ИИ в медиа — это, говоря простыми словами, использование нейросетей для создания, обработки и персонализации контента. Применение искусственного интеллекта в журналистике открывает новые пути трансформации процессов создания и потребления информации — от автоматизированной генерации текста и видео до персонализированных потоков и интеллектуальной автоматизации редакций.
Медиаиндустрия сталкивается с лавиной контента, обостряющейся конкуренцией за внимание аудитории и требованием персонализации: традиционные редакции вынуждены адаптироваться к ускоренному темпу новостей, росту платформ и разнообразию каналов, одновременно выдерживая технологические вызовы и вопросы доверия.
| Согласно исследованию Ассоциации электронных коммуникаций (РАЭК) совместно с НИУ ВШЭ и Факультетом журналистики МГУ «Искусственный интеллект в медиа и коммуникациях: практики российского медиабизнеса» (2021‑2022), российская медиаиндустрия сталкивается с ростом объёма контента, усилением конкуренции за внимание аудитории и повышением требований к персонализации. В опросе участников отрасли 91,5 % отметили, что развитие искусственного интеллекта создаёт больше возможностей, чем угроз, а технологии персонализации новостных лент применяют 27,3 % компаний, рекомендательные сервисы — 23,9 %, а текстовые расшифровки аудио — 18,8 %. Основными препятствиями для внедрения ИИ оказались нехватка средств (51,1 %), недостаточная квалификация сотрудников (42 %) и ограниченный опыт применения технологий (31,3 %). Источник: Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК), НИУ ВШЭ, Факультет журналистики МГУ. Искусственный интеллект в медиа и коммуникациях: практики российского медиабизнеса (2021–2022). |
Медиаорганизациям следует выстроить план адаптации, включающий: внедрение нейросетевых инструментов в рутинные задачи → разработка персонализированных рекомендательных систем → формирование мультимодального контента → усиление анализа аудитории с помощью нейросети → автоматизация производства и фактчекинга → этическое регулирование и прозрачность процессов.
Применение ИИ в журналистике и медиа — от рутинных задач к новым форматам
Сегодня нейросети и алгоритмы рекомендательных систем активно проникают в редакционные процессы: от автоматического тегирования, анализа источников и подготовки дайджестов до генерации черновиков материала. В РБК нейросетьми уже группируются материалы по тегам, анализируются инфоповоды и составляются почти готовые новости. Использование искусственного интеллекта позволяет перераспределять ресурсы: рутинную работу берут на себя алгоритмы, а люди — фокусируются на уникальных темах, глубоком интервью, анализе и креативе.
“Люди знают об искусственном интеллекте, но у них нет инструментария и навыков для работы с ним. Например, с нейросетями расшифровка текста занимает пару минут — это гораздо быстрее, чем традиционное транскрибирование. Мы освобождаем время на более полезные дела”. - Иван Звягин, Рroduct-owner направления ИИ в РБК и контент-директор «РБК Трендов» (НИУ ВШЭ).
Генерация контента с помощью нейросетей: возможности и ограничения
| Аспект | Возможности | Ограничения |
| Тексты | Быстрое создание статей, новостных заметок, описаний | Ошибки в фактах, отсутствие контекста |
| Изображения | Генерация иллюстраций, инфографики, визуальных материалов | Низкая уникальность, риск стереотипизации |
| Видео | Создание коротких роликов, визуальных эффектов | Ограничения качества, трудности с монтажом |
| Аудио | Озвучка текстов, создание подкастов, звуковых эффектов | Неправильная интонация, монотонность |
| Мультимодальный контент | Комбинирование текста, изображений, видео, аудио | Сложность синхронизации, высокая вычислительная нагрузка |
| Креативные форматы | Адаптация под платформы, эксперимент с жанрами | Риск потерять индивидуальный стиль |
Персонализация медиапотребления и анализ аудитории с помощью ИИ
Персонализация медиапотоков с использованием искусственного интеллекта позволяет предлагать пользователю контент, максимально соответствующий его интересам и поведению. Алгоритмы рекомендательных систем анализируют историю просмотров, клики, время взаимодействия и другие показатели, формируя индивидуальные ленты новостей, подборки видео и интерактивные предложения.
