人工智能在创意生产中的落地

创意中的AI&生产 R3指南 AI与创意营销的新前沿 对于营销人员和代理商来说，人工智能可以被认为是一把双刃剑，提出了机遇和挑战。虽然人工智能可以提高fi效率 和广告的某些方面的有效性，它也带来了一定的风险这需要认真解决。 建立更广泛的营销技能世界 想象一下，好莱坞大片之后的信用卷卷非常 简短，新闻编辑室减少到少数使用GPT模型的编辑。生成人工智能有潜力自动化26%的艺术、设计、 mediaandentertainment(GoldmanSachs,2023).Thoughthismightreadlikean 降低成本的机会，这种换岗需要深思熟虑的人才考虑人工智能平台成熟度和人才专业知识的战略。 AI成熟度和内部人才 管理新的创造者 我们已经目睹了与零工经济和 使用Canva，Figma等平台实现设计和生产的民主化，TikTok和Instagram。AI减少了培训和 可能需要特殊设备来运行AdobeFinalCut之类的程序， Unity3D和虚幻引擎。尽管AI可以贬低某些创造性技能，但它具有也为一部分技术上可能不适合的人创造了机会 经过培训，但可以使用人工智能来产生类似(或更高)的工作标准。 3of10 自由职业者积极使用基于AI的工具和软件 创意与制作中的AI 支持延伸贡献 10人中的2人 自由职业者担心AI可能 AI用于AI用于扩展 AI成为自我 有可能取代它们 补充人类 天赋。这包括提升技术， 原型设计，以及 testing. 团队与 低业务域知识 人类的能力。这个可能正在生成 创意内容更快在更大的体积和更多的变化。 创造性的发电机ideas.workisvalidated其他AI和 人类。 团队与 高业务领域知识 n=1283名全球自由职业者，2023年1月-2月，Freelancermap 随着人工智能的创意平台让创意制作变得更容易，离岸外包和参与分散的创意团队变得更具吸引力对于公司。然而，虽然人才成本可能会下降 和工作的价格，选择合适的候选人所需的资源和组织这些新的创造者总是增加。将需要新的模型薪酬、业绩衡量和治理。 2 AI、创意团队与人才的价值 人工智能在创意团队中的作用，以及随着机械化的增加而增加的工作价值和成本 10,000ft人类/AI参与者•Unique 大图片 品牌产品和特征的综合视图 Creative 工作 •Imaginative •Non-routine •Autonomous 1,000英尺 100ft 10英尺 人类/AI参与 人类/AI参与 Strategy 要求、简报、预期结果、计划、愿景、运动概念 结构 流量、服务蓝图、线框、路径finding、导航、品牌标准和指南，视觉语言 熟练工作 Rote 工作 •标准化 •人才驱动 •Professional •Directed •互换性 •Routinized •Outsourcable •Managed 人类/AI参与•Algorithmic Surface 排版，颜色，布局，界面设计，间距， 机器人工作 •计算机化 •EFfi有效 1英尺 动画,过渡•已购买 参考：PeterMerholz和KristinSkinner的设计组织（O'ReillyMedia，2016年）和Neumeier的机器人曲线 www.rthree.com 生成AI的应用 创意与制作中的AI ContentGeneration Content 固化 视频& 图像编辑 自动化转录&翻译 人工智能可以帮助生成内容，如新闻文章、产品 描述和报告。自然语言处理(NLP) 技术使AI模型能够理解和模仿人类 语言，产生连贯和相关内容。 AI驱动的算法可以分析大量的数据来管理和推荐相关内容 用户。通过自动化内容策展过程,公司 可以节省与 手动策展和改进的准确性和个性化recommendations. AI可以自动化的某些方面视频和图像编辑过程。