Кристина Ляпцева (AGIMA): как меняются маркетинг, PR и продажи ИТ-услуг в эпоху искусственного интеллекта
Кристина Ляпцева, директор по маркетингу и партнер компании AGIMA, в интервью Вадиму Митякину рассказывает о том, как сервисным ИТ-компаниям выстраивать маркетинг, PR и продажи в 2026 году. В центре разговора — позиционирование на рынке заказной разработки, работа с крупными B2B-клиентами, продажа экспертизы вместо человеко-часов, применение искусственного интеллекта и изменение профессиональных ролей.
Главный вопрос интервью — как сервисному бизнесу оставаться востребованным, когда технологии стремительно меняют привычные продукты и способы работы. Кристина предлагает смотреть на эту задачу не через отдельные инструменты лидогенерации, а через взаимосвязь специализации компании, ее продукта, отношений с клиентами и способности осваивать новые технологии быстрее заказчиков.
Главный вопрос интервью — как сервисному бизнесу оставаться востребованным, когда технологии стремительно меняют привычные продукты и способы работы. Кристина предлагает смотреть на эту задачу не через отдельные инструменты лидогенерации, а через взаимосвязь специализации компании, ее продукта, отношений с клиентами и способности осваивать новые технологии быстрее заказчиков.
Почему сервисным ИТ-компаниям необходимо четкое позиционирование и нишевая специализация
На рынке заказной разработки компания должна уметь отвечать на два самостоятельных вопроса: какую ценность получает клиент от продукта и почему он должен купить этот продукт именно у нее. Второй вопрос особенно сложен, поскольку многие разработчики предлагают похожие услуги, используют сопоставимые технологии и работают по близким производственным процессам.
Опыт, качество разработки и клиентский сервис сами по себе недостаточны для отстройки от конкурентов. Практически любая компания заявляет, что обладает сильной командой и умеет выполнять сложные проекты. Реальные преимущества проявляются в конкретных кейсах, понимании потребностей определенного типа заказчиков и способности предложить им подходящий способ решения задачи.
Кристина последовательно выступает против распространенного позиционирования «агентство полного цикла, которое делает всё». Для небольшой сервисной компании попытка работать со всеми заказчиками означает отсутствие понятного фокуса. Гораздо продуктивнее сначала закрепиться в определенной нише, стать узнаваемым игроком благодаря своей основной экспертизе и лишь затем расширять спектр услуг.
Главное психологическое препятствие для такой специализации — страх упустить деньги. Собственнику сложно отказаться от заказа, особенно в условиях нестабильного рынка. Однако умение сказать клиенту «нет» Кристина рассматривает как самостоятельную компетенцию. Компания может предложить другого подрядчика, организовать партнерское выполнение проекта или найти альтернативное решение в границах собственной экспертизы.
Такой отказ не разрушает отношения, если демонстрирует заботу об интересах клиента. Напротив, он помогает закрепить понимание того, что компания действительно умеет делать хорошо. Специализация оказывается не ограничением возможностей бизнеса, а основой доверия, рекомендаций и дальнейшего расширения клиентской базы.
Опыт, качество разработки и клиентский сервис сами по себе недостаточны для отстройки от конкурентов. Практически любая компания заявляет, что обладает сильной командой и умеет выполнять сложные проекты. Реальные преимущества проявляются в конкретных кейсах, понимании потребностей определенного типа заказчиков и способности предложить им подходящий способ решения задачи.
Кристина последовательно выступает против распространенного позиционирования «агентство полного цикла, которое делает всё». Для небольшой сервисной компании попытка работать со всеми заказчиками означает отсутствие понятного фокуса. Гораздо продуктивнее сначала закрепиться в определенной нише, стать узнаваемым игроком благодаря своей основной экспертизе и лишь затем расширять спектр услуг.
