Компанія OpenAI зібрала приклади того, як міжнародні новинні організації впроваджують штучний інтелект (ШІ) у редакційні, продуктові та комерційні процеси. Associated Press, Le Monde, Axios, POLITICO, The Atlantic, Condé Nast та інші медіа вже використовують ШІ, щоб аналізувати великі масиви документів, перевіряти інформацію, перекладати матеріали, персоналізувати взаємодію з читачами й знаходити нові джерела доходу.
Ідеться не лише про генерацію або скорочення текстів. ШІ поступово стає частиною інфраструктури медіакомпаній: допомагає журналістам знаходити теми, перетворює архіви на доступні бази знань, адаптує матеріали до різних форматів і мов, підтримує продажі реклами та прискорює внутрішні процеси.
Ми відібрали ключові приклади, щоб показати, які завдання редакції вже передають ШІ, як технологія змінює взаємодію медіа з аудиторією та за яких умов її впровадження може посилити журналістику, а не замінити редакційне рішення.
ШІ допомагає журналістам працювати з інформацією
Одним із найпоширеніших сценаріїв використання ШІ в медіа стає робота з великими масивами документів, даних, аудіо та відео. Технологія допомагає швидше знайти потенційно важливу інформацію, але остаточне рішення щодо її цінності та публікації залишається за журналістами й редакторами.
Associated Press: пошук тем, перевірка матеріалів і робота з документами
Associated Press використовує технології OpenAI для посилення репортерської роботи, перевірки інформації та автоматизації редакційних процесів.
Інструменти AP допомагають:
- переглядати нічні новини й подкасти в пошуках важливих подій;
- перевіряти зображення та відео, зокрема відстежувати їхнє походження, місце й час створення;
- перетворювати тисячі матеріалів Верховного суду США на структуровану базу даних із пошуком;
- знаходити потенційні теми в державних наборах даних;
- формувати звіти про поведінку аудиторії;
- адаптувати статті AP у сценарії для радіо й телебачення.
Це скорочує обсяг повторюваної роботи та дає журналістам більше часу на оригінальні матеріали, аналіз і репортажі.
POLITICO: аналіз документів і підтримка комерційних команд
У POLITICO ШІ допомагає журналістам аналізувати великі обсяги публічних документів і даних. Завдяки цьому редакція може швидше знаходити зв’язки, тенденції та факти, які можуть стати основою для власних матеріалів.
Комерційні команди використовують ШІ для підготовки персоналізованих пропозицій клієнтам. Система збирає дані про продукти й можливості POLITICO, щоб працівники могли більше часу приділяти спілкуванню з рекламодавцями та партнерами.
Axios: окремі GPT для редакційних завдань
Axios створив набір спеціалізованих GPT для внутрішніх процесів. Вони допомагають працівникам розібратися в корпоративних правилах, отримати підтримку від інших відділів, підготувати інформаційні запити та перевірити відповідність тексту фірмовому стилю Smart Brevity.
The Philadelphia Inquirer: моніторинг публічних засідань
The Philadelphia Inquirer розробив інструмент Scribe, який допомагає журналістам відстежувати публічні засідання в десятках муніципалітетів і шкільних округів.
Система перетворює стенограми засідань на стислі тематичні підсумки, а потім оцінює та ранжує окремі події за критеріями новинної цінності. Ці критерії розробили самі журналісти й редактори видання. ШІ в цьому випадку не визначає редакційну політику, а допомагає швидше помічати потенційно важливі рішення, зміни та конфлікти на локальному рівні.
Axel Springer: підтримка редакцій Business Insider і WELT
Axel Springer використовує технології OpenAI в кількох своїх медіабрендах.
Такі інструменти допомагають журналістам ще до написання матеріалу оцінити, які факти підтверджуються та які джерела можна вважати надійними.
Future: редакційна платформа з ШІ-агентами
Медіакомпанія Future створює власну редакційну платформу, яка має об’єднати ШІ-агентів, гнучкі робочі процеси та інструменти для різних редакційних завдань.
