Региональная печать многими воспринимается как самый консервативный сегмент российской медиасистемы. Однако новая технологическая волна постепенно захватывает и старые добрые районки, утверждает преподаватель факультета журналистики МГУ им. Ломоносова Екатерина Синякова. В течение нескольких месяцев она общалась с главредами городских и районных изданий из разных регионов, чтобы понять, как они видят свое будущее.
Процесс пошел, но системы пока нет
Если кто-то думает, что российская «глубинная» пресса — это исключительно пенсионеры, до сих пор набирающие тексты для номера на печатной машинке, то они сильно ошибаются. Хотя, что уж лукавить, в районках, действительно, сейчас по большей части работают представители «старой гвардии» — опытные журналисты, привыкшие к традиционным методам работы. Однако рядом с ними трудятся и вполне технологически подкованные сотрудники, которым освоение новых инструментов дается куда проще. Именно они, пусть осторожно и точечно, но уже тестируют ИИ-инструменты, оценивая их потенциальную пользу для редакции.
Как это происходит на практике? Обычно кто-то из инициативных сотрудников приходит к начальству с «поделками» — сгенерированной иллюстрацией к очередной заметке про телефонных мошенников или пятью вариантами заголовков, предложенными нейросетью. Берем? Берем! Более продвинутый вариант — SEO-оптимизация текстов для сайта, ведь алгоритмы поисковиков давно стали важной частью дистрибуции контента.
Однако в большинстве редакций на этом все и заканчивается. Пока что использование ИИ сводится к точечным экспериментам и решению отдельных рутинных задач: расшифровать аудио, сократить абзац, исправить ошибки в тексте — вот стандартный набор, который редакции готовы доверить технологиям. Что в целом неплохо, но далеко от полноценной стратегии.
Главная проблема — отсутствие понимания, как ИИ может решить давно назревшие редакционные проблемы. Как снизить нагрузку на сотрудников, когда штат урезан до минимума? Как сделать контент более востребованным, если аудитория стареет, а подписка падает? Как увеличить трафик и вовлеченность? Пока эти вопросы остаются без ответа, редакции воспринимают ИИ скорее как вспомогательный инструмент, а не как фактор системных изменений. Это значит, что готовности к осмысленному внедрению технологий на уровне стратегии пока нет.
Нет стратегий — нет инвестиций. Пока редакции не готовы покупать платные подписки на ИИ-инструменты, а значит, их представления о возможностях нейросетей остаются фрагментарными.
Что делать редакции?
✔ Делегировать тестирование технологий — назначить инициативного сотрудника ответственным за изучение ИИ-инструментов.
✔ Накапливать позитивный опыт — если кто-то уже тестирует ИИ, стоит превращать удачные попытки в рабочие процессы.
✔ Оценить эффект от внедрения — подсчитать, сколько времени редакция экономит на автоматизации (транскрибация, рерайт, SEO, работа с соцсетями), и определить, куда перенаправить эти ресурсы (новые форматы, увеличение объема контента, развитие сотрудников).
✔ Поставить стратегические цели — определить, какие задачи помогут редакции преодолеть кризис (рост подписки, вовлеченность, диверсификация доходов) и подобрать ИИ-инструменты, которые будут работать на эти цели, а не просто экономить время.
✔ Запустить обучение сотрудников — определить формат (внутренние мини-курсы, обмен опытом между коллегами, привлечение внешних экспертов).
✔ Фиксировать редполитику — создать общедоступный документ по планам и решениям в отношении ИИ.
Кто мы? Где мы?
В редакциях, если не на планерке, то за чашкой чая, неизбежно всплывает вопрос: где границы автоматизации? Что может делать ИИ, а что остается исключительной зоной человеческого творчества? Разговор о технологиях здесь неизбежно превращается в размышления о собственной профессиональной идентичности. Кто мы в нейросетевом будущем? И тут коллеги из локальных редакций справедливо указывают на специфику местного контента:
«Кроме нас этот материал никто не добудет, его не на чем сгенерировать, — говорят журналисты. — Нужно идти, общаться с людьми, присутствовать на событиях. Настоящего журналиста, его наблюдательность, эмпатию, способность чувствовать и передавать нюансы местной жизни никто не заменит».
