Nagłówki skupiają się na pokazaniu wielomiliardowej inwestycji Disneya w OpenAI i spekulacjach, dlaczego Disney wybrał OpenAI zamiast Google, przeciwko któremu wytacza proces o domniemane naruszenie praw autorskich. Chociaż te pytania są ważne, kluczową kwestią dla marketerów jest to, co to partnerstwo ujawnia na temat przyszłej gospodarki treści, reklamy i uwagi odbiorców. Disney nawiązał współpracę z OpenAI nie po to, by tworzyć lepsze treści kreatywne, lecz by umożliwić przeciętnym pracom twórczym funkcjonowanie na dużą skalę — to istotna różnica. Podsumowując: Disney udzielił licencji na ponad 200 postaci z Marvela, Pixara, Star Wars i swojego klasycznego katalogu firmom generatywnym OpenAI, takim jak Sora i narzędzia do tworzenia obrazów ChatGPT. W zamian Disney zainwestował kapitał we wspólną, wyłączną partnerstwo. Chociaż wysokość inwestycji przyciągnęła uwagę, prawdziwą walutą jest własność intelektualna Disneya. OpenAI zyskało dostęp do ekskluzywnych treści, które zwiększają zaangażowanie i przywiązanie użytkowników. Znane postaci wywołują emocjonalne więzi, których nie może odtworzyć generatywność AI, co zachęca użytkowników do dłuższego pozostawania zaangażowanych, eksperymentowania i tworzenia. Dla Disneya ta decyzja nie chodzi o natychmiastowe zyski, lecz o strategiczne pozycjonowanie. Po stuleciu monetyzacji własności intelektualnej poprzez kontrolę nad jej czasem i prezentacją, Disney teraz umieszcza swoje postaci w systemach zoptymalizowanych pod kątem szybkości, skali i iteracji. Marketerzy powinni się tutaj zatrzymać. Generatywna AI często postrzegana jest jedynie jako narzędzie do szybszej, tańszej produkcji, co jednak pomija głębszą zmianę w obiegu znaczeń. Według Jamesa Kirkhama, współzałożyciela firmy konsultingowej Iconic, gdy postaci zostają osadzone w systemach generatywnych, przestają być „bazujące na wydarzeniach”, stając się raczej „środowiskowe”. Mogą pojawiać się wszędzie, z każdym tonem, obok dowolnej treści, zwiększając szybkość i częstotliwość. Chociaż ten zakres jest atrakcyjny, jest też destabilizujący. Kirkham ostrzega, że większym zagrożeniem niż niskiej jakości generatywne outputy AI jest normalizacja „po prostu wystarczająco dobrych” treści tworzonych masowo. Platformy takie jak Sora ułatwiają przyciąganie minimalnej uwagi bez konieczności zachowania tradycyjnego poziomu rzemiosła, co uczy odbiorców akceptacji mniejszej jakości. To prowadzi do tego, że treści stają się przewidywalne, hałaśliwe i monotonny, co osłabia prestiżową warstwę, na której rywalizowały agencje i marki o oryginalność i wyczucie. Potęga zasobów marki zwykle opiera się na kontekście — umyślnie przygotowanych narracjach wzmacniających autorytet i cel. Generatywne systemy eliminują te ograniczenia, czyniąc kontekst opcjonalnym, zwiększając częstotliwość, ale zmniejszając szczegółowość. To ryzyko wprowadza ekonomię opartą na „po prostu wystarczająco dobrych” treściach. Marki muszą ostrożnie decydować, które prace zasługują na inwestycje, czas i ludzką ocenę, a które są zbędne. Krytyka AI jako twórczości schematycznej i sztucznej odzwierciedla „marnotrawstwo AI”, ale pomija mechanizm ekonomiczny tego procesu. Generatywna AI obniża bariery w tworzeniu „wystarczająco do obejrzenia” treści, które przyciągają minimalną uwagę — nie znakomitych i wyróżniających się narracji, lecz funkcjonalnego kontentu, który utrzymuje płynność treści na kanałach. Na dużą skalę to retrenuje oczekiwania odbiorców w dół, bez ich świadomego uświadomienia sobie. Treści stają się bardziej zamienne i hałaśliwe, a warstwa prestiżowa, w której marki i agencje wyróżniały się kreatywnością, słabnie.