Главное психологическое препятствие для такой специализации — страх упустить деньги. Собственнику сложно отказаться от заказа, особенно в условиях нестабильного рынка. Однако умение сказать клиенту «нет» Кристина рассматривает как самостоятельную компетенцию. Компания может предложить другого подрядчика, организовать партнерское выполнение проекта или найти альтернативное решение в границах собственной экспертизы.
Такой отказ не разрушает отношения, если демонстрирует заботу об интересах клиента. Напротив, он помогает закрепить понимание того, что компания действительно умеет делать хорошо. Специализация оказывается не ограничением возможностей бизнеса, а основой доверия, рекомендаций и дальнейшего расширения клиентской базы.
Как искусственный интеллект меняет спрос на заказную разработку и ИТ-услуги
Распространение искусственного интеллекта создает для сервисного ИТ-рынка ситуацию, отчасти напоминающую массовый переход заказчиков к собственным ИТ-командам в 2019—2020 годах. Тогда компании опасались сокращения внешних заказов из-за развития in-house-разработки. Сейчас похожую неопределенность вызывает ИИ, который позволяет бизнесу самостоятельно выполнять часть задач, прежде передававшихся подрядчикам.
При этом Кристина не согласна с представлением, что корпоративный клиент перестал понимать собственные потребности. Заказчики зачастую хорошо знают, какого результата хотят добиться, но не всегда представляют, как реализовать его с помощью новых технологий. Поэтому ключевым фактором становится скорость освоения решений, которые сервисная компания способна предложить раньше, чем клиент самостоятельно разберется в их применении.
Особенно заметна разница между технологически зрелыми и менее зрелыми корпоративными заказчиками. Даже внутри одной отрасли, например финансового сектора или страхования, одни компании воспринимают себя прежде всего как ИТ-бизнес и располагают развитой внутренней инфраструктурой. Другие лишь начинают внедрять искусственный интеллект в основные процессы, а решения об изменениях еще не достигли высшего руководства.
Для первой категории клиентов подрядчику нужно найти конкретную область, в которой он способен дополнить существующую экспертизу. Для второй — выявить ограничения, предложить технологическое решение и показать, как его можно внедрить. В обоих случаях недостаточно просто предложить разработку по техническому заданию.
В результате меняется роль сервисной компании. Ее ценность все больше определяется не количеством доступных разработчиков, а способностью раньше заказчика освоить новую технологию, обнаружить практический сценарий применения и помочь бизнесу пройти путь от потребности до работающего решения.
При этом Кристина не согласна с представлением, что корпоративный клиент перестал понимать собственные потребности. Заказчики зачастую хорошо знают, какого результата хотят добиться, но не всегда представляют, как реализовать его с помощью новых технологий. Поэтому ключевым фактором становится скорость освоения решений, которые сервисная компания способна предложить раньше, чем клиент самостоятельно разберется в их применении.
Особенно заметна разница между технологически зрелыми и менее зрелыми корпоративными заказчиками. Даже внутри одной отрасли, например финансового сектора или страхования, одни компании воспринимают себя прежде всего как ИТ-бизнес и располагают развитой внутренней инфраструктурой. Другие лишь начинают внедрять искусственный интеллект в основные процессы, а решения об изменениях еще не достигли высшего руководства.
Для первой категории клиентов подрядчику нужно найти конкретную область, в которой он способен дополнить существующую экспертизу. Для второй — выявить ограничения, предложить технологическое решение и показать, как его можно внедрить. В обоих случаях недостаточно просто предложить разработку по техническому заданию.
В результате меняется роль сервисной компании. Ее ценность все больше определяется не количеством доступных разработчиков, а способностью раньше заказчика освоить новую технологию, обнаружить практический сценарий применения и помочь бизнесу пройти путь от потребности до работающего решения.
Как AGIMA использует ИИ для автоматизации маркетинга, продаж и создания новых продуктов
В AGIMA искусственный интеллект применяется не только для выполнения клиентских проектов, но и для перестройки собственных бизнес-процессов. Принципиальная часть подхода Кристины — сначала внедрить технологию внутри компании, разобраться в ее возможностях и ограничениях, а уже затем предлагать полученный опыт заказчикам.
