Sztuczna inteligencja zmienia oblicze projektowania, ale nie tak, jak oczekiwała branża

Pierwsza wersja grafiki kampanii może teraz pojawić się jeszcze przed zakończeniem spotkania kreatywnego. Projektant może opisać scenę, opracować kilka kierunków wizualnych, usunąć niepożądany obiekt, rozszerzyć kompozycję do szerszego formatu i umieścić wstępną wersję w prezentacji bez konieczności organizowania sesji zdjęciowej czy przeszukiwania setek zdjęć ze stocków. Menedżer ds. marketingu z ograniczonym doświadczeniem w zakresie projektowania może stworzyć reprezentacyjną grafikę do mediów społecznościowych na podstawie krótkiego briefu, a zespół produktowy może przekształcić wczesny pomysł w coś na tyle konkretnego, że koledzy będą mogli go omówić.

To właśnie ta szybkość w dużej mierze wyjaśnia entuzjazm, jaki budzi sztuczna inteligencja w dziedzinie projektowania. Wywołuje ona jednak również mylne wrażenie, że proces twórczy stał się niemal automatyczny.

Stworzenie obrazu to nie to samo, co wypracowanie tożsamości wizualnej, zrozumienie odbiorców czy podjęcie decyzji, który pomysł zasługuje na realizację. Systemy generatywne potrafią tworzyć możliwości z niezwykłą szybkością, ale nie ponoszą odpowiedzialności za to, czy te możliwości są oryginalne, odpowiednie pod względem kulturowym, dopuszczalne prawnie lub spójne z ideologią organizacji, która za nimi stoi.

Najważniejszą zmianą nie jest zatem to, że maszyny zastępują kreatywność. Chodzi o to, że tworzenie treści wizualnych staje się łatwiejsze, podczas gdy kreatywna ocena zyskuje na wartości.

Projektanci odchodzą od samodzielnego wykonywania każdego ręcznego etapu pracy na rzecz kierowania systemami, dokonywania wyborów spośród dostępnych opcji oraz dbania o spójność końcowego dzieła. Firmy muszą natomiast zdecydować, w jakich obszarach sztuczna inteligencja rzeczywiście poprawia ich ekonomię twórczą, a w jakich jedynie zwiększa ilość przeciętnych materiałów trafiających na i tak już przepełniony rynek.

Sztuczna inteligencja działa najlepiej przed i po decydującym momencie twórczym

Tradycyjny proces projektowania może obejmować dużą ilość pracy, która jest niezbędna, ale niekoniecznie wymaga szczególnej kreatywności. Zespoły dostosowują rozmiary elementów graficznych do różnych platform, usuwają tła, wyszukują zdjęcia referencyjne, tworzą makiety, zmieniają nazwy warstw, dostosowują teksty, tłumaczą układy graficzne oraz przygotowują kilka wersji tej samej kampanii.

Sztuczna inteligencja sprawdza się szczególnie dobrze na tych etapach.

Na początku projektu może to pomóc zespołom w wizualizacji różnych interpretacji briefu, zanim poświęcą na to znaczną ilość czasu lub środków produkcyjnych. Dyrektor kreatywny planujący kampanię hotelową może stworzyć kilka wstępnych koncepcji: architektoniczną i powściągliwą, ciepłą i domową, filmową i odległą. Wyniki te nie stanowią samej kampanii, ale mogą wskazać, który kierunek warto rozwijać.

W trakcie produkcji sztuczna inteligencja może usuwać obiekty, poprawiać tło, powiększać obraz poza pierwotne ramy oraz generować elementy wizualne, które projektant może następnie edytować. Następnie może dostosowywać gotowe prace do różnych rozmiarów, języków i formatów multimedialnych.

Najważniejsza decyzja twórcza nadal dotyczy człowieka: który pomysł wizualny najlepiej oddaje znaczenie tej marki, tego produktu i tej chwili?

