ИИ в медицинском маркетинге: что лучше оставить человеку

Еще несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался скорее как любопытный эксперимент. Сгенерировать картинку, написать стихотворение, придумать название для стартапа - интересно, но в реальном бизнесе без этого вполне можно было обойтись.

Сейчас ситуация изменилась.

ИИ постепенно становится обычным рабочим инструментом: помогает анализировать данные, готовить контент, автоматизировать коммуникации, проверять качество работы сотрудников и структурировать информацию после консультаций врача.

По данным Stanford AI Index, в 2025 году 78% опрошенных организаций уже использовали ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Для генеративного ИИ показатель составил 71%. А в 2026 году доля организаций, использующих ИИ, выросла до 88%.

При этом ИИ-агенты пока внедряются гораздо осторожнее - то есть до полноценной передачи процессов автономным системам бизнес еще только подходит.

Вопрос теперь другой: где он действительно приносит пользу, а где его использование только усугубляет процесс?

Особенно это заметно в медицине. Здесь нельзя просто взять нейросеть и сказать: «Теперь она отвечает за пациента». Цена ошибки слишком высока. Всемирная организация здравоохранения отдельно подчеркивает необходимость безопасного, этичного и человекоцентричного внедрения ИИ в здравоохранение.

Поэтому я бы разделила задачи на три группы: что ИИ уже отлично умеет делать, где он помогает специалисту и что по-прежнему принципиально остается человеческой зоной ответственности.

ИИ особенно хорош там, где много рутины

Главная ценность ИИ для бизнеса, на мой взгляд, вообще не в том, что он умеет писать тексты. Тексты - это самый очевидный, но далеко не самый интересный сценарий.

Гораздо важнее то, что нейросети могут очень быстро обрабатывать огромные объемы информации, искать закономерности и выполнять повторяющиеся операции.

Именно поэтому компании в первую очередь внедряют генеративный ИИ в маркетинг и продажи, разработку продуктов и услуг, сервисные процессы и IT. По данным McKinsey, маркетинг и продажи остаются одной из самых популярных зон применения генеративного ИИ.

Условно говоря, если сотруднику приходится каждый день делать одно и то же, я бы уже сегодня задавалась вопросом: а обязательно ли это должен делать человек?

Что ИИ может делать в маркетинге

Начнем с самого очевидного.

Социальные сети

ИИ может помочь сформировать контент-план, предложить темы публикаций, написать несколько вариантов текста, адаптировать один материал под разные площадки, придумать сценарий короткого видео или визуальную концепцию.

Для небольшой клиники, где один маркетолог одновременно отвечает за десять направлений, это серьезная экономия времени.

Но есть важный нюанс. Я не считаю хорошей идеей полностью отдавать социальные сети нейросети. Потому что хороший медицинский контент - это не просто грамотно написанный текст. Это понимание аудитории, врачей, реальных вопросов пациентов и характера конкретной клиники.

ИИ может быстро написать пост «5 причин поставить имплант». 
Но он не знает, почему именно ваши пациенты откладывают имплантацию, какие вопросы чаще всего задают ваши администраторы и какие страхи возникают у людей после консультации.

Для этого нужен человек. ИИ здесь - скорее очень быстрый редактор и генератор идей.

Сайт

С сайтом ситуация похожая.

Нейросеть может помочь собрать структуру страницы, предложить варианты заголовков, проанализировать большой массив текстов, найти повторения, составить FAQ, подготовить черновики метатегов.

Можно даже попросить ее посмотреть на структуру конкурентов и предложить варианты собственной. Но здесь особенно опасно перепутать скорость с экспертизой.

ИИ может собрать красивый шаблон. Но он не знает, почему пациент должен выбрать именно вашу клинику.

Позиционирование, стратегия, конкурентное преимущество, архитектура продукта и смысловая концепция сайта остаются задачами человека.

Сайт кликини с помощью нейросети можно сделать очень быстро. А вот сделать хороший сайт, который решает бизнес-задачу, - совсем другая история.

Email-маркетинг: здесь ИИ особенно полезен

В email-маркетинге у нейросетей гораздо больше пространства для работы.

ИИ может помогать сегментировать аудиторию, анализировать предыдущие кампании, предлагать темы писем, создавать несколько вариантов текста и адаптировать коммуникацию под разные группы пациентов. Например, совсем не обязательно отправлять одинаковое письмо:

«Запишитесь на профессиональную гигиену».