Один из примеров — автоматизированная конкурентная разведка. ИИ-агент самостоятельно отслеживает публикации, заявления и изменения позиционирования конкурентов на множестве ресурсов. Маркетолог может обращаться к собранным данным через корпоративные коммуникационные инструменты и использовать их для корректировки собственных предложений.
Другой пример — SiteOS, инструмент для оперативного создания и изменения веб-страниц. Через диалоговый интерфейс маркетолог может вносить правки на сайт, проверять предварительную версию, контролировать соответствие дизайн-системе и фирменному стилю, а затем публиковать результат. Задачи, прежде требовавшие постановки отдельных поручений дизайнерам и разработчикам, выполняются значительно быстрее.
ИИ используется и в продажах: для первичной обработки обращений, подготовки коммерческих предложений и оценки проектов. Благодаря доступу к накопленным данным компании система может опираться не только на опыт конкретного менеджера, но и на значительно более широкую историю выполненных расчетов и предложений.
Однако техническая возможность внедрения ИИ еще не означает готовности корпоративного заказчика им пользоваться. Одним из серьезных ограничений Кристина называет информационную безопасность, включая требования к обработке персональных данных. Она рассматривает варианты развертывания собственных вычислительных мощностей и применения облачных решений с механизмами обезличивания информации, упоминая в этом контексте требования российского законодательства, включая 152-ФЗ.
Таким образом, продукт сервисной компании должен меняться вместе с условиями его применения. Недостаточно владеть новой технологией: необходимо понимать инфраструктуру клиента, стоимость внедрения, ограничения безопасности и конкретную бизнес-задачу, ради которой эта технология используется.
Один из примеров — автоматизированная конкурентная разведка. ИИ-агент самостоятельно отслеживает публикации, заявления и изменения позиционирования конкурентов на множестве ресурсов. Маркетолог может обращаться к собранным данным через корпоративные коммуникационные инструменты и использовать их для корректировки собственных предложений.
Другой пример — SiteOS, инструмент для оперативного создания и изменения веб-страниц. Через диалоговый интерфейс маркетолог может вносить правки на сайт, проверять предварительную версию, контролировать соответствие дизайн-системе и фирменному стилю, а затем публиковать результат. Задачи, прежде требовавшие постановки отдельных поручений дизайнерам и разработчикам, выполняются значительно быстрее.
ИИ используется и в продажах: для первичной обработки обращений, подготовки коммерческих предложений и оценки проектов. Благодаря доступу к накопленным данным компании система может опираться не только на опыт конкретного менеджера, но и на значительно более широкую историю выполненных расчетов и предложений.
Однако техническая возможность внедрения ИИ еще не означает готовности корпоративного заказчика им пользоваться. Одним из серьезных ограничений Кристина называет информационную безопасность, включая требования к обработке персональных данных. Она рассматривает варианты развертывания собственных вычислительных мощностей и применения облачных решений с механизмами обезличивания информации, упоминая в этом контексте требования российского законодательства, включая 152-ФЗ.
Таким образом, продукт сервисной компании должен меняться вместе с условиями его применения. Недостаточно владеть новой технологией: необходимо понимать инфраструктуру клиента, стоимость внедрения, ограничения безопасности и конкретную бизнес-задачу, ради которой эта технология используется.
Как устроены крупные B2B-продажи: личные отношения, исследования и ABM-маркетинг
Продажа сложных ИТ-услуг принципиально отличается от продажи небольших типовых проектов. В AGIMA средний цикл крупной сделки, по оценке Кристины, составляет около девяти месяцев, а отдельные переговоры могут продолжаться значительно дольше. При таких сроках решение зависит не только от цены и технических характеристик предложения, но и от доверия, знакомства с подрядчиком и постепенного понимания его возможностей.
