1. Формально всё верно, но текст не решает задачу
Языковые модели создают «правильный» текст, но делают это обобщённо: не учитывают формат продукта или услуги, специфику бизнеса и отрасли, особенности спикера и инфоповода. Читатель сразу почувствует несоответствие: текст звучит привычно, но не совпадает с реальной логикой коммуникации. В некоторых случаях ИИ может искажать суть предложения, что это особенно сложно отловить при редактировании.
2. В тексте много обобщений и усилений
Часто при написании пресс-релизов ИИ добавляет пафос, завышает обещания, увеличивает значимость. Такие формулировки создают лишние репутационные риски для компании и вступают в конфликт с требованиями редакции. Правки здесь должны быть направлены не на усиление текста, а, напротив, на сознательное «понижение градуса».
3. Смешение жанров: блог или «википедия» вместо PR-материала
При внешне живой и эмоциональной подаче текст может уходить в формат блога или авторской колонки, хотя изначально задумывался как материал для СМИ. Возможен и обратный перекос: статья превращается в справку из учебника или энциклопедии — грамотную и корректную, но не рассчитанную на публикацию в медиа.
4. Логика «для читателя», а не для редакции
ИИ хорошо оптимизирует текст под восприятие: делает его понятным, плавным, легко читаемым. При этом критерии редакции — новизна, релевантность повестке, формат, отсутствие скрытой рекламы — не всегда закладываются в материал. В итоге текст не отвечает на главный редакторский вопрос: почему его стоит публиковать именно сейчас и именно здесь?
5. Написано гладко, но непонятно
Самая коварная ловушка ИИ-текста. Абзац может быть связным, аккуратным, логичным — и при этом после прочтения остаётся вопрос: а в чём, собственно, тут мысль? Какой вывод должен сделать читатель? Если приходится гадать и «пересобирать» смысл, значит, текст не дотянули.