Pytanie to staje się trudniejsze, a nie łatwiejsze, gdy system potrafi w ciągu kilku sekund wygenerować dziesiątki prawdopodobnych odpowiedzi. Projektanci muszą odrzucać atrakcyjne projekty, które sprawiają wrażenie sztampowych, dostrzegać, kiedy obraz jest imponujący wizualnie, ale strategicznie niewłaściwy, oraz wiedzieć, kiedy pozorna wygoda generowania treści zagraża autentyczności lub kontroli.

Sztuczna inteligencja obniża koszty związane z tworzeniem opcji. Nie zmniejsza to jednak konieczności dokonywania trafnych wyborów.

Szybsza produkcja nie oznacza automatycznie wyższej wydajności

Firmy z branży kreatywnej często opisują sztuczną inteligencję w kategoriach zaoszczędzonego czasu, ale zaoszczędzony czas to nie to samo, co wytworzona wartość.

Jeśli projektant opracuje dziesięć koncepcji zamiast trzech, a klient nadal będzie wymagał kilku rund poprawek, to proces pracy niekoniecznie uległ poprawie. Jeśli dział marketingu wykorzysta dodatkowe możliwości do opublikowania dwukrotnie większej ilości przeciętnych treści, firma zwiększyła wprawdzie wydajność, ale nie wzmocniła swojej marki.

Wydajność pojawia się wtedy, gdy technologia eliminuje rzeczywiste wąskie gardło.

Mała firma może już nie musieć zlecać wykonania nowego zdjęcia za każdym razem, gdy grafika przeznaczona do mediów społecznościowych wymaga nieco innego ujęcia. Agencja może wcześniej zaprezentować klientowi kierunek wizualny, zmniejszając ryzyko nieporozumień przed rozpoczęciem kosztownej produkcji. Globalna marka może dostosować zatwierdzoną grafikę do kilku formatów bez konieczności ręcznego przerabiania każdego układu.

Korzyści te mają znaczenie z punktu widzenia biznesu, ponieważ pozwalają ograniczyć czas oczekiwania, powtarzalne czynności lub niepotrzebne wydatki związane z produkcją. Różnią się one od zwykłego zlecenia sztucznej inteligencji stworzenia “czegoś kreatywnego”.

Przed wdrożeniem danego narzędzia firma powinna zidentyfikować ten element swojego procesu, który obecnie jest kosztowny, powolny lub trudny do skalowania. Następnie powinna sprawdzić, czy sztuczna inteligencja pozwala zniwelować to ograniczenie, nie powodując przy tym wzrostu kosztów wynikających z konieczności wprowadzania poprawek, weryfikacji prawnej lub niespójności wizerunku marki.

Najbardziej przydatnym wskaźnikiem niekoniecznie musi być liczba opracowanych projektów. Może to być czas potrzebny do opracowania zatwierdzonej koncepcji, zmniejszenie liczby powtarzających się poprawek lub odsetek opracowanych materiałów, które przechodzą profesjonalną weryfikację.

Rola projektanta coraz bardziej skupia się na wyznaczaniu kierunków i tworzeniu systemów

Pogląd, że projektanci staną się po prostu autorami tekstów, nie oddaje w pełni charakteru tego zawodu.

Podpowiedź może wpłynąć na temat, nastrój, kompozycję i styl, ale nie zastępuje zrozumienia typografii, hierarchii, proporcji, koloru, znaczeń kulturowych ani procesu produkcji. Osoba, która nie potrafi rozpoznać udanej kompozycji, raczej nie poprawi swoich umiejętności tylko dlatego, że model potrafi ją stworzyć na żądanie.

Coraz bardziej wpływowy projektant staje się reżyserem wizualnym zarówno pracy ludzi, jak i maszyn.

Wymaga to umiejętności przełożenia nieprecyzyjnego zlecenia biznesowego na jasno sformułowane zadanie kreatywne, ustalenia punktów odniesienia bez ich kopiowania, wypracowania alternatywnych rozwiązań oraz dopracowania najbardziej obiecującego kierunku przy użyciu standardowych narzędzi. Wymaga to również bardziej systematycznego zrozumienia marki: które decyzje wizualne są niezmienne, gdzie dopuszczalne są wariacje, a czego nigdy nie należy tworzyć.

