Присвояването на конкретна парична стойност на предизвикателствата, пред които са изправени креативните екипи, работещи с изкуствен интелект, е трудно, но всяко от тях представлява потенциална пречка, застрашаваща техния успех. Проучване на Gartner от октомври, обхванало 400 глобални маркетолози, показва, че 58% използват генеративен изкуствен интелект за създаване на съдържание. Много рекламодатели се стремят да разработят полуустановени системи, подобни на тези на Unilever, въпреки че изграждането на такава AI-движеща производствена линия може да отнеме повече от година. Крейг Елмелия, главен креативен директор в Code & Theory, сравнява производството с изкуствен интелект с „строене на собствена къща, вместо да я наемаш от някого друг. “ Това „строителство“ включва правна консултация, избор на подходящи големи езикови модели (LLMs) за бранда и внимателно събиране на брандовите ръководства и предишно съдържание в кратки инструкции, които генеративният AI може да разбере. Освен това е необходимо много проби и грешки, за да се гарантира, че системата надеждно обработва материал, чувствителен към бранда. Тази настройка изисква значителна инвестиция на време, иронично точно в момент, когато 81% от маркетолозите измерват успеха чрез спестеното време благодарение на AI, според Gartner. Дейв Ролфе, глобален ръководител на производството в Hogarth на WPP, добавя, че най-скъпият елемент е адаптирането към този нов процес. Освен това, намирането на квалифицирани специалисти за проектиране, внедряване и експлоатация на такива AI системи е трудно в условията на конкуренция за AI таланти от страна на технологичните гиганти и рекламодатели. Джеймс Томас, глобален технически директор в Dentsu Creative, подчертава, че „талантът към AI е труден за намиране. “ Генеративният AI често се използва чрез абонаменти, но някои компании, включително OpenAI, ограничават използването и продават кредити по модел платете според използването, което може да направи интензивното тестване с премиум модели скъпо. Омар Тор Омарсон, изпълнителен директор на Optise – доставчик на AI инструменти за B2B, подобряващи органичното търсене, предупреждава, че компании, които произвеждат голямо количество съдържание на поискване, натоварват разходите си. Въпреки че отделните заявки струват само части от стотинка, кампания с десетки хиляди – като рекламата на Коледа на Coca Cola, използвала 70 000 заявки – бързо води до натрупване на разходи. Омарсон отбелязва, че „безразборното тестване с големи заявки и премиум модели може тихо да увеличи разходите. “ Юридическите опасения също остават нелекувани, тъй като продължаващите спорове за авторски права между фирми за AI и автори водят до колебания в изборите за използване на LLM. Големите агенции се справят с това, като предлагат обезпечения. Например, WPP интегрира проверки за съответствие в своята платформа WPP Open още в началото на миналата година. Брандовете, работещи вътре в компанията, обикновено нямат таква защита, което прави съответствието важен фактор.

Ролфе подчертава необходимостта от системи, свързани с изискванията за съответствие. Отвъд технологиите, традиционните човешки работни процеси създават забавяния. Процедурите за одобрение в агенциите и клиентските организации често отнемат повече време, отколкото създаването на съдържание с AI. Елмелия обяснява, че „истинските разходи не са за създаване на активи, а за създаването на вашите активи“, тъй като някой трябва да прегледа, оцени и доразвие многото варианти, които един AI-заявка генерира, превръщайки невидимата досега работна сфера на взимане на решения в ясни задачи. Това води до „одобренията на клиента“ като bottleneck, тъй като AI произвежда съдържание за минути, докато клиентите отнемат седмици или месеци за одобрение. Елмелия подчертава, че тази времева разлика е „най-скъпата част от цялата верига. “ В отговор някои организации са преродили процесите си за брифинг и използват генеративен AI със специализирани шаблони за подобряване на началните креативни задания. Анализаторката на Gartner Никъл Грийна отбелязва, че много клиенти сега използват генеративен AI в начален етап, за да развият по-висококачествени стратегически креативни въпроси за своите агенции. Ролфе от Hogarth описва промяна в производствената философия: използването на AI позволи на компанията да съкрати времето за производство на рекламни материали за един телекомуникационен клиент от седем седмици до две. Въпреки това, постигането на такава ефективност изисква приемане на „компонентен манталитет“, при който фокусът е върху работата след производството и по-важен е този процес пред традиционното бързо събиране на голямо количество съдържание. Други фирми използват автоматизирани системи за контрол на качеството, които прилагат предварителни контролни списъци за оценка на фактори като съотношение на страните, постоянство в осветлението, времева синхронизация на логата и показатели за изпълнение. Въпреки тази автоматизация, маркетолозите остават предпазливи към напълно автоматизираните AI процеси. Омарсон отбелязва, че „съдържанието с AI може да е чудесно, а може и да е ужасно. Всички ние учим да се доверяваме на…това, което излиза от LLM-тата. “ Обобщено, въпреки че генеративният AI предоставя големи възможности за повишаване на ефективността и качеството на създаваното съдържание, неговото ефективно използване изисква значителни време, инвестиции, талант, законови защити и корекции в човешките работни процеси – всеки от които крие потенциални рискове, които креативните екипи трябва внимателно да управляват.