Существует два способа стать международной компанией.
Во-первых, это присутствие. Вы присутствуете на рынках. В конце концов вы туда попадаете. Не всё актуально — некоторые страницы отстают на полгода, в некоторых учебных модулях упоминается прошлогодняя система нормативно-правового регулирования, а в некоторых рекламных текстах о продуктах по-прежнему отражено старое позиционирование. Но вы справляетесь с этим.
Вы собираете все по кусочкам. Вы латаете дыры, когда поступают жалобы, и суетитесь, когда изменения в законодательстве вынуждают переделывать код сразу на 23 рынках. Это хаос. Это дорого обходится, причем затраты никогда не отражаются в отдельной статье бюджета. И никогда не создается ощущения, что ситуация под контролем, потому что это не так.
Второй подход — это операционная деятельность: поддержание динамичной системы контента, а не простое присутствие. В случае возникновения непредвиденных ситуаций, таких как изменения в законодательстве или переориентация продукта, скоординированные рабочие процессы заменяют оперативные группы. Один процесс обновляет сотни ресурсов во всех регионах, а юридические и местные команды проверяют только то, что необходимо. Такая координация гарантирует, что вы не просто будете готовы к изменениям, но и первыми выйдете на рынок с ними.
Именно этот разрыв — между глобальным присутствием и управлением глобальной контент-инфраструктурой — является стратегическим барьером, на котором руководителям предприятий следует сосредоточить свое внимание в 2026 году. А данные показывают, что большинство организаций по-прежнему находятся по ту сторону этого барьера, и при этом явно проступают проблемные моменты.
Мы провели опрос более 200 руководителей и специалистов крупных компаний для Состояние роста глобальных предприятий в 2026 году, чтобы понять, как изменились потребности в контенте и бизнес-цели за последние 12 месяцев и как на это реагируют команды.
Нарисовалась следующая картина: рынок, на котором внедрил ИИ на уровне отдельных задач, но застрял на уровне рабочих процессов—и где компании, опережающие конкурентов, — это те, кто объединил эти задачи в нечто, что действительно работает.
Спрос не снижается
Это давление ощущается практически повсеместно.
98 % корпоративных команд отмечают ежегодный рост рост спроса на контент. Для большинства организаций это делает работу с контентом ограничивающим фактором в плане скорости, согласованности и соблюдения нормативных требований.
Дело не в том, что несколько быстрорастущих команд искажают средние показатели. 73 % команд сообщили о росте спроса на контент сверх стабильного уровня — это почти три из четырёх. Лишь 2 % отметили стабильную или снижающуюся рабочую нагрузку.
Все остальные создают контент в большем количестве мест и для более широкой аудитории.
При этом «больше» означает не только больше языков, хотя языки и являются частью этого процесса: 52 % предприятий за последний год добавили как минимум один новый язык. Более глубокая суть заключается в том, что один и тот же исходный контент теперь необходимо адаптировать для большего числа каналов, обеспечивать его актуальность на местном уровне и обновлять по мере изменения политических, нормативных и комплаенс-требований. Рост количества языков — это видимая вершина айсберга; сложность внутри существующих рынков — это сам айсберг.
У этой сложности есть название, и оно удивляет многих: самое сложное в выходе на международный рынок — это не перевод. Когда мы спросили специалистов по обучению и развитию, что является основной причиной сложности, наиболее частым ответом было темпы изменения нормативных требований и правил (50%) — необходимость поддерживать актуальность контента по мере изменения правил.
Для сотрудников отдела маркетинга главными факторами стали расширение каналов сбыта (51%) и целостность и безопасность бренда (50%). Та же нагрузка, но из других источников. И это на фоне обычных сложностей с повышением коэффициента конверсии.
Обе функции отметили эту проблему: 75 % отделов по работе с клиентами и 71 % маркетинговых отделов зафиксировали рост общего объема работы по созданию контента как минимум на 25 % по сравнению с предыдущим годом.
ИИ проявил себя — на уровне выполнения задач
Вот хорошая новость, и она действительно хорошая. ИИ уже ускоряет выполнение начальных, несложных этапов работы с контентом.
80 % организаций отмечают ускорение процесса создания контента благодаря ИИ, а 68 % — повышение эффективности поиска информации и составления резюме.