Szczególne znaczenie zyskają systemy projektowe. Gdy każdy pracownik organizacji może tworzyć grafiki, marka potrzebuje zasad, które są łatwiejsze do stosowania i trudniejsze do błędnej interpretacji. Zatwierdzona typografia, kolory i logo to już za mało. Zespoły potrzebują wytycznych dotyczących obróbki zdjęć, stylu ilustracji, kompozycji, sposobu przedstawiania osób oraz okoliczności, w których można wykorzystywać obrazy syntetyczne.

Przedsiębiorstwo może zapewnić większą swobodę produkcyjną tylko wtedy, gdy wyznaczyło wyraźniejsze granice twórczości.

Które narzędzie do projektowania graficznego oparte na sztucznej inteligencji nadaje się do jakich zadań?

Nie ma jednej najlepszej aplikacji, ponieważ narzędzia te służą do realizacji różnych etapów procesu. Właściwy wybór zależy od tego, czy użytkownik potrzebuje profesjonalnej edycji obrazów, szybkiej komunikacji wizerunkowej, projektowania interfejsów w trybie współpracy, czy też wstępnej eksploracji wizualnej.

Adobe Photoshop i Firefly: najlepsze narzędzia do kontrolowanego tworzenia obrazów

Modele Firefly firmy Adobe są zintegrowane z różnymi produktami, takimi jak Photoshop, Illustrator i Adobe Express. W programie Photoshop funkcje „Generative Fill” i „Generative Expand” umożliwiają projektantom dodawanie, usuwanie lub rozszerzanie elementów graficznych, przy czym mogą oni nadal pracować w profesjonalnym środowisku edycji opartym na warstwach.

Dzięki temu takie połączenie okazuje się szczególnie przydatne, gdy sztuczna inteligencja stanowi element szerszej kompozycji, a nie samodzielnie tworzy ostateczny projekt. Projektant może zmienić proporcje zdjęcia kampanii, usunąć niepożądany element tła lub wygenerować dodatkową scenerię, a następnie wykorzystać tradycyjne techniki retuszu, maski, korekcję kolorów i typografię, aby dopracować materiał.

Firma Adobe oświadcza, że wyniki generowane przez funkcje Firefly, które nie są już oznaczone jako wersje beta, mogą być wykorzystywane w celach komercyjnych. Podaje również, że obecne modele Firefly zostały wytrenowane na materiałach objętych licencją, takich jak Adobe Stock, oraz na treściach należących do domeny publicznej, których prawa autorskie wygasły. Może to sprawić, że platforma ta będzie łatwiejsza do uwzględnienia w procesach komercyjnych niż system oferujący niewiele informacji na temat stosowanej metody szkolenia, choć nie eliminuje to konieczności sprawdzania poszczególnych wyników pod kątem znaków towarowych, rozpoznawalnych osób lub innych praw.

Oprogramowanie Adobe najlepiej sprawdza się w przypadku profesjonalnych projektantów, agencji i wewnętrznych studiów, które już korzystają z Creative Cloud i potrzebują szczegółowej kontroli nad procesem tworzenia. Jest ono mniej atrakcyjne, gdy osoba niebędąca projektantem potrzebuje po prostu grafiki do prezentacji w ciągu kilku minut.

Canva: najlepsze rozwiązanie do szybkiego tworzenia codziennych treści zgodnych z wizerunkiem marki

Zaletą serwisu Canva jest jego dostępność. Jego narzędzia Magic Design pozwalają tworzyć wstępne szablony na podstawie opisu lub przesłanych plików multimedialnych, natomiast Magic Studio oferuje funkcje generowania obrazów, edycji, zmiany rozmiaru, pomocy przy tworzeniu treści oraz konwersji formatów.

