Dërgimi i një vlerë të saktë në dollar për sfidat që hasin ekipet krijuese të mbështetura nga AI është i vështirë, por secila përbën një pengesë të mundshme që kërcënon suksesin e tyre. Një sondazh nga Gartner nga nëntori i vitit 2023 me 400 tregtarë globalë zbuloi se 58% përdorin AI gjenerative për prodhimin e përmbajtjes. Shumë reklamuese synojnë të zhvillojnë sisteme gjysmë-automate si ato të Unilever-it, edhe pse ndërtimi i një linje prodhimi të tillë të drejtuar nga AI mund të zgjasë mbi një vit. Craig Elimeliah, drejtor kryesor kreativ në Code & Theory, e krahason prodhimin me “ndërtimin e shtëpisë tuaj në vend të marrjes me qira të së tjetërs. ” Ky “ndërtim shtëpie” përfshin konsulenca juridike, zgjedhjen e modeleve të trajtimit të gjuhës së madhe (LLMs) të përshtatshme për një markë, dhe grumbullimin me kujdes të udhëzimeve të markës dhe përmbajtjes së kaluar në një format që AI gjenerative mund ta kuptojë. Gjithashtu kërkon shumë tentime dhe gabime për të siguruar që sistemi të trajtojë në mënyrë të besueshme materialin e ndjeshëm për markën. Ky setup kërkon një investim të konsiderueshëm kohor, ironi e madhe në një moment kur 81% e tregtarëve matin suksesin përmes kohës së kur është kursyer falë AI, sipas studimit të Gartner. Dave Rolfe, kreu global i prodhimit në Hogarth të WPP, shton se elementi më i shtrenjtë është përshtatja me këtë proces të ri. Për më tepër, rekrutimi i personelit të aftë për të dizajnuar, zbatuar dhe operuar këto sisteme AI është sfidues në një treg të lirë për talentin e AI nga gjigantët teknologjikë dhe reklamuese. James Thoams, CTO global në Dentsu Creative, e vë theksin se “talenti për AI është i vështirë për tu gjetur. ” AI gjenerative zakonisht prejhiqet përmes abonimeve, por disa kompani, përfshirë OpenAI-n, kufizojnë përdorimin dhe shesin kredite në modelin paguaj-si-çdo-mënyrë, çka bën që testimet intensive me modelet premium të jenë të shtrenjta. Ómar Thor Ómarsson, CEO i Optise – një ofrues mjetesh AI B2B që përmirëson performancën e kërkimit organik – paralajmëron se kompanitë që gjenerojnë volumin të madh të përmbajtjes sipas kërkesës përballen me rritje të kostove. Edhe pse kostot për çdo kërkesë individuale janë vetëm disa qindrara centësh, fushatat që përfshijnë dhjetëra mijëra, si reklama e Krishtlindjeve e Coca Cola që përdori 70, 000 kërkesa, shpenzimet shpejt rriten. Ómarsson vëren se “testimet e pamarëdhënësishme me kërkesa të mëdha dhe modelet premium mund të shtohen fshehtas. ” Shtesë, shqetësime ligjore vazhdojnë për shkak të mosmarrëveshjeve të vazhdueshme për të drejtat e autorit midis kompanive të AI dhe autorëve, duke bërë që disa klientë të hezitojnë për zgjedhjen e LLM-së. Agjencitë më të mëdha adresojnë këtë duke ofruar mbrojtje nga përgjegjësia. Për shembull, WPP ka integruar kontrollin e përputhshmërisë në platformën e vet WPP Open që nga fillimi i vitit të kaluar. Markat që punojnë në brëndësi zakonisht nuk kanë këtë mbrojtje, duke e bërë përputhshmërinë një konsideratë më të rëndësishme.

Rolfe thekson nevojën për sisteme të kontrolluara të lidhura me standardet e përputhshmërisë. Përtej teknologjisë, rrjedhat tradicionale të punës njerëzore shkaktojnë vonesa. Çfarë është më e madhe se prodhimi i vetë përmbajtjes nga AI, janë procedurat e miratimit brenda agjencive dhe organizatave klientë, të cilat shpesh konsumojnë më shumë kohë se sa prodhimi i përmbajtjes me AI. Elimeliah shpjegon se “kostoja reale nuk është gjenerimi i aseteve, por gjenerimi i aseteve tuaja, ” pasi dikush duhet të rishikojë, gjykojë dhe përmirësojë shumë opsione që një kërkesë AI mund të gjenerojë, duke e kthyer punën e mëhershme të vendimmarrjes së padukshme në detyra të qarta. Kjo çon në “miratimet e klientit” që bëhen blloku, pasi AI prodhon përmbajtje brenda disa minutash, por klientët marrin javë ose muaj për ta miratuar. Elimeliah e cilëson këtë hendek kohe si “pjesa më e shtrenjtë e linjës së prodhimit. ” Për këtë arsye, disa organizata kanë rivendosur proceset e informimit dhe përdorin AI gjenerative me模ertype të specializuar për të përmirësuar udhëzimet fillestare kreative. Analistja e Gartner Nicole Greene vë re se shumë klientë tani përdorin AI gjenerative në fazat e hershme për të zhvilluar inpute strategjike më të mira për agjencitë e tyre. Rolfe në Hogarth përshkruan një ndryshim në filozofinë e prodhimit: përdorimi i AI lejojë kompaninë të reduktojë kohën e prodhimit të materialeve promovuese të një klienti të telefonisë së ndryshme nga shtatë javë në dy. Por, përfitimi i kësaj efikasiteti kërkon adoptimin e një “mendësie komponentësh, ” duke prioritizuar rrugën pas-prodhimit mbi kapjen e shpejtë të përmbajtjes në masë. Disa firma përdorin sisteme automatike të kontrollit të cilësisë që zbatojnë lista kontrolli paraprake duke vlerësuar elementë të tillë si raporti i aspektit, vazhdimisht i ndriçimit, kohëzgjatja e logos dhe treguesit e performancës. Megjithatë, edhe me këtë automatik, tregtarët janë vigjilente ndaj proceseve plotësisht të pavarura nga AI. Ómarsson thekson, “Përmbajtja e AI-së mund të jetë e shkëlqyeshme ose e tmerrshme. Të gjithëve na duhet të mësojmë të besojmë…se çfarë del nga modelet e trajtimit të gjuhës së madhe. ” Në përmbledhje, ndërsa AI gjenerative ofron mundësi të mëdha për efikasitet dhe përmirësim të cilësisë së përmbajtjes, zbatimi i saj efektiv kërkon kohë, investime, talent, masa ligjore mbrojtëse dhe përshtatje të proceseve njerëzore—çdo njërës prej tyre duke përfaqësuar rreziqe potenciale që ekipet krijuese duhet t’i navigojnë me kujdes.