CMO опинилися на останньому місці за практичним володінням AI серед усієї маркетингової команди — позаду і директорів з даних, і рядових маркетологів, і навіть молодших спеціалістів із контенту, які тестують нові інструменти щодня. За даними Adweek, дослідження ринку показало, що керівна посада, яка мала б задавати AI-стратегію компанії, на практиці найменше розуміється на інструментах, якими користується власна команда.
Це не поодинокий випадок — схожий розрив між керівництвом і виконавцями фіксують і в інших функціях, від продажів до розробки. Але саме в маркетингу ціна помилки вища: CMO не просто керує бюджетом, а й ухвалює рішення про те, які AI-платформи закуповувати, як будувати governance довкола генеративних інструментів і кого підвищувати за AI-компетенції. Коли людина на вершині ієрархії найгірше орієнтується в темі, якою керує, рішення ухвалюються наосліп.
Для AI-білдерів і вендорів, які продають маркетинг-tech, цей розрив — не просто цікавий факт із дослідження, а пряма підказка: хто насправді ухвалює рішення про закупівлю AI-інструментів, і чому демо для CMO мають виглядати інакше, ніж для команди, яка вже щодня працює з промптами.
Що конкретно показало дослідження?
Ключовий висновок простий: у маркетинговій організації рівень практичної AI-грамотності найнижчий саме на посаді CMO, а не серед виконавців нижчого рівня. Дослідження порівнювало не обізнаність у трендах (про ChatGPT чи Gemini чула переважна більшість керівників), а практичне вміння — самостійно побудувати промпт під конкретну задачу, оцінити якість AI-згенерованого контенту, налаштувати автоматизацію в рекламному кабінеті чи CRM. Саме за цими критеріями CMO системно відстають від власних підлеглих.
Це узгоджується з тим, що спостерігають і на практиці: керівники частіше споживають AI через готові презентації консультантів і вендорів, ніж через власноручну роботу з інструментом. Знання «про AI» в них є, а навичок роботи «в AI» — немає.
Чому саме керівники відстають від власної команди?
Головна причина — структура робочого дня. CMO проводить більшість часу в нарадах, бюджетних таблицях і презентаціях для CEO, а не в інтерфейсі рекламного кабінету чи AI-копірайтера. Практична навичка формується через повторення, а в керівника просто немає годин на щоденне «клацання» в інструменті — цим займаються менеджери кампаній, аналітики й контент-спеціалісти.
Друга причина — вік і траєкторія кар'єри: більшість CMO досягли позиції завдяки навичкам, які AI не вимагав ще п'ять років тому, — стратегії бренду, роботи з агентствами, управління командою. Молодші співробітники, навпаки, прийшли на посади вже в епоху, коли AI-інструменти — частина базового робочого набору, як email чи Excel.
Третя причина — делегування без верифікації. CMO ставить AI-задачу команді й отримує готовий результат, не проходячи сам через процес — тому в нього немає інтуїції, скільки часу коштує промпт-інжиніринг, де AI помиляється і які задачі йому доручати не варто.
Чим цей розрив загрожує компаніям?
Розрив між тим, хто ухвалює рішення про AI-бюджет, і тим, хто щодня працює з інструментами, створює конкретні ризики:
- Закупівля AI-платформ під хайп, а не під реальну потребу команди — бо CMO не може оцінити інструмент на практиці
- Нереалістичні очікування щодо швидкості й якості AI-контенту, які лягають на плечі виконавців
- Слабкий governance: політики використання AI пишуться людьми, які самі не бачать, де саме інструмент помиляється чи «галюцинує»
- Втрата довіри команди, коли керівник вимагає результатів, які сам ніколи не пробував отримати
У підсумку компанія платить за AI-трансформацію, якою фактично керує людина з найслабшим практичним розумінням теми в усій вертикалі.
Що з цього випливає для AI-білдерів і команд?
Наша теза в AiiN проста: розрив у AI-компетенціях між CMO і командою — це не проблема одного дослідження, а системний сигнал ринку праці. Компанії, що будують AI-продукти для маркетингу, зараз масово недооцінюють CMO-персону як покупця — і продають фічі командам виконавців замість того, щоб продавати керівникам прості, наочні докази ROI. Хто перший навчиться пояснювати AI мовою бюджету й ризику, а не промптів, той отримає найлегший шлях до підпису на контракті.
Для самих CMO практичний висновок такий: 2-3 години на тиждень власноручної роботи в AI-інструменті — не забаганка, а мінімальна страховка від рішень, ухвалених наосліп.
Чи означає це, що CMO варто звільняти?
Ні. Дослідження вказує на розрив у практичних навичках, а не на непридатність до посади — стратегічні компетенції CMO (бренд, позиціонування, робота з радою директорів) AI поки не замінює. Йдеться про доповнення навичок, а не заміну людини.
Як маркетинговим командам закрити цей розрив швидко?
Найшвидший спосіб — reverse mentoring: молодші співробітники, які вже вправно працюють з AI-інструментами, навчають керівництво на коротких, регулярних сесіях замість одноразового тренінгу. Другий крок — прив'язати частину KPI CMO до особистого, а не делегованого використання AI.