Priradenie presnej hodnoty v dolároch za výzvy, ktorým čelia tvorivé tímy využívajúce AI, je ťažké, no každý z nich predstavuje potenciálnu prekážku ohrozujúcu ich úspech. Prieskum spoločnosti Gartner z októbra, ktorého sa zúčastnilo 400 globálnych marketérov, zistil, že 58 % z nich používa generatívnu AI na tvorbu obsahu. Mnohé reklamnké agentúry usilujú o vývoj čiastočne automatizovaných systémov ako Unilever, hoci vytvorenie takejto AI-riadenej výrobnej linky môže trvať viac ako rok. Craig Elimeliah, hlavný kreativný riaditeľ spoločnosti Code & Theory, prirovnáva produkciu AI k „stavbe vlastného domu namiesto prenájmu niekoho iného. “ Táto „stavba domu“ zahŕňa právne poradenstvo, výber vhodných veľkých jazykových modelov (LLM) pre značku a dôkladné zostavovanie smerníc značky a minulého obsahu do briefov, ktoré generatívna AI dokáže pochopiť. Vyžaduje si to aj rozsiahle skúsenosti a chyby, aby systém spoľahlivo zachádzal so zložkami citlivými na značku. Toto nastavenie si vyžaduje značný časový investíciu, ironicky v čase, keď 81 % marketérov meria úspešnosť podľa času ušetreného pomocou AI, podľa štúdie Gartner. Dave Rolfe, globálny vedúci výroby v spoločnosti Hogarth od WPP, dodáva, že najnákladnejším prvkom je prispôsobenie sa tomuto novému procesu. Okrem toho je náročné nájsť skúsených pracovníkov na navrhovanie, implementáciu a prevádzku takýchto AI systémov, keďže konkurencia o talenty v oblasti AI je silná medzi technologickými gigantmi a inzerentmi. James Thoams, globálny CTO spoločnosti Dentsu Creative, zdôrazňuje, že „talent na AI je ťažké získať. “ Generatívnu AI je často možné využívať prostredníctvom predplatného, no niektoré spoločnosti, vrátane OpenAI, obmedzujú používanie a predávajú kredity v modely platby za použitie, čo môže spraviť intenzívne testovanie s prémiovými modelmi drahé. Ómar Thor Ómarsson, riaditeľ spoločnosti Optise – poskytovateľa AI nástrojov pre B2B na zlepšenie organického vyhľadávania – varuje, že firmy generujúce veľké objemy obsahu na vyžiadanie čelia rastúcim nákladom. Hoci jednotlivé promptové požiadavky stoja len zlomky centu, kampane s desiatkami tisíc – ako napríklad vianočná reklama Coca-Coly, ktorá použila 70 000 takýchto požiadaviek – spôsobujú, že náklady rýchlo narastajú. Ómarsson poznamenáva, že „neorganizované testovanie veľkých promptov a prémiových modelov môže ticho narastať. “ Právne otázky pretrvávajú v dôsledku prebiehajúcich sporov ohľadom autorských práv medzi firmami vyvíjajúcimi AI a autorom, čo spôsobuje, že niektorí klienti váhajú s tým, ktorému LLM dôverovať. Väčšie agentúry tento problém riešia ponúkaním záruk. Napríklad WPP integrovalo kontrolu súladu do svojej platformy WPP Open od začiatku minulého roka. Firmy pracujúce interné zvyčajne nemajú takúto ochranu, čo robí dodržiavanie pravidiel veľmi dôležitým.

Rolfe zdôrazňuje potrebu obmedzených systémov viazaných na štandardy súladu. Okrem technológií spôsobujú oneskorenia aj tradičné pracovné postupy. Schvaľovacie procesy vo firmách a klientských organizáciách často spotrebúvajú viac času než samotná tvorba obsahu riadená AI. Elimeliah vysvetľuje, že „skutočná cena nie je v generovaní aktivít, ale v generovaní vašich aktivít, “ pretože niekto musí prehodnotiť, posúdiť a vylepšiť viaceré možnosti, ktoré generuje jeden AI prompt, čo mení doteraz neviditeľnú rozhodovaciu prácu na explicitné úlohy. V dôsledku toho sa „schvaľovania klientov“ stávajú úzkymi hrdlami, keďže AI vytvára obsah za niekoľko minút, no klienti trvajú týždne či mesiace na schválení. Elimeliah označuje tento časový rozdiel ako „najdrahšiu časť výrobného reťazca. “ Ako reakciu niektoré organizácie prekopali svoj proces tvorby briefov a používajú generatívnu AI so špecializovanými šablónami na zvýšenie kvality počiatočných kreatívnych briefov. Analytik Gartner Nicole Greene poznamenala, že mnoho klientov teraz využíva generatívnu AI na začiatku na vývoj kvalitnejších strategických kreatívnych vstupov pre svoje agentúry. Rolfe z Hogarthu opisuje zmenu v filozofii výroby: použitie AI umožnilo spoločnosti skrátiť čas na tvorbu propagačných materiálov pre telekomunikačného klienta zo siedmich týždňov na dve. Avšak takéto efektívnosti si vyžadujú prístup zameraný na „komponentný myslenie, “ teda preferovanie pracovných tokov po samotnej produkcii pred tradičným rýchlym hromadným zachytávaním obsahu. Ďalšie firmy používajú automatizované systémy kontroly kvality, ktoré využívajú kontrolné zoznamy na overovanie aspektov ako pomer strán, konzistencia osvetlenia, časovanie loga a výkonové štandardy. Napriek takejto automatizácii sú marketéri stále opatrní voči úplnej absencii manuálnej kontroly v AI. Ómarsson poznamenáva: „Obsah AI môže byť neuveriteľný alebo hrozný. Všetci sa učíme veriť…tomu, čo vychádza z LLM. “ Celkovo, hoci generatívna AI predstavuje veľké možnosti na zvýšenie efektívnosti tvorby obsahu a zlepšenie kvality, jej účinná implementácia vyžaduje výrazný čas, investície, talenty, právne istoty a úpravy ľudských pracovných tokov – pričom každý z týchto prvkov predstavuje potenciálne riziká, ktorým musia tvorivé tímy dôsledne čeliť.