Замість окремих сервісів компанія прагне побудувати спільне середовище, у якому журналісти зможуть працювати з інформацією, контентом і редакційними процесами.
Le Monde: переклад матеріалів англійською
У 2022 році Le Monde запустив англомовну версію видання Le Monde in English. У 2025 році редакція почала використовувати моделі ChatGPT із власним детальним стилістичним посібником для перекладу. Це допомогло прискорити публікацію англомовних матеріалів і водночас зберегти редакційний стиль видання. Журналісти отримали більше часу для роботи над репортажами, аналізом і перевіркою інформації.
PRISA Media: від моніторингу трендів до розмовного помічника
PRISA Media використовує технології OpenAI в кількох редакційних продуктах, які працюють під наглядом журналістів.
Серед них:
- інструмент для моніторингу трендів та інформаційних приводів;
- аудіодайджести новин для різних країн під час Чемпіонату світу з футболу на платформі Diario AS;
- Vera, розмовний помічник, який відповідає на запитання передплатників EL PAÍS;
- системи для перекладу статей;
- автоматизація визначення прав на зображення;
- інструменти для структурування й пошуку матеріалів у внутрішній базі знань.
Компанія розглядає ШІ не як окремий продукт, а як складову редакційної та інформаційної інфраструктури.
The Daily Beast: ШІ-агенти всередині Slack
Команда даних The Daily Beast розробила набір агентів Data Scouts для редакційних і бізнес-команд. Вони не лише узагальнюють дані, а й:
- виявляють нові можливості;
- пояснюють зміни в показниках;
- пропонують наступні кроки, які мають перевірити працівники.
Більшість взаємодій із Data Scouts відбувається у Slack. Завдяки цьому працівникам не потрібно переходити до окремої аналітичної панелі: потрібні висновки з’являються безпосередньо в середовищі, де команди вже обговорюють робочі рішення.
Локальні медіа: переклад і комунікація з донорами
Product & AI Studio при American Journalism Project допомагає локальним неприбутковим медіа відповідально впроваджувати ШІ.
Пуерториканський Центр журналістських розслідувань створив набір спеціалізованих GPT, які допомагають невеликій команді готувати й перекладати повідомлення для донорів англійською та іспанською мовами. Розроблений центром процес перекладу з використанням ChatGPT згодом адаптували інші редакції.
Enlace Latino North Carolina запустило свою першу англомовну розсилку, завдяки чому змогло охопити ширшу аудиторію та створити нові можливості для спонсорства.
Boyle Heights Beat застосувало подібний підхід для оперативного двомовного висвітлення пожеж у Лос-Анджелесі.
Медіа створюють нові способи взаємодії з аудиторією
Другий великий напрям використання ШІ пов’язаний не з внутрішньою роботою редакції, а з продуктами для читачів.
Медіа перетворюють власні архіви, експертні матеріали та бази знань на інтерактивні сервіси. Читачі можуть ставити запитання, отримувати персоналізовані рекомендації, слухати статті або досліджувати контент у розмовному форматі.
Bon Appétit: помічник для приготування страв
Condé Nast використовує технології OpenAI, щоб створювати нові формати взаємодії з контентом своїх брендів.
Bon Appétit запустив Test Kitchen Assistant. Він поєднує редакційний архів видання з моделями OpenAI та дає змогу користувачам у реальному часі запитувати про:
- рецепти;
- способи приготування;
- заміну інгредієнтів;
- планування страв;
- кухонні товари.
Помічник спирається на перевірені редакцією матеріали Bon Appétit, але подає їх у персоналізованому діалоговому форматі.
The Atlantic: детективна гра з ШІ-персонажами
The Atlantic створив інтерактивну детективну гру Lemony Snicket’s Suspicious Incident in Dubious Park.