Dla zespołu ds. komunikacji lub mediów społecznościowych może to znacznie skrócić czas tworzenia rutynowych materiałów. Użytkownik może stworzyć ogłoszenie o wydarzeniu, dostosować jego rozmiar do formatów różnych platform oraz zmodyfikować towarzyszący mu tekst bez konieczności przełączania się między wieloma aplikacjami.

Platforma zyskuje na wartości, gdy organizacja dysponuje odpowiednio skonfigurowanym zestawem elementów identyfikacji wizualnej oraz zatwierdzonymi szablonami. Bez tych mechanizmów kontroli łatwość tworzenia materiałów może prowadzić do niespójności w zakresie typografii, kolorystyki i stylu wizualnego, ponieważ każdy pracownik interpretuje markę nieco inaczej.

Canva doskonale sprawdza się w przypadku małych firm, zespołów ds. komunikacji, organizatorów wydarzeń oraz lokalnych biur, które często tworzą stosunkowo proste treści. Nie należy jej jednak traktować jako zamiennika profesjonalnego projektowania identyfikacji wizualnej, zaawansowanej obróbki grafiki ani złożonej produkcji poligraficznej.

Figma: najlepsze narzędzie do wspólnego projektowania cyfrowego

Figma najlepiej sprawdza się, gdy projekt jest tworzony i weryfikowany przez zespół, zwłaszcza w przypadku stron internetowych, aplikacji i produktów cyfrowych.

Jego możliwości w zakresie sztucznej inteligencji obejmują generowanie nowych kierunków projektowych, edycję obrazów, wyszukiwanie prac podobnych pod względem wizualnym, zastępowanie tekstu zastępczego, tłumaczenie treści, usuwanie tła oraz automatyczne porządkowanie lub zmianę nazw warstw. Funkcje te mają na celu wyeliminowanie wielu czynników zakłócających, które spowalniają wspólne projektowanie, a nie zastąpienie całego procesu.

Dla zespołów produktowych szczególnie przydatna jest możliwość generowania realistycznych treści w ramach prototypu. Interfejs poświęcony opiece zdrowotnej, zawierający wiarygodne informacje o wizytach, pozwala skuteczniej wykrywać problemy z układem strony niż powtarzający się tekst zastępczy. Automatyczne nazywanie warstw i wyszukiwanie wizualne nie są tak spektakularne jak generowanie obrazów, ale mogą poprawić łatwość utrzymania dużego, wspólnego systemu projektowego.

Z Figma powinni się zapoznać projektanci produktów, zespoły zajmujące się doświadczeniem użytkownika oraz organizacje, w których programiści, projektanci i interesariusze biznesowi muszą wspólnie weryfikować te same projekty. Narzędzie to nie nadaje się natomiast w naturalny sposób do zaawansowanych kampanii fotograficznych ani do przygotowywania ostatecznych projektów graficznych do druku.

Obrazy generowane przez ChatGPT: najlepiej sprawdzają się przy tworzeniu wstępnych koncepcji i komunikacji wizualnej

Narzędzia ChatGPT do generowania obrazów umożliwiają tworzenie i edycję materiałów wizualnych w formie rozmowy, w tym plakatów, infografik, scenariuszy obrazkowych, tablic inspiracji oraz koncepcji prezentacji. Obecne możliwości obejmują ulepszone renderowanie tekstu, obrazy wielojęzyczne oraz możliwość pracy na podstawie przesłanych materiałów referencyjnych.

Praktyczną zaletą jest to, że użytkownik może omówić cel przed wygenerowaniem obrazu. Specjalista ds. komunikacji może wyjaśnić, kim jest grupa docelowa, jaki ma być ton przekazu i jaka jest hierarchia informacji, poprosić o wstępną koncepcję wizualną, a następnie dopracować wynik poprzez dalsze wskazówki.

Dzięki temu narzędzie to sprawdza się przy eksploracji koncepcyjnej, tworzeniu makiet kampanii, ilustracjach do artykułów, grafice redakcyjnej oraz w sytuacjach, w których osoba niebędąca projektantem musi przekazać pomysł wizualny zespołowi profesjonalistów.