Можно разделить базу. Пациенты, которые были на гигиене 6 месяцев назад, получат одно сообщение. Пациенты после ортодонтического лечения  другое. Люди, которые давно не были в клинике, третье. Пациенты, которые недавно завершили лечение, - четвертое.

А дальше ИИ может помочь анализировать результаты этих сценариев и находить закономерности. Вот здесь начинается действительно интересная история: ИИ позволяет масштабировать персонализацию.

Но самое интересное происходит внутри клиники

Если говорить о стоматологии, я бы вообще не ограничивала разговор об ИИ маркетингом. Потому что огромный потенциал находится там, где пациент непосредственно соприкасается с клиникой. И прежде всего - в работе администраторов.

Администратор и качество звонков

Еще недавно руководителю клиники, чтобы понять, как администраторы общаются с пациентами, нужно было вручную прослушивать звонки.

И чаще всего это происходило постфактум. Прошла неделя. Пациент не записался. Руководитель нашел разговор, послушал его и понял, что администратор не предложил альтернативное время. Но пациент уже ушел. Сегодня ИИ может анализировать значительно больший объем коммуникаций.

Система способна находить отклонения от сценария, пропущенные вопросы, отсутствие предложения следующего шага, конфликтные ситуации, проблемы с формулировками и другие потенциальные точки потери пациента.

И здесь возникает совершенно другой уровень управления. Руководитель уже не пытается понять, что произошло месяц назад. Он получает возможность увидеть, где проблема возникает прямо сейчас.

Один потерянный звонок может стоить клинике миллионы

В практике мы сталкивались с ситуациями, когда анализ коммуникаций помогал найти проблему, которую невозможно было увидеть в обычном отчете по лидам. Например, пациент готов был начинать серьезное лечение, но в разговоре не получил удобного варианта записи.

Формально лид был. В CRM была карточка. В отчете - все красиво. Но пациента не было. ИИ позволяет увидеть такие разрывы между «обращением» и реальным пациентским путем.

И иногда один найденный провал в коммуникации может стоить клинике гораздо больше, чем весь сервис аналитики.

О работе врача

Здесь я бы особенно осторожно относилась к слову «автоматизация». Врач не должен становиться оператором нейросети. Но ИИ может серьезно помочь врачу в тех задачах, которые связаны с фиксацией и структурированием информации.

Например, с транскрибацией консультации.

Пациент во время приема получает очень много информации. Особенно если речь идет о сложном или дорогостоящем лечении.

- Диагноз.
- Варианты лечения.
- Этапы.
- Риски.
- Стоимость.
- Альтернативы.
- Рекомендации.

Запомнить все это с первого раза сложно даже спокойному человеку. А если пациент тревожится, объем информации, который он реально удерживает в памяти, становится еще меньше. Поэтому автоматическая расшифровка консультации и ее структурирование могут быть очень полезны.

Из длинного разговора система может сформировать понятный конспект:

- жалобы
- данные консультации
- обсужденные варианты
- рекомендации
- план следующих шагов.

И это полезно не только клинике. Это полезно самому пациенту. Он может открыть информацию дома, спокойно перечитать ее, показать близким и задать дополнительные вопросы.

ИИ может помогать оценивать коммуникацию врача

Есть еще один интересный сценарий. Качество коммуникации врача можно анализировать по определенным моделям.

Например, существует Calgary-Cambridge Guide (Калгари-Кембриджская модель) - международный подход к структурированию медицинской консультации. Он рассматривает такие элементы, как установление контакта, выяснение причин обращения, сбор информации, объяснение и планирование дальнейших действий.

Если перевести это на язык клиники, можно анализировать не только медицинскую часть консультации, но и то, как врач разговаривает с человеком.

1) Установил ли контакт?
2) Понял ли реальный запрос пациента?
3) Объяснил ли диагноз понятным языком?
4) Проверил ли, что пациент действительно понял рекомендации?
5) Обсудил ли варианты?
6) Договорились ли они о следующем шаге?

Это уже совсем другой уровень контроля качества. Конкретный разбор коммуникации по понятным критериям. И здесь ИИ может быть очень хорошим аналитическим помощником.

Что получает клиника

Для клиники это дает сразу несколько эффектов.

Во-первых, становится понятнее, где именно теряются пациенты. Не где-нибудь в абстрактной «воронке», а на конкретном этапе.

Во-вторых, появляется возможность видеть повторяющиеся ошибки. Если один администратор забыл предложить повторный звонок — это одна ситуация.
Если то же самое делают 30% администраторов — это уже проблема процесса.

В-третьих, можно обучать команду не на чужих тренингах, а на собственных бизнес-процессах.

И, наконец, улучшается пациентский опыт.

