Як медіа використовують ШІ для текстів, аналітики та соцмереж: кейси 5 редакцій
Поки всі сперечаються, чи замінить штучний інтелект журналістів, учасники курсу «ШІ-апгрейд для медіа» в UMBA вже тестують це на практиці. І результати виявилися значно цікавішими, ніж просто «ChatGPT написав текст».
У фінальних проєктах журналісти локальних медіа показали, як використовують ШІ для реальної редакційної роботи: створення великих текстів, аналізу закупівель, підготовки мультимедійних історій, адаптації контенту для соцмереж і автоматизації частини рутини. Хтось працював із ChatGPT, хтось — із Claude, Gemini чи іншими сервісами. Але головне — це не історії про «магічну кнопку», а про те, як журналісти вчаться будувати власні робочі процеси з ШІ.
У цій добірці — п’ять реальних кейсів учасників курсу. Від репортажів і соціальних історій до експериментів, де редакції намагалися максимально делегувати частину процесів штучному інтелекту. Спойлер: журналісти без роботи не залишились. Але часу на рутину справді стало менше.
Як ШІ допоміг створити репортаж про доступність
Однією з фінальних робіт курсу «ШІ-апгрейд для медіа» став матеріал Ганни Хлистун із онлайн-медіа «Чорноморська громада» про доступність пляжу для людей з інвалідністю. У центрі тексту — історія Катерини Гаврилюк, яка публічно заговорила про проблему, з якою щодня стикаються люди з інвалідністю в місті. Спочатку журналістка планувала зробити лише інтерв’ю, але в процесі роботи тема виросла у повноцінний репортаж із перевіркою тендерів, аналізом ДБН та запитами до міської ради.
Для роботи над матеріалом Ганна використала одразу кілька інструментів штучного інтелекту. Через Pinpoint вона розшифрувала інтерв’ю з героїнею. NotebookLM допоміг проаналізувати законодавство та ДБН щодо інклюзивності пляжів. Claude — сформувати питання для інтерв’ю, побудувати структуру репортажу, підготувати чернетку тексту й адаптувати матеріал для соцмереж. Окремо через Canva та Claude вона створювала інфографіку, а King AI використала для короткого відео про доступний пляж.
«Коли він зробив цей шматочок на п’ять секунд, я його переглянула, мабуть, разів 300. Тому що мені настільки було… Боже, хоч десь штучний інтелект покаже, що вона може дійти», — сказала Ганна Хлистун під час захисту фінального проєкту.
При цьому журналістка окремо наголошує: усі факти, цифри та норми вона перевіряла вручну. Бо ШІ допомагає пришвидшити роботу, але не знімає відповідальності за точність матеріалу.
Як аналізувати закупівлі громади через ШІ
Фінальний проєкт Ганни Бокової для онлайн-медіа Vilnohirsk.in.ua — це спроба вирішити дуже практичну проблему локальних редакцій. Невеликі громади часто залишаються без медіа й журналістів на місцях, але публічна інформація все одно є. Тому Ганна побудувала систему, яка дозволяє редакції регулярно аналізувати закупівлі громад через Prozorro за допомогою інструментів ШІ.
Для роботи вона використала NotebookLM, ChatGPT, Napkin.ai та Canva. Спочатку вручну збирала замовників і закупівлі з Prozorro, після чого завантажувала дані в NotebookLM для аналізу: найбільших витрат, повторюваних постачальників, структури закупівель і розподілу коштів. Окремо Ганна створила власні промпти для аналітичних матеріалів, щоб редакція могла використовувати їх повторно. Через ChatGPT формувалася структура тексту й адаптація під стиль регіонального медіа, а Napkin.ai та Canva допомогли автоматизувати створення інфографіки й карток для соцмереж.
«На самому навчанні мені це здавалося якимось космосом. Мені здавалося: я це не зможу ніколи повторити. Але коли декілька разів прослухала, подивилася, показала ще людям з редакції — тепер мені здається, що це так просто. Чому я раніше цим не користувалася?» — поділилася Ганна Бокова.
Окремо для неї було важливо не просто зробити один матеріал, а побудувати алгоритм, який можна передати іншим журналістам у редакції для регулярної роботи з даними й аналітикою.
Від музейного вісника до мультимедійної історії
Для фінального проєкту курсу журналістка газети «МИГ» Ганна Чуприна працювала з нестандартним джерелом — ювілейним випуском «Музейного вісника». Вона перефотографувала статті з друкованого видання, завантажила їх у NotebookLM і вже через ШІ збирала структуру майбутнього матеріалу, шукала найцікавіші факти, курйозні історії та драматичні сюжети про історію Запорізького краю, культурну спадщину й наслідки російської окупації.
