Přidělit přesnou dolarovou hodnotu výzvám, kterým čelí kreativní týmy využívající AI, je obtížné, ale každý z nich představuje potenciální překážku ohrožující jejich úspěch. Průzkum společnosti Gartner z října s 400 globálními marketéry zjistil, že 58 % z nich využívá generativní AI pro tvorbu obsahu. Mnoho inzerentů usiluje o vývoj poloautomatizovaných systémů, jako je například Unilever, i když vybudování takovéto AI řízené výrobní linky může trvat přes rok. Craig Elimeliah, hlavní kreativní ředitel společnosti Code & Theory, přirovnává produkci AI k „stavbě vlastního domu místo pronájmu cizího. “ Tato „stavba domu“ zahrnuje právní konzultace, výběr vhodných velkých jazykových modelů (LLMs) pro značku a pečlivé sestavování pravidel a minulého obsahu značky do instrukcí, které generativní AI dokáže pochopit. Vyžaduje také rozsáhlé zkoušení a úpravy, aby bylo zajištěno, že systém spolehlivě zpracovává obsah citlivý na značku. Toto nastavení vyžaduje značný časový závazek, paradoxně právě v době, kdy podle průzkumu Gartner 81 % marketérů hodnotí úspěšnost podle času ušetřeného pomocí AI. Dave Rolfe, globální vedoucí výroby ve WPP’s Hogarth, dodává, že nejdražším prvkem je adaptace na tento nový proces. Navíc je náročné získat zkušený personál na navrhování, implementaci a provozování takových AI systémů uprostřed konkurence o AI talenty ze strany technologických gigantů i inzerentů. James Thoams, globální technický ředitel Dentsu Creative, zdůrazňuje, že „AI talent je těžké získat. “ Generativní AI bývá většinou dostupná prostřednictvím předplatných, ale některé firmy, včetně OpenAI, omezuje využití a prodává kredity v modelu „platíš za použití“, což může při intenzivních testech s prémiovými modely být drahé. Ómar Thor Ómarsson, generální ředitel společnosti Optise – dodavatele B2B AI nástrojů pro zlepšení organického vyhledávání – varuje, že firmy generující velké objemy obsahu na vyžádání čelí narůstajícím nákladům. Ačkoliv jednotlivé promptové náklady jsou jen zlomky centu, kampaně s desítkami tisíc promptů – například vánoční reklama Coca-Coly, která využila 70 000 promptů – způsobují rychlý nárůst nákladů. Ómarsson poznamenává, že „nedisciplinované testování s velkými promptami a prémiovými modely se může tiše nasčítat. “ Právní otázky rovněž zůstávají aktuální v souvislosti s pokračujícími spory o autorská práva mezi AI firmami a autory, což vede k váhání některých klientů ohledně volby konkrétního LLM. Velké agentury toto řeší nabídkou odškodnění. Například WPP již od začátku loňského roku začlenila kontrolu souladu do své platformy WPP Open. Zatímco interní značky obvykle takovou ochranu nemají, dodržování předpisů je zde důležité.

Rolfe zdůrazňuje potřebu řídit systémy, které jsou ukotvené v kompletních souladu s pravidly. Kromě technologických aspektů zpomalují výrobu i tradiční procesy schvalování. Schvalovací řízení v agenturách i u klientů často spotřebuje více času než samotná tvorba obsahu generativní AI. Elimeliah vysvětluje, že „skutečná cena není za generování aktiv, ale za generování vašich aktiv, “ protože někdo musí revidovat, hodnotit a vylepšovat několik možností, které AI vytvoří, což dříve představovalo neviděné rozhodovací práce a nyní se stává explicitní součástí úkolů. To způsobuje, že „schvalování klientem“ se stává úzkým hrdlem, neboť AI produkuje obsah během minut, zatímco klienti na schválení potřebují týdny či měsíce. Elimeliah tento časový rozdíl označuje za „nejdražší část pipeline. “ Některé organizace proto přepracovaly své procesy zadávání a využívají generativní AI s specializovanými šablonami ke zkvalitnění počátečních tvůrčích zadání. Analytik Gartner Nicole Greene upozorňuje, že mnoho klientů nyní využívá generativní AI již na začátku k tvorbě vyšší kvality strategických kreativních vstupů pro své agentury. Rolfe z Hogarthu popisuje posun v produkční filozofii: zavedení AI umožnilo snížit dobu výroby propagačních materiálů telekomunikačního klienta ze sedmi na pouhé dvě týdny. Ovšem takové úspory vyžadují přijetí „myslení v komponentách, “ klást větší důraz na postprodukční pracovní postupy než na rychlé hromadné získávání obsahu. Další firmy zavádějí automatizované systémy kontrol kvality, které používají předletové kontrolní seznamy hodnotící například poměr stran, konzistenci osvětlení, načasování loga a výkonnostní ukazatele. Navzdory této automatizaci jsou marketéři stále opatrní ohledně úplného předání kontroly AI procesům. Ómarsson poznamenává: „Obsah od AI může být skvělý i hrozný. Všichni se učíme důvěřovat…tomu, co vypadne z LLM. “ Celkově vzato, i když generativní AI nabízí velké příležitosti pro zvýšení efektivity a kvality tvorby obsahu, její efektivní nasazení vyžaduje značné investice času, prostředků, talentů, právní ochrany i úpravy lidských pracovních toků – každý z nich představuje potenciální riziko, které musí kreativní týmy pečlivě navigovat.