При этом Кристина не считает сложные многоступенчатые продажи универсальным подходом. Услугу стоимостью около 150 тысяч рублей иногда можно продать с первого контакта. Для крупного контракта требуется совершенно другая инфраструктура взаимодействия, поскольку решение принимают другие люди и по другим критериям. Именно поэтому дорогостоящий ABM-маркетинг, ориентированный на конкретные целевые компании и лиц, принимающих решения, не имеет смысла механически переносить на массовые недорогие услуги.
В работе с крупными заказчиками Кристина делает ставку на психологию отношений. Важно понимать не только профессиональные потребности клиента, но и его индивидуальный стиль общения, предпочтения и степень готовности к взаимодействию. При этом личные отношения не заменяют экспертизу: они помогают клиенту убедиться, что подрядчик глубоко понимает его задачу и способен довести проект до результата.
Особое место в этой модели занимают отраслевые исследования. Вместо прямого приглашения незнакомого топ-менеджера на интервью по изучению потребностей AGIMA может вовлекать его в исследование состояния определенной отрасли, а затем продолжать общение на профильных мероприятиях. Участие в исследовании, встречи с коллегами, выступления и обсуждение профессиональных проблем создают ценность еще до появления коммерческого предложения.
Такая работа требует времени. Кристина приводит пример компании, которая после консультаций по ABM-маркетингу начала получать заметные результаты примерно через полтора года. Для руководителя, привыкшего оценивать маркетинг по немедленным обращениям, такой горизонт может казаться чрезмерным, но он соответствует природе крупных B2B-сделок.
В этой модели продажи становятся продолжением содержательного взаимодействия с рынком. Компания не просто ищет момент, когда клиент готов купить, а формирует отношения, в которых возникает понимание задач заказчика и доверие к способности подрядчика их решить.
При этом Кристина не считает сложные многоступенчатые продажи универсальным подходом. Услугу стоимостью около 150 тысяч рублей иногда можно продать с первого контакта. Для крупного контракта требуется совершенно другая инфраструктура взаимодействия, поскольку решение принимают другие люди и по другим критериям. Именно поэтому дорогостоящий ABM-маркетинг, ориентированный на конкретные целевые компании и лиц, принимающих решения, не имеет смысла механически переносить на массовые недорогие услуги.
В работе с крупными заказчиками Кристина делает ставку на психологию отношений. Важно понимать не только профессиональные потребности клиента, но и его индивидуальный стиль общения, предпочтения и степень готовности к взаимодействию. При этом личные отношения не заменяют экспертизу: они помогают клиенту убедиться, что подрядчик глубоко понимает его задачу и способен довести проект до результата.
Особое место в этой модели занимают отраслевые исследования. Вместо прямого приглашения незнакомого топ-менеджера на интервью по изучению потребностей AGIMA может вовлекать его в исследование состояния определенной отрасли, а затем продолжать общение на профильных мероприятиях. Участие в исследовании, встречи с коллегами, выступления и обсуждение профессиональных проблем создают ценность еще до появления коммерческого предложения.
Такая работа требует времени. Кристина приводит пример компании, которая после консультаций по ABM-маркетингу начала получать заметные результаты примерно через полтора года. Для руководителя, привыкшего оценивать маркетинг по немедленным обращениям, такой горизонт может казаться чрезмерным, но он соответствует природе крупных B2B-сделок.
В этой модели продажи становятся продолжением содержательного взаимодействия с рынком. Компания не просто ищет момент, когда клиент готов купить, а формирует отношения, в которых возникает понимание задач заказчика и доверие к способности подрядчика их решить.
От продажи человеко-часов к продаже экспертизы: какими должны быть современные менеджеры по продажам
Одна из центральных тем разговора — изменение самого предмета продажи на рынке заказной разработки. Вадим Митякин формулирует проблему: сервисные компании долгое время продавали преимущественно ресурсы, часы разработки и выполнение технических заданий, тогда как продажа знаний, аналитики и способности переосмыслить бизнес-задачу требует совершенно другого подхода.