У роботі Ганна комбінувала одразу кілька інструментів: NotebookLM, ChatGPT і Claude. Через них вона створювала чернетки тексту, будувала структуру матеріалу, генерувала візуали й оформлення для соцмереж. Частину ілюстрацій ШІ робив на основі фотографій зі сторінок «Музейного вісника», а окремо для матеріалу були створені Telegram-пост, Facebook-допис та Instagram-карусель. При цьому журналістка постійно вручну редагувала результат, прибирала зайвий пафос і підлаштовувала текст під стиль видання.
«Все одно він написав не так, як я б написала. Хоча я намагалася і задавати йому стиль, і давала свої минулі статті, щоб він виокремив якісь стилістичні штуки. Але дуже гарний досвід і дуже цікавий», — розповіла Ганна Чуприна.
Для неї цей проєкт став ще й способом подивитися на ШІ не як на генератор текстів, а як на інструмент для роботи з великим масивом інформації, архівами, оформленням і перепакуванням контенту для різних платформ.
Історія, яку допоміг зібрати ШІ
Для фінального проєкту журналістка газети «МИГ» Анна Тігова обрала історію вчительки-переселенки з Мелітополя, яка після окупації переїхала до Запоріжжя і у 2026 році перемогла в обласному етапі конкурсу «Учитель року». Анна свідомо шукала тему не про бізнес і не про війну напряму, а про людей, які втратили дім, але продовжують будувати життя далі.
У роботі над матеріалом команда поставила собі експеримент: максимально передати технічну частину Claude. ШІ допомагав майже на всіх етапах — від пошуку тем і побудови структури до створення інфографіки, перепакування матеріалу для соцмереж, Instagram-каруселей, Reels і навіть сценарію захисту проєкту. Для цього Анна разом із колегою прописали 14 окремих кроків і чіткі промпти для кожного етапу роботи. У результаті журналісти фактично виступали редакторами процесу: перевіряли, коригували й ухвалювали рішення, що залишати в матеріалі.
«Ми написали 14 етапів кроків і додали 14 чітких промптів, щоб майже всю роботу робив Claude, а ми лише вичитували і приймали або не приймали результат», — розповіла Анна Тигова.
Окремо вона відзначає, що ШІ допоміг не лише пришвидшити роботу, а й підкинув теми, до яких вона сама могла б не дійти. А фінальний матеріал став прикладом того, як журналіст може залишатися автором історії, навіть коли значну частину технічної роботи бере на себе штучний інтелект.
Як ШІ допоміг зібрати великий лонгрід
Для фінального проєкту курсу журналістка BarNews.City Ірина Рудик-Мала працювала над великим інтерв’ю до Дня матері — історією Людмили Слободянюк, мами дитячого будинку сімейного типу з Бару. Матеріал будувався навколо теми віри, великої родини, материнства і щоденного життя жінки, яка разом із чоловіком уже 16 років виховує прийомних дітей.
У роботі Ірина використовувала одразу кілька інструментів ШІ. NotebookLM допоміг проаналізувати попередні публікації про родину й визначити ключові теми для нового інтерв’ю. ChatGPT використовувався для підготовки питань, структури лонгріду, SEO-пакета, текстів для Telegram та Instagram, а також для редагування великих фрагментів розшифровки. Окремо журналістка тестувала Claude — саме він допоміг їй фінально зібрати й переписати матеріал після ручного редагування.
Ірина пояснює, що ШІ не написав текст «замість неї», а став інструментом для роботи з великим масивом інформації. Інтерв’ю тривало чотири години, і частину матеріалу довелося скорочувати та структурувати вручну.
«Я розділила це на дві частини, бо це велика історія. Дала ChatGPT опрацьовувати окремо і попросила витягнути тільки те, що важливо. Потім перечитувала, коригувала, а далі вже працювала над фінальною структурою», — розповіла Ірина Рудик-Мала.
У результаті вийшов повноцінний мультформатний проєкт: великий лонгрід, тексти для соцмереж, Instagram-карусель, сценарій для Reels і візуальне оформлення матеріалу. При цьому ключові рішення — що залишити в тексті, як подати героїню і де проходить межа між емоцією та надмірністю — залишалися за журналісткою.
«Не тільки великим редакціям треба ШІ, але ще й маленьким зовсім, там де одна людина. Тому що без ШІ я би вже тут відкинула копита, як то кажуть», — сказала Ірина під час захисту фінального проєкту.
Хочете навчитись робити так само? Чекаємо на наступному потоці! Зареєструватись можна тут https://bit.ly/4uLQ3In
Марія Кучеренко, програмна директорка UMBA, менеджерка з комфорту в ГО «Має Сенс»