Нейронные сети должны были упростить и ускорить процессы, но на деле они зачастую лишь усложняют задачу. В контексте создания рекламных креативов, например, ожидалось, что благодаря нейросетям можно будет быстро и эффективно генерировать качественные и реалистичные изображения. Однако всё оказывается гораздо сложнее. Иногда гораздо проще и быстрее взять изображения НАСТОЯЩИХ людей с того же Shutterstock, чем пытаться добиться адекватного результата с помощью нейронки

Недавний опыт работы с SORA, когда все генерируемые изображения выглядели нарочито искусственными, наглядно продемонстрировал этот парадокс. Несмотря на корректировки технических параметров, мне пришлось потратить несколько часов, чтобы хоть как-то улучшить результаты. В этом контексте стало очевидно, насколько важным и актуальным стал промпт-инжиниринг — искусство создания точных и эффективных запросов для нейросетей, который активно продвигается крупными корпорациями для создания медийных рекламных материалов

Несмотря на всю свою актуальность, я всё ещё не могу назвать процесс взаимодействия с нейросетями интуитивно простым. Казалось бы, это уже тот момент, когда стоит освоить все тонкости и нюансы для быстрой и точной работы, но до полноценной адаптации пока далеко

Что я хочу сказать: порой оптимизация процессов через генерацию изображений приводит к противоположному результату — увеличению времени работы над баннером и росту количества задач. В результате мы получаем не только больше работы, но и искусственные, шаблонные креативы, которые рискуют вызвать так называемый эффект «зловещей долины». Реклама перестаёт быть свежей и увлекательной не из-за её большого количества на площадке, а из-за чрезмерной повторяемости и легко узнаваемых паттернов, присущих нейронным креативам