Zagrożenie nie leży w niskiej jakości, lecz w kompetentnej twórczości na masową skalę, ustanawiającej domyślną estetykę. Marki stoją przed strategicznym wyborem: czy traktować postaci jako elastyczne zasoby przeznaczone do szybkiego, adaptacyjnego, jednorazowego użytku, czy zachować je jako rzadkie, przemyślane symbole kulturowe. Robienie tego obu jednocześnie jest trudne. Gdy postacie stają się otoczeniem, bez kontekstu i nieustannie generowane, tracą własność i autorytet, rozprzestrzeniając się jak memy. Kirkham podkreśla, że marki muszą wyznaczyć granice teraz, zanim narzucą je platformy, bo odzyskanie znaczenia później jest trudne. Ten kontekst napędza zmianę w ekonomice reklamy. Historycznie jednym z głównych barier, które uniemożliwiały platformom technologicznym przejęcie większej części budżetów na reklamy telewizyjne, była ekonomia treści: programy na poziomie TV są kosztowne, powolne i niepasujące do kulturowo zautomatyzowanych platform. Nawet platformy streamingowe dziedziczą te koszty. Generatywna AI zmienia tę dynamikę. Jeśli nawyki oglądania przesuną się w kierunku treści generowanych przez AI, zoptymalizowanych pod względem gospodarki skali nad ludzką pracą, treści staną się towarem, a ekonomia zacznie przypominać raczej chmurę obliczeniową niż hollywoodzką produkcję. Kluczem nie będzie najwyższa jakość, lecz efektywne zajmowanie czasu widza. Dwie godziny codziennego oglądania nie wymagają dwugodzinnej, wybitnej narracji, lecz dwugodzinnej, bezproblemowej, dającej się obejrzeć treści, spełniającej minimalny próg uwagi. Generatywne systemy już to osiągają i szybko się poprawiają. Jeśli platformy zdecydują się przesunąć czas oglądania na treści AI i wymagać od tego reklamowego finansowania proporcjonalnego do udziału widowni, mogą odblokować budżety tradycyjnie przeznaczane na telewizję. Umożliwienie platformom korzystania z tego modelu to dopiero pierwszy efekt; drugim, głębszym, jest redefinicja znaczenia marki — od wyniku do czynnika wejściowego. Ekonomia „po prostu wystarczająco dobrych” treści korzysta z rozpoznawalnych elementów marki, aby uzasadnić przeciętne treści na dużą skalę. Kluczowe liczby do zapamiętania: - 2 miliardy USD: sprzedaż osiągnięta przez Platformę X w pierwszych dziewięciu miesiącach 2025 roku - 30 000: szczytowa liczba widzów na live shoppingu Kim Kardashian na TikToku Skims - 2029: rok, w którym Oscary przejdą wyłącznie na YouTube, zastępując tradycyjne nadawanie na ABC - 100 miliardów USD: planowana suma pozyskania funduszy przez OpenAI na sfinansowanie treningu i operacji modeli AI Ostatnio czytane: - Meta toleruje znaczny oszustwa reklamowe z Chin, aby zachować miliardy dolarów przychodów; około 19% chińskich pieniędzy reklamowych w 2024 roku obejmowało oszustwa i zakazane treści (Reuters). - OpenAI rozważa zebranie do 100 miliardów USD przy wycenie zbliżonej do 750 miliardów, w celu sfinansowania rozwoju AI (The Information). - Marki Kim Kardashian’s Skims zwiększają pozycję TikTok Live w handlu w USA, przyciągając 30 000 widzów w szczytowym momencie (Bloomberg). - Oscary będą wyłącznie transmitowane na YouTube od 2029 do 2033 roku, odzwierciedlając zmiany nawyków oglądania i odchodzenie od TV linearnego (Axios). Ostatnie doniesienia: - Nabycie tvScientific przez Pinterest sygnalizuje jego wejście w reklamę connected TV z modelami opartymi na wynikach. - YouTube coraz bardziej kieruje się na budżety reklamowe telewizji, dostosowując strategię sprzedaży do dominującego czasu oglądania i oglądania wideo. - Nowa rola Ebiquity jako chief marketing effectiveness officer wskazuje na przesunięcie skupienia marketingu z mierników na znaczenie i decyzje oparte na danych. - NBA rozwija działalność w Europie, korzystając z sponsoringów, spełniając oczekiwania partnerów i korzystając z momentum wzrostu. Podsumowując, umowa Disneya z OpenAI podkreśla przemianę w gospodarce treści, znaczeniu marki i strategii reklamowej, sygnalizując ruch w kierunku skalowalnej, „po prostu wystarczająco dobrej” treści opartej na AI, która kwestionuje tradycyjne rzemiosło kreatywne i kontrolę nad marką. Marketerzy muszą zmierzyć się z tymi zmianami, aby strategicznie pozycjonować swoje marki na szybko ewoluującym rynku.