Анализ аудитории с помощью нейросетей включает сегментацию по предпочтениям, прогнозирование интересов и оценку реакции на различные форматы. Медиаорганизации получают возможность быстро адаптировать стратегии публикаций, выявлять тренды и создавать мультимодальные материалы, ориентированные на конкретные группы пользователей.
Основные направления:
- Рекомендательные системы для новостных лент и видео
- Сегментация аудитории по интересам, поведению
- Прогнозирование трендов, реакции
- Оптимизация мультимодальных форматов под разные сегменты
- Оценка вовлечённости и удержания пользователей
- Настройка таргетированной рекламы и спонсорского контента
Автоматизация производства контента: как редакции трансформируются
Автоматизация производства с помощью нейросетей позволяет редакциям существенно ускорять процессы создания, обработки и публикации материалов. Нейросети берут на себя рутинные задачи — генерацию черновиков, обработку текстов, реставрацию изображений и видео, составление дайджестов и сетки публикаций.
Редакции внедряют интеллектуальные инструменты постепенно, начиная с пилотных проектов и тестирования конкретных задач. Успешная автоматизация требует сочетания технологий с редакторской экспертизой: искусственный интеллект выполняет повторяющиеся процессы, а человек контролирует уникальность, точность и соответствие этическим стандартам.
Шаги внедрения ИИ‑решений в медиаорганизацию:
- Определить ключевые задачи автоматизации
- Подобрать нейросетевые инструменты
- Провести пилотный проект с метриками
- Обучить команду, интегрировать процессы
- Настроить рекомендательные системы, персонализацию
- Организовать мониторинг качества, фактчекинг
- Установить принципы этики, прозрачности
- Масштабировать решение, адаптироваться к новым форматам
Deepfake и этика цифровых медиа
ИИ создаёт новые форматы — виртуальные аватары, интерактивные ролики, мультимодальный контент, но вместе с тем растёт риск подделок: deepfake, фейковые новости и манипуляции угрожают доверию аудитории. Контроль, маркировка материалов и детекция подделок становятся обязательными.
Этика цифровых медиа требует баланса технологий и человеческого контроля: искусственный интеллект помогает ускорять процессы, а редакторы обеспечивают точность, достоверность и сохранение профессиональных стандартов.
Ключевые направления:
- Детекция, блокировка подделок
- Маркировка контента ИИ
- Контроль точности информации
- Этические стандарты публикаций
- Обучение сотрудников
- Использование нейросети как вспомогательного инструмента
История успеха
Журналистка Ольга В. внедрила нейросети для автоматической генерации новостных блоков, обработки изображений и анализа аудитории. Благодаря этому редакция ускорила выпуск материалов в два раза, снизила нагрузку на сотрудников и одновременно повысила вовлечённость читателей за счёт персонализированных лент. Ольга подчёркивает, что ключ к успеху — сочетание технологий и человеческой экспертизы: ИИ берёт на себя рутинные задачи, а редакторы сохраняют контроль над точностью, стилем и этикой публикаций, что позволило холдингу укрепить позиции на рынке и расширить цифровое присутствие.
Тренды медиатехнологий 2026
- Мультимодальный контент: текст, аудио, видео, AR/VR
- Рекомендательные системы «по настроению»
- Виртуальные аватары, сгенерированные ведущие
- Анализ аудитории в реальном времени
- Гибридные модели человек‑машина
- Нормативное регулирование, маркировка
- Платформы персонализированного контента
- Фактчекинг, борьба с deepfake
Заключение
Нейросети трансформируют медиа: от создания и автоматизации контента до персонализации и новых форм взаимодействия с аудиторией. Ключевые вызовы — доверие, уникальность, этика и качество — требуют гибридного подхода «человек + машина». Компании, правильно интегрирующие ИИ, смогут укрепить позиции на рынке, повысить вовлечённость и адаптироваться к трендам медиатехнологий.
Источники
- РБК - Медиатех. Как РБК развивает искусственный интеллект
- РИА Новости - Влияние искусственного интеллекта на медийное пространство
- Большая Российская Энциклопедия - Новые медиа
