«Как нам использовать искусственный интеллект (ИИ) в продажах и маркетинге и как измерять результат?» Для большинства компаний Турции, применяющих ИИ, этот вопрос уже не теоретический. Согласно бюллетеню, опубликованному TÜİK (Турецкий статистический институт) 2 октября 2026 года, доля предприятий, использующих ИИ, в 2026 году составила 14,0%. Цель использования, которую эти предприятия называют чаще всего, — маркетинг или продажи.
Широкое применение ИИ не означает, что виден и результат. В этой статье мы рассматриваем данные по Турции и Европе в совокупности, обращаемся к актуальным результатам исследований об инвестициях руководителей по маркетингу в ИИ и предлагаем практическую схему, позволяющую привязать область применения к измеримому результату.
Картина в Турции: самая распространённая цель — маркетинг и продажи
По данным TÜİK, в 2026 году 51,0% предприятий, использующих ИИ, применяли эти программы и системы в целях маркетинга или продаж. За этим показателем следовали НИОКР или инновационная деятельность (46,3%) и процессы производства или оказания услуг (43,4%). Поскольку предприятия могли отметить сразу несколько целей, сумма долей превышает 100%.
С точки зрения маркетинга в бюллетене обращает на себя внимание и другой результат — аспект персональных данных. 16,6% предприятий, использующих ИИ, заявили, что с помощью этих технологий обрабатывают персональные данные, такие как пол, возраст, адрес, записи о покупках или изображения лиц. Бюллетень не разбивает эту долю по целям использования; тем не менее перечисленные типы данных — из числа тех, что часто используются в таких маркетинговых практиках, как сегментация клиентов и персонализация. Поэтому проект по внедрению ИИ в маркетинге с самого начала ставит на повестку дня и вопросы защиты данных. Эту тему мы отдельно рассматривали в нашей статье о внутренней политике компании.
Первое место и в Европе
Данные Eurostat рисуют схожую картину. В 2025 году 34,70% предприятий ЕС, использующих ИИ, применяли эти системы в маркетинге или продажах; управление бизнесом и организация административных процессов с показателем 31,05% — на втором месте.
Отраслевая разбивка показывает, что применение ИИ в маркетинге свойственно не только розничной торговле. В обрабатывающей промышленности самая частая цель использования ИИ — маркетинг и продажи (30,41%). Использование в целях маркетинга и продаж в гостиничном секторе составляет 58,82%, а в розничной торговле — 48,18%.
Поскольку TÜİK (2026) и Eurostat (2025) охватывают разные годы и разные выборки, напрямую сопоставлять показатели некорректно. Общий вывод таков: в обоих наборах данных маркетинг и продажи — то бизнес-направление, где ИИ применяется чаще всего.
Инвестиции растут, зрелость отстаёт
Рост распространённости ИИ не облегчает получение отдачи от инвестиций. По данным опроса Gartner, проведённого в январе–марте 2026 года среди 401 руководителя по маркетингу в Северной Америке, Великобритании и Европе, в среднем 15,3% маркетинговых бюджетов выделяется на инициативы в области ИИ. 70% участников считают лидерство в области ИИ критически важной целью на 2026 год, однако лишь 30% сообщают, что обладают зрелой или полностью развитой готовностью к ИИ. Кроме того, 70% участников признают, что внутренние маркетинговые процессы пока не готовы к эффективному внедрению и масштабированию ИИ.
Другой опрос той же организации среди 402 руководителей по маркетингу показывает, насколько высоки ожидания. Руководители ожидают, что доля маркетинговой работы, автоматизированной с помощью ИИ, вырастет до 36% в 2028 году по сравнению с 16% в 2026 году. Gartner также обращает внимание на риск «ловушки компетенций» — ситуации, когда ранние успехи с некоторого момента перестают приносить ожидаемую отдачу, несмотря на дополнительные инвестиции. В том же опросе 80% руководителей считают беспокойство сотрудников препятствием для экспериментов.
Оба опроса охватывают преимущественно крупные компании за пределами Турции, поэтому напрямую картину в самой Турции они не отражают. Тем не менее вывод, который из них следует, носит общий характер: если по мере роста числа инструментов процессы, данные и инфраструктура измерения не развиваются теми же темпами, результат остаётся незаметным. Разрыв между производительностью и финансовым результатом мы разбирали ранее; маркетинг — одна из областей, где этот разрыв возникает легче всего.
Практический путь к измеримому результату
Приведённые ниже шаги не содержат цифр из источников: это общая схема, предложенная для того, чтобы перенести изложенные выше выводы в практику.
- Определите область применения через бизнес-результат. «ИИ в создании контента» — это не цель, а инструмент. Цель должна быть привязана к одному бизнес-показателю — такому как время подготовки коммерческого предложения, конверсия потенциальных клиентов в продажи или время производства на одну кампанию.
- Измерьте текущее состояние до начала. Без базовой точки для сравнения улучшение, замеченное позднее, доказать нельзя. Соберите исходные данные как минимум за несколько недель.
- Постройте трёхуровневую систему измерения. Показатель активности (созданный контент, обработанные запросы), показатель производительности (время, затраченное на одну задачу) и показатель бизнес-результата (конверсия, продажи, отток клиентов) нужно отслеживать отдельно. Если отчитываться только по первому уровню, возникает риск принять активность за результат.
- Используйте контрольную группу. Там, где это возможно, применяйте процесс с поддержкой ИИ в одном клиентском сегменте или регионе, а прежний процесс сохраняйте в сопоставимой группе. Сезонность и эффект кампании можно отделить только так.
- С самого начала ответьте на вопросы о данных и о правовой стороне. До пилота должно быть письменно зафиксировано, какие данные клиентов будут использоваться и с какой целью, где они будут обрабатываться и как долго храниться. На эти ответы влияет способ получения решения; варианты готового инструмента, внешнего поставщика и внутренней команды мы сравнивали в отдельной статье.
- Определите точку контроля с участием человека. Для текстов, уходящих клиентам, и рекомендаций, влияющих на условия предложения или на договор, необходимо определить этап согласования. Когда команда знает, какую работу она передаёт ИИ, а какие решения принимает сама, это снижает и беспокойство.
- Установите правило остановки до масштабирования. В начале пилота запишите критерий: «при каком результате мы расширяем, при каком — останавливаемся». Когда отдача начинает снижаться, вместо добавления новых инструментов может потребоваться перепроектировать процесс.
- Переведите результат на язык управления. Привяжите измерение к ежемесячному управленческому отчёту, чтобы маркетинг, продажи и финансы смотрели на один и тот же показатель.
Заключение
Данные TÜİK показывают, что компании Турции, использующие ИИ, чаще всего обращаются к нему в маркетинге и продажах; в Европе ситуация схожая. Однако международные исследования свидетельствуют, что инвестиции быстро растут, а корпоративная готовность отстаёт. Разницу создаёт не столько сам используемый инструмент, сколько привязка области применения к бизнес-показателю и сравнительное измерение результата.
С точки зрения Orient Global, при начале работы с ИИ в маркетинге одна область применения, один основной показатель и заранее составленный план измерений — более разумная отправная точка, чем одновременный запуск нескольких инструментов.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering