Искусственный интеллект в креативности: что действительно меняется для брендов

Креативность и ИИ: что на самом деле меняется для брендов

TL;DR: На конференции HUMAN X Абхай Параснис из Typeface, Джессика Пауэлл из AudioShake и Микайел Варданян из Picsart объяснили, что ИИ в креативности не устраняет ценность человека: конкурентное преимущество смещается в сторону релевантности, персонализации, вкуса, доверия и способности выстраивать всё более сложные рабочие процессы.

На конференции HUMAN X панель, которую модерировала Нора Али, рассмотрела ключевой вопрос для маркетологов, медиа-команд и технологических компаний: как меняется креативность, когда производство контента ускоряется со скоростью ИИ? Ответ, который прозвучал, однозначен. Сегодня проблема уже не только в том, чтобы быстро производить контент. Настоящая проблема — создавать релевантный, контекстный контент, который согласован с брендом и убедителен для аудитории.

Подводя итог: ИИ резко сокращает время и затраты на производство, но делает более важным то, что нельзя легко стандартизировать. Самое главное — ценность смещается с простого исполнения на качество решений.

Конференция HUMAN X: новый баланс между скоростью и качеством

Дискуссия включала три взаимодополняющих взгляда. Абхай Параснис, представляющий Typeface, обозначил точку зрения на ИИ, применяемый к персонализированному маркетингу. Джессика Пауэлл, представляющая AudioShake, показала, как ИИ может трансформировать аудиопроцессы, которые раньше были невозможны или слишком медленны. Микайел Варданян, представляющий Picsart, описал более широкое видение: несколько агентов и моделей снижают операционное трение для создателей и команд.

Контекст имеет значение. Это не теоретический спор об автоматизации, а практическое осмысление того, как кампании, активы и креативные процессы уже меняются внутри организаций.

ИИ в креативности: где исчезает трение и где остаются узкие места

По словам Парасниса, ИИ уже устранил две исторические причины трения: стоимость и время создания контента. Благодаря всё более эффективным моделям для текста, изображений, видео и аудио производство больше не является главным препятствием. Узкое место смещается в другое место: в способность быть релевантным в реальном времени и действительно персонализировать сообщения и точки контакта.

Это означает, что обилие контента не гарантирует эффективности. Напротив, оно может увеличивать шум.

Новые тормоза в основном три:

релевантность в нужный момент

глубокая персонализация для аудитории, продукта и канала

человеческое суждение о качестве, тоне и возможностях

Параснис подчеркивает важный аспект: когда все получают доступ к похожим платформам, преимущество заключается не только в инструменте, но и в том, как применяются суждение, доверие и брендовый тон.

Что значит «вкус» в эпоху ИИ

Одна из самых сильных идей, прозвучавших на панели, — что «вкус» не имеет универсального определения. Параснис связывает это с контекстом: у B2B и B2C разные критерии; привлечение и вовлечение следуют разной логике. Именно поэтому вкус трудно полностью автоматизировать.

В этой ситуации вкус означает способность выносить суждение. Это означает понимание того, какое сообщение отправлять, кому, когда и в каком формате. Это также означает избегать коммуникаций, которые эстетически корректны, но стратегически неуместны.

Для Typeface ключевой элемент вкуса — крайняя релевантность. Бренд, который общается, не учитывая существующие отношения с клиентом, создает трение, а не ценность. В экосистеме, перенасыщенной контентом, даже хорошо сделанный актив теряет эффективность, если приходит не в контексте.

Второй компонент — доверие. Параснис связывает понятие вкуса с восприятием подлинности и надежности сообщения. В среде, где контент, созданный ИИ, становится всё более распространенным, бренд должен демонстрировать согласованность и корректность, а не только творческое мастерство.

Ключевой вопрос: Как вы строите доверие с контентом, созданным ИИ?

Ответ: доверие строится с помощью более релевантных, менее навязчивых коммуникаций, которые лучше соответствуют реальному профилю клиента.

