Dodeljivanje tačne vrednosti izazovima sa kojima se suočavaju kreativni timovi koji koriste AI asistenciju teško je odrediti, ali svaki od njih predstavlja potencijalnu prepreku koja preti njihovom uspehu. Istraživanje Gartnera iz oktobra, koje je obuhvatilo 400 globalnih marketara, pokazalo je da 58% koristi generativnu AI za proizvodnju sadržaja. Mnogi oglašivači teže razvoju poluautomatskih sistema poput onog koje koristi Unilever, iako izgradnja takvog AI-vođenog proizvodnog lanca može potrajati više od godinu dana. Craig Elimeliah, glavni kreativni direktor u Code & Theory, poredi proizvodnju pomoću AI sa „gradnjom sopstvene kuće umesto iznajmljivanja tuđe. “ Ova „gradnja kuće“ uključuje pravne konsultacije, odabir odgovarajućih modela velikog jezika (LLM) za brend, i mukotrpno sastavljanje smernica za brend i prethodnog sadržaja u briefove koje generativna AI može razumeti. Takođe je potrebno mnogo pokušaja i pogrešaka da bi se osiguralo da sistem pouzdano obrađuje sadržaj koji je osjetljiv za brend. Ova postavka zahteva značajno ulaganje vremena, što je ironično u trenutku kada 81% marketara meri uspeh uštedom vremena putem AI, prema Gartnerovom istraživanju. Dave Rolfe, globalni šef produkcije u WPP-ovom Hogarthu, dodaje da je najskuplji element prilagođavanje ovom novom procesu. Pored toga, pronalaženje kvalifikovanih stručnjaka za dizajn, implementaciju i rad ovakvih AI sistema izazovno je u konkurenciji sa tehnološkim velikane i oglašivačima koji traže AI talente. James Thoams, globalni CTO u Dentsu Creative, ističe da je „AI talenata teško pronaći. “ Generativna AI često se pristupa putem pretplata, ali neke kompanije, uključujući OpenAI, ograničavaju upotrebu i prodaju kredite putem modela plaćanja po korišćenju, što može učiniti intenzivno testiranje s premium modelima skupo. Ómar Thor Ómarsson, izvršni direktor Optise—AI alata za B2B sektor koji poboljšava performanse organskih pretraga—upozorava da kompanije koje generišu velike količine sadržaja na zahtev suočavaju se sa rastućim troškovima. Iako pojedinačni promptovi koštaju samo delić centa, kampanje koje uključuju desetine hiljada promptova—kao što je božićna reklama kompanije Coca Cola koja je koristila 70. 000 promptova—brzo mogu povećati troškove. Ómarsson ističe da „neuredno testiranje velikih promptova i premium modela može tiho da se skupi. “ Pravni problemi takođe opstaju usred trajnih sporova o autorskim pravima između AI firmi i autora, zbog čega neki klijenti dvoume koje LLM da koriste. Veće agencije ovo rešavaju nudeći odštetne klauzule. Na primer, WPP je integrisao provere usklađenosti u svoju platformu WPP Open početkom prošle godine. Brendovi koji rade interno obično nemaju takvu zaštitu, što čini usklađenost važnim faktorom.

Rolfe ističe da je potrebno imati zaštićene sisteme povezane sa standardima usklađenosti. Pored tehnologije, tradicionalni ljudski radni procesi izazivaju kašnjenja. Procedura odobrenja unutar agencija i kod klijenata često troši više vremena nego sama AI proizvodnja sadržaja. Elimeliah objašnjava da se „prava cena ne vidi u generisanju sadržaja, već u generisanju vaših sadržaja, “ jer neko mora pregledati, proceniti i doraditi više opcija koje generiše pojedinačni AI prompt, pretvarajući prethodno nevidljiv posao donošenja odluka u eksplicitne zadatke. To dovodi do toga da „odobrenja klijenata“ postaju usko grlo, jer AI proizvodi sadržaj u minutima, ali klijenti traže nedeljama ili mesecima da ga odobre. Elimeliah ističe da je ovo razmak u vremenu „najskuplji deo celokupnog procesa. “ Neki organizacije su reorganizovali svoje procese za davanje briefinga i koriste generativnu AI sa prilagođenim šablonima za podizanje inicijalnih kreativnih briefova. Gartnerova analitičarka Nicole Greene primećuje da mnogi klijenti sada koriste generativnu AI rano kako bi razvili kvalitetnije strateške kreativne inpute za svoje agencije. Rolfe iz Hogartha opisuje promenu u filozofiji proizvodnje: korišćenje AI omogućilo je kompaniji da skraći vreme proizvodnje promotivnih materijala za klijenta iz telekom sektora sa sedam na dve nedelje. Međutim, postizanje takve efikasnosti zahteva usvajanje „komponentnog razmišljanja, “ gde se prioritet daje tokom postprodukcije u odnosu na tradicionalno brzo snimanje velike količine sadržaja. Neke firme koriste automatizovane sisteme kontrole kvaliteta koji primenjuju pred-procenalne liste provere, procenjujući faktore kao što su odnos aspekta slike, konzistentnost osvetljenja, vreme prikazivanja logotipa i određivanje performansi. Iako je takva automatizacija prisutna, marketari ostaju oprezni u pogledu u potpunosti nevođenog AI procesa. Ómarsson napominje, „AI sadržaj može biti sjajan ili užasan. Svi učimo da verujemo…u ono što izlazi iz LLM-ova. “ Ukratko, dok generativna AI pruža velike mogućnosti za efikasnost u kreiranju sadržaja i poboljšanje kvaliteta, njena uspešna primena zahteva značajna vremenska ulaganja, finansijska sredstva, talenat, pravne mere zaštite i prilagođavanje ljudskih radnih tokova—svako od njih predstavlja potencijalne rizike kojima kreativni timovi moraju pažljivo da pristupe.