AI көмегімен жасалған шығармашылық командалардың алдында тұрған қиындықтарға нақты доллар мөлшерін анықтау қиын, бірақ әрбірі олардың табысына қауіп төндіретін ықтимал кедергі болып табылады. Gartner зерттеуінің қазан айындағы 400 ғаламдық маркетолог қатысқан сауалнамасы бойынша, 58% генертивті AI-ды контент өндірісінде пайдаланады. Көптеген жарнама берушілер Unilever сияқты жартылай автоматтандырылған жүйелерді дамытуға ұмтылады, бірақ мұндай AI-ға негізделген өндіріс желісін құру бір жылдан астам уақытты талап етуі мүмкін. Code & Theory компаниясының шығармашылық директоры Крейг Элимелиях AI өндірісін «басқа біреудің үйін жалдағанша, өз үйіңді салу» деп салыстырады. Бұл «үй салу» процесіне заңды кеңес беру, брендке сәйкес ірі тілдік модельдерді (LLM) таңдау, сондай-ақ бренд нұсқаулары мен өткен мазмұнды мұқият жинақтау, оны генеративті AI түсінетін қысқаша мазмұнға айналдыру жатады. Сондай-ақ жүйенің брендке сезімтал материалдарды сенімді өңдеуі үшін кең көлемді сынақ пен қатені қайталау керек. Бұл құрылым едәуір уақытты қажет етеді, ал әзірге 81% маркетолог AI көмегімен уақыт үнемдеу арқылы табысқа жетуді бағалайды деген Gartner зерттеуіне сәйкес. WPP-дің Hogarth компаниясының ғаламдық өндіріс жетекшісі Дэйв Рольф жаңа процесте бейімделу ең қымбат сәт екенін қосады. Сонымен қатар, мұндай AI жүйелерін жобалау, іске асыру және басқаруға білікті мамандарды жалдау қиын, себебі техникалық алыптар мен жарнама берушілер арасында AI таланттарына бәсекелестік жоғары. Генертивті AI әдетте жазылу арқылы қол жетімді, бірақ кейбір компаниялар, соның ішінде OpenAI, пайдалану шектемелерін енгізіп, кредиттерді төлем-бұл моделінде сатады, бұл премиум модельдерді сынақтау шығындарын көбейтеді. Ómar Thor Ómarsson, Optise компаниясының бас директоры, ол органикалық іздеу тиімділігін арттыратын B2B AI құралы, хабарлағандай, көп көлемде мазмұн генерациялайтын компаниялар шығындар өсіміне тап болады. Әрбір сұранымның құны тек ондаған центтер болуына қарамастан, Coca Cola-ның 70 000-ға комиссияланған Жаңа жылдық жарнамасы сияқты он мыңдаған кампаниялар шығындарды тез арттырады. Ómarsson мұны «үлкен сұранымдармен және премиум модельдермен жүргізілген тәртіпсіз сына мақтауыштар ақырындап шығынға ұшыратады» деп ескертеді. Заңды мәселелер де жалғасып келеді. AI компаниялары мен авторлар арасындағы авторлық құқық дауларынан туындайтын мазмұнды пайдалану үшін қандай LLM-ді қолдану керек екендігіне байланысты кейбір клиенттер тұйық тіріліске түсуде. Ірі агенттіктер бұл мәселені сақтандыру арқылы шешеді. Мысалы, WPP былтырғы жылдың басынан бастап өзінің WPP Open платформасына сәйкестік тексерулерін енгізді.

Ішкі команда жұмыс істейтін брендтердің көбінде мұндай қорғаныс болмайды, сондықтан сәйкестікті сақтау маңызды мәселеге айналады. Рольф оған қойылатын талаптарға сәйкестікті қамтамасыз ететін шектеулі жүйелердің қажеттілігін айқындайды. Технологиядан бөлек, дәстүрлі адам жұмыс процесі де кідірістер тудырады. Агенттік пен клиенттің мақұлдау процедуралары көбінесе AI-мен контент құрудан ұзаққа созылады. Элимелиях «нағыз шығын — активтерді құру емес, өз активтеріңді құру» деп түсіндіреді, себебі бір AI сұрауынан бірнеше нұсқа алынғанда оны қарау, бағалау және жетілдіру керек, бұлайша бұрын беймәлім болған шешім қабылдау жұмысын нақты тапсырмаларға айналдырады. Бұл «клиент мақұлдаулары» бөгеттеріне әкеледі, себебі AI бірнеше минутта мазмұнды жасайды, ал клиенттердің оны мақұлдауы апта немесе айға созылады. Элимелиях мұны «құбырға ең қымбат бөлімі» деп атайды. Осыған жауап ретінде, кейбір ұйымдар тапсырма беру процесін қайта қарап, бастапқы шығармашылық нұсқауларды жақсарту үшін генеративті AI-ды арнайы үлгілермен пайдаланады. Gartner талдаушысы Николь Грин мұны «Көптеген клиенттер қазір AI-ды ерте қолдана отырып, олардың агенттіктері үшін жоғары сапалы стратегиялық шығармашылық енгізулерін жасайды» деп атап өтті. Hogarth компаниясының Рольфы өндіріс философиясының өзгерісін сипаттайды: AI қолдану арқылы компания телекомпаниясының жарнамалық кампания материалдарының өндіріс уақытын жеті аптадан екі аптаға қысқартты. Алайда мұндай тиімділікті қол жеткізу үшін «құрамдас элемент» тәсілін қабылдау керек, яғни дәстүрлі жылдам көлемді мазмұн түсіруден гөрі өндіріс кейінгі кезеңдерінің жұмысын басымдыққа алу. Басқа компаниялар автоматтандырылған сапаны бақылау жүйелерін қолданады, ол аспект қатынасы, жарықтылық тұрақтылығы, логотиптің уақыты мен өнімділік көрсеткіштері сияқты факторларды бағалайтын алдын ала тексеру парақтарын қамтиды. Мұндай автоматтандыруға қарамастан, маркетологтар толықтай AI-ға сенім артудан сақтануда. Ómarsson айтып отырғандай, «AI мазмұны керемет болуы мүмкін де, нашар болуы да мүмкін. Біз бәріміз LLM-дерден шығатын нәрсеге сенуді үйреніп келеміз. . . » Қорытындылай келе, генеративті AI контент жасаудың тиімділігін арттыру және сапасын жақсарту үшін үлкен мүмкіндіктер ашады, бірақ оның тиімді жүзеге асуы үшін елеулі уақыт, инвестициялар, талант, заңды қорғау шаралары және адам жұмыс процесіне бейімделу қажет, әрқайсысы шығармашылық командалар үшін қауіп-қатерлі әрі мұқият басқарылуы тиіс аспектілер болып табылады.