«Ты рассказал мне просто правду, а я ужасную хочу» — примерно в таком ключе сейчас развиваются дискуссии, которые касаются использования искусственного интеллекта в творческих сферах. Неоднозначное отношение к внедрению ИИ выражают представители разных специальностей: дизайнеры, копирайтеры, сценаристы, а порой даже аналитики. Но так ли всё плохо? Стоит ли уже волноваться специалистам творческих профессий, в колонке для Sostav рассказал президент агентства маркетинговых коммуникаций 
Pro-Vision Communications Владимир Виноградов.
Сферы применения ИИ
Таргетинг. ИИ позволяет анализировать невероятное количество данных о пользователе и его потребительском поведении. Например, половозрастные характеристики, любимые бренды и продукты, историю активности. Владея этой информацией, очень удобно формировать персонализированные предложения. Конечно, этим занимаются в основном продавцы, но аналогичным образом ИИ работает и с контентом, позволяя адаптировать его к индивидуальным потребностям пользователя.
Предиктивная аналитика. Здесь алгоритмам нет равных, поскольку даже очень большая команда менеджеров не сможет спрогнозировать поведение целевой аудитории так быстро и точно, как это сделает ИИ. С его помощью можно анализировать эффективность различных коммуникационных каналов, будь то «печатка», онлайн-СМИ, соцсети или мессенджеры. Если известно, какую отдачу принесёт та или иная маркетинговая кампания, и где она «выстрелит» громче всего, будет проще спланировать бюджет и собрать пул релевантных каналов, отказавшись от заведомо не эффективных.
Помощь в создании контента. Я сознательно не использую слово «генерация», поскольку с этим у ИИ пока есть определённые сложности. И здесь мы плавно переходим к тому, ради чего эта тема и поднималась.
Почему специалистам творческих профессий пока не стоит волноваться
ИИ можно доверять только простые, рутинные задачи. Особенно когда речь идёт о создании контента. Чтобы не ходить за примером далеко, возьмём текст. Для обучения нейросети работе с текстом нужно загрузить в неё так называемую обучающую выборку. Это огромное количество текстов с определёнными характеристиками: формат, стиль повествования и так далее. Соответственно, собственные работы нейросети будут максимально похожи на тексты из выборки. Загружали стихи — получите стихи. Скармливали машине пресс-релизы — ИИ будет генерировать тексты именно такого формата.
В выборке и заключается слабая сторона ИИ. Чтобы нейросеть сравнилась с профессиональным копирайтером, который сегодня придумывает слоган, а завтра пишет техническую статью, нужны миллиарды качественных текстов разной тематики и формата. Но такого количества контента сегодня просто не существует.
Ещё один важный момент: работа с текстом — это не только складывание букв в слова, а слова в предложения. Чтобы текст решал поставленную задачу, например, развлекал, продавал или улучшал имидж бренда, необходимо сформировать портрет целевой аудитории и найти близкие ей «крючки». Для этого следует продумать структуру и логику повествования, соблюсти тональность коммуникации. С этим нейросети тоже пока не справляются. Более того, даже если делегировать ИИ более простую задачу, например, написать совсем уж типовой пресс-релиз, тексту в любом случае потребуются корректура и редактура. В противном случае финальный результат будет сырым.
Примерно такая же ситуация у художников и дизайнеров. Их работа строится по следующему сценарию: специалист формирует ТЗ, после чего нейросеть выдаёт несколько готовых изображений. Ни одно из них, как правило, не подходит, но креатору обычно удаётся найти вариант, с которым можно поработать. По нему даются новые вводные — условно: «возьми панораму города с этого изображения, но дневное освещение замени на сумерки, а ещё убери силуэты машин и логотип бренда перенеси на соседнее здание». Итерации продолжаются до тех пор, пока результат не будет устраивать. Проще ли дизайнеру работать по такой схеме? Несомненно. Сможет ли нейросеть справиться без человека, который не разбирается в визуальном контенте? Определённо, нет.
Для раскрытия всего потенциала ИИ нужны специализированные кадры. Использовать популярные нейросети сегодня могут даже рядовые специалисты без опыта в ИТ. Но вот для того, чтобы обучить нейросеть под свои задачи, нужны профильные разработчики и дата-саентисты, которые понимают принципы настройки машинного обучения. Где таких людей будет искать PR-агентство, и как вообще это сделать, учитывая разницу профилей — вопрос открытый.
ИИ по-прежнему вызывает недоверие. Руководители обычно отказываются от идеи передавать привычные функции сотрудников алгоритмам. Также этот пункт во многом вытекает из предыдущих, когда проясняются некоторые нюансы.
- подписка на Midjourney не позволяет распустить штат дизайнеров;
- технологии ИИ требуют долгой, а иногда и дорогостоящей настройки и отладки.
Если в двух словах: до полной автоматизации, при которой алгоритмы будут креативить, писать и верстать, пока программисты и операторы наслаждаются кофе, ещё очень далеко. Более того, есть сомнения в том, что этот сценарий вообще реализуем — особенно если мы хотим, чтобы плодами нашей работы пользовались живые люди. Пока что ИИ отлично показывает себя только в ограниченном количестве сценариев.
Таким образом, «ужасной правды» опять не получилось. ИИ — отличный помощник для людей творческих профессий. Он позволяет экономить время и открывает массу возможностей. Если для кого он и представляет угрозу, то только для низкоквалифицированных специалистов, чей потолок — нанести водяной знак на фото или написать простейший SEO-текст. Но таких людей в хороших агентствах обычно нет.