Письменник Лемоні Снікет розробив персонажів, сюжет і мотиви героїв. Після цього команда The Atlantic використала API ChatGPT, щоб створити окремого агента для кожного персонажа. Гравці можуть допитувати героїв, ставити їм запитання та поступово з’ясовувати, хто скоїв злочин.
У цьому випадку ШІ не генерує основний сюжет, а дає аудиторії змогу взаємодіяти з авторським світом.
Eater: пошук ресторанів розмовною мовою
Eater запустив пошук ресторанів на основі ШІ. Користувач може описати запит розмовною мовою, а система зіставить його з рекомендаціями та сервісними матеріалами, які видання накопичило за понад 20 років.
Так редакційний архів перетворюється на персоналізований сервіс, а користувачеві не потрібно самостійно переглядати десятки матеріалів.
Future: інтеграція медіаконтенту в ChatGPT
Future запустила перші плагіни для ChatGPT, які допомагають системі точніше розуміти та подавати матеріали медіакомпанії. Зокрема, Who What Wear допомагає користувачам підбирати персоналізовані образи й водночас спирається на редакційний контент про моду. Це змінює роль медіаматеріалу: він стає не лише статтею для читання, а й джерелом для персоналізованого цифрового продукту.
Le Monde: аудіоверсія кожної статті
У 2025 році Le Monde додав аудіоверсію до кожної статті, реагуючи на зміни в тому, як аудиторія споживає новини. Голос і манеру читання створювали разом із професійними акторами озвучки, щоб вони відповідали редакційній ідентичності видання.
Після публікації матеріалу моделі OpenAI автоматично створюють його аудіоверсію. Завдяки цьому читачі можуть одразу прослухати будь-яку статтю.
The San Francisco Standard: персоналізовані новинні брифінги
The San Francisco Standard розробляє застосунок для передплатників, у якому ШІ формує персоналізовані брифінги на основі інтересів, місця перебування та читацьких звичок користувача.
Матеріали видання перетворюються на інтерактивні модулі. Читач може поставити уточнювальне запитання, дізнатися більше про згаданих людей або перейти до пов’язаних публікацій з архіву.
BILD: помічник, який пояснює значення новин
ШІ-помічник BILD під назвою Hey_ уже відповів більш ніж на 250 мільйонів запитань читачів. Він допомагає користувачам зрозуміти, як новина може вплинути саме на них. Для цього медіа використовує чат і інтерактивні елементи в статтях, зокрема калькулятори податків і пенсій. Такий підхід наближає журналістський матеріал до практичного сервісу: видання не лише повідомляє факт, а й допомагає читачеві оцінити його особисті наслідки.
Chicago Public Media: пошук у 40-річному аудіоархіві
Chicago Public Media використовує моделі OpenAI для розшифрування 40 років аудіоматеріалів радіостанції WBEZ. Раніше значна частина цього архіву була фактично недоступною для пошуку. Після транскрибування журналісти зможуть знаходити в ньому згадки про людей, події та рішення.
У перспективі доступ до архіву планують відкрити й для громадськості. Він може стати важливим джерелом для дослідження історії та розвитку місцевої спільноти.
ШІ підтримує комерційні процеси медіакомпаній
Видання використовують ШІ не лише для контенту. Технологія також допомагає аналізувати бізнес-дані, знаходити потенційних рекламодавців і підтримувати команди продажів.
News Corp: агенти для роботи з корпоративними даними
News Corp розробляє ШІ-агентів Knowledge Agents, які поєднують структуровані корпоративні дані з неструктурованими документами та внутрішніми знаннями.
За допомогою моделей OpenAI й Model Context Protocol агенти можуть безпечно працювати з інформацією з глобального сховища даних News Corp.
Компанія також навчає агентів розуміти семантичну структуру даних. Тобто система має знати не лише значення окремих показників, а і їхній контекст, взаємозв’язки та роль у бізнес-процесах. Це дає змогу командам ставити складні аналітичні запитання звичайною мовою й отримувати відповіді на основі внутрішніх джерел.