Ostateczny projekt należy jednak dokładnie sprawdzić. Złożona typografia, szczegółowa wizualizacja danych, specyfikacje drukarskie oraz ścisłe wytyczne dotyczące wizerunku marki mogą wymagać przeróbki lub dopracowania w specjalistycznym programie graficznym. Wygenerowany obraz może przyspieszyć proces wypracowania spójnej koncepcji, nie będąc przy tym koniecznie plikiem produkcyjnym.

Autodesk Fusion: najlepsze rozwiązanie do projektowania produktów i wzornictwa przemysłowego

Projektowanie graficzne stanowi jedynie część szerszej branży projektowej. W przemyśle wytwórczym, architekturze i rozwoju produktów pojęcie „projektowania generatywnego” ma inne znaczenie.

Autodesk Fusion umożliwia zespołom zdefiniowanie ograniczeń, takich jak materiały, metody produkcji, masa i parametry eksploatacyjne, a następnie przeanalizowanie wielu wariantów geometrycznych spełniających te wymagania. System nie ogranicza się jedynie do generowania atrakcyjnych obrazów; dokonuje on oceny możliwych rozwiązań fizycznych pod kątem warunków inżynieryjnych.

Jest to przydatne w przypadku elementów, które muszą być lżejsze, zużywać mniej materiału lub działać wydajniej. Inżynierowie nadal określają problem, oceniają wykonalność oraz ustalają, czy nietypowy, wygenerowany kształt da się wyprodukować, konserwować i zatwierdzić.

Dla organizacji wybierających oprogramowanie ważne jest, aby nie mylić generowania obrazów z inżynierią generatywną. Zarówno zespół marketingowy poszukujący pomysłów na kampanię, jak i zespół z branży lotniczej optymalizujący element konstrukcyjny mogą posługiwać się terminem “projektowanie oparte na sztucznej inteligencji”, jednak procesy robocze, podstawy merytoryczne i ryzyko są w tych przypadkach zupełnie inne.

Praktyczny model wyboru narzędzi

Najpierw należy zadać pytanie, jakiego rodzaju wynik potrzebuje zespół.

Jeśli efektem końcowym ma być profesjonalnie wyretuszowane zdjęcie kampanii, istotne znaczenie może mieć środowisko produkcyjne z warstwami, takie jak Photoshop. Jeśli celem jest seria postów w mediach społecznościowych opartych na szablonach, Canva może stanowić szybsze i bardziej przystępne rozwiązanie. Praca nad interfejsem produktu lepiej sprawdza się w programie Figma, natomiast generowanie obrazów w formie dialogowej może pomóc zespołowi w zgłębieniu koncepcji przed rozpoczęciem produkcji.

Drugie pytanie dotyczy tego, kto będzie korzystał z systemu. Potężne narzędzie wymagające specjalistycznej wiedzy może pozostać niewykorzystane w zdecentralizowanym zespole ds. komunikacji, podczas gdy prosta platforma może frustrować profesjonalne studio, które potrzebuje kontroli nad kolorystyką, typografią i plikami.

Trzecią kwestią jest sposób, w jaki narzędzie przetwarza dane organizacyjne. Zespoły powinny wiedzieć, czy przesłane zdjęcia, materiały brandingowe i produkty, które nie trafiły jeszcze na rynek, mogą być wykorzystywane do ulepszania modeli dostawcy, kto ma dostęp do konta oraz czy administratorzy korporacyjni mogą ograniczać dostęp do poszczególnych funkcji.

Należy również dokładnie przeanalizować kwestie praw komercyjnych. Zgoda platformy na wykorzystanie danego materiału nie gwarantuje, że nie narusza on praw innych podmiotów w zakresie znaków towarowych, wizerunku lub praw autorskich. Firmy powinny zapoznać się z warunkami dostawcy, informacjami ujawnianymi podczas szkoleń, zasadami dotyczącymi odszkodowań oraz mechanizmami kontroli przeznaczonymi dla klientów korporacyjnych.