Создание целевой страницы, переработка вебинара в письмо для последующего взаимодействия, разработка первоначального варианта учебного модуля — все это позволяет реально сэкономить время, и команды активно этим пользуются. 64 % команд в настоящее время используют ИИ для автоматизации отдельных этапов жизненного цикла контента.
Но внимательно прочитайте эту статистику ещё раз: конкретные этапы. Выигрыш наблюдается там, где работа носит индивидуальный и замкнутый характер. Как только контент начинает проходить через различные этапы — проверку, локализацию, утверждение, публикацию в разных регионах — скорость работы резко снижается.
Вся сэкономленная на первом этапе время теряет смысл, если на восьмом этапе накапливается огромный объем контента. Проект обновления этикеток можно подготовить за два дня, но его распространение по 47 рынкам может занять шесть недель — и не потому, что переводчики работают медленно, а потому, что передача материалов между отделами нормативно-правового регулирования, перевода, дизайна и публикации осуществляется вручную, на основе файлов и сопряжена с высоким риском сбоев.
Ни один из респондентов не сообщил о наличии полностью автономных сквозных рабочих процессов. А 26 % корпоративных команд отмечают, что их рабочие процессы по управлению контентом по-прежнему полностью управляются людьми и не используют искусственный интеллект.
Проблема не в модели. Проблема во всем, что находится между моделями.
Недостающий уровень: оркестрация
Чем отличаются команды, которые ощущают влияние ИИ на уровне бизнеса, от тех, кто ощущает его лишь на своем рабочем месте?
Это не лучшая модель. Это модель, подключенная к сети.
67 % команд имеют лишь частично интегрированные технологические стеки для работы с контентом. Лишь 12 % сообщают о наличии унифицированных или полностью скоординированных стеков.
Когда стек фрагментирован, даже небольшое изменение — обновление описания продукта или пересмотр политики соответствия — приводит к повторной работе над всеми языковыми версиями и форматами, поскольку команды не могут координировать выполнение задач, согласование и контроль качества в рамках единого общего рабочего процесса.
Один специалист по разработке учебных материалов из международной компании-производителя медицинского оборудования так описал свою рабочую реальность: учебный контент создается в Articulate, экспортируется, передается в переводческое агентство, переводится, а затем импортируется обратно и публикуется.
Каждая стрелка в этом предложении обозначает этап передачи, на котором теряются контекст, время и согласованность. В настоящее время единый связанный рабочий процесс SCORM устраняет эти пробелы.
Оркестрация — это уровень, который превращает автоматизацию на уровне отдельных задач в единый рабочий процесс. Это разница между ИИ, ускоряющим отдельные этапы, и ИИ, который делает целые рабочие процессы более быстрыми и воспроизводимыми на разных рынках, языках и при обновлениях. И данные показывают, что почти никто еще не обладает этим — и именно поэтому это новая граница.
Чем отличаются команды с самой высокой рентабельностью инвестиций
В отчете предприятия были сгруппированы в зависимости от фактически заявленной рентабельности инвестиций в ИИ — от «отсутствия измеримой рентабельности» до «наивысшей рентабельности», когда ИИ обеспечивает выполнение задач максимальной сложности без дополнительной нагрузки или увеличения штата. Команды, занявшие лидирующие позиции, не использовали какие-то особые чат-боты. Они разработали различные операционные модели, которые помогают им в долгосрочной перспективе.
Команды с самым высоким ROI в области ИИ в 6,5 раз чаще отмечают значительно более быстрые рабочие процессы локализации и глобализации, чем команды с более низким ROI.
Эта закономерность наблюдается во всех четырёх измерениях:
Консолидация платформ: Команды, использующие единый набор технологий ИИ, в 1,6 раза чаще отмечают максимальную рентабельность инвестиций в ИИ по сравнению с командами, использующими разрозненные наборы технологий.
Более глубокая автоматизация: Команды, использующие автоматизацию на уровне процессов (а не только на уровне задач), в 1,7 раза чаще сообщают о самой высокой рентабельности инвестиций.
Скорость вывода на рынок: Команды с самой высокой рентабельностью инвестиций в ИИ в 6,5 раз чаще сообщают об ускорении рабочих процессов локализации и глобализации на 50% и более.
