Сохранение функциональной автономии PR в условиях ИИ-унификации контента: анализ репутационных рисков при подмене PR-логики маркетинговой при использовании генеративных технологий

Аннотация

Статья рассматривает проблему функционального размывания границ между связями с общественностью (PR) и маркетингом в условиях массового внедрения генеративного искусственного интеллекта. Опираясь на классическую теорию соотношения PR и маркетинга (Kotler & Mindak, 1978; Kitchen, 1993; Hallahan, 1995) и современные эмпирические исследования применения ИИ в коммуникационной практике, автор аргументирует тезис о том, что технологическая унификация процессов создания контента не должна приводить к содержательному слиянию PR-логики (легитимность, доверие, двусторонняя коммуникация) и маркетинговой логики (конверсия, продажи, убеждение). Показано, что подмена одной логики другой при автоматизированном производстве контента создаёт измеримые репутационные риски.

Ключевые слова: связи с общественностью, маркетинг, генеративный искусственный интеллект, репутация, доверие, конвергенция коммуникационных функций.

Preserving the Functional Autonomy of PR under AI-Driven Content Unification: An Analysis of Reputational Risks Arising from the Substitution of PR Logic with Marketing Logic in the Use of Generative Technologies

Abstract

This article addresses the problem of the functional blurring of boundaries between public relations (PR) and marketing under conditions of the widespread adoption of generative artificial intelligence. Drawing on the classical theory of the relationship between PR and marketing (Kotler & Mindak, 1978; Kitchen, 1993; Hallahan, 1995) and contemporary empirical research on the application of AI in communication practice, the author argues that the technological unification of content-creation processes should not lead to a substantive merging of PR logic (legitimacy, trust, two-way communication) with marketing logic (conversion, sales, persuasion). It is shown that the substitution of one logic for the other in automated content production generates measurable reputational risks.

Keywords: public relations, marketing, generative artificial intelligence, reputation, trust, convergence of communication functions.

Генеративные языковые модели изменили производство коммуникационного контента: пресс-релиз, рекламный текст и пост в соцсети сегодня могут создаваться одним инструментом и одной командой. Это техническое сближение создаёт соблазн содержательного слияния функций PR и маркетинга, исторически развивавшихся как самостоятельные дисциплины с разными целями и критериями эффективности.

Актуальность проблемы подтверждают отраслевые данные: по исследованию Muck Rack «The State of PR 2025», подавляющее большинство PR-специалистов уже используют инструменты генеративного ИИ, а рост значимости автоматизации называется приоритетным направлением развития профессии. Однако скорость внедрения опережает осмысление того, какие функциональные различия рискуют быть утрачены.

Цель статьи — показать, что сохранение функциональной автономии PR является не консервативной позицией, а необходимым условием управления репутационными рисками в эпоху автоматизированного контента.

Разграничение PR и маркетинга заложено в классической работе Kotler и Mindak (1978), предложивших типологию организационных моделей их взаимодействия — от полного разделения до подчинения одной функции другой. Различие фиксируется на уровне целеполагания: маркетинг стимулирует спрос через контролируемую, оплаченную коммуникацию, тогда как PR управляет репутацией и легитимностью через отношения со стейкхолдерами и опосредованную, «заработанную» коммуникацию.

Harris (1991) ввёл понятие marketing public relations (MPR) — формы PR, обслуживающей маркетинговые задачи, — и предупредил о риске подмены ею «общего» корпоративного PR, чья функция шире продвижения продукта. Более поздние исследования конвергенции (Kitchen, 1993; Hallahan) описывают этот процесс как попытку маркетинговой парадигмы встроить публицистику в промо-микс, инструментализировав доверие как канал продаж.

Теория «вторжения» (encroachment theory), обновлённая применительно к соцмедиа в систематическом обзоре 575 рецензируемых PR-публикаций за 2010–2020 годы, показывает: границы между функциями исторически сдвигаются, но не исчезают — сохраняется различие в метриках эффективности, ответственности перед стейкхолдерами и логике кризисного реагирования.

