Advertising Research Foundation 16 вересня 2026 року опублікувала повідомлення про те, як рекламодавці й агенції використовують штучний інтелект. Найпомітніший показник — зростання середньої впевненості користувачів у результатах ШІ з 82% до 93%. Але для ринку важливо правильно прочитати цю цифру: вона описує довіру респондентів, а не встановлену точність відповідей моделей.
Що саме повідомила ARF
Організація порівнює хвилі листопада 2025 року та травня 2026 року. За її повідомленням, формальні програми навчання зросли з 50% до 70%, а розгорнуте тестування досягло 64%. Застосування охоплює креатив, закупівлю медіа, аналітику, вимірювання кампаній та синтетичні дані. Ці цифри стосуються описаного дослідження, а не всіх компаній світу.
Важливе уточнення щодо актуальності: вересень — дата пресового повідомлення, а не період збору всіх даних. Пов’язана ресурсна сторінка ARF має дату 6 серпня та доступ до матеріалу для авторизованих користувачів. Ми не видаємо цей запуск за нове вересневе опитування і не стверджуємо, що повністю перевірили закритий звіт.
Впевненість не дорівнює безпомилковості
Коли людина частіше працює з інструментом, вона може краще знати його сильні сторони та більше довіряти процесу. Водночас впевненість може зростати швидше, ніж здатність помічати помилки. Опитування ставлення саме по собі не дозволяє розрізнити ці сценарії. Для цього потрібні окремі тести на перевірюваних завданнях.
Наприклад, корисний чернетковий текст і правильний розрахунок бюджету потребують різних способів оцінювання. У першому випадку редактор перевіряє зміст, тон і відповідність бренду. У другому потрібні вихідні дані, формула та незалежний перерахунок. Одне загальне відчуття довіри не замінює жодної з цих процедур.
Навчання має бути прив’язане до роботи
Ріст формальних програм — сигнал про організацію процесу, але не автоматичне свідчення його якості. Важливо, чи навчають команду розпізнавати вигадані джерела, відділяти припущення від фактів, не завантажувати чутливі дані та розуміти межі конкретного інструмента. Це редакційні приклади необхідних навичок, а не перелік перевірених програм учасників ARF.
Для агенції практичний підхід може починатися з невеликого набору типових завдань. Команда визначає, що можна автоматизувати, хто затверджує результат і як фіксується помилка. Такі правила менш видовищні за презентацію універсального помічника, але саме вони допомагають зробити роботу відтворюваною.
Чому одна модель не вирішує все
ARF зазначає, що немає єдиної домінантної системи для всіх маркетингових функцій. Інструменти, вбудовані в рекламні платформи, важливі для закупівлі та вимірювання, тоді як в інших сценаріях використовують різних постачальників. Тому питання «який ШІ обрати» доцільно починати з конкретного завдання та даних, а не рейтингу популярності.
Для клієнтського матеріалу критичною може бути керованість стилю; для аналітичної таблиці — відтворюваність обчислень; для кампанії — контроль доступу й історія погоджень. Жодна з цих потреб не зводиться до здатності генерувати красивий текст. Перевага інструмента має оцінюватися в тому процесі, де його реально використовують.
Обмеження відкритих даних
У доступному пресрелізі немає достатньої деталізації вибірки, формулювання шкали впевненості та повної методики зіставлення хвиль. Через це ми не обчислюємо статистичну значущість змін і не переносимо відсотки на український ринок. Основне джерело цифр — сама ARF; відкриті перекази не є незалежним аудитом її результатів.
Приватність, неточні результати та безпека бренду залишаються серед названих організацією ризиків. Практичний висновок полягає не у відмові від ШІ, а у співмірності перевірки: що вищі наслідки помилки, то сильнішим має бути контроль людини й доказовість результату.
Як контроль вбудовують у виробництво контенту, показує запуск SMS і RCS у Knak. А зіставлення опитувань про ШІ в шопінгу пояснює, чому різні відсотки не слід механічно порівнювати між собою.
Висновок
Повідомлення ARF показує рух від експериментів до організованого застосування ШІ. Для рекламного бізнесу наступний крок — не просто підвищити довіру команди, а зробити її обґрунтованою: через навчання, перевірку та відповідальність за рішення. Висока впевненість корисна лише тоді, коли зрозуміло, на яких доказах вона тримається.
Джерела
Повідомлення ARF від 16 вересня та ресурсна сторінка ARF. Повний закритий звіт не використовувався як нібито перевірене джерело; обмеження відкритого анонсу зазначено вище.