Меньше препятствий при проверке: Они на 30% чаще сообщают об отсутствии или минимальных задержках при проверке на соответствие правилам и нормам при запуске контента, сгенерированного ИИ.
Этот последний момент имеет большее значение, чем может показаться. 38 % предприятий отмечают, что проверки безопасности, юридические проверки или проверки на соответствие нормативным требованиям часто или всегда задерживают внедрение платформ искусственного интеллекта.
При масштабировании узким местом становится не мощность модели, а процесс согласования.
Команды с высокой рентабельностью инвестиций не игнорируют вопросы управления — они делают его повторяемым, встраивая механизмы контроля и подотчетности непосредственно в рабочий процесс, а не добавляя их впоследствии. Именно это позволяет сохранить скорость первопроходца на постоянной основе, а не ограничиваться разовым рывком.
Пробел в подготовке, лежащий в основе всего этого
Есть ещё одна причина, по которой работа с контентом остаётся разрозненной, и она не так заметна: большинство организаций никогда не обучали своих сотрудников как последовательно использовать ИИ, поскольку это может не входить непосредственно в их должностные обязанности.
58 % предприятий по-прежнему полагаются на самостоятельное изучение ИИ или вообще не проводят формального обучения. (34 % — самостоятельное изучение; 24 % — отсутствие формального обучения.)
Когда уровень владения ИИ у сотрудников неодинаков, внедрение технологий проходит неравномерно, а результаты зависят от нескольких опытных пользователей, а не от всей команды. Команды, прошедшие структурированное обучение, в 2 раза чаще сообщают об автоматизации на уровне процессов и в 1,4 раза чаще сообщают об ускорении локализации на 50% и более по сравнению с командами, прошедшими неформальное обучение или не прошедшими его вовсе.
Интересно, отрасль, которая быстрее всего формализует обучение ИИ, — это биомедицина — тот же сектор, который испытывает наибольшее давление со стороны регулирующих органов. Когда цена ошибок в контенте максимальна, структурированное повышение квалификации перестает быть факультативным.
От внедрения к эксплуатации
Если сложить все эти цифры, вывод становится еще более очевидным: спрос на контент растет практически у всех (98 %). ИИ ускоряет выполнение простых задач (80%). Однако рабочие процессы, связывающие эти задачи, для большинства по-прежнему выполняются вручную (только 12% организованы), проверки по-прежнему замедляют запуск для многих (38%), а обучение для большинства по-прежнему носит неформальный характер (58%).
В этом и заключается разница между «наличием» и «работоспособностью» — и эта разница обходится дорого. Каждое обновление, связанное с обеспечением соответствия требованиям, которое занимает шесть недель вместо шести дней, создает уязвимость. Каждый запуск продукта, который происходит поэтапно в зависимости от рынка, — это упущенная возможность. Каждый контент-ресурс, находящийся вне рабочего процесса, представляет собой риск, связанный с контролем версий.
Лидирующие предприятия подходят к работе с глобальным контентом так же, как и к любой другой важной деятельности: с распределением ответственности на всех этапах жизненного цикла, стандартизированными процедурами утверждения в зависимости от уровня риска, измеримыми сроками выполнения и интегрированной платформой, на которой создание, локализация, проверка и публикация проходят в рамках единого рабочего процесса со встроенными механизмами отслеживания и контроля.
Smartcat — платформа на базе искусственного интеллекта для масштабной адаптации к рынку
Именно в этом заключается роль Smartcat — не как инструмента, заменяющего какую-либо категорию, а как слоя, который координирует процессы работы с высококачественным контентом в рамках систем, уже используемых предприятиями, объединяя машинный перевод на базе ИИ, контекстную проверку и механизмы управления, чтобы минимизировать количество ошибок при передаче материалов между командами.
Компании, создавшие этот уровень, не просто работают быстрее. Они выпускают единое глобальное обновление в рамках одного скоординированного релиза. Они открывают новые рынки без увеличения штата сотрудников. Когда возникают потрясения — будь то изменения в законодательстве, конкурентная борьба или что-то другое — они не паникуют. Они четко следуют рабочему процессу. И они уже знают, что будут первыми на рынке.
ИИ для предприятий становится все более зрелым. Следующим шагом станет не создание более умных моделей, а организация работы с контентом, готовая к любым задачам.
