Как собрать AI-команду для арбитража: роли, скилы, инструменты

Даже самые прокачанные медиабаинговые команды часто работают вразнобой. Один пишет в GPT вручную, другой хранит креативы в Telegram, третий монтирует видео по шаблонам CapCut. Вроде ИИ есть, но вы все еще обычная медиабаинговая команда. А как «пересобрать» сотрудников так, чтобы на выходе получить AI-команду для арбитража, рассказываем в статье.

Чем AI-команда отличается от обычной

Если просто сказать команде «теперь используем ИИ» — это не сделает вас AI-командой. Большинство и так используют нейросети в работе — проблема в том, что у всех свои подходы, а значит, нет общей аналитики и пайплайнов. А в AI-команде ИИ вписан в общую логику работы и здесь:

• Есть таблица промптов. Каждый успешный промпт не просто сохраняется, а размечается: под какой оффер, на какую ЦА, в каком канале и с каким результатом. Например: «Нутра, TikTok, суставы, нейтральный тон, CTR 3,4%». Такая таблица помогает не только сохранить рабочие фреймы, но и быстро адаптировать их под новые офферы, каналы и GEO.
  

  

• Есть фильтры. Генерации проходят базовую проверку по шаблонам и стоп-словам (до запуска), потом — отбор по метрикам (после теста). На выходе остаются только те крео, которые дают цифры, а бонусом проверенные шаблоны, которые можно использовать для новых генераций.

• Есть аналитика. AI-команда видит, какая связка сработала и почему: CTR, CR, доскроллы, какой тон дал отклик, где озвучка срезала ретеншен и т. д. Поэтому им проще масштабировать результаты в плюс.

• Есть пайплайны. Генерации, озвучка, рендер, выгрузка — все, что можно автоматизировать, уходит в пайплайны. Ручной труд важен только на старте, дальше все должно работать по шаблонам, API и автообновлениям.

• Есть обучение. Как писать промпты, какие фреймворки использовать, как оценивать результат — все документируется и дополняется. Команда не гадает, как писать заголовок под GEO, — она смотрит в базу и работает по связкам.

Из кого состоит AI-команда

Хорошая новость в том, что AI-команду не обязательно нанимать с улицы. Часто ее собирают из внутренних сотрудников. Главное — дать им фреймворк, инструменты и четкое распределение ролей.

AI-креатор

Это самый очевидный пласт сотрудников — те, кто ставит задачи ИИ. Они пишут промпты, тестят гипотезы, адаптируют под формат (квиз, преленд, лендинг) и собирают рабочие шаблоны.

• Создает шаблоны промптов под TikTok, нутру, пуши, квизы и т. д.

• Тестирует, как GPT реагирует на разную подачу задачи: что дает лучше CTR, где тон заходит лучше.

• Ставит условия для генерации: какие переменные, какой контекст, что за ЦА.

• Чистит результат, то есть фильтрует мусор, оставляет годноту, формирует базу шаблонов.

Кроме того, AI-креатор собирает отдельную базу промптов, на которых можно обучать других членов команды.

Визуальный генератор

Обычно это бывший монтажер или рилсмейкер, которого доучили под Midjourney, Runway и CapCut. Его задача — не рисовать шедевры, а быстро клонировать крео под разные GEO. Он берет рабочий шаблон, адаптирует шрифты, ритм, цвет, стилистику и выдает 10 крео за пару часов.

Важно: новички, когда делают крео, часто тратят кучу времени на поиск референсов и создание оригинального креатива. А в AI-команде подход другой: у вас уже есть рабочий шаблон (визуал, темп, текст, подача) и задача только в том, чтобы быстро адаптировать его под новую аудиторию, страну или оффер.

Аналитик креативов

Это специалист, который закрывает цикл «что сработало → почему → как повторить». То есть он:

• Размечает, какие промпты дали результат (по слоям: CR, CTR, CPC, доскроллы/scroll depth).

• Видит закономерности (например, что нейтральный тон в тексте работает лучше на tier-1).

• Формирует scorecard и указывает, что масштабировать, архивировать, перетестить и т. д.

Совет: даже если вы добавите в команду только роль креатив-аналитика и будете фиксировать, какие промпты реально отрабатывают (в связке с CR, scroll depth и аудиторией) — вы увеличите шанс масштабирования в 2–3 раза.

Кстати, байеру с опытом 2+ лет проще всего перейти в роль креатив-аналитика. Главное — дать ему доступ к данным и шаблон фреймворка оценки.