The Seattle Times: пошук потенційних рекламодавців
The Seattle Times розробив агента на основі ChatGPT Enterprise для рекламного відділу.
Через розмовний інтерфейс менеджери з продажу можуть:
- створювати списки потенційних клієнтів;
- оцінювати їх за критеріями, розробленими виданням;
- готувати дослідницькі звіти;
- перевіряти, чи є компанія в CRM;
- формувати запитання для першої розмови з клієнтом.
Інструмент скоротив час пошуку потенційних рекламодавців із кількох годин до кількох хвилин і вже допоміг отримати нові продажі.
Які висновки можуть зробити медіакомпанії
ШІ приносить найбільше користі там, де є чітке завдання
Успішні приклади майже не починаються з абстрактного бажання «упровадити ШІ». Медіа обирають конкретний процес: аналіз документів, перевірку відео, переклад, підготовку аудіоверсій або пошук рекламодавців. Тому першим кроком має бути не вибір моделі, а визначення завдання, яке забирає багато часу, регулярно повторюється або обмежує масштабування.
Власні дані й архіви стають конкурентною перевагою
Bon Appétit, Eater, Le Monde та Chicago Public Media використовують ШІ не як заміну власному контенту, а як новий спосіб роботи з ним.
Цінність створює не сама технологія, а поєднання моделі з архівом, редакційними правилами, стилістичними посібниками та експертними матеріалами видання. Що якісніша й краще структурована база знань медіа, то кориснішим може бути продукт на її основі.
Редакційні стандарти потрібно вбудовувати в інструменти
Axios навчає GPT працювати у стилі Smart Brevity, Le Monde використовує власний перекладацький посібник, а The Philadelphia Inquirer оцінює події за критеріями, які створили журналісти. Це показує, що універсального ШІ-інструмента для редакції недостатньо. Він має враховувати правила конкретного медіа: стиль, критерії новинної цінності, підходи до перевірки інформації та межі допустимої автоматизації.
ШІ змінює не лише виробництво контенту, а й сам медіапродукт
Персоналізовані брифінги, розмовний пошук, аудіоверсії, інтерактивні ігри та калькулятори показують, що стаття перестає бути єдиною формою взаємодії з журналістикою. Той самий редакційний матеріал можна перетворити на діалог, рекомендаційний сервіс, аудіопродукт або персоналізований модуль. Це дає медіа можливість адаптуватися до різних сценаріїв споживання інформації, не відмовляючись від власної експертизи.
Інструменти мають працювати всередині звичних процесів
Приклад The Daily Beast показує важливість інтеграції. Працівники отримують висновки від ШІ безпосередньо у Slack, а не в новій системі, яку потрібно окремо відкривати й опановувати. Ефективне впровадження не завжди потребує створення складного нового продукту. Іноді достатньо додати ШІ до вже знайомого робочого середовища.
Людина залишається відповідальною за рішення
У більшості наведених прикладів ШІ шукає, структурує, перекладає, узагальнює або пропонує варіанти. Однак журналісти й редактори визначають, що є новиною, чи можна довіряти джерелу, як подати інформацію та чи варто її публікувати.
Технологія може прискорити шлях від інформації до рішення, але не бере на себе редакційну відповідальність.
Ефект потрібно оцінювати за результатом, а не за кількістю інструментів
Важливими показниками можуть бути зекономлений час, кількість знайдених тем, швидкість перекладу, частка використаного архіву, залученість читачів або нові рекламні контракти.
Тому медіакомпаніям варто заздалегідь визначити, яку зміну має принести інструмент і як її можна перевірити.
ШІ поступово переходить від окремих експериментів до постійної частини роботи медіа. Найбільшу користь він приносить там, де доповнює редакційну експертизу, спирається на перевірені джерела й допомагає людям ухвалювати рішення швидше, не забираючи в них відповідальність за результат.