Современные исследования фиксируют стремительный рост применения генеративного ИИ в PR-практике. Yue с соавторами (2024) в Journal of Public Relations Research показывают, что ИИ трансформирует коммуникационные инициативы, модели брендинга и управление отношениями со стейкхолдерами. При этом эмпирические данные противоречивы: Koa, Naser и Ayyoub (2025) обнаруживают, что реальная скорость внедрения генеративного ИИ практиками ниже, чем ожидания преподавателей и исследователей, — то есть технологическая унификация пока опережается организационной инерцией.

Этическое измерение проблемы раскрывают Duckett и Westrick (2025), а также Cusnir и Nicola (2024) на материале румынской PR-индустрии: авторы фиксируют рост обеспокоенности практиков тем, что автоматизация стирает не только формальные, но и содержательные границы между информированием и убеждением аудитории. Когда один и тот же инструмент генерирует и антикризисное заявление, и рекламный слоган, риск заключается не в технологии как таковой, а в утрате организационной рефлексии о том, какая коммуникационная логика уместна в конкретной ситуации.

Эмпирические свидетельства репутационных рисков

Наиболее прямое эмпирическое подтверждение центрального тезиса статьи даёт экспериментальное исследование, опубликованное в Corporate Communications: An International Journal (2025): в дизайне «источник (человек/ИИ) × стратегия (сочувствующая/информационная/извиняющаяся)» показано, что пресс-релизы, написанные людьми, стабильно воспринимаются аудиторией как более убедительные по критериям доверия к источнику, доверия к сообщению и общей репутации организации. Это означает, что автоматизация производства текста без сохранения специфически PR-ориентированной стратегии (в частности, извиняющейся риторики в кризисных ситуациях) напрямую снижает эффективность коммуникации именно там, где ставки выше всего.

Амстердамский университет и Твенте изучают эффект «дилеммы прозрачности»: маркировка новостного контента как созданного ИИ теоретически должна повышать доверие аудитории, но эмпирические данные противоречивы. Исследование проверяет, зависит ли эффект таких меток от темы новости — политической (миграция) или неполитической (пожертвование музею).

Авторы провели эксперимент по схеме 2×2 (автор — человек или ИИ; тема — политическая или неполитическая), в котором приняли участие 207 человек. Измерялись три переменные: доверие к источнику, ощущение манипуляции и готовность делиться новостью.

Ключевой вывод, к которым пришли авторы: новости с меткой «сгенерировано ИИ» воспринимаются как менее достоверные — независимо от темы (нет эффекта взаимодействия с темой). Дополнительно отмечается, что метка ИИ снижает готовность делиться именно политическими новостями (вероятно, из-за репутационных рисков при распространении потенциально ложной информации).

Простая маркировка «написано ИИ» может снижать доверие к контенту независимо от его фактического качества.

Качественное исследование методом полуструктурированных интервью (ScienceDirect, 2025) выявляет дополнительный организационный риск: доминирующая коалиция внутри компании, то есть высшее руководство, определяющее приоритеты, зачастую перекладывает ответственность за корректное применение ИИ на PR-специалистов, не обеспечивая при этом чёткого разграничения зон ответственности между отделами. Это создаёт диффузию ответственности именно в тот момент, когда, по замечанию авторов, рост синтетического контента повышает, а не снижает значимость доверия как основы эффективной PR-деятельности.

Работа, расширяющая теорию совершенства PR (Excellence Theory) на контекст цифровой этики (Frontiers in Artificial Intelligence, 2025), показывает на данных из Малайзии, что более 60% практиков ежегодно сталкиваются с этическими дилеммами использования ИИ, а способность организации сформулировать явные этические принципы медиирует связь между интенсивностью использования ИИ и качеством PR-практики. Иными словами, само по себе внедрение технологии нейтрально; риск возникает именно там, где стирается организационная граница между функциями с разными этическими обязательствами.

