Двенадцать уроков: как ведущие редакции интегрируют искусственный интеллект

Когда новостные организации перешли от ожидания к действию

Когда в ноябре 2025 года Лондонская школа экономики провела JournalismAI Festival, стало очевидно: говорить о том, нужен ли ИИ в редакции, смешно. На конференции обсуждали не если, а как. И главное — с какими ошибками новостные организации уже столкнулись.

Двенадцать редакций со всего мира представили свои кейсы. От Reuters, которая благодаря ИИ сокращает время между получением пресс-релиза и публикацией новости с минут до секунд, до небольших парагвайских СМИ, которые используют ИИ для работы с языком гуарани — менее распространённым и сложным для обработки алгоритмами.

Всё это создаёт странный портрет: ИИ уже глубоко встроен в ткань современной журналистики, но большинство аудитории об этом не знает. И это не всегда плохо. Вопрос в том, что они выяснили о том, что работает — и что ломается.

Шесть ключевых практик, которые разделяют лидеры

Reuters: от революции скорости к революции качества. Благодаря инструменту Fact Genie редакция сокращает время анализа пресс-релиза с нескольких минут до пяти секунд. Первое сообщение выходит в эфир в течение шести секунд после получения информации. Но вот что любопытно: младшие журналисты потратили меньше времени на работу с ИИ, чем опытные редакторы. Сенаты и главные редакторы перепроверяли каждое предложение. Почему? Потому что они знают, как лгать можно и какие подводные камни скрываются в исходных данных.

Reuters извлекла неожиданный урок: ИИ не делает опытного журналиста более продуктивным в смысле количества. Но он позволяет ему сосредоточиться на качестве. В результате редакция выпускает 600–800 историй в месяц через ИИ-ассистентов, отправляя остальных журналистов на полевые работы и расследования.

BBC: медленное пилотирование как стратегия, а не отставание. Британская редакция внедряет новые инструменты ИИ с намеренной медлительностью. Каждый пилот сначала проходит испытания внутри отдела, потом расширяется на часть аудитории, и только затем полностью внедряется. При этом BBC разработала собственные AI Principles — набор руководящих принципов, которые гарантируют, что любое использование ИИ соответствует её миссии общественного вещателя. Это звучит как рутина, но это стало конкурентным преимуществом в условиях, когда доверие к медиа находится на исторических минимумах.

Guardian: культурная революция через Google Gemini. Редакция не просто развернула AI-инструмент, а сопроводила это масштабным обучением и явным разрешением экспериментировать. Результат? Вместо стихийного внедрения получилась управляемая трансформация, где сотрудники сами стали авторами идей по использованию ИИ в своих подразделениях.

Что происходит на краях земли

El Surti (Парагвай): ИИ и языки, которые он ещё не знает. Парагвайское издание столкнулось с классической проблемой: обучить ИИ-модели на гуарани (один из официальных языков страны) было дорого и медленно. Редакция создала краудсорсинговую платформу — простой веб-интерфейс, где люди записывают голосовые сообщения и проверяют друг друга. Это дешево, локально, и, что важнее, это сообщество. El Surti получила не только данные для ИИ, но и глубокую связь с аудиторией.

Bayerischer Rundfunk (Германия): общественная база данных как оружие против фейков. Редакция объединилась с восьмью другими трансляторами — как общественными, так и частными — для создания единого хранилища надёжного контента. Когда немец или немка использует чат-бота БР, он ищет не в интернете, а в проверенной базе данных одного из самых доверяемых медиа-брендов Европы. Это позволяет ИИ-ответам иметь под собой фундамент, а не быть красивым выдумываниям.

Три ошибки, которые редакции совершают чаще всего

Ошибка первая: внедрить технологию без стратегии изменения организации. Несколько редакций начали внедрять ИИ, не подготовив команду к этому. Результат? Журналисты либо отказались пользоваться инструментом, либо использовали его неправильно. Guardian и Reuters показали, что обучение и явное разрешение на ошибки за месяцы окупаются годами эффективности.

Ошибка вторая: забыть о прозрачности ради скорости. Если читатель видит, что новость сгенерирована ИИ (или даже подозревает это) — но редакция молчит — доверие падает резко. Financial Times внедрила систему раскрытия: слабый AI-контент в служебных целях может быть не помечен, но статьи, написанные ИИ с минимальной редакцией, имеют чёткий лейбл.

Ошибка третья: измерять успех только в количестве, а не в качестве. Reuters заметила: когда опытный редактор впервые получает ИИ-инструмент, его производительность может упасть, потому что он начинает проверять каждое слово. Это не провал. Это успех — редакция повышает надёжность.

Что уже сейчас понял весь сектор

Главное, что обнародовала JournalismAI Festival — это то, что ИИ в журналистике это уже не футурологический вопрос. Это операционный вопрос. Вопрос не в том, если его использовать, а в том, как это сделать так, чтобы не уничтожить то, что аудитория ценит в журналистике: честность, контроль качества и глубину анализа.

Редакции, прошедшие эту трансформацию, сообщают: опыт больше всего напоминает переход на цифровые платформы 15 лет назад. Сначала казалось, что это конец газеты. На самом деле это было переосмыслением газеты. Газета так и не вернулась. Но журналистика — вернулась, только в других форматах.

Для редакторов и издателей: с чего начать

Если вы работаете в редакции и раздумываете, с чего начать, все двенадцать кейсов указывают на одно: начните не с технологии, а с проблемы. Спросите журналистов: чем вы тратите время впустую? BBC начала с переформатирования старых статей — простая автоматизация. Guardian начала с обучения. Reuters начала с метрик скорости, которые были недостижимы вручную.

Второе: убедитесь, что журналист остаётся в цикле. Не потому, что это хорошо для морали. Потому, что это работает. Опытные журналисты ловят ошибки, которые ИИ допускает систематически.

Третье: будьте честны с аудиторией. Не потому, что это правильно (хотя это так). Потому, что скрывая ИИ, вы создаёте условия для паники, когда правда вскроется. А она вскроется.

Узнать больше

Практические идеи

Для редакторов: Начните с автоматизации рутинных задач (форматирование пресс-релизов, перефразирование, локализация), а не с замены творческой работы. Для издателей: Инвестируйте в обучение всей редакции, а не только в технологию. Для product-команд: Работайте парами с журналистами с самого начала разработки, не в конце. Для аудитории: Ожидайте роста качества и скорости, но и требуйте прозрачности. Это не противоположности — это две стороны одного процесса.