Параснис привел пример крупной телеком-компании в США, которая отправляла одинаковые письма миллионам пользователей, несмотря на наличие большого объема контекстных данных о тарифах, покупательском поведении и профилях потребления. Вмешательство заключалось не в том, чтобы «производить больше контента», а в том, чтобы отправлять меньше, но более таргетированного контента. Сообщаемый результат — улучшение примерно на 93% в показателе кликабельности и последующих конверсиях благодаря более релевантным сообщениям для каждого сегмента.

Стратегический вывод очевиден: эффективная персонализация не совпадает с умножением выходных материалов. Она совпадает с лучшим выбором сообщения.

Как избежать гомогенизации контента, созданного ИИ

Риск гомогенизации был рассмотрен прямо. Параснис отмечает проблему «ИИ-мусора»: когда многие используют похожие инструменты с похожими логиками, результаты начинают напоминать друг друга.

Ответ Typeface строится на двух уровнях.

Контекст бренда и система записи

Идея в том, чтобы обучать системы специфическому контексту бренда: голосу, каталогам продуктов, аудитории, данным и аналитике. В этой логике ценность возникает не только из базовой модели, а из слоя контекста, который делает результат отличительным и полезным именно для этого бизнеса.

Оркестрация по каналам

Персонализация не может останавливаться на одной точке контакта. Параснис подчеркивает, что персонализированное письмо, которое ведет всех на одну и ту же посадочную страницу, не создает по-настоящему релевантного опыта. Поэтому становится критически важным скоординировать email, веб и соцсети в рамках единой логики персонализации.

Это означает, что будущее ИИ в маркетинге — не только в том, чтобы генерировать ассеты быстрее. Это оркестрация согласованности между ассетами, каналами и моментами пути клиента.

AudioShake: Когда ИИ делает невозможное возможным

Джессика Пауэлл добавила очень полезную перспективу, различив генеративный ИИ и другие применения машинного обучения. В случае AudioShake упомянутая технология — разделение источников, то есть разделение компонентов существующего аудио. Проще говоря, разделение источников означает изоляцию голоса, музыки, шума или других элементов из той же звуковой дорожки.

Эта возможность меняет рабочие процессы двумя способами.

Первое — продуктивность: она позволяет быстрее работать с эфирным, социальным и пост-продакшн-контентом.

Второе — еще интереснее: она делает пригодными материалы, которые раньше вообще не были пригодны. Пауэлл приводит конкретные примеры, например клипы, записанные в шумной среде, или контент, который нельзя было публиковать из‑за фоновой музыки. В этих случаях ИИ не только ускоряет — он открывает новые креативные и дистрибуционные возможности.

Ключевой вопрос: Где в ИИ-усиленных креативных рабочих процессах появляется человеческое суждение?

Ответ: оно появляется, когда система генерирует компоненты или варианты, но нужен эксперт, чтобы решить конечный вид, эстетическую подачу и творческие приоритеты.

Пауэлл объясняет, что после разделения аудиодорожек каждое последующее решение остается глубоко человеческим. Звукорежиссер, команда пост-продакшна или специалист A&R применяют годы опыта, чтобы определить, как должен звучать микс, как адаптировать его под формат или как усилить его в новом контексте.

Самое важное вот что: ИИ расширяет охват человеческого таланта, а не стирает его функцию в шагах с высоким качественным эффектом.

Picsart: меньше технического выбора, больше фокуса на задаче

Микайел Варданян рассмотрел всё более актуальную проблему: усталость от выбора, вызванную ростом числа моделей. Для конечного пользователя понимание того, какую модель использовать для видео, изображений или других задач, часто оказывается ненужной надбавкой к нагрузке. Picsart пытается уменьшить это трение, интегрируя множество моделей и заставляя их работать «за кулисами» на основе сценария использования.

Возникает еще один важный момент: по мере роста автоматизации нужны люди, способные оркестрировать. Варданян говорит о тех, кто может понимать процесс, вкус, качество и правильный момент применения. Недостаточно просто использовать инструменты ИИ. Их нужно согласовывать с целями бизнеса.

