Параллельно с живыми инфлюенсерами заметно вырос спрос на ИИ-персонажей, которые ведут каналы, продают бренды и собирают аудиторию. В основе — генеративные модели, умеющие создавать лица, тела, мимику, голос и тексты для бесконечного потока контента. Такие персонажи делятся на несколько типов: виртуальные инфлюенсеры брендов, корпоративные ведущие, личные ИИ-блоги.

Рынок ИИ-маркетинга, куда входят цифровые инфлюенсеры, оценивается в десятки миллиардов долларов. Бренды платят за размещение рекламы столько же, сколько и живым блогерам среднего и верхнего сегмента: кампании могут стоить десятки тысяч долларов за интеграцию и сотни тысяч в год при работе в долгую.

Важная часть новой практики — создание цифровых персонажей «по мотивам» реальных людей. Это вызывает правовую проблему: визуальный код человека становится чужим экономическим ресурсом без всякого согласия. С одной стороны, блогеры теряют контроль над своей идентичностью, с другой — получают возможность легально монетизировать своего цифрового двойника.

Многие из нас, возможно, и не подозревали о масштабе заработка ИИ-блогеров.
Одной из первооткрывателей направления была Лил Микела (Lil Miquela), которая сотрудничает с такими брендами, как Prada, Calvin Klein, и зарабатывает около $10 000 за один рекламный пост. Виртуальная модель Имма Грэм (Imma.gram) получает примерно $4 200, что тоже выглядит весомо.

В начале 2026 года инфлюенсер Khaby Lame заключил почти беспрецедентную сделку: продал контролирующую долю компании, управляющей его цифровой идентичностью, холдингу Rich Sparkle Holdings за сумму в районе 900–975 млн долларов. Формально речь не о «продаже себя», а о передаче прав на бренд, коммерческое использование образа и, главное, биометрические данные, которые позволят создать реалистичного цифрового двойника инфлюенсера. По сути, блогер превращает свою личность в масштабируемый IP-актив.

В июне 2025 года китайский блогер Ло Юнхао (25 млн подписчиков на Douyin) запустил ИИ-двойника на стриме Baidu Youxuan. За 7 часов аватар продал товаров на $7,7 млн — больше, чем живой стример за эфир той же протяженности.

В том же году компания Brother на Taobao запустила ИИ-продавца, который вел стрим о линейке принтеров: аватар отвечал на вопросы в чате, показывал функции техники и закрывал продажи, пока сотрудники спали. За первые два часа такого стрима продажи из эфира составили около $2 500, а конверсия выросла примерно на 30% по сравнению с привычными нам трансляциями.

Такие эксперименты дают значительный процент к продажам, а блогеры понимают, что цифровой двойник может зарабатывать не меньше, а иногда и больше своего прототипа. Это прямое обоснование для следующего шага: массовой продажи и лицензирования «аватарных» прав, когда инфлюенсер получает деньги не только за время в кадре, но и за работу ИИ-клона.

Но не обошлось и без скандала: в 2025 году Guess и Vogue оказались в центре обсуждений, разместив рекламу с ИИ-моделью вместо живой. Идеальная цифровая блондинка вызвала волну критики. Vogue обвинили в предательстве своих стандартов, а Guess — в циничной экономии на профессионалах. Эксперимент был воспринят как шаг назад, который не только лишает работы моделей и стилистов, но и возвращает к нереалистичным, устаревшим канонам красоты.

ИИ активно применяется в ритейле для роста продаж, и реальные кейсы показывают хорошие результаты. Алгоритмы проникают во все этапы потребительского пути, радикально повышая операционную эффективность.

Магазины косметики Sephora внедрили технологию Color IQ — сканер, который анализирует цвет кожи клиента и мгновенно подбирает идеально подходящие оттенки тонального крема и помады. Это превратило сложный процесс выбора в простой и точный. Средний чек в магазинах с технологией вырос на 11%, а продажи косметики увеличились на 30%. ИИ не просто помог, он стал экспертом, которому доверяют, повышая удовлетворенность клиентов.

Walmart применил системы компьютерного зрения на основе ИИ для мониторинга полок в режиме реального времени. Алгоритмы отслеживают уровень запасов, автоматически обнаруживая пустые места и предупреждая о необходимости пополнения. Это позволило сократить дефицит товаров на полках на 16%. Особенно эффективной система оказалась для управления скоропортящимися продуктами, где точное прогнозирование спроса привело к значительному росту продаж и сократило потери.

H&M сделал ставку на ИИ-чатботов. Эти виртуальные помощники мгновенно проверяют наличие размеров, дают стилистические советы по сочетанию вещей и помогают оформить заказ. Благодаря оперативной помощи количество брошенных онлайн-корзин сократилось на 30%, зато заметно выросла конверсия в покупку.

Amazon использует генеративный ИИ для создания рекламных изображений. Алгоритм анализирует фотографии товаров и автоматически генерирует для них привлекательные баннеры, оптимизированные под платформу. С помощью этого инструмента кликабельность рекламы выросла на 40% по сравнению с обычными креативами.

Внедрение искусственного интеллекта в HR-процессы — это новая реальность, которая при грамотном подходе дает впечатляющие результаты. Однако главный вывод ведущих компаний заключается не в том, что ИИ должен заменить человека, а в том, что он становится его незаменимым союзником.

Чтобы оптимизировать массовый набор, компания Unilever внедрила платформу HireVue. ИИ анализирует видеоинтервью, оценивая речь и невербальные сигналы. В итоге время подбора сократилось на 75%, а точность выросла на 16%. Рекрутеры получают от ИИ ранжированный список кандидатов с аналитикой, но итоговый выбор делают сами. Такой гибридный подход позволил не только ускориться и повысить качество найма, но и избежать системных ошибок или «слепых зон», присущих алгоритмам.

Если Unilever использует ИИ для подбора персонала, то IBM — для предотвращения текучки. Для борьбы с потерей ценных кадров компания задействовала свою систему Watson. ИИ анализирует данные о сотрудниках (работу, активность) и прогнозирует риск увольнения. Это позволяет менеджерам вовремя провести беседу и принять меры. В результате текучку в ключевых отделах удалось снизить на 30%.

ИИ создал параллельную реальность маркетинга и бизнеса, в которой сосуществуют цифровые личности, генерирующие миллионы, и алгоритмы, предсказывающие наши решения. И пока что мы наблюдаем лишь первые, но уже многомиллиардные шаги алгоритмической экономики влияния.