Новые профессии в маркетинге: оператор AI-агентов и AI-интегратор — кто это и зачем нужны бизнесу

Про маркетологов

Коллеги, доброго дня! Не так давно я подняла тему новых скиллов для маркетологов, записала видео на тему «Послание маркетологам». Если вы его не смотрели, посмотрите. Там мои рассуждения о том, какие трансформации в маркетинге происходит и какие ожидания у бизнеса к этой профессии на текущий момент и в ближайшее время будут. И вот я там задеваю такую тему, как новые профессии. Хотела бы сегодня развить вот эту тему новых профессий в маркетинге.

Маркетинг переживает стремительную трансформацию. Те, кто научится правильно внедрять и использовать ИИ в процессах уже сейчас, окажутся на несколько шагов впереди. В этом материале — разбор двух новых ролей, которые меняют правила игры: оператор AI-агентов и AI-интегратор.

Почему просто ИИ — недостаточно

Сегодня в компаниях часто запускают ChatGPT, Midjourney или нейросети для генерации текста и изображений. Но у одних эти инструменты ускоряют бизнес в 5 раз, а у других — превращаются в игрушку или «разовые эксперименты». В чём разница?

Ответ: в системности. Технологии без грамотной настройки процессов — это балласт. Именно поэтому появляются новые профессии, которые превращают ИИ в управляемый и результативный ресурс.

Кто такой оператор AI-агентов

Оператор AI-агентов — это специалист, который управляет работой ИИ-агентов: проектирует сценарии, настраивает промпты, координирует работу агентов и контролирует результат. Он не пишет код, а проектирует логические цепочки, передаёт им задачи и следит за качеством исполнения.

Пример:
Вместо того чтобы маркетолог вручную собирал аналитику, писал посты и вёл контент-план — всё делает цепочка AI-агентов:
агент-аналитик собирает данные,
агент-копирайтер предлагает темы постов,
агент-планировщик составляет расписание публикаций.

Кто такой AI-интегратор

AI-интегратор — это следующая ступень. Он выстраивает архитектуру ИИ в бизнесе, связывая нейросети, CRM, рассылки, аналитику, базы данных в единую автоматизированную систему. Использует no-code/low-code инструменты, такие как Make, Zapier, n8n.

Пример:
Производственная компания тратила миллионы на автоматизацию обработки заявок. AI-интегратор внедрил связку: входящие письма → GPT → CRM → автоматическая задача в Notion. Внедрение заняло 4 дня и сократило 70 человеко-часов за месяц.

Чем они отличаются друг от друга?

Роль	Что делает	Инструменты
Оператор AI-агентов	Управляет агентами внутри задач	ChatGPT, GPTs, промпты
AI-интегратор	Связывает ИИ с системами бизнеса	Make, n8n, API, CRM

В реальности эти роли могут совмещаться: один человек настраивает агентов и связывает их с другими системами. Но по мере роста компании или проекта — разделение компетенций становится выгодным.

Почему это нужно бизнесу уже сегодня

Автоматизация рутинных задач (маркетинг, продажи, аналитика)
Ускорение процессов X3–X10
Экономия бюджета и снижение нагрузки на команду
Получение качественных данных для решений
Системная интеграция ИИ в бизнес

Кому подойдут эти профессии?

Подходит, если вы:

любите системность и процессы;
хотите быть мостом между бизнесом и технологиями;
не боитесь нового и готовы учиться.

Не подойдёт, если:

боитесь неопределённости;
хотите «готовых инструкций» вместо экспериментов;
не умеете задавать вопросы и мыслить сценарно.

Сколько зарабатывают такие специалисты?

Уровень	Доход
Junior	80 000 – 130 000 ₽
Middle	150 000 – 250 000 ₽
Senior/Консалтинг	300 000 – 800 000 ₽ и выше

Как начать?

Выберите одну задачу в вашем бизнесе, которую можно автоматизировать.
Найдите 1–2 подходящих AI-агента или создайте своего (в GPTs).
Постройте цепочку: что, когда и откуда запускается.
Начинайте экспериментировать и фиксировать результаты.
Углубляйте компетенцию: Make, Zapier, промпт-инжиниринг, аналитику.

Хотите понять, как внедрить ИИ в твоём бизнесе? Запишитесь на консультацию — покажу, как автоматизировать процессы и выбрать между оператором AI-агентов и интегратором:

Любовь Черемисина, founder Reffocus