Кристина соглашается с направлением этих изменений, но не считает, что аутстаффинг исчезает под влиянием искусственного интеллекта. Продажа разработчиков и производственных ресурсов остается частью рынка, хотя соотношение таких услуг и более сложных экспертных предложений меняется.
Из этого следует новое требование к менеджерам по продажам. Человек, который продает сложную технологическую услугу, должен понимать ее содержание, владеть профессиональной терминологией и разбираться в том, как устроены решения компании. Мотивации зарабатывать деньги и навыков общения с клиентом уже недостаточно для продажи экспертизы.
При этом Кристина не поддерживает идею автоматической замены существующих продавцов новыми специалистами. Многие сотрудники способны освоить необходимые знания, если заинтересованы в развитии. Другие сопротивляются даже относительно небольшим изменениям рабочих процессов. В таких случаях расставание с сотрудником может оказаться оправданным, но само по себе появление ИИ не означает необходимости полностью менять отдел продаж.
Более широкое изменение связано с появлением специалистов-универсалов. Искусственный интеллект позволяет одному человеку выполнять работу, которая раньше требовала участия нескольких профессиональных ролей. Например, маркетолог может самостоятельно разработать стратегию, подготовить материалы, создать визуальные элементы и запустить рекламную кампанию. Это не отменяет команды, но существенно меняет требования к компетенциям каждого участника.
Кристина связывает такую универсальность с предпринимательским отношением к работе внутри компании — готовностью изучать незнакомые инструменты, брать на себя новые задачи и искать способы достижения результата. Поэтому развитие экспертных продаж становится не просто вопросом обучения менеджеров, а частью более широкого изменения профессиональной культуры сервисного бизнеса.
Кристина соглашается с направлением этих изменений, но не считает, что аутстаффинг исчезает под влиянием искусственного интеллекта. Продажа разработчиков и производственных ресурсов остается частью рынка, хотя соотношение таких услуг и более сложных экспертных предложений меняется.
Из этого следует новое требование к менеджерам по продажам. Человек, который продает сложную технологическую услугу, должен понимать ее содержание, владеть профессиональной терминологией и разбираться в том, как устроены решения компании. Мотивации зарабатывать деньги и навыков общения с клиентом уже недостаточно для продажи экспертизы.
При этом Кристина не поддерживает идею автоматической замены существующих продавцов новыми специалистами. Многие сотрудники способны освоить необходимые знания, если заинтересованы в развитии. Другие сопротивляются даже относительно небольшим изменениям рабочих процессов. В таких случаях расставание с сотрудником может оказаться оправданным, но само по себе появление ИИ не означает необходимости полностью менять отдел продаж.
Более широкое изменение связано с появлением специалистов-универсалов. Искусственный интеллект позволяет одному человеку выполнять работу, которая раньше требовала участия нескольких профессиональных ролей. Например, маркетолог может самостоятельно разработать стратегию, подготовить материалы, создать визуальные элементы и запустить рекламную кампанию. Это не отменяет команды, но существенно меняет требования к компетенциям каждого участника.
Кристина связывает такую универсальность с предпринимательским отношением к работе внутри компании — готовностью изучать незнакомые инструменты, брать на себя новые задачи и искать способы достижения результата. Поэтому развитие экспертных продаж становится не просто вопросом обучения менеджеров, а частью более широкого изменения профессиональной культуры сервисного бизнеса.
Почему продукт, PR, маркетинг и продажи должны работать как единая система
Кристина рассматривает продукт, PR, маркетинг и продажи как взаимосвязанные элементы коммерческой деятельности. Попытка исправить слабый продукт наймом сильного маркетолога или продавца не решает исходную проблему. Аналогично качественный продукт не получает автоматического доступа к заказчикам без системной работы с рынком.
Эта взаимосвязь особенно заметна в крупных B2B-сделках, где невозможно достоверно определить вклад каждого контакта в итоговую продажу. Клиент мог прочитать десятки публикаций, познакомиться с компанией через исследование и несколько раз встретиться с ее представителями, а коммерческий разговор начать после конкретного мероприятия. Если оценивать только последнее касание, вся предшествующая работа будет выглядеть бесполезной.