Именно здесь местная пресса сталкивается с парадоксом. С одной стороны, все это становится важной частью самоощущения: печатные издания, работающие «с живым человеческим словом», видят в этом свое главное преимущество. С другой — если заглянуть в сами газеты, тех самых «больших и красивых» текстов становится все меньше. Доминирует официальная повестка: «провели», «проверили», «прозаседали» — как раз тот тип материалов, который мог бы генерироваться автоматически.
С качественным контентом в целом все непросто. Да, он нужен, это истории про людей, для людей. Но он плохо монетизируется, требует времени и усилий, а при сокращении штатов позволить себе такие материалы все сложнее. Возникает и более фундаментальная дилемма: если старшее поколение, традиционная аудитория районных газет, постепенно уходит, а молодая аудитория не спешит приходить на смену, то кто будет читать эти тексты завтра? В редакциях пока нет ответа. Но очевидно, что местная пресса уже стоит на пороге переосмысления своей роли, и, возможно, именно технологии — вопреки распространенному скепсису — смогут помочь ей найти новый вектор.
Что делать редакции?
✔ Провести аудит контента — честно ответить на вопрос: насколько издание действительно «работает с живым словом», а где преобладают формальные публикации?
✔ Разграничить зоны автоматизации — определить, какие материалы (официальные сводки, пресс-релизы) можно передать ИИ, а какие требуют исключительно журналистской работы.
✔ Развивать качественный контент — если редакция считает своей ценностью «живые истории», то важно понимать, в каких форматах они могут «зайти» молодой аудитории (рилсы, карточки, подкасты, комиксы) и как ИИ может помочь их адаптировать.
✔ Проанализировать запросы текущей аудитории (данные сайта, соцсетей, опросы, фокус-группы) и найти задачи для ИИ по увеличению охватов.
✔ Спросить сотрудников о креативных идеях — узнать, на какие проекты/эксперименты у команды всегда не хватало времени, и определить, как их можно реализовать с помощью ИИ.
✔ Освоить техники работы с ИИ для творчества — изучить, как нейросети могут помочь в развитии креативных идей и улучшении аналитики и публицистики.
От персонализированного контента до больших данных
Традиционная российская пресса часто остается заложником своих устоявшихся традиций: приверженности принту и литературоцентричности отечественной журналистики, всегда тяготевшей к публицистике. Дело здесь не в том, нужны ли газеты, живое слово или авторские тексты, а в способности редакций преодолеть устоявшиеся паттерны в условиях кризиса. Сегодня залог успеха медиа — не только в качестве контента, но и в гибкости, умении работать на разных платформах и адаптироваться к новым форматам.
Западная локальная пресса, исторически ориентированная на факты, оказалась в этом плане в более выгодном положении. В 2024 году две журналистские работы, использующие ИИ, были удостоены Пулитцеровской премии. Одна из них, серия «Пропавшие в Чикаго», опубликованная City Bureau и Invisible Institute, использовала машинное обучение для анализа тысяч полицейских отчетов, выявляя системные сбои в расследованиях исчезновений и убийств чернокожих женщин. Отличный пример того, как местная журналистика может работать с ИИ-аналитикой, оставаясь в границах своей повестки.
Российская реальность пока далека от подобных примеров. Представить, что журналист из небольшой, скажем, челябинской газеты владеет Python на достаточном уровне, чтобы создать нейросеть для анализа полицейских сводок, — задача почти фантастическая. В российских редакциях такие вопросы даже не возникают, поскольку стратегически они по-прежнему ориентированы на «букву», а не на «цифру». Не говоря уже о том, что далеко не каждая газета может позволить себе специалистов, способных реализовать такие проекты.
Еще один контрастный пример – основатель гиперлокального The Palm Springs Post в Калифорнии Марк Толкингтон, которому надоело тратить время редакции на многочасовые заседания местных властей. Вместе со своим вышедшим на пенсию другом он создал ИИ-репортера «Пол», который анализирует официальную повестку, выделяет ключевые моменты и формирует новостные сводки. Есть один нюанс: тот самый пенсионер – бывший вице-президент Microsoft Питер Лофорте.
Подобные случаи в российской действительности пока практически невозможны. Ну, где районке взять программиста, готового работать в редакции? И даже если такой человек найдется, готова ли редакция к тому, чтобы интегрировать его идеи? Однако в этом все-таки кроются новые возможности.
