ИИ в пресс-службе: что можно автоматизировать, а что нельзя отдавать нейросетям

Искусственный интеллект давно перестал быть экзотической новинкой в PR-индустрии. При этом многие до сих пор ассоциируют ИИ с ChatGPT, DeepSeek и аналогами для генерации текстов.  По данным отчета The State of AI in PR 2026 (рус. «Состояние ИИ в PR 2026»), 8 из 10 специалистов признают, что с их помощью повысили качество своей работы. Но именно другие типы алгоритмов, которые часто остаются в тени, постепенно ведут коммуникации к следующему этапу: глубокой автоматизации PR-процессов, аналитики и управления репутацией.

Зачем ИИ в пресс-службе 

Обычно нейросети решают стандартные задачи пресс-службы по созданию контента. По данным MuckRack, в 2026 году 74% опрошенных специалистов используют искусственный интеллект, чтобы писать тексты, генерировать видео и изображения. Более популярный сценарий, который применяют 86%, — редактура исходных материалов, созданных человеком. 

Мы собрали еще три формата, где стоит привлечь ИИ в PR:

• Разработка PR-стратегии, где ИИ помогает формировать PR-цели на основе бизнес-задач, генерирует стратегические коммуникационные направления. предлагает сценарии позиционирования в разных медиасредах и ищет точки пересечения разных целевых аудиторий. Так, 59% PR-специалистов считают, что автоматизация PR через алгоритмы будет все больше влиять на отрасль коммуникаций в ближайшие 5 лет, включая их применение в стратегическом планировании, согласно отчету The State of PR 2025.
• Мониторинг и аналитика инфополя, где алгоритмы отслеживают PR-упоминания бренда в режиме реального времени, автоматически анализируют их, выявляют риски и аномалии (например, вирусные темы или всплески негатива), а также сравнивают динамику с конкурентами. 

Так, ИИ, который встроен в сервис «Медиалисты» от СКАНа, позволяет автоматизировать то, что обычно делают PR-агентства за деньги: сформировать план публикаций в СМИ на основе контента источников. Более того, здесь можно получить персонализированную подборку площадок для размещения конкретного материала или пресс-релиза. Подробнее о том, как ИИ помогает в мониторинге СМИ, рассказываем в этом материале.

• Структурирование данных, где ИИ для PR-специалиста собирает статистику, оформляет списки и готовит драфты презентаций, переводит аудиозаписи интервью в логично выстроенный текст, а также превращает технические брифы клиентов в понятный перечень преимуществ. По данным АКОС и ВШЭ, такие задачи входят в топ-4 основных сценариев использования нейросетей в пресс-службе вместе с генерацией контента (визуального и текстового) и брейнштормингом.

Где не обойтись без человеческого контроля

ИИ дает качественный результат только, когда человек корректно ставит задачу. Согласно GEO Skills Demand Report 2026 (рус. «Отчет по самым востребованным навыкам в сфере генеративной поисковой оптимизации 2026»), промпт-инжиниринг входит в топ-3 самых популярных ИИ-навыков в маркетинге и коммуникациях: его упоминают 78% вакансий. Тем не менее, некоторые вопросы лучше не делегировать алгоритмам:

• Формирование посылов и сообщений, поскольку ИИ могут не только выдавать ошибочную интерпретацию фактов, но и некорректно адаптировать тексты под разные аудитории. Тем не менее здесь уже есть первые достижения: появилась технология, которая распознает сарказм и скрытые оскорбления.
• Кризисные коммуникации, поскольку алгоритмы плохо справляются с контекстом эмоционально и социально чувствительных тем: они могут нарушать тональность, игнорировать культурные и этические ограничения или выдавать неуместные формулировки. Так, исследование Массачусетского технологического института и Стэнфордского университета показало, что языковые модели могут выдавать менее точные или стереотипные ответы при обсуждении тем, связанных с психическим здоровьем, бедностью и меньшинствами.
• Выстраивание взаимоотношений, поскольку у ИИ отсутствует эмпатия в прямом смысле. Он способен лишь имитировать ее на уровне языковых паттернов. Согласно исследованию Computers in Human Behavior Reports (рус. «Отчеты о поведении компьютера в человеческой среде»), модели могут корректно распознавать эмоции, но не понимают, что собеседник реально при этом чувствует и почему это важно в конкретной ситуации. Кроме того, они часто упускают контекст и выбирают ошибочную тональность ответов в кризисных сценариях.
• Создание авторских статей, поскольку нейросеть остается инструментом генерации, а не источником авторской позиции. Уже даже появился термин «GPT-слепота» (или «стерильный текст»), который используют для описания формально корректных, но содержательно обезличенных текстов без индивидуального стиля и глубинного понимания бизнеса клиента.

Чек-лист: как безопасно внедрять ИИ в задачи пресс-службы

Около 40% PR-специалистов, которые избегают ИИ в работе, говорят, что технология чревата слишком высокими рисками, подразумевая уязвимости безопасности и, как следствие, репутации. Хотя заявление вполне оправданно, подобные риски можно минимизировать с помощью следующих инициатив:

1. Разделение задач по уровням риска. Четко определите, где допустимо использование ИИ (черновики, идеи, рутинные тексты), а где критически важно участие человека (кризисы, ключевые заявления, юридически значимые сообщения).
2. Фактчекинг и верификация источников. Любые данные, цифры и цитаты, сгенерированные ИИ, должны подтверждаться первичными ресурсами до использования.
3. Ограничение на чувствительные темы. Жесткий контроль генерации контента по темам, связанным с кризисами, социально уязвимыми группами, регуляторикой и репутационными рисками. Запрет на предоставление чувствительных данных всем ИИ-системам, кроме моделей, созданных внутри корпоративной ИТ-инфраструктуры.
4. Использование только утвержденных ИИ-инструментов. Применяйте корпоративно одобренные ИИ-решения с понятной политикой данных и безопасностью.
5. Регулярное обновление правил и обучение команды. Сотрудники должны понимать ограничения моделей, а отдел информационной безопасности — актуализировать политику их использования по мере изменения законодательства.

Попробуйте технологии SCAN в деле

Получить тестовый доступ