Интегратор

Это человек, который собирает всю AI-механику в работающий конвейер. Он не пишет креативы и не монтирует видео — он делает так, чтобы все это запускалось и заливалось само. Так, например, выглядит автоматизация, которую часто используют арбитражные AI-команды:

1. Airtable как центр управления. Там лежат данные: офферы, боли, ЦА, платформа, стиль. Это база, из которой все запускается.
2. GPT пишет тексты автоматически. С помощью Make (или Zapier/Python-скриптов) интегратор подключает GPT к Airtable. Как только в таблице появляется новая строчка (например, оффер для TikTok) — запускается генерация. GPT сам выдает 5 заголовков, 3 описания и пару CTA по шаблону.
3. Midjourney или DALL-E генерирует обложку. Можно настроить так, что вместе с текстами сразу сгенерится и визуал по промпту, например «боль в спине, женщина 45+, стиль TikTok».
4. Runway делает озвучку и видео. Генерация видео может идти в Runway по заранее заданному шаблону. Вы просто меняете переменные: заголовок, текст, картинку, фон.
5. CapCut или Descript собирают финалку. Все автоматически подгружается в шаблон, накладываются титры, субтитры, озвучка — видео готово.

Готовое крео уходит в Telegram, Notion или сразу в РК. Через API (или автоматическую синхронизацию). А на случай, если что-то не сработало, интегратор готовит fallback — резервный сценарий с запасными промптами (например, Midjourney выдал визуал в стиле «психоделический сыр» → подключается другая модель).

AI-тимлид

Если интегратор соединяет инструменты, а креаторы пишут промпты, то лид отвечает за то, чтобы система вообще работала и масштабировалась. Он:

• Определяет, что можно отдать ИИ, а что нужно делать руками.

• Настраивает процессы: показывает, как писать промпты, где шаблоны, как тестить и фильтровать результат.

• Понимает пайплайны: сам собирает или правит связки (GPT + Airtable, Runway + CapCut и т. д.)

• Формирует общую базу знаний: ведет таблицу промптов, отсеивает слабые форматы, фиксирует, что реально сработало — и почему.

Кто может закрыть эту роль: чаще всего — project-менеджер, продюсер или контент-лид, у которого уже есть опыт управления продакшеном. Главное — чтобы человек умел строить процессы и думать в логике «от задачи к пайплайну».

Какие навыки и инструменты нужны ИИ-команде

Важно понимать, что в AI-команде действует другая логика работы — все строится вокруг шаблонов. Один удачный шаблон масштабируется на десятки офферов и ЦА, а к каждому привязываются метрики: доскроллы, CTR и CR. Так команда не просто тестит, а накапливает знания — и каждый следующий креатор сразу работает с тем, что уже стреляло.

С чем реально придется работать?

Промптинг и шаблоны

Можно купить курс по промпт-инжинирингу либо попросить GPT развернуто рассказать, как строить промпты. В любом случае уметь четко формулировать запросы к нейросетям — ключевой скил, без него AI-команда не сформируется. Плюс важно понимать, как собирать шаблоны промптов, чтобы команда могла клонировать удачные связки, а не изобретать велосипед каждый раз.

Визуальный продакшен под ИИ

Midjourney, Runway, CapCut — инструменты, которые должен освоить каждый визуальный генератор. Но важно не просто «уметь запускать», а знать, как адаптировать шаблон под стиль TikTok, как сэкономить на озвучке через AI-голоса и как автоматизировать визуальный поток.

Автоматизация и пайплайны

Make, Zapier, Python-скрипты — минимальный набор для тех, кто хочет собрать систему, где тексты, обложки и видео делают сами себя. Впрочем, если нанять (или обучить) интегратора, весь пул задач будет закрыт.

Аналитика креативов

Google Sheets, Airtable, Looker не просто для галочки. Креатив-аналитик должен уметь раскладывать генерации по слоям: где просел CTR, где досмотр, где тональность сработала хуже. И давать фидбэк команде, чтобы байеры понимали, что масштабировать, что отправить в архив, а что перетестить.

Правильная автоматизация

Факапы в автоматизации случаются, когда начинают писать пайплайн на сырой логике. Пока связки не обкатаны вручную, невозможно понять, что действительно надо автоматизировать. Поэтому сначала нужно протестить все руками: промпт → генерация → доработка → тест и только потом переходить к пайплайнам.

Внутренние гайды

Соберите чек-листы под задачи, например «Как собрать видео под Runway», «Как сделать связку GPT + Airtable» или «Как запаковать крео в Make». Такие пошаговые инструкции помогают джунам и ускоряют работу всей команды.

Вывод

Конечно, за ночь не собрать AI-команду. Первые недели будут слабые промпты, мусорные генерации и кривая озвучка креативов. Но как только вы начнете выстраивать процессы — вести таблицы, отслеживать метрики, собирать шаблоны — все начнет вставать на рельсы.