Карточка исследования

Кто здесь эксперт?

ИИ и индустрия маркетинговых исследований

36 глубинных интервью с профессионалами индустрии. Метод: Grounded Theory по Шармаз. Декабрь 2025 – март 2026.

Андрей Сычёв, автор и руководитель исследования Artibi 23 марта 2026

36 экспертных интервью

22
Агентства
C-level (13), Director (2), Senior (4), Freelance (3)
14
Клиенты
Research Director (12), Senior (2)
Finance Tech Ecom Telecom FMCG Media Insurance Real Estate
Масштаб анализа: 147 кодов 978 фрагментов 8 категорий 6 причинных цепочек

Данные развернули фокус

Это исследование начиналось с вопроса: как проникновение ИИ трансформирует индустрию маркетинговых исследований – взгляд на происходящее с разных перспектив.

36 человек говорили не про индустрию – они говорили про себя, про свою экспертизу, свою незаменимость, своё мышление. 28 из 36 – без наводящих вопросов – заговорили о том, что их невозможно заменить, и это оказался самый частотный сюжет во всём корпусе данных.

Цель исследования пришлось переформулировать вслед за данными:

От «что происходит с индустрией» – к «что происходит с человеком, который в ней работает»

Трансформация индустрии идёт через человека – если не понимать, что происходит с людьми, не поймёшь, что происходит с рынком.

Это пример того, как работает Grounded Theory на практике: ты не навязываешь данным структуру – ты позволяешь им тебя удивить.

ИИ намеренно использовался на всех этапах анализа кроме проведения интервью – и по ходу исследования многому пришлось научиться: на опыт информантов наложился собственный опыт исследователей.

Шесть измерений

Мышление
Одна респондентка описала первый контакт с ИИ как «социологический экстаз». Другой назвал его «волком в овечьей шкуре» – опасен не открыто, а через привычку. Половина респондентов описали эрозию критического мышления – и те же самые люди говорят про рост скорости и новые возможности. ИИ усиливает и разрушает мышление одновременно, в одном человеке.
Защита
Четыре стратегии защиты и обоснования экспертизы – от онтологической («бездушной машине стрёмно доверять») до усиления через ИИ («моя единственная команда – это разные агенты искусственного интеллекта»). Каждая логична изнутри. У каждой – ахиллесова пята.
Рынок
Раскалывается не по линии «использует ИИ / не использует», а по линии экспертизы. Продакт «ресёрчит» в ChatGPT. Заказчики присылают брифы, написанные ИИ. Те, у кого есть экспертиза, конвертируют экономию времени в качество, остальные – в объём. «Исследований будет больше, они будут хуже, но качество решений в бизнесе в среднем повысится».
Доверие
Не сводится к «галлюцинации». Несколько слоёв – от прагматического до экзистенциального. И спор про синтетических респондентов – это спор не про данные. Это спор про то, что считать исследованием.
Последствия
Пять системных последствий – от кризиса воспроизводства кадров до переопределения контракта между клиентом и агентством.
Практика
Одна из респонденток предложила различать рутинную когнитивную нагрузку и герменную – ту, через которую ты учишься и думаешь. Первую можно отдать ИИ, вторую нельзя. Исследование описывает, как именно.

Карта «целого слона»

Одна из респонденток привела метафору: слепые мудрецы и слон. Каждый щупает свою часть – хвост, хобот, ногу – и уверен, что понял целое. Задача была – увидеть «целого слона», и обоснованная теория позволила нарисовать его карту.

Результат – теоретическая модель того, как исследователь переживает столкновение с ИИ – и что вследствие этого происходит с индустрией. Центральная категория – переосмысление профессиональной экспертизы перед лицом ИИ. Исследователь одновременно перестраивает мышление, переопределяет роль и удерживает убеждённость в собственной незаменимости – три процесса, которые неотделимы друг от друга, но не коррелируют между собой.

Главный вывод
Expert in the Loop. Не просто человек в контуре – а человек с экспертизой и основанием не согласиться с правдоподобным. Экспертиза – единственный ресурс, который невозможно автоматизировать. И она же – ресурс, воспроизводство которого ИИ подрывает. Исследование описывает, как именно это устроено – и что с этим можно сделать.

Почему обоснованная теория?

Готовых теорий нет
Индустрия в состоянии разлома: одни говорят «революция», другие – «пшик». Нужен подход, который строит объяснение снизу вверх, из данных.
Собственный стиль
Ещё до GT гайд менялся от интервью к интервью, идеи одних респондентов сталкивались с другими. GT формализовала то, что уже делалось интуитивно.
ИИ сделал GT доступным
Раньше обоснованную теорию было сложно делать вручную – сотни страниц, тысячи фрагментов. ИИ в связке с экспертом – ни один этап не выполнен только машиной.