Den største del af beskæring, formatering og optimering af fotos og illustrationer til hjemmeside eller sociale medier kan i dag overtages af AI. Ikke alt, og ikke uden forudgående kontrol af designmanual og billedrettigheder, men dette er en af de opgaver inden for content marketing og grafisk arbejde hvor forskydningen allerede er langt fremskredet.
Tre akser afgør sagen: struktureringsgrad, volumen og kreativitet.
Opgaven er stærkt struktureret. Et billede skal have et bestemt forhold, et bestemt format, en bestemt filstørrelse. Det er regler der ligger fast på forhånd, ikke vurderinger der skal foretages på ny hver gang. Volumenet er højt: en virksomhed der ugentligt lægger indhold op på flere kanaler, har snesevis til hundredvis af billeder om måneden der hver især kræver samme type bearbejdning. Arbejde der forekommer ofte og forløber efter faste regler, er præcis det arbejde hvor automatisering giver mest udbytte.
Den kreativitet der kræves, er begrænset. Ved beskæring og optimering designes der sjældent noget nyt; det handler om at tilpasse et eksisterende billede til eksisterende rammer. Det er en anden opgave end at designe et billede fra bunden, hvor der skal findes en idé, en komposition eller et stilvalg. Den grænse går gennem hele fagområdet: at overtage et format er noget andet end at finde på det.
Kundekontakt, fysiske handlinger og compliance scorer gunstigt højt, hvilket betyder at der er få forhindringer. Fejlomkostninger scorer også gunstigt: et forkert beskåret billede kan som regel hurtigt rettes, uden uoprettelig skade. Skønsrum scorer middel: ved et standardfoto til en produktside er der ikke meget at overveje, men ved et billede der berører et følsomt emne, eller hvor brandidentitet vejer tungt, er der behov for en afvejning af tone og kontekst.
Det er også her forskellen mellem virksomheder opstår. En webshop med en fast produktfotostil og en stram skabelon til sociale medier har næsten intet at overveje: alt er allerede fastlagt, AI arbejder inden for disse rammer. Et bureau der bearbejder forskelligartede billedstile for forskellige kunder, med skiftende designmanualer og følsomhed omkring brandidentitet, har flere punkter hvor et menneske vurderer resultatet før det offentliggøres. Opgaven forbliver da i vid udstrækning automatiserbar, men med et kontroltrin oftere indlagt.
Tag et eksempel: en organisation lægger dagligt et produktfoto op på hjemmesiden og en tilpasset version på sociale medier. Tidligere beskar en medarbejder begge manuelt, justerede opløsningen og kontrollerede formatet pr. kanal. I dag kan et system udføre disse trin, så snart designmanualens regler er fastlagt: hvilket forhold, hvilken farveprofil, hvilken minimumsopløsning. Et menneske vurderer på forhånd om reglerne er korrekte, og bagefter, stikprøvevist, om resultatet er rigtigt. Det er den anden kategori i forskydningen: ikke fuldt automatisk, ikke fuldt manuelt, men AI der udfører arbejdet med menneskeligt tilsyn der godkender eller afviser.
Denne forskydning hænger sammen med andet arbejde i samme opgavepakke. Den der overtager denne opgave, kigger ofte også på at skrive opslag til sociale medier, fordi billede og tekst opstår i samme arbejdsgang. Og fordi en del af dette arbejde berører offentliggjort indhold, er det nyttigt at vide hvordan GDPR forholder sig til automatisering af opgaver, især når billeder indeholder personer.
Rammebetingelserne forbliver menneskeligt arbejde eller forbliver på deres tilhørende plads. Retningslinjer for designmanual skal ligge fast, før et system kan arbejde efter dem: nogen skal fastlægge hvad brandidentiteten kræver, hvilke farver og forhold der er rigtige. Billedrettigheder skal være kontrolleret; et system bearbejder et billede, det vurderer ikke om billedet må bruges. Det er et juridisk spørgsmål, ikke et teknisk.
Det er heller ikke en grund til at basere personalebeslutninger på. Denne side beskriver hvad der sker med en opgave, ikke hvad en organisation skal gøre med medarbejdere; dertil gælder egne lovmæssige krav. Og hvis en automatiseret bearbejdning alligevel går galt, for eksempel et billede der på grund af en fejl i processen kommer forkert online, er spørgsmålet om ansvar når AI begår en fejl relevant at kende på forhånd.
Billedbehandling står sjældent alene. Virksomheder der ser på hvad AI kan overtage inden for indhold, kigger ofte i samme bevægelse på analyse af hjemmesidestatistik eller på hvordan annoncebudget justeres på baggrund af resultater. Det er den røde tråd gennem alle lignende spørgsmål: det er ikke én opgave der overtages, men en klynge af opgaver inden for samme proces, hver med sit eget tempo for forskydning.
Om denne opgave i Deres organisation rent faktisk i vid udstrækning kan overtages, afhænger af hvor fast Deres designmanual allerede ligger, og hvor meget variation der er i Deres billedmateriale. En indikation af dette får De med den gratis quickscan: tolv spørgsmål, uden konto, med et resultat om hvilken del af timerne i Deres profil der i dag kan overtages af AI. Den fulde arbejdsanalyse, der bryder en hel virksomheds arbejde ned i opgaver og for hver opgave beregner det til fte-kapacitet, er stadig under udarbejdelse.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.