Также интересно его наблюдение о вкусе как экспериментальном явлении. Во многих случаях то, что действительно работает, не совпадает с личным вкусом создателя, а соответствует тому, что откликается конкретным аудиториям — например Gen Z или Millennials. Это возвращает ИИ-управляемую креативность на очень конкретную почву: тестирование, реакцию аудитории и постоянную адаптацию.

Навыки, которые действительно важны в AI-driven креативной экономике

В конце панель сместилась к командам, ролям и навыкам. Джессика Пауэлл подчеркнула роль универсала, особенно в динамичных контекстах вроде стартапов и гибких команд. Человек, способный перемещаться между дизайном, соцсетями, коммуникацией и контентом, может дать значительное операционное преимущество, при этом оставаясь полезным для парной работы со специалистами там, где нужна глубина.

Варданян укрепил эту точку зрения более широким взглядом: понимание того, как бизнес работает по горизонтали — от продукта до финансов, от потребностей пользователя до инструментов ИИ — становится решающей компетенцией. Его идея в том, что рынок всё чаще будет отдавать предпочтение гибридным фигурам и даже солопредпринимателям, способным использовать автоматизацию.

И когда, в заключение, у Абхая Парасниса спрашивают, какой навык выбрать сегодня в двух словах, ответ немедленный: «вкус и доверие».

Что сейчас должны делать бренды и креативные команды

Из этой панели выходит четкое направление.

ускорять производство уже недостаточно

релевантность — ключевой рычаг конкурентоспособности

персонализация должна быть контекстной и кросс-канальной

человеческое суждение остается критически важным в моментах высокой ценности

самые сильные навыки сочетают адаптивность, бизнес-грамотность и критическое мышление

Подводя итог: ИИ в креативности не опускает планку. Он ее смещает. Меньше веса на чистое производство, больше веса на стратегию, согласованность, доверие и умение интерпретировать, что действительно важно для аудитории.

FAQ

Что означает ИИ в креативности?

ИИ в креативности означает использование систем искусственного интеллекта, чтобы ускорять, расширять или делать возможным производство контента в форматах вроде текста, изображений, видео и аудио. Однако на панели HUMAN X стало ясно, что реальная ценность возникает тогда, когда ИИ направляется контекстом, вкусом и бизнес-целями.

Заменит ли ИИ креативщиков?

Обсуждение не предполагает линейной замены креативщиков. Скорее, оно предполагает трансформацию ролей. Когда создание становится дешевле и требует меньше времени, возрастает важность человеческого суждения, умения выбирать, контроля качества и согласованности бренда.

Как не допустить, чтобы контент, созданный ИИ, выглядел одинаково у всех?

Ответ, указанный на панели, — использовать собственный контекст, данные бренда, знания об аудитории и оркестрацию по каналам. Без этих элементов результат рискует быть похожим на то, что делает любой другой, используя те же базовые модели.

Какие навыки нужны сегодня, чтобы работать в AI-driven креативности?

Нужны и адаптивность универсала, и навыки специалиста. В частности, спикеры подчеркнули ценность вкуса, доверия, понимания продукта, бизнес-знаний и умения работать в разных функциях.

Почему персонализация так важна?

Потому что когда производство контента становится индустриальным, то, что действительно отличает бренд, — это способность отправлять правильное сообщение нужному человеку в правильное время. Релевантная персонализация улучшает опыт, доверие и показатели эффективности.

Чтобы глубже разобраться в искусстве креативности и его влиянии, полезно изучить образовательные траектории, подобные тем, что предлагает LABA, или специализированные институты вроде SAE Institute.

И наконец, для тех, кто хочет оставаться в курсе последних технологических инноваций, мы отмечаем запуск Grok 3 API — альтернативы Elona Muska GPT-4o, доступной разработчикам, а также инновационных инструментов вроде TurboLearn AI, которые превращают PDF, видео и аудио в персонализированные заметки, викторины и флешкарточки.