Na koniec firma powinna sprawdzić, czy wynik generowania nadal można edytować. Wygenerowany obraz, skonsolidowany w jeden plik, może wystarczyć na wczesnym etapie tworzenia koncepcji, ale profesjonalny proces pracy często wymaga kontroli nad czcionką, kolorem, obiektami i układem. Wygoda w momencie generowania może oznaczać dodatkową pracę, gdy klient poprosi później o wprowadzenie konkretnej zmiany.

Spójność marki staje się problemem związanym z danymi

Aby narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogły tworzyć projekty rozpoznawalne pod względem wizerunku marki, potrzebują czegoś więcej niż tylko dostępu do logo i palety kolorów.

Firma potrzebuje uporządkowanego zbioru zatwierdzonych materiałów, wzorów wizualnych, wytycznych językowych, informacji o produktach oraz przykładów prac, które odzwierciedlają pożądany standard. Potrzebuje również wskazówek dotyczących tego, czego należy unikać: wizualnych stereotypów, których należy unikać, nieodpowiednich przedstawień, niedozwolonych twierdzeń oraz stylów zbytnio przypominających styl konkurencji.

Niniejszy materiał należy traktować jako podlegający regulacjom zbiór danych twórczych.

Organizacja musi zdecydować, kto będzie zajmował się utrzymaniem systemu, kto będzie mógł dodawać nowe materiały oraz w jaki sposób usuwane będą nieaktualne zasoby. Bez jasnego określenia odpowiedzialności system wspomagany sztuczną inteligencją może nadal generować zeszłoroczne zdjęcia produktów, wycofane hasło reklamowe lub styl fotograficzny, z którego firma celowo zrezygnowała.

Międzynarodowe firmy muszą również uwzględnić kwestię lokalizacji. Szybkie tworzenie wielu wersji językowych ma sens tylko wtedy, gdy układ graficzny, ton wypowiedzi i interpretacja kulturowa pozostają odpowiednie. Bezpośrednia adaptacja wizualna może zachować słowa, ale jednocześnie zniekształcić ich znaczenie.

Ręczna weryfikacja ma szczególne znaczenie w przypadkach, gdy obrazy przedstawiają klientów, społeczności lub specyficzne kulturowo środowiska. Systemy generatywne mają tendencję do odtwarzania wzorców zaczerpniętych z materiałów szkoleniowych, co może skutkować powstaniem stereotypowych lub geograficznie niedokładnych obrazów, nawet jeśli kompozycja wydaje się dopracowana.

Oryginalność staje się trudniejsza do osiągnięcia, gdy wszyscy mają takie same możliwości

Kiedy tworzenie wysokiej jakości grafiki stanie się powszechnie dostępne, dopracowanie techniczne przestanie być istotnym czynnikiem wyróżniającym.

Zaczynają się powtarzać te same tendencje wizualne: kinowe oświetlenie, nieskazitelne powierzchnie, produkty umieszczone pośrodku kadru, delikatnie surrealistyczne krajobrazy oraz starannie wyreżyserowane portrety redakcyjne. Każde zdjęcie może robić wrażenie, jednak w sumie daje to obraz rynku pełnego marek, które wyglądają, jakby zatrudniły tego samego, niewidzialnego dyrektora artystycznego.

Na tym polega paradoks projektowania sztucznej inteligencji. Z jednej strony zwiększa ona liczbę możliwych wyników, z drugiej zaś sprzyja konwergencji wokół stylów, które modele odtwarzają w najbardziej przekonujący sposób.

Wyróżniająca się praca wymaga zasobów, których nie posiadają konkurenci. Mogą to być między innymi oryginalne zdjęcia, własne archiwa, nietypowe materiały, lokalna współpraca artystyczna lub system wizualny wywodzący się z historii firmy i jej produktów.

Sztuczna inteligencja może zatem służyć do rozbudowywania lub reinterpretacji tych zasobów, a nie do tworzenia tożsamości od podstaw.