例如，AI算法可以 自动检测和删除背景噪声或增强 图像质量，减少对手动编辑和后期制作工作。 基于AI的转录服务 可以转换音频和视频files转换成文本，消除了对手动转录者。同样， AI驱动的翻译工具可以提供实时翻译。 数据分析 &Insights 社交媒体质量 管理保证 聊天机器人和虚拟助理 AI算法可以分析大型数据集和提取有价值的见解，帮助内容创作者 做出数据驱动的决策，而提高质量和相关性 他们的内容。 AI驱动的工具可以自动化社交媒体管理任务， 包括内容调度，后期优化和情绪分析。 AI可以通过以下方式协助质量保证自动化检查过程 错误的内容，语法，抄袭，或坚持fic 指导方针。这减少了需要用于手动校对和 编辑。 AI驱动的聊天机器人和虚拟助手可以处理客户 查询并提供支持，减少对人类的需求客户服务代表。 4 Strategy Creative 分析数据、识别趋势和重新确定目标 受众洞察。人工智能可以优化资源分配和 为有影响力的活动制定预算，使创作者能够做出明智的决定并取得成功。 示例：BCW导航、阳狮 SapientAI实验室Stagwell的PRophet,Merkle's喜,Satalia 创意生成、内容创建帮助、协作 便利化和优化分销。人工智能还可以建议独特的概念，创造视觉和听觉内容，连接艺术家与观众，并提供有价值的见解 创新。 示例:编舞创建,GolinSPARK, Stagwell'sTaylor,DentsuVI,AdobeSenseiGenAI 洞察力生产 在创意中提供可操作的见解过程。通过分析数据和模式，AI可以发现利基趋势，深化了解消费者的喜好， 找出未开发的机会。 示例：WeberShandwick 叙事情报，DEPT®/AI Testing 自动化任务，提高EFfi效率，以及提升内容创建。AI可以简化 工作，提高生产率，并启用创作者将他们的愿景带入生活精度和速度。 g示例：稳定扩散，中途， Dall-E，电通的内容交响曲 通过自动化和流程优化进行测试。AI可以进行数据驱动的测试，分析变化，并提供反馈。这加速了迭代，提高质量，并且确保创意项目的成功结果。 示例：Kantar的LinkAI，Meta的 AI沙盒 www.rthree.com 使用AI的平台和工具 创意与制作中的AI aC ywr 6 案例研究 亨氏AI番茄酱 就像人类一样，AI更喜欢亨氏 雀巢莱蒂埃 挤奶女工 使用高级图像生成器DALL-E2搜索所有内容后 “番茄酱潜水”到“番茄酱外太空”，亨氏发现很多结果看起来就像亨氏的瓶子。 亨氏粉丝通过分享自己对番茄酱图像的建议而参与其中提示，最好的提示被变成社交帖子和平面广告， 帮助他们创建具有生成的视觉效果的fiRst广告系列完全依靠人工智能。 雀巢的一个AI项目重塑了“挤奶女工”，这是一个杰作 360多年前由荷兰画家JohannesVermeer， expandedlight.TheworkfromOgilvyParispromoteLaLautièreyurt,which 长期以来在其竞选活动中使用挤奶女工图像。 为此，团队使用了DALL-E2的“外画”功能来添加 significannetailsandnewcharactertotheoriginaloil-on-canvasimage. Agency:Agency: www.rthree.com 案例研究 可口可乐“杰作” 从画布到画布的旅程 雷克萨斯“直觉驱动” 由人工智能编写脚本 创意与制作中的AI “杰作”从一个标志性的可口可乐瓶的旅程 绘画到下一个，因为它使它的方式，一个口渴的学生需要灵感。电子剧院集体和创意机构的VFX团队 Blitzworks使用了现场动作镜头，数字效果和AI的混合来创建商业及其复杂的过渡。 “杰作”还包括一个在线画廊，其中包括 来自近两分钟的英雄film以及3D广告牌的新兴艺术家和一系列数字收藏品。 