Urejanje slik za spletno stran in družbena omrežja: kaj prevzema AI

Izid

Večji del obrezovanja, formatiranja in optimizacije fotografij in ilustracij za spletno stran ali družbena omrežja lahko danes prevzame AI. Ne vsega, in ne brez predhodnega nadzora nad celostno grafično podobo in avtorskimi pravicami na slikah, vendar je to ena od nalog znotraj vsebinskega trženja in grafičnega dela, kjer je premik že daleč izpeljan.

Zakaj se ta naloga za to dobro obnese

Odločilne so tri osi: strukturiranost, obseg in ustvarjalnost.

Naloga je močno strukturirana. Slika mora dobiti določeno razmerje, določen format, določeno velikost datoteke. To so pravila, ki so vnaprej določena, ne ocene, ki bi jih bilo treba vsakič znova presojati. Obseg je velik: podjetje, ki tedensko objavlja vsebino na več kanalih, ima mesečno na desetine do stotine slik, ki vsaka potrebuje isto vrsto obdelave. Delo, ki se pogosto pojavlja in poteka po fiksnih pravilih, je natanko tisto delo, kjer avtomatizacija prinese največ.

Potrebna ustvarjalnost je omejena. Pri obrezovanju in optimizaciji redko nastane kaj novega; gre za prilagajanje obstoječe slike obstoječim okvirjem. To je drugačna naloga od oblikovanja slike iz nič, kjer je treba zamisliti idejo, kompozicijo ali izbiro sloga. Ta meja poteka skozi celotno stroko: prevzemanje formata je nekaj drugega kot njegovo zasnovanje.

Zakaj to ni povsod enako daleč

Stik s strankami, fizična opravila in skladnost so ocenjeni ugodno, kar pomeni, da je malo ovir. Stroški napak so prav tako ocenjeni ugodno: napačno obrezano sliko je običajno mogoče hitro popraviti, brez nepopravljive škode. Presojna svoboda je ocenjena povprečno: pri standardni fotografiji za stran izdelka je malo za pretehtati, pri sliki, ki se dotika občutljive teme ali kjer identiteta znamke močno igra vlogo, pa je potrebna presoja glede tona in konteksta.

Razlika med podjetji nastaja prav tu. Spletna trgovina z ustaljenim slogom fotografiranja izdelkov in strogo predlogo za družbena omrežja ima komajda kaj za pretehtati: vse je že določeno, AI deluje znotraj teh okvirjev. Agencija, ki za raznolike stranke obdeluje raznolike slikovne sloge, z različnimi celostnimi grafičnimi podobami in občutljivostjo glede identitete znamke, ohranja več trenutkov, ko človek presoja izid, preden je ta objavljen. Naloga ostaja v veliki meri avtomatizirana, vendar s pogostejšim vmesnim korakom nadzora.

Kaj se dogaja v praksi

Vzemimo primer: organizacija dnevno objavlja fotografijo izdelka na spletni strani in prilagojeno različico na družbenih omrežjih. Nekoč je zaposleni obe ročno obrezal, prilagodil ločljivost in preveril format za posamezen kanal. Danes lahko sistem te korake izvede, ko so pravila celostne grafične podobe enkrat določena: katero razmerje, kateri barvni profil, katera minimalna ločljivost. Človek vnaprej presodi, ali so pravila pravilno nastavljena, in naknadno, na podlagi vzorca, ali je izid pravilen. To je druga kategorija v okviru premika: ne popolnoma avtomatsko, ne popolnoma ročno, temveč AI, ki opravlja delo pod človeškim nadzorom, ki potrjuje ali zavrača.

Ta premik je povezan z drugim delom znotraj istega sklopa nalog. Kdor prevzema to nalogo, pogosto pogleda tudi na pisanje objav za družbena omrežja, ker slika in besedilo nastajata v istem delovnem procesu. In ker se del tega dela dotika objavljene vsebine, je smiselno vedeti, kako se GDPR odnaša do avtomatizacije nalog, predvsem kadar slike vsebujejo osebe.

Kaj se ne spreminja

Robni pogoji ostajajo delo ljudi ali ostajajo na pripadajočem mestu. Smernice celostne grafične podobe morajo biti določene, preden lahko sistem po njih deluje: nekdo mora določiti, kaj zahteva identiteta znamke, katere barve in razmerja so pravilna. Avtorske pravice na slikah morajo biti preverjene; sistem sliko obdela, ne presoja pa, ali jo je dovoljeno uporabiti. To je pravno vprašanje, ne tehnično.

To tudi ni razlog za sprejemanje kadrovskih odločitev. Ta stran opisuje, kaj se dogaja z nalogo, ne kaj mora organizacija storiti z zaposlenimi; za to veljajo lastne zakonske zahteve. In če avtomatizirana obdelava vseeno spodleti, na primer slika, ki zaradi napake v procesu pomotoma pride na splet, je vredno vnaprej poznati vprašanje odgovornosti, kadar AI naredi napako.

Kam to sodi znotraj širšega dela

Obdelava slik redko stoji sama zase. Podjetja, ki preučujejo, kaj lahko AI prevzame na področju vsebine, v istem koraku pogosto pogledajo tudi na analizo statistike spletne strani ali na to, kako se oglaševalski proračun prilagaja glede na rezultate. To je rdeča nit skozi vsa podobna vprašanja: ne prevzame se ene naloge, temveč sklop nalog znotraj istega procesa, vsaka s svojim tempom premika.

Kaj lahko storite zdaj

Ali je to nalogo v vaši organizaciji dejansko mogoče v veliki meri prevzeti, je odvisno od tega, kako trdno je že določena vaša celostna grafična podoba in koliko variacij je v vašem slikovnem gradivu. Okvirno oceno tega dobite z brezplačnim hitrim testom: dvanajst vprašanj, brez računa, z izidom o tem, kateri delež ur v vašem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Celoten delovni test, ki delo celotnega podjetja razčleni na naloge in vsako nalogo preračuna v kapaciteto FTE, je še v izdelavi.