La maggior parte del ritaglio, della formattazione e dell'ottimizzazione di foto e illustrazioni per il sito web o i social media è oggi affidabile all'IA. Non tutto, e non senza un controllo preliminare sull'identità visiva e sui diritti d'immagine, ma questo è uno dei compiti nell'ambito del content marketing e del lavoro grafico dove lo spostamento è già molto avanzato.
Tre assi sono decisivi: il grado di strutturazione, il volume e la creatività.
Il compito è fortemente strutturato. Un'immagine deve avere un determinato rapporto, un determinato formato, una determinata dimensione del file. Sono regole fissate in anticipo, non valutazioni da fare caso per caso. Il volume è alto: un'azienda che pubblica contenuti settimanalmente su più canali ha decine o centinaia di immagini al mese che richiedono ciascuna lo stesso tipo di elaborazione. Il lavoro che si presenta con frequenza e segue regole fisse è esattamente il lavoro in cui l'automazione rende di più.
La creatività richiesta è limitata. Nel ritaglio e nell'ottimizzazione raramente si progetta qualcosa di nuovo; si tratta di adattare un'immagine esistente a cornici esistenti. È un compito diverso dal progettare un'immagine da zero, per cui è necessario pensare a un'idea, a una composizione o a una scelta stilistica. Questo confine attraversa tutto il settore: riprodurre un formato è diverso dall'inventarlo.
Il contatto con i clienti, gli atti fisici e la conformità normativa ottengono un punteggio favorevole, il che significa che ci sono pochi ostacoli. Anche il costo degli errori ottiene un punteggio favorevole: un'immagine ritagliata male è di solito facile da correggere, senza danni irreparabili. Il margine di giudizio ottiene un punteggio medio: per una foto standard di una pagina prodotto c'è poco da valutare, ma per un'immagine che riguarda un argomento sensibile o in cui l'identità di marca ha un peso importante, è necessaria una valutazione su tono e contesto.
È anche qui che nasce la differenza tra le aziende. Un negozio online con uno stile fotografico di prodotto fisso e un modello rigido per i social media ha quasi nulla da valutare: tutto è già stabilito, l'IA lavora entro quei limiti. Un'agenzia che elabora stili di immagine diversi per clienti diversi, con identità visive variabili e sensibilità legate all'identità di marca, mantiene più momenti in cui una persona valuta il risultato prima che venga pubblicato. Il compito rimane quindi in larga misura automatizzabile, ma con un passaggio di controllo più frequente nel mezzo.
Prendiamo un esempio: un'organizzazione pubblica ogni giorno una foto di prodotto sul sito web e una versione adattata sui social media. In precedenza un dipendente ritagliava manualmente entrambe le versioni, adattava la risoluzione e controllava il formato per canale. Oggi un sistema può eseguire questi passaggi non appena sono state definite le regole dell'identità visiva: quale rapporto, quale profilo colore, quale risoluzione minima. Una persona valuta in anticipo se le regole sono impostate correttamente e, a posteriori, a campione, se il risultato è corretto. Questa è la seconda categoria dello spostamento: non completamente automatico, non completamente manuale, ma IA che svolge il lavoro con supervisione umana che approva o respinge.
Questo spostamento è collegato ad altri compiti all'interno dello stesso insieme di lavori. Chi affida questo compito guarda spesso anche alla scrittura di post sui social media, perché immagine e testo nascono all'interno dello stesso flusso di lavoro. E poiché parte di questo lavoro riguarda contenuti pubblicati, è utile sapere come il GDPR si rapporta all'automazione dei compiti, soprattutto quando le immagini contengono persone.
Le condizioni di base restano lavoro umano o restano collocate nella posizione corrispondente. Le linee guida sull'identità visiva devono essere stabilite prima che un sistema possa lavorarci: qualcuno deve determinare cosa richiede l'identità di marca, quali colori e proporzioni sono corretti. I diritti d'immagine devono essere verificati; un sistema elabora un'immagine, non valuta se l'immagine può essere utilizzata. Questa è una questione giuridica, non tecnica.
Non è nemmeno un motivo per basarci decisioni relative al personale. Questa pagina descrive cosa succede a un compito, non cosa un'organizzazione deve fare con i propri dipendenti; per questo valgono requisiti legali propri. E se un'elaborazione automatizzata dovesse comunque andare storta, ad esempio un'immagine che finisce online in modo errato per un errore nel processo, è importante conoscere in anticipo la questione della responsabilità quando l'IA commette un errore.
L'elaborazione delle immagini raramente è un'attività isolata. Le aziende che valutano cosa l'IA può assumere in ambito contenuti spesso guardano nello stesso momento anche all'analisi delle statistiche del sito web o a come il budget pubblicitario viene adeguato in base ai risultati. Questo è il filo conduttore di tutte le domande simili: non viene assunto un solo compito, ma un insieme di compiti all'interno dello stesso processo, ciascuno con un proprio ritmo di spostamento.
Se questo compito nella sua organizzazione sia effettivamente in gran parte automatizzabile dipende da quanto è già consolidata la sua identità visiva e da quanta variazione c'è nel suo materiale visivo. Un'indicazione a riguardo si ottiene con la quickscan gratuita: dodici domande, senza account, con un risultato su quale parte delle ore nel suo profilo è oggi affidabile all'IA. La werkscan completa, che scompone il lavoro di un'intera azienda in compiti e per ciascun compito lo traduce in capacità in termini di fte, è ancora in fase di sviluppo.
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