Поэтому Кристина скептически относится к стремлению оставить в маркетинге и PR исключительно активности, напрямую генерирующие лиды. PR создает профессиональный контекст, помогает сформировать представление о компетенциях компании и поддерживает остальные коммуникации. Его эффективность нельзя полностью свести к количеству немедленных обращений.
При этом публикации и исследования должны соответствовать реальной специализации бизнеса. Сам по себе интересный отчет, даже получивший распространение в СМИ, может не создавать нужного эффекта, если он никак не связан с тем, что компания действительно умеет делать и продавать.
Та же логика применяется к продвижению новых ИИ-продуктов. Если заказчик уже понимает проблему информационной безопасности, коммуникации должны объяснять возможные решения. Если рынок еще не знаком с новой категорией продукта, сначала необходимо сформировать понимание самой потребности.
В разговоре возникает и более широкий взгляд на позиционирование: сильная сервисная компания не ограничивается перечнем того, что можно купить у нее сегодня. Через исследования, конференции, профессиональные сообщества и обмен знаниями она может участвовать в развитии целой отрасли. Но такая деятельность имеет коммерческий смысл только тогда, когда связана с реальной экспертизой и продуктами компании.
Эта взаимосвязь особенно заметна в крупных B2B-сделках, где невозможно достоверно определить вклад каждого контакта в итоговую продажу. Клиент мог прочитать десятки публикаций, познакомиться с компанией через исследование и несколько раз встретиться с ее представителями, а коммерческий разговор начать после конкретного мероприятия. Если оценивать только последнее касание, вся предшествующая работа будет выглядеть бесполезной.
Поэтому Кристина скептически относится к стремлению оставить в маркетинге и PR исключительно активности, напрямую генерирующие лиды. PR создает профессиональный контекст, помогает сформировать представление о компетенциях компании и поддерживает остальные коммуникации. Его эффективность нельзя полностью свести к количеству немедленных обращений.
При этом публикации и исследования должны соответствовать реальной специализации бизнеса. Сам по себе интересный отчет, даже получивший распространение в СМИ, может не создавать нужного эффекта, если он никак не связан с тем, что компания действительно умеет делать и продавать.
Та же логика применяется к продвижению новых ИИ-продуктов. Если заказчик уже понимает проблему информационной безопасности, коммуникации должны объяснять возможные решения. Если рынок еще не знаком с новой категорией продукта, сначала необходимо сформировать понимание самой потребности.
В разговоре возникает и более широкий взгляд на позиционирование: сильная сервисная компания не ограничивается перечнем того, что можно купить у нее сегодня. Через исследования, конференции, профессиональные сообщества и обмен знаниями она может участвовать в развитии целой отрасли. Но такая деятельность имеет коммерческий смысл только тогда, когда связана с реальной экспертизой и продуктами компании.
Как создавать экспертный контент с помощью ИИ, не превращая его в информационный шум
Искусственный интеллект радикально ускоряет производство контента, но одновременно создает риск обесценивания экспертных публикаций. Кристина проводит четкую границу между материалом, основанным на реальном опыте компании, и текстом, который нейросеть самостоятельно сгенерировала на заданную тему.
В AGIMA производство экспертных статей связано с работой технических специалистов и R&D-команды. Темы возникают из обсуждений, исследований и практических задач, которыми команда занимается в ходе рабочих спринтов. Через Codex Кристина получает доступ к накопленным материалам в Obsidian, связанном с GitLab, и использует эту фактуру для подготовки публикаций.
Затем эксперт проверяет материал, отвечает на уточняющие вопросы и при необходимости дополняет его. Часть обсуждения транскрибируется и снова обрабатывается с помощью ИИ. По оценке Кристины, такой процесс позволяет сократить участие технического специалиста примерно до 40 минут вместо значительно более длительной работы над статьей традиционным способом.