Grupa hotelowa dysponująca własnym archiwum architektonicznym ma solidniejsze podstawy twórcze niż ta, która zwraca się do projektanta z prośbą o “dyskretny luksus”. Firma modowa wykorzystująca oryginalne tkaniny i dodatki może tworzyć bardziej specyficzne światy wizualne niż konkurent, który generuje kolejny, typowy obraz redakcyjny.

Strategicznym atutem nie jest dostęp do modelu. Jest nim punkt widzenia, z jakiego się go postrzega.

Kwestia praw autorskich pozostaje nierozstrzygnięta

Sytuacja prawna projektów tworzonych przy pomocy sztucznej inteligencji zależy od jurysdykcji, platformy oraz stopnia udziału człowieka w procesie twórczym.

W 2025 roku Amerykański Urząd ds. Praw Autorskich stwierdził, że materiały wygenerowane w całości przez sztuczną inteligencję nie podlegają ochronie praw autorskich wyłącznie na tej podstawie, że osoba fizyczna podała wytyczne. Prawa autorskie mogą obejmować elementy stworzone przez człowieka, twórczy dobór i aranżację lub wystarczająco istotne modyfikacje, ale nie rozciągają się automatycznie na każdy wygenerowany element.

Dla zespołu zajmującego się projektowaniem komercyjnym oznacza to praktyczną różnicę. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do usunięcia obiektu ze zdjęcia wykonanego przez człowieka lub do uzupełnienia szerszej kompozycji może sprawić, że w końcowym dziele nadal będzie widoczny znaczący wkład twórczy człowieka. Natomiast stworzenie obrazu niemal wyłącznie na podstawie poleceń tekstowych może w niektórych jurysdykcjach stanowić słabszą podstawę do dochodzenia wyłącznych praw.

Ma to znaczenie, gdy dany element ma stać się cenną częścią tożsamości marki. Tymczasowa grafika w mediach społecznościowych wiąże się z innym ryzykiem komercyjnym niż logo, postać lub obraz kampanii, których firma zamierza chronić przed kopiowaniem przez wiele lat.

Zespoły projektowe powinny dokumentować, w jaki sposób powstały istotne prace, przechowywać pliki źródłowe oraz określać, które elementy zostały wygenerowane przez sztuczną inteligencję. Powinny również unikać zlecania systemom naśladowania żyjących artystów, odtwarzania rozpoznawalnych postaci lub generowania treści, które mogłyby zostać pomylone z poparciem wyrażonym przez prawdziwą osobę.

Debata prawna dotycząca danych szkoleniowych toczy się nadal w odrębnym kontekście. Sądy i ustawodawcy wciąż ustalają, kiedy utwory chronione prawem autorskim mogą być wykorzystywane do szkolenia systemów generatywnych oraz na jakich warunkach może być wymagane uzyskanie licencji lub zgody.

Firma kupująca narzędzie do projektowania nie jest w stanie rozstrzygnąć tej dyskusji, ale może wybierać dostawców oferujących jaśniejsze zasady dotyczące szkoleń i wykorzystania komercyjnego oraz rezerwować swoje najbardziej wartościowe projekty dla procesów pracy zapewniających większą kontrolę.

Nawet najtańsza na pierwszy rzut oka usługa oparta na sztucznej inteligencji może okazać się kosztowna

Wydaje się, że grafika generatywna pozwala obniżyć koszty produkcji, ponieważ nie wymaga studia, fotografa, ilustratora ani fizycznej scenografii. Takie porównanie może jednak wprowadzać w błąd.

Wygenerowana kampania może nadal wymagać znacznego wkładu w zakresie kierownictwa artystycznego, wielokrotnych poprawek, retuszu oraz weryfikacji prawnej. Dane produktu mogą być błędne, tekst może wymagać przeróbki, a pozornie drobne niespójności wizualne mogą sprawić, że cała seria stanie się bezużyteczna.

Koszt ten jest szczególnie widoczny, gdy firma próbuje odtworzyć tę samą osobę, produkt lub otoczenie na wielu zdjęciach. Spójność uległa poprawie, ale tradycyjna sesja zdjęciowa może nadal być bardziej efektywna, gdy marka potrzebuje dziesiątek kontrolowanych materiałów, które dokładnie przedstawiają rzeczywisty produkt.

