Инструмент не заменяет голову: почему без сильного эксперта ИИ выдает брак, а с ним — делает крутые кейсы

Споры о том, что искусственный интеллект вот-вот отберет работу у копирайтеров, дизайнеров и креативных агентств, честно говоря, порядком надоели. За последние несколько лет тема превратилась в дежурный инфоповод, хотя на практике всё давно встало на свои места. Чудес не бывает: человек как был главным звеном в любой коммуникации, так им и остается. Без нормального человеческого замысла, насмотренности и понимания контекста любая нейросеть выдает банальный брак.

Давайте смотреть на цифры трезво. Согласно исследованию медиарынка, опубликованном в Forbes, доля публикаций с явными признаками генерации ИИ в российских СМИ за последние годы стремительно росла и достигла 18%. При этом текстов с частичной нейросетевой редактурой стало больше в 15 раз. Аналитики медиаполя и данные профильных исследований фиксируют занятную тенденцию: чем активнее авторы доверяют алгоритмам механическую сборку текстов, тем беднее становится материал. В статьях с признаками генерации ИИ прямых цитат и экспертных реплик оказывается в среднем в 2–2,6 раза меньше, чем в классических авторских текстах.

В этой статье, Руслан Феоктистов, креативный директор диджитал-агентства АЙNET объясняет, почему проблема вовсе не в самой технологии.

Нейросети не заменяют компетенции

Нейросеть не способна самостоятельно «покрыть» ни одну серьезную область создания контента. За любым качественным материалом, будь то сильная статья, рекламная кампания или спецпроект, всегда стоит человек — его профессиональный уровень, насмотренность и ресурсы.

Да, мы все чаще видим в СМИ и соцсетях волну шаблонного контента, забитого штампами вроде «ключевой», «баланс» и «критически». Но дело не в том, что алгоритмы разучились писать. Запрос на конвейерную скорость рождается из желания бизнеса сэкономить и удешевить процесс, а нейронки просто попались под руку как удобный инструмент.

Любые тексты — эмоциональные, технические, креативные или глубоко экспертные — всегда лучше удаются людям. Читателю интересна не формальная «гладкость» текста, а мысль автора, которому есть что сказать. Нейросеть сама по себе не хочет сказать ничего. Рассматривать ее стоит исключительно как ускоритель рутинных процессов, а не как самостоятельную творческую единицу.

Если запустить инструмент в руки человека без ключевых компетенций, на выходе неизбежно получится нечитаемый брак. Хотите видеть хороший результат в медиа или блоге — поднимайте квалификацию сотрудников, а не ждите, что человек без базовых навыков с помощью промптов создаст гениальный материал. Точно так же и в B2B: нейросети стали отличным спасением от десяти тысяч однотипных стоковых фото с рукопожатиями, но только тогда, когда дизайнер понимает задачу бизнеса, а не слепо жмет на кнопку генерации.

Как делать крутые вещи с помощью ИИ: изнанка кейса «Дикси»

Чтобы не быть голословными, давайте разберем на практике, как выглядит профессиональная работа с нейросетями. Мы придумали «Пухатырей» — персонажей для летней промо-акции «Дикси». Всех персонажей для рекламы мы сгенерировали в ИИ, как и мини-сериал, который придумали для промо.

Чтобы он выглядел цельным цифровым продуктом, а не случайным набором картинок, наша дизайн-команда выстроила сложный многоэтапный процесс:

1. Строгая фиксация персонажей. Дизайнеры прописали характеры героев и разложили их на классические модел-листы (виды спереди, сбоку и сзади), задав единую фактуру и пропорции.
2. Архитектурные чертежи локаций. Чтобы сцены выглядели бесшовно, мы спроектировали 3D-планы абсолютно всех пространств — от комнаты Пухатырей до интерьеров магазина «Дикси» (опираясь на реальный гайдбук сети). При смене ракурса геометрия помещений сохранялась.
3. Решение масштабных коллизий через 3D-примитивы. Поскольку нейросеть путает размеры (например, норовит сделать медведя меньше хомяка), сложные сцены сначала собирались из простой геометрии. Эти 3D-формы подавались в промпт как жесткие габаритные рамки.
4. Контроль композиции и гибридный постпродакшн. Вместо генерации одиночных кадров мы заставляли модель делить лист на ракурсы для отбора лучших планов. Итоговые видеоматериалы собирались, анимировались и дорабатывались вручную в After Effects и Premiere Pro, объединяя графику, озвучку и музыку.

В результате команда из двух специалистов при помощи ИИ смогла сократить бюджет в 5–7 раз, а сроки — в 2–3 раза по сравнению с классическим 3D-продакшном, сохранив абсолютную консистентность героев. Кампания принесла «Дикси» 37+ млн уникального охвата, 6,4 млн просмотров мини-сериала, ROMI 1251% и рост количества чеков среди участников акции на +35,4 п.п.

Этот кейс отлично показывает разницу. ИИ в руках профессиональной команды арт-директоров и креаторов — мощнейший инструмент оптимизации и творчества. Но сама по себе технология ничего не придумает и не сделает качественно, если за штурвалом нет эксперта с четким видением и пониманием продукта.