Принципиально, что нейросеть в этой схеме не заменяет источник знаний. Она помогает извлекать, структурировать и оформлять уже существующую экспертизу, а содержательная достоверность остается ответственностью специалистов компании.
Кристина критически относится к массовому производству публикаций, в которых отсутствуют собственная позиция, практический опыт и конкретные кейсы. С развитием генеративного ИИ таких материалов становится больше, но само увеличение объема контента не делает компанию более убедительной для клиента.
Аналогичная проблема возникает с SEO и новыми подходами к оптимизации материалов для ИИ-поиска, включая GEO. Стремление соответствовать поисковым требованиям способно породить длинные тексты, которые обходят реальный вопрос читателя и не содержат полезного ответа. Для компании, продающей сложную экспертизу, такой подход особенно опасен: публичные материалы должны демонстрировать глубину знаний, а не просто обеспечивать присутствие в выдаче.
Поэтому ускорение производства контента имеет смысл лишь тогда, когда увеличивает доступность настоящего профессионального опыта. ИИ позволяет маркетингу работать с технической фактурой быстрее, но не отменяет необходимости эту фактуру создавать.
В AGIMA производство экспертных статей связано с работой технических специалистов и R&D-команды. Темы возникают из обсуждений, исследований и практических задач, которыми команда занимается в ходе рабочих спринтов. Через Codex Кристина получает доступ к накопленным материалам в Obsidian, связанном с GitLab, и использует эту фактуру для подготовки публикаций.
Затем эксперт проверяет материал, отвечает на уточняющие вопросы и при необходимости дополняет его. Часть обсуждения транскрибируется и снова обрабатывается с помощью ИИ. По оценке Кристины, такой процесс позволяет сократить участие технического специалиста примерно до 40 минут вместо значительно более длительной работы над статьей традиционным способом.
Принципиально, что нейросеть в этой схеме не заменяет источник знаний. Она помогает извлекать, структурировать и оформлять уже существующую экспертизу, а содержательная достоверность остается ответственностью специалистов компании.
Кристина критически относится к массовому производству публикаций, в которых отсутствуют собственная позиция, практический опыт и конкретные кейсы. С развитием генеративного ИИ таких материалов становится больше, но само увеличение объема контента не делает компанию более убедительной для клиента.
Аналогичная проблема возникает с SEO и новыми подходами к оптимизации материалов для ИИ-поиска, включая GEO. Стремление соответствовать поисковым требованиям способно породить длинные тексты, которые обходят реальный вопрос читателя и не содержат полезного ответа. Для компании, продающей сложную экспертизу, такой подход особенно опасен: публичные материалы должны демонстрировать глубину знаний, а не просто обеспечивать присутствие в выдаче.
Поэтому ускорение производства контента имеет смысл лишь тогда, когда увеличивает доступность настоящего профессионального опыта. ИИ позволяет маркетингу работать с технической фактурой быстрее, но не отменяет необходимости эту фактуру создавать.
Есть ли будущее у рынка заказной разработки: скорость изменений и способность вести за собой клиента
Кристина уверена, что у рынка заказной разработки есть будущее, но не у любой компании в ее нынешнем виде. Сервисный бизнес исторически уязвим перед изменениями спроса: заказчики могут сокращать внешние бюджеты, собирать собственные команды или осваивать технологии, которые раньше были доступны только подрядчикам.
На фоне искусственного интеллекта эта уязвимость становится особенно заметной. Компании, которые ограничиваются обсуждением технологий на конференциях, но не меняют внутренние процессы и предложения для клиентов, рискуют отстать от более деятельных конкурентов.
Главное условие сохранения востребованности Кристина формулирует достаточно жестко: сервисная компания должна меняться быстрее своего заказчика. Преимущество небольших игроков заключается в меньшей инерции. Они способны быстрее осваивать инструменты, пробовать новые способы работы и находить практические сценарии, на которые крупной организации потребуется гораздо больше времени.