雷克萨斯使用了15年屡获殊荣的奢侈品活动的数据，以及有关品牌和人类情感的信息，以创建60秒的film 讲述了一辆汽车出现的故事。 雷克萨斯表示，生产过程从短暂到 输出，涉及开发定制的AI并用数据、情感训练它关于什么与观众联系最紧密的情报，特别是 关于人类直觉的委托信息。 Agency:Agency: 8 在使用生成式AI之前需要考虑什么 数据可用性和质量伦理含义 生成的AI模型需要大量的数据来有效地训练。生成AI可能会产生可能误导的内容，冒犯性的，或有害的。 您是否有权访问suffi大型和多样化的数据集与您想要的任务相关的模型执行? 您的数据质量如何？ 有偏见或嘈杂的数据可能会产生负面影响影响产生的输出。 你有没有考虑到道德您生成的输出的含义 以及它们如何影响不同的利益相关者? 您是否创建了用于确保公平、透明和您生成的责任 结果? 模型选择和性能 不同的生成AI模型具有不同的功能和性能水平。 计算资源和基础设施 生成的AI模型，特别是更大和更高级的模型，可以训练、部署和维护都很昂贵。 你了解的优点和机器学习的局限性 你选择了什么型号? 你有没有考虑过适合 你的模型的架构，训练方法和基准性能 对于您的特定fic用例？ 你有正确的技术吗有效地运行生成式AI平台? 你有合适的人才来评估吗生成的输出？ www.rthree.com 在使用生成式AI之前需要考虑什么 法律和监管考虑因素用户反馈和验证 根据生成的输出和管辖权的性质，您生成的AI模型可以从持续的用户反馈和 在操作中，可能需要解决法律和监管方面的问题。验证。 创意与制作中的AI 您是否有确保 遵守相关法律，如作为知识产权，隐私法规和数据保护法？ 您是否了解fic的具体规定或与在 您的规格fic品牌类别？ 你有没有建立机制收集反馈和监控性能? 你有一个迭代过程吗在有助于改善 随时间生成的输出和 确保它与用户更好地对齐期望? 安全注意事项用户期望和上下文 生成的AI模型可能容易受到对抗性攻击和滥用。了解生成的输出的期望和背景 使用。生成的AI模型可能并不总是满足用户的期望或准确地捕获所生成内容的所需特征。 你有安全措施吗 解决可能存在的问题的地方利用数据泄漏和其他 漏洞? 你有护栏到位吗 考虑一般产出将如何最终用户或 利益相关者? 10 R3如何提供帮助 Stakeholer 校准 内部 LandscaeAnaly 外部 LandscaeMapp 供应商 Identificaion •需要分析了解差距和机会 •Drivingalignmentbetween 执行和领导团队，以及IT和营销团队 •根据预算调整范围 •审查现有人才， 跨数据和技术堆栈部门识别 兼容性、集成 需要，并且需要fiLILD的间隙 •了解现有和 未来聚焦人才，数据管理要求 跨部门 •映射您现有的技术栈和数据来源在整个部门 •Reviewingofresourcingsolutions它可以满足您的规格ficrequirements •ReviewingofMarTechsolutions 用于您的行业/类别/ 市场 •创建供应商搜索简介 •制定稳健的评估过程和标准 •制定评估清单 •创建供应商的长列表 •甄选管理 流程，基于工具/技术要求 联系我们 格雷格·波尔戴夫·爱德华兹玛莎·埃文斯OngMelvin 联合创始人兼负责人执行副总裁，全球增长EMEA高级增长经理副总裁增长，亚洲太平洋fi greg@rthree.comdave@rthree.commartha@rthree.com cmelvin@rthree.com www.rthree.com 我们做什么 我们是一家独立的全球营销咨询公司，由CMO聘请，使他们的营销更可衡量并对业务影响负责。总之，我们是关于转型的。我们已经努力与100多家公司进行全球、区域和本地任务，以推动fi效率和 有效性。我们在美国、亚太地区和欧洲拥有人才，在拉丁美洲和非洲拥有合作伙伴。 数字基准数字战略咨询数字绩效审计Martech