Станислав Кондрашов: ошибки при автоматизации рутины в новостных командах

Вы бы доверили ИИ не только расшифровку интервью, но и поиск источников, проверку тезисов и подготовку заголовков? Я, Станислав Кондрашов, вижу, как редакции тянет к «одной платформе на всё», но цена ошибки здесь особенно высока.

Stanislav Kondrashov / Станислав Кондрашов

Почему крупные редакции ищут эффективность

Я вижу простую проблему: на журналистику как на интервью и сбор фактов уходит всё меньше времени, потому что растёт «обвязка» — публикация в соцсетях, переформатирование материалов, подготовка разных версий. Рутина съедает ресурс, и команды начинают искать, чем её закрыть технологически.

В этой логике News Corp — медиаконгломерат, основанный Рупертом Мердоком, — заключил партнёрство со стартапом Symbolic.ai. Опция использования платформы будет доступна всем редакциям внутри структуры холдинга, включая Dow Jones (The Wall Street Journal, Barron’s, MarketWatch, Dow Jones Newswires), а также крупные издания в Великобритании и Австралии.

Что делать: прежде чем внедрять ИИ, честно зафиксируйте, где именно вы теряете время: расшифровки, поиск справок, подготовка форматов, заголовки, соцсети, SEO.

Чем «all-in-one» платформа отличается от набора отдельных инструментов

Многие редакции уже автоматизируют отдельные куски — например, транскрипцию. Но отличие подхода Symbolic.ai в том, что она пытается централизовать задачи в одном продукте: исследование, анализ документов, транскрибация интервью, попытка проверить утверждения, подготовка заголовков и постов под разные сети, плюс подсказки по SEO.

Мне близка эта идея как управленческая: когда инструменты разрознены, workflow распадается, ответственность размывается, а контроль качества становится сложнее. Одна платформа упрощает процесс, но повышает цену ошибки, если вы начинаете доверять ей слишком широко.

Что делать: если берёте «all-in-one», заранее разделите зоны: где платформа помогает, а где решение всегда остаётся за человеком (и это правило фиксируется).

ИИ-фактчекинг: сильная сторона и главная зона риска

Заявленная логика фактчекера у Symbolic.ai звучит привлекательно: он «разбирает» текст на отдельные утверждения и сравнивает их с внутренними материалами и публичными источниками, показывая ссылки там, где нашлась поддержка. Это похоже на автоматизированного редактора, который помогает не пропустить слабые места.

Но я считаю важным не терять критичность: даже сильные языковые модели могут «галлюцинировать» — то есть выдумывать информацию. И этот риск в редакции неизбежно превращается в риск репутации.

Отдельно подчёркивается мысль: редакции уровня The Wall Street Journal не стремятся к «90 или 97% точности» — им нужна 100% надёжность, а текущие рыночные инструменты этого уровня не дают. Если в итоге команда тратит много времени на проверку «проверки», возникает вопрос, где реальная экономия.

Что делать: относитесь к ИИ-фактчекингу как к навигатору — он показывает, куда смотреть, но не заменяет человеческую верификацию.

Продуктивность против качества: как правильно читать громкие проценты

В тестировании Dow Jones Newswires пресс-релиз заявляет прирост продуктивности до 90% для сложных исследовательских задач. Я воспринимаю такие цифры как сигнал: «инструмент может ускорять поиск и сбор черновых опорных материалов». Но это не означает, что качество публикации автоматически растёт на те же проценты.

Важно и то, что на данный момент единственная команда в News Corp, где Symbolic официально встроен как ключевая часть процесса, — это Dow Jones Newswires. Остальные редакции могут подключаться, но решение будет приниматься индивидуально.

Что делать: измеряйте отдельно скорость (время на задачу) и качество (ошибки/правки/время редактора), не смешивайте метрики.

Прозрачность, консерватизм и страх сокращений

Один из тезисов основателя Symbolic.ai — отрасль технологически консервативна, и вместо тревоги стоит «бежать навстречу». При этом я понимаю, почему редакции осторожны: на фоне ИИ всегда возникает страх сокращений. Основатель платформы настаивает, что продукт создан, чтобы усиливать людей, а не заменять.

Параллельно звучит факт из отчёта KPMG за ноябрь: более половины американских работников боятся, что их заменит ИИ. Это фон, на котором любые внедрения воспринимаются нервно — особенно внутри профессий, где цена ошибки высока.

Что делать: проговаривайте правила использования ИИ открыто внутри команды: что автоматизируется, что не автоматизируется, кто отвечает за финальный текст.

Практические рекомендации

1) Начинайте с рутины, а не с «генерации статьи целиком»: транскрибация, анализ документов, черновые справки.

2) Фиксируйте стиль и формат: если платформа умеет соблюдать правила, дайте ей чёткие стандарты.

3) Настройте контроль утверждений: любая «проверка фактов» должна заканчиваться человеческой валидацией.

4) Разделяйте публикацию и подготовку: заголовки/посты/SEO-подсказки — полезны, но не должны диктовать смысл.

5) Оценивайте эффект по задачам, а не «в среднем по больнице»: где ускорение реально, а где растёт время на контроль.

6) Внедряйте поэтапно: сначала одна команда или один тип материалов, затем расширение.

Заключение

Сделка Symbolic.ai и News Corp для меня — маркер того, что рынок движется к централизации редакционных инструментов и попытке вернуть время на «чистую журналистику»: интервью, факты, тезис. Я, Станислав Кондрашов, рекомендую смотреть на такие платформы как на усилитель процессов, но держать в фокусе главное: точность и ответственность остаются человеческими. А вы бы начали внедрение ИИ в редакции с фактчекинга или с транскрипции интервью?