Но недостаточно первым внедрить новую технологию. Необходимо еще рассказать рынку о полученном опыте и показать, какую пользу он приносит. Кристина не разделяет распространенную среди собственников уверенность, что хорошего продукта и существующей известности достаточно для устойчивого потока заказов. В условиях растущего информационного шума даже знакомую компанию быстро перестают замечать, если она не поддерживает содержательное присутствие в профессиональной среде.
Отсюда возникает и важная особенность ее отношения к обмену знаниями. Публикации, исследования и помощь другим участникам рынка не обязательно противоречат коммерческим интересам компании. Развитие профессиональной среды увеличивает возможности взаимодействия, создает новые отношения и в конечном счете возвращается к тем, кто вкладывается в общую экспертизу.
При этом Кристина не берется предсказывать, как именно будут выглядеть ИТ-профессии через несколько лет. Темпы развития искусственного интеллекта слишком непредсказуемы. Вместо попытки угадать будущее она предлагает воспитывать готовность к изменениям — сознательно соглашаться пробовать незнакомое, преодолевать первоначальное сопротивление и превращать интерес к технологии в реальные действия.
Будущее сервисного бизнеса в такой картине связано не с сохранением привычных услуг, а со способностью постоянно находить новые способы создания ценности. Компания должна не просто следовать за изменениями спроса, но и прокладывать для клиента путь к возможностям, которыми тот еще не научился пользоваться.
На фоне искусственного интеллекта эта уязвимость становится особенно заметной. Компании, которые ограничиваются обсуждением технологий на конференциях, но не меняют внутренние процессы и предложения для клиентов, рискуют отстать от более деятельных конкурентов.
Главное условие сохранения востребованности Кристина формулирует достаточно жестко: сервисная компания должна меняться быстрее своего заказчика. Преимущество небольших игроков заключается в меньшей инерции. Они способны быстрее осваивать инструменты, пробовать новые способы работы и находить практические сценарии, на которые крупной организации потребуется гораздо больше времени.
Но недостаточно первым внедрить новую технологию. Необходимо еще рассказать рынку о полученном опыте и показать, какую пользу он приносит. Кристина не разделяет распространенную среди собственников уверенность, что хорошего продукта и существующей известности достаточно для устойчивого потока заказов. В условиях растущего информационного шума даже знакомую компанию быстро перестают замечать, если она не поддерживает содержательное присутствие в профессиональной среде.
Отсюда возникает и важная особенность ее отношения к обмену знаниями. Публикации, исследования и помощь другим участникам рынка не обязательно противоречат коммерческим интересам компании. Развитие профессиональной среды увеличивает возможности взаимодействия, создает новые отношения и в конечном счете возвращается к тем, кто вкладывается в общую экспертизу.
При этом Кристина не берется предсказывать, как именно будут выглядеть ИТ-профессии через несколько лет. Темпы развития искусственного интеллекта слишком непредсказуемы. Вместо попытки угадать будущее она предлагает воспитывать готовность к изменениям — сознательно соглашаться пробовать незнакомое, преодолевать первоначальное сопротивление и превращать интерес к технологии в реальные действия.
Будущее сервисного бизнеса в такой картине связано не с сохранением привычных услуг, а со способностью постоянно находить новые способы создания ценности. Компания должна не просто следовать за изменениями спроса, но и прокладывать для клиента путь к возможностям, которыми тот еще не научился пользоваться.
Для кого это интервью
Разговор будет полезен собственникам и руководителям ИТ-компаний, digital-агентств и других сервисных бизнесов, директорам по маркетингу, PR-специалистам, руководителям B2B-продаж и консультантам, работающим с позиционированием и развитием экспертных услуг. Центральная мысль интервью заключается в том, что проблемы продаж нельзя решить отдельно от продукта, специализации и профессиональной зрелости компании. Особенно на рынке, где конкурентное преимущество все меньше определяется количеством доступных ресурсов и все больше — способностью раньше клиента понять и освоить новые возможности.
