ИИ и синтетические данные в индустрии маркетинговых исследований: вызовы, перспективы и скепсис

С переходом бизнеса к цифровым стратегиям и ускоренной трансформации аналитики данных технологии искусственного интеллекта (ИИ) и синтетические данные становятся важнейшими инструментами в арсенале исследовательских компаний. Отчет компании Cint, представленный в 2025 году, анализирует текущее состояние и перспективы использования ИИ и синтетических данных в индустрии маркетинговых исследований. Основываясь на опросе ~200 профессионалов по всему миру, отчет дает представление о масштабах внедрения ИИ, распространенности и восприятии синтетических данных, а также уровне доверия к этим инновационным подходам.

1. Применение искусственного интеллекта в маркетинговых исследованиях

1.1. Масштаб внедрения ИИ

• 74% респондентов уже используют программные продукты на базе ИИ в своей повседневной работе.
• Наибольшая доля пользователей ИИ приходится на управленческие и исследовательские позиции — менеджеров, директоров, вице-президентов.
• Менее склонны применять ИИ: проектные менеджеры — только 46% среди них используют ИИ в работе.

1.2. Области применения ИИ

ИИ применяется преимущественно на ранних этапах проектов:

• 81% — используют ИИ для анализа данных.
• 78% — в проектном планировании и подготовке. Менее активно ИИ применяется:
• В тестировании концепций (лишь 51%),
• И в процессах сбора данных (65%).

Такое распределение показывает, что ИИ наиболее востребован в задачах анализа и подготовки, но вызывает скепсис в операционных и чувствительных к ошибкам этапах.

2. Синтетические данные: недоверие, ожидания и возможности

2.1. Что такое синтетические данные

Синтетические данные — это искусственно сгенерированные данные, созданные алгоритмами на основе образцов реальных данных. Они представляют собой решение для дополнения или замены настоящих ответов респондентов в опросах.

2.2. Области применения

Наиболее распространенный случай использования:

• Увеличение выборки для нишевых целевых групп (14% участников применяют такой подход, но лишь 2% — регулярно).

Менее популярные сценарии:

• Добавление синтетических ответов в неполные анкеты.
• Замена отсутствующих респондентов.
• Сокращение длины интервью.

2.3. Настроения и скепсис

Результаты опроса демонстрируют высокий уровень настороженности по отношению к синтетическим данным:

• 60% респондентов негативно относятся к их использованию, считая это “подделкой данных”, нарушающей доверие и подрывающей достоверность результатов.
• 38% выразили смешанные чувства, ожидая доказательств точности, прозрачности и обоснованности методологии.
• Лишь 2% проявили позитивное отношение, при условии соблюдения строгих стандартов валидности и этики.

2.4. Этика, доверие и методология

Основные опасения касаются:

• Отсутствия прозрачности в генерации и валидации синтетических ответов.
• Потенциального нарушения принципов этики исследования.
• Угрозы доверия между исследователями и заказчиками.

3. Заключение и рекомендации

3.1. Будущее ИИ в исследованиях

ИИ продолжит трансформировать процессы анализа и планирования в маркетинговых исследованиях. Его потенциал в ускорении и оптимизации задач уже подтвержден практикой.

3.2. Синтетические данные: барьеры и путь к принятию

Несмотря на полезный потенциал в дополнении выборок и снижении затрат:

• Широкое принятие синтетических данных затруднено из-за недоверия и этических опасений.
• Необходимо развитие четких регламентов и стандартов прозрачности, демонстрация успешных кейсов и научно обоснованных сравнений с реальными выборками.

3.3. Практические шаги

Для повышения доверия к синтетическим данным и их интеграции в индустрию:

• Разработка отраслевых руководств по использованию синтетических данных.
• Публикация кейсов с открытой методологией и результатами тестирования.
• Создание независимых центров валидации качества синтетических данных.

Вывод

ИИ уже стал значимой частью исследовательского процесса, тогда как синтетические данные остаются на периферии доверия специалистов. Только через этичное применение, высокую прозрачность и обучение рынка возможно их интеграция как надежного инструмента в маркетинговых исследованиях.