Визначити точну вартість у доларах викликів, з якими стикаються творчі команди, що використовують AI, важко, але кожен із них є потенційною перешкодою, яка загрожує їхньому успіху. Опитування Gartner, проведене у жовтні серед 400 глобальних маркетологів, показало, що 58% використовують генеративний AI для створення контенту. Багато рекламодавців прагнуть розробити напівавтоматичні системи, схожі на такі, як у Unilever, хоча створення такої виробничої лінії на базі AI може зайняти понад рік. Крейг Елімелія, головний креативний директор компанії Code & Theory, порівнює виробництво за допомогою AI з «будівництвом власного будинку замість оренди чужого». Це «будівництво дому» передбачає юридичну консультацію, підбір відповідних великих мовних моделей (LLMs) для бренду та наполегливе складання брендового керівництва і попередніх матеріалів у брифінги, зрозумілі для генеративного AI. Також потрібні значні зусилля щодо тестування і випробувань, щоб переконатися, що система надійно опрацьовує чутливий до бренду матеріал. Цей процес вимагає значних витрат часу, що іронічно відбувається у момент, коли 81% маркетологів оцінюють успіх за зекономленим часом завдяки AI, згідно з дослідженням Gartner. Дейв Ролфе, керівник глобальної виробничої команди WPP's Hogarth, додає, що найкоштовнішим є адаптація до нових процесів. Крім того, важко залучити кваліфікованих фахівців для проектування, впровадження та обслуговування таких AI-систем через конкуренцію за таланти в галузі AI з боку технологічних гігантів і рекламних агентств. Джеймс Томеас, глобальний технічний директор Dentsu Creative, підкреслює, що «таланти у сфері AI дуже важко знайти». Генеративний AI часто доступний за підпискою, але деякі компанії, зокрема OpenAI, обмежують обсяг використання та продають кредити за моделлю “плати по мірі використання”, що може зробити інтенсивне тестування з преміальними моделями дорогим. Ómar Thor Ómarsson, генеральний директор компанії Optise — провайдера B2B AI-інструментів, що покращують органічний пошук, попереджає, що компанії, що створюють великий обсяг контенту за запитом, зіштовхуються з зростаючими витратами. Хоча окремий запит коштує лише частки центу, кампанії з десятками тисяч запитів — наприклад, різдвяна реклама Coca-Cola, яка використала 70 000 запитів — швидко роблять витрати високими. Ómarsson зазначає, що «недисципліноване тестування з великими запитами і преміальними моделями може непомітно швидко додавати витрати. » Юридичні питання також залишаються актуальними у зв’язку з тривалими судовими спорами щодо авторських прав між компаніями AI і авторами, що викликає у клієнтів вагання щодо вибору конкретних LLM для використання. Великі агентства вирішують це шляхом пропозиції компенсаційних гарантій. Наприклад, WPP із раннього минулого року інтегрувала перевірки відповідності у свою платформу WPP Open.

Бренди, що працюють внутрішньо, зазвичай такої захисту не мають, що робить дотримання стандартів важливим аспектом. Ролфе наголошує на необхідності створення ізольованих систем, прив’язаних до стандартів відповідності. Крім технологій, людські робочі процеси ускладнюють швидке створення контенту. Процеси затвердження в агенціях і клієнтських організаціях часто витрачають більше часу, ніж сама генерація контенту за допомогою AI. Елімелія пояснює, що «справжні витрати — це не створення активів, а створення ваших активів», оскільки потрібно переглядати, оцінювати й доопрацьовувати численні варіанти, що генерує один запит AI, перетворюючи раніше невидимі процеси прийняття рішень у явну задачу. Це перетворює «затвердження клієнтів» на вузькі місця, оскільки AI створює контент за лічені хвилини, але клієнти затверджують його тижнями або навіть місяцями. Елімелія називає цей часовий розрив «найдорожчою частиною робочого процесу». У відповідь деякі організації переформатували процес брифінгу та використовують генеративний AI із спеціальними шаблонами для покращення початкових креативних завдань. Аналізатор Gartner Ніколь Грін зауважує, що багато клієнтів почали застосовувати генеративний AI на ранніх етапах для створення більш високоякісних стратегічних креативних вихідних даних для своїх агентств. Ролфе в Hogarth описує зміну у виробничій філософії: застосування AI дозволило скоротити час виробництва промо-матеріалів для телекомунікаційного клієнта з сімох до двох тижнів. Проте для досягнення таких ефективностей потрібно впроваджувати «компонентне мислення», орієнтуючись на пост-продакшн і роботу з компонентами більше, ніж на швидкий масовий зйом та створення контенту. Інші компанії використовують автоматизовані системи контролю якості, що застосовують чеклісти для оцінки аспектів, таких як співвідношення, стабільність освітленості, час появи логотипу та показники продуктивності. Незважаючи на таку автоматизацію, маркетологи залишаються обережними щодо повного довіри до AI у процесах. Ómarsson зауважує: «Контент на основі AI може бути чудовим, а може й жахливим. Ми всі навчаємося довіряти…тому, що виходить із LLM. » Отже, хоча генеративний AI відкриває великі можливості для підвищення ефективності і якості створення контенту, його ефективне впровадження вимагає значних затрат часу, інвестицій, талантів, юридичних гарантій та коригування людських робочих процесів — кожен з яких є потенційною ризикованою перешкодою, яку творчим командам потрібно ретельно враховувати.