Как ИИ помогает при работе с креативом в фарминдустрии

ИИ сегодня применяется на всех этапах работы с креативом в фарминдустрии: аналитика инсайтов, генерация концепций, продакшн, адаптация контента. Расскажем, на каких этапах его внедрение приносит наибольший эффект и почему экспертиза специалистов остается незаменимой.

Почему в фарме нельзя полагаться только на ИИ

Еще недавно разговор об искусственном интеллекте в креативе строился вокруг ограничений: где можно его использовать, где нельзя, где допустимо «поиграть», а где лучше не рисковать. Сегодня нейросети применяются повсеместно — от идеи до финального продакшена. Однако на некоторых этапах разработки креативов требуется больше усилий и дополнительные проверки.

ИИ может сгенерировать что угодно, но это не гарантирует корректность. Поэтому при работе с креативами в фарме роль медицинских советников становится критической. Может показаться, что анатомия — это «база», которую ИИ должен воспроизводить без ошибок. На практике это не так. В одном из наших проектов при создании видео возник вопрос о корректности движения коленного сустава. Нейросеть предложила вариант, который выглядел правдоподобно, но оказался неверным. Команда подключила медицинского советника, который уточнил анатомические детали и помог сделать правильное видео.

Процесс работы с ИИ выглядит следующим образом:

1. Формируется идея креатива, сценарий,
2. Материал передается на проверку медицинскому советнику,
3. Вносятся корректировки,
4. Генерируются новые визуалы,
5. Финальная верификация.

Инструменты: как правильно выбрать нейросеть

Разные ИИ-системы решают разные задачи, поэтому универсального инструмента просто не существует. Разберем наиболее частые запросы и нейроинструменты.

Агрегаторы для системного тестирования

Часто используются платформы-агрегаторы, например, Freepik, где в одном месте доступны разные инструменты и решения. Это и стоковая библиотека визулов, и решение для генерации изображений и видео. Агрегаторы позволяют тестировать решения, быстро переключаться между инструментами и не покупать несколько отдельных подписок.

Если речь идет о создании ИИ-роликов, то они охватывают сразу все типы нейросетей с разными задачами: генерация изображений, генерация видео, генерация аудио или голоса за кадром. Агрегаторы позволяют решить этот вопрос в одном месте, тестируя различные ИИ-модели.

Нейросети могут использоваться и при создании карточек товаров для маркетплейсов и/или презентаций. Даже если речь идет только о создании изображений в нейросетях, то для различных задач можно подключать разные модели: например, реалистичные изображения людей создаются в одной нейросети, а изображения товаров с текстами на русском языке — в другой.

Источник: МАРФА

Источник: МАРФА

Работа с изображениями

Для задач, где важна точечная проработка изображений, хорошо справляется модель Nano Banana от Google. К примеру, когда нужно изменить цвет элемента, сохраняя основную композицию, или адаптировать стоковые фотографии, скажем, изменить позу персонажа. В то же время ChatGPT стал намного эффективнее работать с реалистичными изображениями благодаря последним обновлениям, а также достаточно хорошо понимает медицинскую терминологию и анатомию.

Генерация видео

С видео ситуация сложнее. Среди наиболее действенных инструментов — нейросеть Veo 3 от Google, которая генерирует кинематографичные видео по запросу, и Kling AI. Veo работает по принципу «умного воображения», может генерировать видео из текста и/или изображения, а также создавать сложные сцены с озвучкой или звуковыми спецэффектами. В то же время при создании медицинских роликов нейросеть может «нафантазировать» и некорректно показать процессы, которые происходят в организме. Потому при генерации необходимо верифицировать креативы с экспертами. В то же время Kling AI точнее следует промптам и лучше соблюдает требования пользователя для достижения максимального реализма.

Российские нейросети

GigaChat и Алиса — рабочие инструменты, но с ограничениями по функционалу. Они подходят для работы с текстами, запуска экспериментов (например, для внутренних корпоративных рассылок) и простых креативов. Однако все еще могут уступать при разработке сложных коммерческих проектов, допускают ошибки при работе с таблицами и данными.

Что еще нужно учитывать фармкомпаниям, работая с нейросетями

ИИ в фарме — это не технология, которая «все изменит сама». Это инструмент, который усиливает процессы — если они правильно выстроены. Большинство компаний пытается применить ИИ без понимания среды, в которой он работает, а также использует недостаточно качественные данные для обучения моделей.

Стоит отметить, что наиболее чувствительный момент при работе с любыми нейросетями — это конфиденциальность данных. На практике можно использовать режим инкогнито или временный чат, которые есть во всех популярных текстовых нейросетях (ChatGPT, Gemini, Claude, Grok). В этом режиме все переписки не будут сохраняться, и разработчик нейросети не будет иметь доступ к диалогам с пользователем.

Метрики эффективности при внедрении ИИ

Использование ИИ при разработке креатива позволяет, в первую очередь, сэкономить ресурсы при запуске кампаний и предоставляет возможность для экспериментов. Учитываются разные уровни метрик. Во-первых, поведенческие показатели: глубина взаимодействия с материалом, время просмотра, повторные визиты, доля досмотров/дочитывания контента. Во-вторых, когнитивные: запоминаемость ключевых сообщений, корректность их интерпретации, изменение отношения к продукту. Наконец, непосредственные бизнес-показатели. Важно, что ни одна из этих метрик не работает изолированно: только их связка позволяет отделить сильный креатив от просто заметного. 

Авторы: Мария Зайцева, Мария Лешутина