Совокупность данных позволяет сформулировать ключевой аргумент: генеративный ИИ снижает технические издержки смешения PR и маркетинга, но повышает цену такого смешения с точки зрения репутационных последствий. Выделяются три механизма риска.

Во-первых, метрический конфликт: маркетинговые показатели (охват, конверсия) неприменимы к оценке кризисной коммуникации, где решает точность и уместность тона, а не охват.

Во-вторых, риск неверной стратегии реагирования: именно PR-ориентированные, а не генерализованные автоматизированные форматы сохраняют доверие аудитории в чувствительных ситуациях.

В-третьих, организационная диффузия ответственности: без явного разграничения функций автоматизация создаёт зону, где ни PR-, ни маркетинговый отдел не несёт полной ответственности за репутационные последствия синтетического контента.

Заключение

Техническая возможность объединить производство PR- и маркетингового контента с помощью ИИ не является аргументом в пользу их содержательного слияния. Рассмотренные исследования указывают: сохранение функциональной автономии PR-логики легитимности и доверия, отличной от логики продаж, становится более важным именно тогда, когда технология делает игнорирование этого различия организационно более лёгким. Дальнейшие исследования должны выработать индикаторы, позволяющие диагностировать момент подмены PR-логики маркетинговой в автоматизированных коммуникационных процессах.

Список литературы

1. Kotler, P., & Mindak, W. (1978). Marketing and Public Relations. Journal of Marketing, 42(4), 13–20.

2. Harris, T. L. (1991). The Marketer’s Guide to Public Relations. John Wiley & Sons.

3. Kitchen, P. J. (1993). Public relations: A rationale for its development and usage within UK fast-moving consumer good firms. European Journal of Marketing.

4. Hallahan, K. Marketing and public relations: the relationship revisited. Journal of Marketing Communications, 1(2). https://doi.org/10.1080/13527269500000012

5. Revisiting the relationship between public relations and marketing: Encroachment and social media. Public Relations Review. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0363811118300675

6. Yue, C. A., et al. (2024). Public relations meets artificial intelligence: Assessing utilization and outcomes. Journal of Public Relations Research, 36(6), 513–534.

7. Duckett, J., & Westrick, N. M. (2025). Exploring the use, adoption, and ethics of generative artificial intelligence in the public relations and communication professions. Communication Teacher, 39, 33–41.

8. Cusnir, C., & Nicola, A. (2024). Using generative Artificial Intelligence tools in Public Relations: Ethical concerns and the impact on the profession in the Romanian context. Communication & Society, 7, 309–323.

9. Koa, M., Naser, H. A., & Ayyoub, A. (2025). Artificial Intelligence in Public Relations and Strategic Communication: Organizational, Technological, and Environmental Determinants of Adoption in Agency Contexts. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/21582440251389267

10. Credibility and organizational reputation perceptions of news releases produced by artificial intelligence. Corporate Communications: An International Journal (2025). https://www.emerald.com/ccij/article-abstract/doi/10.1108/CCIJ-01-2025-0005/1267886

11. Public relations practitioners and AI implementation: The challenges presented by the dominant coalition’s diffusion of responsibility. Public Relations Review (2025). https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0363811125001109

12. Mediating role of Digital Ethics on the impact of Artificial Intelligence Usage and Public Relations Practices: evidence from Malaysia. Frontiers in Artificial Intelligence (2025). https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1662219/full

13. Grunig, J. E., & Hunt, T. (1984). Managing Public Relations. Holt, Rinehart & Winston.

14. Muck Rack (2025). The State of PR 2025.

15. USC Annenberg (2025). Relevance Report: AI Activated.

16. Morosoli, S., van der Goot, E., Resendez, V., de Vreese, C., & Helberger, N. (2025). The Transparency Dilemma: An Experiment on How AI Disclosures Affect Credibility Perceptions and Engagement Across Topics. Proceedings of the Eighth AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2025), 1748–1757.