Что получает врач

Врач получает обратную связь о коммуникации в формате: «В 7 из 10 консультаций врач подробно объясняет диагноз, но только в 3 из 10 проверяет, понял ли пациент предложенный план лечения».

С такими данными уже можно работать. ИИ не заменяет врача. Он помогает врачу увидеть собственную работу со стороны.

Что получает пациент

Здесь я бы вообще поставила пациента на первое место. Потому что весь смысл внедрения технологий в медицине теряется, если пациенту от этого не становится лучше.

Хороший сценарий выглядит так:

пациент приходит на консультацию → разговаривает с врачом → информация фиксируется → ИИ помогает структурировать ее → пациент получает понятный конспект → дома перечитывает его → принимает решение без необходимости вспоминать, что именно сказал врач на приеме.

Такой подход позволяет не терять информацию между кабинетом врача и жизнью пациента.

Где ИИ уже дает экономический эффект

Есть важный момент, о котором часто забывают.

ИИ внедряют не ради самого ИИ. В бизнесе он должен приводить либо к экономии времени и денег, либо к росту качества, выручки и облегчения работы.

По данным McKinsey (статья "Рентабельность инвестиций Gen AI"), среди компаний, которые уже используют генеративный ИИ в маркетинге и продажах, 66% отмечают рост выручки от соответствующих AI-инициатив. При этом чаще всего рост остается небольшим - до 5%. Это очень важная оговорка: ИИ уже приносит экономический эффект, но ожидать от любой нейросети мгновенного удвоения выручки было бы неправильно.

Именно поэтому я бы не начинала внедрение с вопроса: «Какой ИИ нам купить?»
Я бы начинала с другого: «Где мы сейчас теряем больше всего времени, денег или пациентов?» И уже потом искала технологию.

Почему нельзя просто отдать все нейросети

Вот здесь я категорически против идеи: «ИИ теперь умеет все, давайте сократим маркетологов».

Нет. Потому что ИИ очень хорошо работает с уже поставленной задачей. А вот определить, какую задачу вообще стоит решать, - гораздо сложнее.
Нейросеть может написать 50 вариантов рекламного объявления.

Но кто решит, какое из них соответствует позиционированию клиники?

ИИ может предложить десять вариантов стратегии. Но кто несет ответственность за выбор?
ИИ может написать медицинский текст. Но кто проверит его фактическую корректность?
ИИ может проанализировать консультацию. Но кто решит, какие изменения действительно нужно внедрить в работу врача?

Ответ во всех случаях один: человек.

Особенно осторожно - в медицине

В медицине эта граница особенно важна.

ВОЗ прямо говорит о необходимости управления рисками, защиты данных, прозрачности и человеческого контроля при использовании генеративного ИИ в здравоохранении. Организация также отдельно отмечает, что технологическое развитие сейчас опережает формирование регулирования и систем управления.

Это касается и маркетинга. ИИ может предложить коммуникацию, но не должен самостоятельно определять, что именно и кому клиника будет обещать.

ИИ не отменяет маркетолога. Он меняет его работу

Мне кажется, сейчас происходит довольно интересный процесс. Маркетолог постепенно перестает быть человеком, который вручную пишет тексты, собирает таблицы и делает отчеты.

Он становится человеком, который:
- понимает бизнес;
- формулирует задачи;
- работает с данными;
- строит стратегию;
- контролирует ИИ;
- проверяет результаты;
- понимает аудиторию;
- отвечает за бренд и репутацию.

То есть исчезает не маркетолог. Исчезает значительная часть его рутины. И это, на мой взгляд, хорошая новость.

Будущее - не за ИИ вместо человека

Я вообще не люблю противопоставление: человек или искусственный интеллект.
Правильнее: человек + искусственный интеллект.

Человек понимает контекст, ставит задачу, принимает решения и несет ответственность. ИИ быстро анализирует, структурирует, генерирует и автоматизирует. Вместе они могут делать гораздо больше, чем каждый по отдельности. Но только при одном условии: человек остается главным.

И особенно это важно в медицине.
Пациент приходит в клинику не за нейросетью.
Он приходит к врачу.
Поэтому моя формула очень простая:

ИИ должен освобождать человека от рутины, чтобы у него оставалось больше времени на человека. Именно тогда технология действительно становится полезной - когда администратор быстрее замечает проблему, врач лучше слышит пациента, руководитель понимает, где теряются деньги, маркетолог перестает тонуть в таблицах и начинает заниматься стратегией. А пациент получает более понятный, внимательный и человеческий сервис.