Об авторе: Александр Толокольников, управляющий директор «Дзена».
Пользователи тратят на чтение новостей от 30 минут до часа в день — и все равно чувствуют, что не успевают за повесткой. По данным внутреннего исследования «Дзена», у 78% пользователей после прочтения новости остаются дополнительные вопросы, 61% переходят в поиск, чтобы разобраться. Но почти половина (43%) не находят понятного объяснения с первого раза.
Читатель получает факты, но не понимает их значения и контекста. Так возникает запрос не на еще одну новость, а на глубину и объяснение: «Что это значит лично для меня?».
Глобальные тренды медиапотребления: как мир читает новости
Потребление новостей в мире проходит трансформацию: аудитория все чаще обращается к видеоблогам, социальным сетям и генеративным ИИ-инструментам — и реже выбирает традиционные телевизионные новости или публикации на сайтах крупных изданий.
По данным масштабного исследования, которое охватывает 48 стран, 44% респондентов 18–24 лет и 38% 25–34 лет предпочитают узнавать новости из социальных сетей и видеоблогов. Эти же группы демонстрируют более низкое желание посещать новостные сайты и приложения по сравнению с теми, кому 35–54 года. Одновременно продолжается снижение аудитории традиционных телевизионных новостей. Охват теленовостей во Франции и Японии, например, в 2025 году снизился год к году на 4 и 3 процентных пункта — до 59% и 50% соответственно.
Российские тренды совпадают с глобальными. Согласно ИАА TelecomDaily, телевидение остается самым популярным источником новостей, но его аудитория постепенно сокращается. Если в 2022 году новости по ТВ предпочитали узнавать 59% россиян, то в марте 2026-го — уже 46%. Онлайн-источники, напротив, наращивают аудиторию. Наиболее динамичный рост демонстрируют социальные сети, блоги и мессенджеры: их доля за тот же период выросла с 23% до 31%. Также пользователи доверяют новостям, которые публикуют конкретные СМИ. За период исследования 42–45% стабильно просматривали как новости на сайтах изданий, так и публикации СМИ на платформах-агрегаторах, которые в последние годы набирают популярность как удобный источник информации с возможностью углубленно изучить интересующую тему.
Как изменения в медиапотреблении влияют на развитие ИИ-инструментов
Когда пользователи переключаются между несколькими платформами и ждут мгновенного доступа к нужной информации, возникает потребность в технологиях, которые могут агрегировать, адаптировать и персонализировать контент.
Сегодня 24% пользователей хотя бы раз в неделю используют генеративный ИИ для поиска информации: 54% обращаются к нему за последними событиями, а 47% задают уточняющие вопросы об уже известных новостях. Потенциал ИИ-инструментов в работе редакций при этом аудитория оценивает по-разному.
С одной стороны, встречается опасение пропустить важные истории из-за адаптации контента ИИ-алгоритмами. С другой, пользователи ценят возможности ИИ кратко и доступно пересказывать информацию (27%), переводить материалы на разные языки (24%), улучшать рекомендации (21%) и отвечать на вопросы о новостях в формате чат-бота (18%).
Именно эти ожидания определяют направление развития технологий.
Как ИИ-инструменты трансформируют медиа
Автоматизация рутины: применение ИИ внутри редакций
Международное информационное агентство Reuters позиционирует себя как AI-forward новостную организацию. Их ИИ-инструменты делятся на несколько категорий: одни решения журналисты используют для автоматизации рутины, другие — для повышения качества и доступности материалов. ИИ помогает Reuters снизить количество ошибок и правок, но ответственность за контент остается за человеком.
ИИ-помощник Fact Genie, например, помогает извлекать ключевые факты из корпоративных документов. А ассистент AVISTA упрощает поиск и маркировку фото- и видеоконтента.
В России редакции также применяют искусственный интеллект для автоматизации рутины. В РБК, например, решения на основе искусственного интеллекта группируют материалы по тегам и помогают журналистам находить нужную информацию в видеоархивах. А ВГТРК ИИ применяет для восстановления изображения и звука в старых фильмах и видеозаписях, а также для перевода новостей и репортажей.
Персонализация и гибкая глубина подачи
Индийское издание Scroll использует ИИ-персонализацию, которой управляет сам читатель. Специальный слайдер позволяет регулировать глубину материала — от краткой сводки до развернутого анализа.
А бразильский медиахолдинг Grupo Globo предлагает по клику получить короткую смысловую «выжимку» из текстов. Ассистент Irineu автоматически готовит ИИ-саммари, каждое из которых при этом модерирует «человеческий» редактор. Название ассистента — это дань уважения журналисту Иринеу Мариньо, основателю Globo.
В России развитие ИИ-инструментов для медиа происходит по похожим траекториям. В 2026 году в «Дзене», например, появился новостной ИИ-ассистент «Глиф». Он помогает пользователям разобраться в том, что значат новости конкретно для них. Ассистент пересказывает суть событий, объясняет контекст с учетом персональных интересов и автоматически предлагает уточняющие вопросы (например, «Как это скажется на ценах?»), превращая пассивное чтение в исследование.
Мультиязычность и доступность контента
Крупнейший индийский агрегатор контента Dailyhunt использует ИИ для перевода новостей на 16 языков, включая хинди, тамильский, телугу, бенгальский и другие. Так материалы становятся доступны жителям разных регионов.
По тому же принципу японский сервис BulletNews24 использует ИИ для агрегации новостей из крупных медиа Японии, США, Франции, Индии и Китая с автоматическим переводом на пять языков. Особенность платформы — возможность сравнивать, как разные авторы освещают одно и то же событие. ИИ обеспечивает не только автоматическую саммаризацию статей, но и анализ тональности (позитивная, нейтральная или негативная).
Кризис доверия и «галлюцинации» нейросетей
Рост доли контента, созданного или обработанного ИИ, создает специфические вызовы. Пользователи ценят скорость и удобство, но доверие остается проблемой.
По данным 2025 года, в 45% ответов ИИ на новостные запросы содержится как минимум одна неточность: некорректная ссылка на источник или ее отсутствие, искажение фактов, устаревшая информация. Например, ChatGPT спустя полгода после смерти папы римского Франциска продолжал называть его действующим понтификом, игнорируя избрание Льва XIV.
От подобных ошибок не застрахованы и технологии, которые применяют в медиа. Показательный пример — инциденты с уведомлениями, сгенерированными функцией Apple Intelligence. Например, система некорректно обобщила новости и сообщила пользователям, что англичанин Люк Литтлер выиграл финал чемпионата мира по дартсу — за несколько часов до того, как игрок вообще вышел в финал. Ошибка, вероятно, была связана с неверным прочтением ИИ новости о победе Литтлера в полуфинале.
В работе редакций и новостных агрегаторов ответственность за контент остается за человеком — даже если готовить и продвигать его помогает ИИ. Технологии не заменяют журналистов, хотя и трансформируют их работу.