Czy fotografia nadal ma rację bytu?

Wszyscy słyszeliśmy to stwierdzenie: fotografia umarła, generatywna sztuczna inteligencja rządzi i jest wszystkim, czego potrzeba. Choć jest to częściowo prawda, za tym stwierdzeniem kryje się znacznie więcej, niż mogłoby się wydawać.

Zdecydowanie w obszarach, które są dobrze pokryte danymi wejściowymi, proces wdrażania będzie przebiegał szybciej, np. generowanie grafiki B2C dla mediów społecznościowych w branży modowej. I choć jest to łatwiejsze, to dobrze przygotowana, powtarzalna kampania treści modowych stworzona przy pomocy genAI nadal wymaga dużego wysiłku i wkładu ze strony biznesowej. Nie będzie też działać w 100% bezbłędnie i nadal będzie wymagała nadzoru człowieka.

Kiedy wkracza się w obszar B2B, zwłaszcza w produkcję sprzętu przemysłowego, sytuacja szybko się komplikuje. Popularne modele mają znacznie mniej obszerne zbiory danych dotyczące sprzętu i maszyn. Powód jest dość prosty – po prostu nie ma wystarczającej ilości danych na których można by było trenować modele. A z kolei nieliczne dane, które firmy zajmujące się sztuczną inteligencją były w stanie zebrać z Internetu, pochodziły często z bardzo ogólnych zdjęć stockowych lub zdjęć niskiej jakości zamieszczonych na stronach internetowych producentów.

AI czy fotografia? To nie jest proste pytanie.

Sprawę dodatkowo komplikuje fakt, że dane nie działają bez kontekstu szkoleniowego. Nie wystarczy po prostu dostarczyć zdjęcia. Model generatywny musi „zrozumieć” (to spore uproszczenie z mojej strony), co otrzymuje, aby móc „przekształcić to z powrotem” w obraz. Chociaż jest to dość łatwe i zautomatyzowane w przypadku bogatych zbiorów danych dotyczących ludzi lub zwierząt, bo uczenie maszynowe może dość prosto określić, czym jest „ręka”, „ucho” czy „oko” (chociaż wszyscy raczej pamiętają, jak skomplikowane było dla genAI zrozumienie, jak powinny wyglądać ludzkie dłonie), nie można tego samego powiedzieć o sprzęcie przemysłowym.

Wyobraź sobie teraz, jak musi wyglądać szkolenie modelu dla Twojego niszowego rozwiązania w przetwórstwie spożywczym. Tak, właśnie dlatego, gdy próbowałeś generować obrazy do swojej kampanii, model nigdy nie trafił w sedno. O ile w ogóle.

Oczywiście istnieje wiele technik, ale ostatecznie wszystkie wymagają prawdziwych danych wejściowych. I o ile nie korzystasz z własnego lokalnego modelu – czy na pewno chcesz przekazać poufne informacje swojej firmy do modelu AI? Tak, większość firm zajmujących się sztuczną inteligencją twierdzi, że Twoje dane są bezpieczne i nie są wykorzystywane do szkolenia. Należy jednak pamiętać, że ci sami ludzie po prostu zgromadzili z całego Internetu dane chronione prawem autorskim, nie płacąc za to ani grosza.

Ostatecznie – dla producenta sprzętu przemysłowego działającego w sektorze B2B dobra sesja zdjęciowa i wizualizacja produktu pozostają ważnym narzędziem do komunikacji i narracji o firmie, jakości i rozwiązaniach.

Czy wracamy do "prawdziwego" podejścia?

Istnieją już badania wskazujące, że ludzie mniej cenią reklamy generowane przez sztuczną inteligencję w porównaniu do treści tworzonych przez ludzi. Firma Gartner Inc. podaje, że 50% amerykańskich respondentów było przeciwnych nawiązywaniu współpracy z firmami wykorzystującymi generatywną sztuczną inteligencję w reklamie, ponieważ kwestionują oni „realizm” reklamowanych produktów.

Badania Nuremberg Institute for Market Decisions również wskazują na wyraźną tendencję do sceptycyzmu wobec firm wykorzystujących sztuczną inteligencję w komunikacji marki i reklamie.

Można by argumentować, że badania te poruszają temat z perspektywy B2C, ale czy naprawdę chcemy wierzyć, że osoba, która nie jest skłonna zaufać i kupić produktu reklamowanego przy użyciu GenAI, zaufa marce B2B, która prezentuje swoje produkty w ten sam sposób? Że nie wywoła to wątpliwości i nieufności?

W modelu myślenia Kahnemana moglibyśmy wysnuć teorię, że racjonalny klient biznesowy powinien pozostać na ścieżce powolnego, analitycznego myślenia, sprawdzając w ten sposób wszystkie dostępne dane i rozumiejąc, że treści generowane przez AI służą jedynie jako "haczyk", którego zadaniem jest złapanie uwagi, czy po prostu jako ładny wizualny wypełniacz.

Klient biznesowy nie jest jednak jakimś nieziemskim bytem – reprezentują go przecież ludzie. A to oznacza szybkie i oparte na heurystyce myślenie, przynajmniej na początkowym etapie interakcji z klientem. Prowadzi to do prostego wniosku – jeśli mechanizmy heurystyczne podpowiadają przedstawicielowi klienta, że treści generowane przez sztuczną inteligencję należy traktować z nieufnością i mogą one świadczyć o niższej jakości… możemy mieć przed sobą bardzo zły początek.

Mieszana rzeczywistość

Musimy jednak spojrzeć na to całość realistycznie: firmy zazwyczaj nie chcą wydawać tak dużych kwot na profesjonalne sesje zdjęciowe. I nie można im mieć tego za złe. Ja tym bardziej rozumiem to z biznesowego punktu widzenia – ich model opiera się na sprzedaży sprzętu i/lub usług, a nie na prowadzeniu stałego studia fotograficznego.

I tu robi się ciekawie, bo możesz przeprowadzić sesję zdjęciową, a następnie, przy wsparciu dobrze obeznanego z technologią genAI partnera, będzie można wykorzystać materiał fotograficzny wraz z rysunkami jako punkt odniesienia dla narzędzi AI do tworzenia obrazów, które pozostają wierne oryginałowi, ale dają inne perspektywy i zapewniają więcej świeżych materiałów do wykorzystania w marketingu i komunikacji.

Z jednej strony masz bardzo potrzebny dowód, że nie pokazujesz zmyślonego rozwiązania, a z drugiej strony możesz zwiększyć liczbę swoich materiałów bez zakłócania procesu produkcji (a bądźmy szczerzy – sesje zdjęciowe/wideo zawsze zakłócają pracę).

Skontaktuj się ze mną i sprawdźmy, jak możemy wzmocnić Twój marketing dzięki nowym, świeżym treściom.