«Русская Медиагруппа» связала ИИ с наймом и персональным эфиром

«Русская Медиагруппа» применяет ИИ в работе с командами и цифровыми продуктами: сотрудники получают аналитику через внутренний сервис, а модели машинного обучения помогают изучать реакцию аудитории на музыку. Об этих направлениях представители холдинга рассказали на Е-Ритейл Форуме 2026. Их выступления прошли 22 сентября и 23 сентября, следует из программы HR-сессии и программы сессии об ИИ-агентах.

Для ритейла в этой истории важны две задачи: как оценивать способность сотрудника работать с новыми инструментами и как использовать данные об отклике аудитории при создании контента. При этом индивидуальный радиоэфир описан как перспектива, а не как уже запущенная услуга.

В найме важнее результат практической задачи

Екатерина Касперович, директор по развитию бизнеса «Русской Медиагруппы», выступила на круглом столе «HR Tech. Как технологии меняют управление персоналом». По её словам, резюме и собеседование не всегда позволяют понять, насколько эффективно человек справится с работой. При подборе она предложила уделять больше внимания результатам практических задач и готовности осваивать новые инструменты. Об этом говорится в опубликованном сообщении о выступлениях экспертов РМГ.

Касперович связывает владение ИИ с конкретным рабочим результатом. В её изложении сотруднику нужно уметь поставить задачу, проверить полученный ответ и довести работу до полезного для компании эффекта. Знание названий сервисов само по себе этого не показывает.

Обучение действующей команды — другая часть предложенного подхода. Если компания оценивает сотрудников по новым требованиям, ей нужны внутренние стандарты применения ИИ и возможность переучиваться. Иначе сильный специалист может оказаться в невыгодном положении лишь потому, что ещё не успел освоить инструмент.

Внутренний сервис связывает ИИ с повседневной работой

У холдинга есть и собственный пример применения технологии. В июне РМГ сообщала о тестировании платформы TWINR для управления проектами и аналитики. В сентябрьском сообщении компания описала её как инструмент, через который сотрудники получают сведения о проектах, отчёты по задачам и текущие статусы в Telegram.

Это объясняет, почему разговор о навыках выходит за пределы найма. Чтобы использовать ответ системы в работе, человеку всё равно приходится понимать исходную задачу, оценивать достоверность сведений и принимать решение о следующем действии. Данных о том, как платформа повлияла на скорость работы или результаты команд, в сообщении не приводится.

Ранее РМГ также представила концепцию «фабрики контента», объединяющей аналитику, ИИ и работу редакционных, производственных и коммерческих подразделений. Компания сообщала, что более половины текстового и графического контента для её цифровых площадок создаётся или перерабатывается с применением ИИ. Это показатель собственных процессов холдинга, а не всего медиарынка.

Как «Русская Медиагруппа» применяет ИИ в эфире

На сессии «ИИ-агенты как драйвер конкурентоспособности бизнеса» директор по развитию сайтов и приложений РМГ Станислав Скалабан рассказал о другом направлении. Холдинг использует модели машинного обучения, чтобы оценивать, какую эмоцию может вызвать музыкальная композиция. По словам спикера, к этой работе добавили видео и компьютерное зрение для анализа реакции на происходящее в прямом эфире.

Здесь важно различать оценку возможной реакции на музыку и доказанное измерение эмоций каждого слушателя. В опубликованном сообщении нет сведений о точности моделей, масштабе применения компьютерного зрения и результатах проверки прогнозов. Поэтому делать вывод об эффективности технологии для всего радиоэфира пока рано.

Направление опирается на уже существующие цифровые продукты РМГ. В 2025 году холдинг обновил платформу «Русского Радио», где наряду с обычным вещанием доступны цифровые станции, разделённые по жанрам и настроению. Новый шаг, о котором говорит Скалабан, — более тонкий подбор контента с учётом предполагаемого отклика аудитории.

Что работает сейчас, а что остаётся планом

Уже применяется

Машинное обучение для оценки предполагаемой эмоциональной реакции на музыку; внутренний инструмент для доступа сотрудников к данным о проектах.

Планируется

Индивидуальная версия станции, из эфира которой можно исключать неинтересные слушателю композиции, а также применение данных для оценки рекламного контента.

Не раскрыто

Срок запуска персонального эфира, точность оценки эмоций и измеримый результат для рекламодателей.

Для рекламодателя и ритейлера здесь возникает практический вопрос: поможет ли более точное понимание аудитории выбирать подходящий контент и проверять реакцию на рекламу. Пока РМГ обозначила направление работы, но не представила показатели, по которым можно оценить коммерческий эффект. Поэтому персонализацию эфира и эффективность рекламы следует рассматривать как разные задачи.

Тема перекликается с дискуссией Retail Life о покупательском опыте: компаниям важно не только привлечь внимание человека, но и понять, что он почувствовал и привело ли взаимодействие к нужному действию. Выступления экспертов РМГ показывают, какие инструменты холдинг для этого пробует; окончательный ответ потребует опубликованных результатов их применения.