подхода, включающего наблюдение, анализ, тестирование и распознавание паттернов за пределами возможностей ИИ. Кризисы аутентичности подчеркивают необходимость замедления. В 2022 году частота фальшивых отзывов о продуктах выросла с 0, 51% до 6, 61% для Shein и с 0, 75% до 10, 90% для Temu к 2025 году — что совпадает с ростом генеративных ИИ после запуска ChatGPT в конце 2022-го. Это распространение размывает надежность отзывов, важную для покупок и маркетинга, основанного на доверии клиентов. Решение — замедлиться: проводить подлинные исследования клиентов, собирать искренние отзывы через опросы, анализировать реальные поведенческие данные и вырабатывать инсайты, основанные на реальном опыте, а не на приближениях ИИ. Такой ручной подход гарантирует аутентичность и конкурентное преимущество, которого не достичь автоматизацией. Обновление политики YouTube в июле 2025 года разделяет «недостоверный контент» и допустимую помощь ИИ, разрешая использование ИИ-инструментов для аутентичных создателей, но запрещая массовый спам. Эта граница согласуется с концепцией Коэ: ИИ помогает осознанному творчеству, но не заменяет человеческое решение о создании, структуре, целевой аудитории и внимании. Быстрота имеет смысл только в сочетании со стратегическим мышлением, возникшим через медленное наблюдение. Основной принцип Коэ — «Когда каждый может учиться и создавать что угодно нажатие кнопки, ваше преимущество — в замедлении, фокусе на мастерстве и ручной работе» — противостоит платформо-ориентированным стимулом к скорости и объему. Тем не менее, стагнация доверия к измерениям, кризисы данных, операционные пробелы и потеря доверия потребителей продолжают доказывать, что замедление — главный стратегический ресурс. Инвестиции времени в понимание причинных механизмов позволяют сформировать оценки и инсайты, которые ИИ ускорить не способен. Те, кто замедляются, чтобы построить крепкую систему измерений, получают уникальные знания и преимущества, недоступные конкурентам, спешащим автоматизировать. Осознанная ручная практика — это сохранение ключевых навыков, которые автоматизация подрывает. Знание, сформированное долгосрочным взаимодействием — анализ паттернов, тестирование гипотез, обучение на ошибках и накопление контекстуальных нюансов — является исключительно человеческим и недоступно AI. Это отражает идею Коэ о «знаниях настолько специфичных, что никто не сможет их создать с помощью ИИ». Жаровская соглашается, отмечая, что дешевый доступ к ИИ повышает требования: профессионалы должны доказывать истинное мастерство за пределами обманных фасадов ИИ. Искусное владение выражается в глубоком анализе, сложных моделях, точных прогнозах второстепенных эффектов и нюансированном понимании контекста — качествами, которые достигаются только при медленном, осознанном труде. Автоматизация в рекламе 2025 года создала такую среду, где все имеют доступ к ИИ-инструментам. Как сказал Коэ: «когда у всех есть преимущество, оно перестает им быть». Поэтому настоящее отличие заключается не в технологическом доступе или скорости, а в качестве оценки, стратегическом мышлении и ручной мастерской. Совпадение идей Коэ и Жаровской от 29 декабря 2025 года ясно показывает: демократизация ИИ означает, что скорость становится товаром, а успех — результат сознательного замедления. — Ключевые этапы временной шкалы: - ноябрь 2022: запуск ChatGPT вызывает бум контента на базе ИИ - июнь 2025: HBO выявляет проблемы с качеством ИИ-контента - июль 2025: YouTube вводит правила против недостоверного контента; Raptive сообщает о снижении доверия из-за ИИ-контента - сентябрь 2025: возникают серьезные опасения по качеству и полноте данных - октябрь 2025: LiveRamp и Adobe внедряют новые инструменты маркетинга на базе ИИ; уверенность в метриках стабилизируется - ноябрь 2025: Amazon запускает ИИ-агента; IAB публикует рамочную модель инкрементальности; исследования зрелости медийных платформ показывают разрывы - ноябрь-декабрь 2025: Meta сталкивается с критикой автоматизации; исследования Funnel и Ravn показывают проблемы измерений; количество фальшивых отзывов о ИИ резко возрастает - 29 декабря 2025: Коэ и Жаровская публикуют важные аналитические материалы, пропагандирующие замедление — Краткое содержание: 29 декабря 2025 года Дэн Коэ, соучредитель Kortex (создатель холста Eden AI), и Люиза Жаровская, кандидат наук и соучредитель aitechprivacy. com, независимо высказали важнейшую мысль для маркетологов в эпоху широкого внедрения ИИ: по мере демократизации инструментов ИИ, ускоряющих выполнение задач, истинное конкурентное отличие — в замедлении. Фокус на ручной работе, строгом улучшении качества данных, развитии подлинной экспертизы и углубленном понимании позволяет маркетологам выделяться даже при всеобщем доступе к ИИ. Их взгляды находятся в контексте значительных автоматизационных вливания платформ (Meta, Amazon, Adobe, LiveRamp), застойных или снижающихся метрик оценки, распространенной фрагментации данных, утраты доверия потребителей к ИИ-контенту и операционных вызовов. Мнения Коэ и Жаровской резко контрастируют с индустриальной гонкой за скорость, подчеркивая, что намеренное замедление — это шанс сформировать незаменимые знания и добиться эффективных, аутентичных стратегий в среде, насыщенной ИИ.