Autentyczność ma również wartość ekonomiczną. Syntetyczny obraz pracownika, miejsca docelowego lub procesu produkcyjnego może początkowo przynieść oszczędności, ale jednocześnie osłabić zaufanie, jeśli odbiorcy uznają, że przedstawia on rzeczywistość.

W związku z tym przy podejmowaniu decyzji należy porównać wszystkie możliwe ścieżki produkcji. Która z nich wymaga więcej czasu, specjalistycznej pracy i poprawek? Która pozwala stworzyć zasoby wielokrotnego użytku? Która zapewnia silniejszą pozycję prawną, a która lepiej wspiera zamierzone relacje marki z odbiorcami?

Sztuczna inteligencja nie jest z natury tańszym rozwiązaniem. Najbardziej opłacalna jest wtedy, gdy przejmuje jasno określoną część produkcji, a nie zastępuje proces, którego autentyczność w rzeczywistym świecie stanowi źródło jego wartości.

Co liderzy w dziedzinie projektowania powinni wdrożyć już teraz

Pierwszym krokiem jest oddzielenie działań eksperymentalnych od zatwierdzonej produkcji. Projektanci powinni mieć swobodę testowania narzędzi, ale firma potrzebuje jasno określonej listy platform, które mogą przyjmować poufne dane i służyć do realizacji projektów komercyjnych.

Drugim krokiem jest klasyfikacja przypadków użycia. Do zadań o niskim ryzyku mogą należeć wewnętrzne tablice inspiracji, makiety prezentacji, usuwanie tła oraz dostosowywanie układu graficznego. Do zastosowań o wyższym ryzyku zaliczają się: grafiki do kampanii zewnętrznych, realistyczne wizerunki osób, redakcyjne przedstawienia wydarzeń oraz projekty przeznaczone do ochrony znaków towarowych lub długoterminowej ochrony własności intelektualnej.

Trzecim krokiem jest wprowadzenie mechanizmu weryfikacji. Każdy zasób publiczny powinien mieć wyznaczonego opiekuna odpowiedzialnego za zgodność z faktami, jakość wizualną, spójność z wizerunkiem marki oraz uzyskanie niezbędnych praw. Należy rozważyć umieszczenie informacji o wykorzystaniu sztucznej inteligencji w przypadkach, gdy syntetyczna treść mogłaby w przeciwnym razie wprowadzać odbiorców w błąd co do tego, co przedstawia.

Czwartym krokiem jest analiza przebiegu pracy, a nie skupianie się wyłącznie na samym narzędziu. Zespoły powinny porównać czas opracowywania koncepcji, liczbę rund poprawek, koszty produkcji oraz stopień ponownego wykorzystania przed i po wdrożeniu.

Wreszcie projektanci potrzebują szkoleń wykraczających poza samo tworzenie podpowiedzi. Powinni rozumieć ograniczenia modeli, kwestie praw autorskich, zasady postępowania z danymi oraz sposoby zachowania możliwości edycji. Osoby niebędące projektantami potrzebują równie jasno określonych granic, aby łatwy dostęp nie prowadził do niekontrolowanego tworzenia treści przez użytkowników.

Sztuczna inteligencja staje się już częścią codziennego oprogramowania kreatywnego, często poprzez niewielkie funkcje, a nie spektakularne, autonomiczne projekty. Wyeliminuje ona prace wykonawcze, przyspieszy proces poszukiwań i umożliwi większej liczbie osób komunikację za pomocą środków wizualnych.

Nie będzie jednak decydować o tym, jak powinna wyglądać firma, które pomysły zasługują na uwagę ani jak dana decyzja wizualna zostanie odebrana poza ekranem. To nadal kwestie związane z kulturą, strategią i ludzką oceną.

Przyszłość projektowania nie będzie należała do tych, którzy tworzą najwięcej obrazów. Będzie należała do tych, którzy potrafią rozpoznać, który obraz warto stworzyć.