У розмові на подкасті Lenny’s Podcast інвестор і серійний операційний лідер Кіт Рабуа — колишній топ-менеджер PayPal, Square та LinkedIn, нині керівний директор фонду Khosla Ventures і ранній інвестор Stripe, Airbnb, YouTube, DoorDash та інших — окреслює несподівану тенденцію в епоху генеративного AI. У низці найсильніших компаній, з якими він працює, найбільшим споживачем AI‑токенів виявляється не інженерна команда і не дата-сайентисти, а CMO — директор з маркетингу.
Це не просто курйоз статистики. За цим стоїть глибока перебудова маркетингових організацій: від структури команд до розподілу влади й бюджетів. AI змінює не лише інструменти маркетингу, а й саму природу ролі CMO.
Коли маркетинг «з’їдає» більше токенів, ніж інженерія
У традиційній уяві про AI‑революцію саме інженери та дата-сайентисти мали б бути головними користувачами моделей: вони будують продукти, інтегрують моделі в сервіси, оптимізують інфраструктуру. Однак у найефективніших компаніях, які спостерігає Рабуа, картина інша: перше місце за споживанням токенів займає маркетинг, а конкретно — CMO.
Це означає, що директор з маркетингу не просто «схвалює» використання AI десь у команді. Він або вона особисто проводить через моделі величезні обсяги запитів: генерує креативи, тексти, варіанти кампаній, аналітичні зрізи, порівняння позиціонування, варіанти меседжингу для різних сегментів. Токени стають не технічною метрикою, а виміром інтенсивності управлінської роботи.
Такий зсув показує, що AI перестає бути «чорною скринькою» в руках технічних команд і перетворюється на безпосередній робочий інструмент бізнес‑лідерів. Для CMO це означає можливість працювати з маркетинговим продуктом — від ідеї до фінального меседжу — без проміжних ланок.
Кінець епохи «заступників заступників»: як AI скорочує ланцюжок виконання
Класична велика маркетингова організація побудована як багаторівнева піраміда. На верхівці — CMO, нижче — віцепрезиденти за напрямами, ще нижче — директори, менеджери, креативні команди, агентства. Щоб втілити ідею, CMO зазвичай формулює завдання, передає його вниз, чекає на перші варіанти, потім на доопрацювання, погодження, тести. Кожен цикл займає дні або тижні.
AI радикально скорочує цей ланцюжок. Рабуа описує, як сучасні CMO в найкращих компаніях більше не змушені покладатися на «депутатів і депутатів депутатів», щоб отримати реальний робочий результат. Генеративні моделі дозволяють напряму створювати:
- варіанти креативів для різних каналів;
- довгі та короткі тексти для рекламних кампаній;
- адаптації під різні ринки та аудиторії;
- аналітичні розбори реакції аудиторії, гіпотези щодо позиціонування, порівняння з конкурентами.
Те, що раніше вимагало б брифу для агентства, кількох раундів креативу, внутрішніх погоджень і зовнішніх презентацій, тепер може бути зроблено самим CMO за години — принаймні на рівні першого, другого, третього драфту.
Це не означає повної відмови від команд чи партнерів, але кардинально змінює їхню роль. Замість того щоб бути єдиними виробниками контенту й аналітики, вони стають тими, хто шліфує, перевіряє, локалізує, впроваджує. Стратегічний центр тяжіння зміщується ближче до людини, яка приймає рішення.
Прискорені цикли рішень: коли CMO сам тестує ідеї на швидкості AI
Ключова перевага такого прямого доступу до AI — не лише економія часу на комунікацію. Це можливість радикально прискорити цикли прийняття рішень.
Раніше, щоб перевірити нове позиціонування або меседж, CMO мав пройти через повний цикл: постановка задачі, креатив, внутрішні обговорення, обмежені тести, збір даних, аналіз. Кожна ітерація була дорогою, тому кількість ідей, які реально доходили до тесту, була обмеженою.
AI дозволяє змінити саму геометрію цього процесу. Керівник маркетингу може:
- за один робочий день згенерувати десятки варіантів меседжингу для різних сегментів;
- одразу ж отримати симулятивний аналіз: як кожен варіант може сприйматися різними аудиторіями, які асоціації викликає, які ризики містить;
- швидко адаптувати тексти під різні канали — від перформанс‑реклами до довгих бренд‑історій;
- сформувати гіпотези для A/B‑тестів і підготувати матеріали для запуску.
Важливо, що CMO не просто делегує ці завдання, а особисто проходить через кілька ітерацій, поки не побачить варіанти, які відповідають його або її інтуїції щодо бренду. Це поєднання інструментальної швидкості AI та людського судження на верхньому рівні.
У результаті кількість ідей, які реально доходять до ринку, зростає, а час від інсайту до експерименту скорочується. Маркетингова організація переходить із режиму повільних, дорогих кампаній до режиму постійного, керованого експериментування.
Пласкіші структури: як AI змінює архітектуру маркетингових команд
Коли CMO може особисто генерувати й оцінювати значно більше робочого продукту, ніж раніше, виникає логічне питання: навіщо стільки проміжних рівнів управління?
