Генерировать дешевле, принимать решения — нет: куда уходит экономия на ИИ-видео

Татьяна Шикалова, сооснователь и CEO Studio :We

Когда бизнес приходит за ИИ-видео, один из первых вопросов всегда про деньги. Если нейросети позволяют не собирать съёмочную группу, не строить декорации, не арендовать павильон и не везти команду в другую страну, почему хороший ролик всё равно может стоить дорого? Более того, мне самой как представителю бизнеса не понравился бы ответ в духе: «Мы столько генераций сделали и потратили на нейросети». Клиент и не должен представлять. Впрочем, как и не должно его волновать, сколько дублей сняли на обычной съёмке.

Количество неудачных попыток — это проблема производства, а не бизнес-результат. При этом ИИ действительно может серьёзно удешевить видео: мы можем сделать сцену, для которой раньше понадобились бы декорации, сложный постпродакшн или отдельная съёмка. Теперь не нужно ехать ради одного кадра на Алтай или в Нью-Йорк. Но, как выяснилось, само наличие нейросетей вообще не гарантирует экономии.

Мы просто начинаем делать то, чего раньше не стали бы

На классической съёмке у любой новой идеи есть довольно понятная цена. Поменять локацию после утверждения? Нужно отменить одну, найти другую, пересобрать логистику. Поменять героя, добавить сцену, переснять - перед каждым таким действием кто-то всё-таки принимает решение: нам это действительно нужно?

В ИИ-производстве этот естественный ограничитель исчез. Другой интерьер? Попробуем. Не девушка, а мужчина? Посмотрим. Лондон не нравится? Сделаем Москву. Упаковку размером с дом? Почему нет, по отдельности всё это действительно может стоить недорого. Именно поэтому делать лишнее стало невероятно легко.

У нас была совершенно обычная ситуация при работе над рекламной концепцией: есть выбранное визуальное направление, всё достаточно камерно — крупные планы, стекло, свет, продукт. Параллельно получается совершенно другой эффектный кадр. И он супер хороший. И тут закрадывается мысль: «Может, всё-таки попробовать вот так?»

Но проблема в том, что это уже совершенно другая концепция. Саму картинку мы получили быстро, а потом снова начали всё обсуждать: сравнивать направления, собирать команду, показывать клиенту, получать новые комментарии, решать, что делать с уже собранными сценами.

В какой-то момент я поняла довольно простую вещь: ИИ сильно снизил стоимость попытки, но не снизил стоимость «передумывания», и именно оно может стать самой дорогой частью проекта, потому что в нём участвует уже не нейросеть, а продюсер, креатор, маркетолог, агентство, бренд-менеджер. Иногда ещё директор по маркетингу и собственник бизнеса. Стоимость одной генерации посчитать легко. Но стоимость времени всех людей, которых эта генерация снова вовлекла в обсуждение, обычно никто не считает.

Мы покажем разные варианты — это не преимущество

Если студия сделала десять вариантов внутри и принесла клиенту десять вариантов, появляется вопрос: «Зачем?» Допустим, есть три действительно разных решения и от выбора клиента зависит направление всей работы. Тогда их нужно показать. Но если пять кадров отличаются друг от друга нюансами, которые вполне может оценить сам продакшн, зачем превращать заказчика в арт-директора?

Я считаю, что часть нашей работы как раз состоит в том, чтобы не приносить клиенту всё, что мы смогли сделать. И показать два варианта вместо восьми иногда сложнее, чем показать восемь, потому что сначала нужно самому принять решение.

То же самое произошло со сложностью

В первые месяцы работы с ИИ нас очень впечатляло, что вообще стало возможно сделать: сложное движение камеры, трансформации, морфинг, изменение пространства, предмет рассыпается, потом собирается, превращается во что-то ещё. Когда появился новый инструмент, всем хотелось проверить его пределы.

Сейчас обычный вопрос к таким сценам: «Зачем?» Если камера красиво летит вокруг продукта, но сам продукт из-за этого невозможно рассмотреть, зачем нам этот пролёт? Если упаковка эффектно рассыпается на молекулы, что именно мы этим рассказываем? Если сложный переход занял у команды полдня, но без него сцена работает лучше, зачем клиент должен оплачивать наши полдня?

Сложность производства сама по себе не делает рекламу лучше. И уж точно не должна становиться оправданием её стоимости.

ИИ вообще довольно быстро обесценивает технические фокусы

Когда мы начинали в Studio :We, большая часть обучения команды строилась вокруг генерации и работы с нейросетями: как добиться нужного движения, как сохранить консистентность одного персонажа, как не сломать продукт, как получить нужный ракурс, какой инструмент лучше подходит под конкретную задачу.

За этим нужно следить и сейчас. Но реалии таковы, что сегодняшняя сложная техническая экспертиза через несколько месяцев может превратиться в кнопку — модели развиваются слишком быстро. Именно поэтому сейчас мы намного больше времени тратим на вещи, которые вообще не имеют слова «ИИ» в названии: режиссуру, композицию, монтаж, свет, цвет, ритм, звук.

Почему этот план крупный? Почему продукт появляется именно здесь? Почему камера едет? Что будет, если она будет статичной?

Ирония производства: чем больше умеют нейросети, тем чаще мы возвращаемся к классической режиссуре. Если технически красивую картинку скоро смогут делать очень многие, сам по себе красивый кадр перестанет быть преимуществом.

Есть ещё ловушка «в десять раз больше контента»

Это, наверное, второй мой любимый аргумент в пользу ИИ после «теперь видео будет стоить копейки». Раньше бренд мог сделать три ролика, теперь сможет тридцать. Только зачем бизнесу понадобилось тридцать? Если мы делаем разные сообщения для нескольких сегментов — понятно. Если тестируем разные офферы или первые секунды — понятно. Если из одного мастер-ролика готовим адаптации для нескольких площадок — тоже естественно.

Но если мы просто умеем создавать тридцать роликов вместо трёх, это пока говорит только о производительности продакшна. Маркетингу потом эти тридцать роликов нужно согласовать, разместить, измерить результат и вообще понять, чем двадцать седьмой отличается от четырнадцатого. Само по себе увеличение количества контента для бизнеса ничего не гарантирует. И мы снова возвращаемся к простому бизнес-вопросу: какую задачу мы решаем?

Где я действительно вижу экономию

Я точно не хочу делать вывод, что ИИ не удешевляет производство. Удешевляет. Просто не везде и не автоматически.

Для меня сегодня нормальная экономика ИИ-видео выглядит примерно так: если раньше для сцены понадобилась бы дорогая съёмка, а теперь мы можем получить нужный результат генерацией; если можем без отдельной съёмки адаптировать материал под несколько форматов; если можем заранее проверить визуальную концепцию; если из одной визуальной системы можем делать контент для разных сообщений и аудиторий — это все про экономию

Но двадцать вариантов одного кадра только потому, что теперь это легко, — нет. Так же я не считаю экономией тридцать роликов, если бизнесу реально нужны три. И не считаю достижением сложную сцену, которая ничего не добавляет рекламе.

Поэтому при выборе партнера в продавшее, можно подавать такие вопросы: что именно мы экономим по сравнению с обычным производством? Почему здесь вообще выбран ИИ? Сколько вариантов мне действительно придётся согласовывать? Насколько сильно мне нужно вовлекаться? Что продакшн возьмёт на себя и решит без меня?

Мне кажется, ответы на эти вопросы говорят о стоимости будущего ролика гораздо больше, чем количество нейросетей в презентации студии. Потому что генерация действительно становится дешевле, а человеческое время — пока нет.