Практически все главреды газет сетуют на сложности с привлечением молодых кадров. В некоторых регионах, например на Сахалине, где сложилась сильная журналистская школа, подготовка кадров фактически прекратилась: местные вузы больше не выпускают специалистов. А там, где молодежь удается привлечь, возникают другие вопросы: давать ли им в руки ИИ-инструменты сразу или сначала учить классическим журналистским стандартам? Возможно, редакциям пришло время подумать о привлечении специалистов, способных писать не только тексты, но и код. Это расширило бы спектр возможностей и позволило локальным медиа адаптироваться к современным реалиям, используя технологии для анализа больших данных, создания персонализированного контента и новых способов взаимодействия с аудиторией.
Что делать редакции?
✔ Заняться OSINT — анализировать новые решения властей, отчеты, прогнозы и тестировать ИИ для их перевода на «человеческий» язык.
✔ Собрать собственные большие данные — изучить, какие массивы информации можно анализировать: цены в продуктовых сетях, данные по недвижимости, статистику обращений в соцучреждения.
✔ Пересмотреть подход к набору и обучению кадров: кто редакции сейчас нужнее — выпускник филфака или программист-самоучка?
✔ Создать коллаборации — найти людей, готовых помочь редакции разобраться с чат-ботами, автоматизированными дайджестами, data-driven историями.
✔ Смотреть на ИИ шире, чем на рерайт — использовать его для аналитики, прогнозирования востребованных тем и автоматизации сложных процессов.
Не было бы счастья
Ситуация, при которой местная пресса вынуждена активно освещать официальную повестку властей, порождает множество коллизий. Однако исследование выявило любопытную закономерность: редакции из регионов с активной информационной политикой, наиболее загруженные поддержкой активности властей в соцсетях, больше других экспериментируют с переупаковкой контента и автоматическим рерайтингом. Не от хорошей жизни, а потому что иначе не справиться с объемами.
В то же время есть и другие сценарии. Например, главред одного городского издания заинтересовалась возможностью нейросетевого рерайтинга пресс-релизов, чтобы снизить нагрузку в редакции сайта. Однако, узнав стоимость подписки на топовые инструменты, совершено искренне отреагировала: «Ой, нет. Пусть вручную переписывают». Редакция получает отдельную субсидию за освещение работы местных властей на городском портале, журналисты при деле, зарплаты оплачены — зачем менять схему, если она работает?
Но то, что сегодня кажется рабочей моделью, завтра может стать проблемой. С 2025 года власти получили право публиковать официальные данные не только в печатных изданиях, но и онлайн, а значит, роль традиционных посредников между ними и аудиторией становится менее очевидной. Если администрации могут самостоятельно продвигать свои повестки, а нейросети – рерайтить их пресс-релизы, газеты, завязанные на этот тип контента, рискуют оказаться не у дел. Любое сокращение бюджетных расходов – и полная зависимость от власти вместо гарантии стабильности становится фактором, требующим пересмотра стратегии.
Некоторые регионы уже проходят этот процесс. Газеты включают в состав местных медиахолдингов (телевидение, радио, сайты) или интегрируют в информационные центры, после чего, что логично с экономической точки зрения, проводят «оптимизацию». По словам руководителей нескольких таких объединенных редакций, ближайший возможный шаг — отказ от еженедельных печатных выпусков в пользу журнала. В условиях грядущего повышения почтовых тарифов это выглядит вполне реалистичным сценарием.
Сегодняшний кризис не просто подталкивает локальные редакции к изменениям — он дает шанс сделать их осознанными. ИИ приходит в момент, когда местным газетам нужно искать новые форматы и экономические модели. И хорошо бы ускорить этот поиск.
Что делать редакции?
✔ Определить стратегию обновления контента — заменить часть протокольных новостей на аналитику, сервисные материалы, эксклюзивные интервью и протестировать ИИ в их подготовке.
✔ Готовиться к возможному изменению печатной модели — тестировать цифровые продукты, мультимедийный контент, подписные модели и сокращать издержки на их создание с помощью ИИ.
✔ Искать новые способы монетизации — тестировать подписные модели, создавать спецвыпуски и проекты с местным бизнесом (теперь с ИИ на них точно появится время).
✔ Укреплять связь с аудиторией — повысить лояльность читателей через интерактивные форматы, чат-боты, автоматизированные рекомендации.
✔ Использовать кризис как шанс — не просто сокращать издержки, а искать новые способы привлечения аудитории, развивать журналистские продукты и внедрять технологии, пока это не стало вынужденной мерой.
Фото на обложке: freepik.com