Рабуа очікує, що ця динаміка призведе до сплющення маркетингових організацій. Якщо раніше для масштабування обсягу роботи CMO був змушений будувати багаторівневу ієрархію, то тепер масштаб забезпечується за рахунок AI‑інструментів. Це змінює вимоги до структури:
- менше проміжних менеджерів, чия основна функція — транслювати завдання та збирати результати;
- більше сильних індивідуальних виконавців, здатних працювати у зв’язці «людина + AI» і швидко втілювати вже сформовані стратегії;
- більша безпосередня взаємодія CMO з креативом, аналітикою, перформанс‑каналами.
Фактично AI дає змогу старшим лідерам особисто «пропускати через себе» значно більший обсяг роботи. Це нагадує те, як у свій час електронна пошта та месенджери дозволили керівникам напряму комунікувати з великою кількістю людей, минаючи частину бюрократичних фільтрів. Тепер щось подібне відбувається з виробництвом маркетингового контенту й аналітики.
Для багатьох середніх ланок це означає необхідність переосмислити свою цінність. Роль «перекладача» між CMO та виконавцями втрачає сенс, якщо CMO може напряму формувати завдання в AI, отримувати варіанти рішень і відразу ж віддавати їх у роботу невеликій, але сильній команді.
Влада і бюджети зміщуються: чому AI‑грамотні CMO виграють
Якщо токени — це нова «валюта» продуктивності в компанії, то той, хто вміє найефективніше конвертувати їх у бізнес‑результат, отримує більше впливу. Рабуа прогнозує, що бюджет і влада всередині компаній дедалі частіше зміщуватимуться в бік CMO, які вміють працювати з AI не номінально, а по‑справжньому.
Ключовим стає не сам факт використання AI, а здатність:
- перетворювати масове споживання токенів на вимірюване зростання — у виручці, LTV, ефективності залучення;
- підвищувати впізнаваність і силу бренду за рахунок більш точного, швидкого й послідовного меседжингу;
- демонструвати, що кожен додатковий «шар» AI‑активності приносить відчутний приріст, а не просто створює ще більше контенту.
У такій конфігурації CMO перестає бути «витратним центром», який потрібно постійно виправдовувати, і перетворюється на одного з головних драйверів зростання. Якщо раніше головний аргумент на користь посилення маркетингу будувався навколо бренду й довгострокових ефектів, то тепер з’являється можливість показувати дуже конкретні, швидкі результати, безпосередньо пов’язані з інтенсивністю використання AI‑інструментів.
Це, своєю чергою, впливає на внутрішню політику компаній. Керівники, які демонструють, що можуть особисто керувати AI‑інфраструктурою для досягнення бізнес‑цілей, отримують сильніші позиції в дискусіях про розподіл бюджетів, пріоритети продукту, стратегію виходу на ринки.
Що це означає для кар’єри в маркетингу
Хоча Рабуа говорить про загальну «радикальну переорієнтацію кар’єр» під впливом AI, у маркетингу ця переорієнтація особливо відчутна. Для фахівців різних рівнів це означає різні виклики.
Для майбутніх CMO ключовою стає не лише стратегічна креативність, а й особиста операційна майстерність роботи з AI. Уміння сформулювати запит до моделі, побудувати серію ітерацій, поєднати машинний результат із власним судженням — це нова базова грамотність, без якої важко претендувати на роль лідера.
Для середньої ланки важливо навчитися виходити за межі ролі «передавача завдань». Цінність зростає там, де людина може:
- самостійно будувати й оптимізувати зв’язку «AI + канал»;
- брати на себе відповідальність за експерименти, а не лише за виконання;
- пропонувати CMO не просто варіанти креативу, а цілі системи тестування й масштабування.
Для молодших спеціалістів AI стає водночас і загрозою, і шансом. Багато рутинних завдань — від написання базових текстів до підготовки звітів — автоматизуються. Але ті, хто зможе швидко опанувати інструменти й навчитися працювати поруч із CMO в режимі високої швидкості, отримають можливість набагато швидше зростати в зоні відповідальності.
Висновок: маркетинг як передній край AI‑революції
Те, що в найкращих компаніях CMO стає головним споживачем AI‑токенів, — не випадковість, а симптом глибшої трансформації. Маркетинг виявився однією з перших функцій, де генеративний AI дозволяє старшим лідерам безпосередньо працювати з робочим продуктом, а не лише керувати процесами.
Це змінює все: швидкість ухвалення рішень, структуру команд, роль агентств, розподіл влади й бюджетів. Ті CMO, які зможуть перетворити масове використання AI‑інструментів на відчутне зростання й посилення бренду, стануть одними з найвпливовіших фігур у компаніях наступного десятиліття.
Для індустрії це означає, що дискусія про AI більше не може обмежуватися інженерними командами. Справжня битва за конкурентну перевагу розгортається там, де AI зустрічається з ринком, брендом і споживачем, — а це територія CMO.
Джерело
Повна розмова: Hard truths about building in the AI era | Keith Rabois (Khosla Ventures)