Кто оплатит правки после нейросети? От красивой генерации до рабочего контента

Лемана ПРО сообщила, что снизила стоимость написания товарных описаний более чем на 95%. В рекламе ВкусВилла нейросети помогли создать ролики с полярной экспедицией и джунглями, но этикетки на бутылки команда накладывала вручную. Два российских кейса показывают разные задачи генеративного ИИ. В одном измеряют стоимость повторяющейся операции, в другом ищут способ реализовать сложную визуальную идею.

Давайте посмотрим, как этот подход работает в небольших задачах, которые можно проверить самому в 24AI. Подготовить материалы для товара, собрать короткий анонс, примерить собственный рисунок к интерьеру. Я изучил данные российского рынка и протестировал готовые сценарии генерации, чтобы понять, на каких этапах они помогают и какая работа остается человеку.

Для практической части использовал вымышленные предметы и сгенерированные исходники. Это пробы инструментов с конкретными заданиями. Реальные компании и результаты их внедрений в статье приведены отдельно, со ссылками на источники.

Onside при поддержке Just AI оценили российский рынок генеративного ИИ за 2025 год в 58 млрд рублей. На B2B в этой оценке приходится 44 млрд. Исследователи анализировали деятельность более 300 компаний и изучили 70 кейсов внедрения. Данные опубликованы в феврале 2026 года. Это оценка всего рынка GenAI, включая работу с текстом, кодом и другими задачами. Считать ее объемом рынка сгенерированных картинок было бы ошибкой.

Другой замер показывает, насколько широко технология уже разошлась по крупному бизнесу. В исследовании Якова и Партнеров и Яндекса за 2025 год 71% крупных российских компаний использовали генеративный ИИ хотя бы в одной функции. Среди участников исследования были 150 технических директоров крупных компаний из 16 отраслей. Переносить эти 71% на все российские ИП и небольшие фирмы нельзя.

И все же пользоваться технологией в одной функции и перестроить под нее производство контента довольно разные вещи. Сотрудник может готовить черновики в чате, пока согласование, проверка фактов и выпуск занимают столько же времени, сколько раньше. В статистике использование уже появилось. В расходах компании эффект еще придется искать.

У Onside есть показательное распределение проектов по стадиям. На пилоты приходится 55%, на масштабирование пилотов 30%, на промышленное внедрение 15%. Эти доли нельзя напрямую сопоставлять с предыдущими 71%, там считали компании, здесь проекты. Но они хорошо объясняют, почему вокруг одновременно много работающих примеров и много вопросов об окупаемости.

Для маркетинга я бы сформулировал вопрос совсем приземленно. Можно ли с теми же людьми и бюджетом выпускать больше материалов, которые проходят проверку? Или команда просто получает больше черновиков, с которыми теперь нужно что-то делать?

У Лемана ПРО есть пример с понятным предметом измерения. Компания автоматизировала подготовку описаний товаров. На вход подавали наименование и характеристики, затем проверяли SEO-показатели, а итоговый текст просматривал человек.

Кроме стоимости, изменились сроки. Прежде описание приходилось ждать минимум две недели, после внедрения его можно было подготовить в день появления товара на сайте. В момент публикации решение еще работало в тестовом режиме. Заявленное снижение стоимости относится к написанию описания. Расходы на фотографии и всю товарную карточку здесь не оценивали.

У задачи есть исходные данные, повторяющаяся операция и человек, который принимает результат. Можно сравнить стоимость одного принятого описания до внедрения и после.

Визуальный контент удобно разбирать похожим способом. У карточки товара есть работа, которую она должна выполнить. Покупатель должен узнать предмет, рассмотреть детали, прочитать нужную характеристику. У атмосферного поста другая работа. Если оценивать их одним критерием красиво, часть проблем останется незаметной.

Для первой пробы я взял зеленую кружку с оранжевой ручкой. Сначала сделал нейтральный исходник, чтобы затем сравнивать его с результатами. С таким предметом легко заметить, сохранились ли цвета, куда делась ручка и насколько изменилась форма.

В 24AI я выбрал готовый сценарий Премиальное фото товара. Он предлагает загрузить изображение и задать стиль. В моей пробе исходник можно было взять прямо из галереи чата, без промежуточного скачивания.

Первая генерация дала сцену с девушкой у окна. Теплый свет, вязаный свитер, пар над кружкой. Но на проверке нашлась ошибка в самом товаре. Под пальцами слева появилась вторая маленькая ручка. Такой кадр нельзя принимать только потому, что свет и настроение получились удачно.

Я открыл Изменить результат в том же сервисе и попросил убрать лишнюю ручку, а ладонь перенести под дно кружки. Одной правки за 5 токенов хватило, чтобы убрать выступ. Зеленый корпус и большая оранжевая ручка сохранились, поддерживающая рука теперь находится снизу.

При этом я просил предметную композицию на подиуме, без человека и пара. Пресет довольно свободно обошелся с этим пожеланием. Для поиска настроения сцена оказалась полезной, для согласованной предметной съемки потребовалась бы новая попытка. И кружка в руках выглядит крупной, ее масштаб нужно отдельно проверять по размерам настоящего товара.

Такой результат я бы обсуждал как идею поста небольшого бренда керамики. У окна легко считывается ситуация использования. Для первого изображения в каталоге я бы оставил предмет крупно, с хорошо видимой формой и без рук, которые закрывают часть корпуса.

Для второй задачи я попробовал сценарий Создать инфографику. В нем последовательно задаются фото, сведения о товаре и стиль. Первая версия вышла слишком пустой. После просмотра реальных карточек маркетплейсов я переработал ее в редакторе того же сервиса, увеличил предмет и заголовок, добавил блоки с характеристиками и отдельный фрагмент ручки.

Эта версия уже отвечает на несколько вопросов покупателя с одного экрана. Что за предмет, какой заявлен объем, как выглядит поверхность и за что его держать. У плашек появилась функция, кроме заполнения свободного места.

У карточки и сцены у окна общий исходник, но разные критерии приемки. В карточке я проверял читаемость, соответствие цифр заданию и видимость товара. В сцене смотрел на свет, ощущение материала и убедительность ситуации. Перенести один и тот же предмет между этими задачами оказалось полезнее, чем просто получить еще пять красивых кружек.

Весь эксперимент с кружкой, включая исходник, два пресета, доработку карточки и исправление сцены, обошелся в 43 внутренних токена сервиса. Это расход конкретной пробы. Он не превращается автоматически в экономию на дизайнере, поскольку я еще выбирал результат и проверял его. Зато понятно, какие действия вошли в стоимость и на каком шаге понадобилось вмешательство.

Другая причина идти в генеративный ИИ появляется, когда хочется показать мир, который трудно собрать обычной съемкой. В опубликованном кейсе Open Production для ВкусВилла было четыре ролика для напитков, с полярной экспедицией, облаками, гейзерами и джунглями. У команды уже были сценарии и раскадровки, генерация стала способом их реализовать.

В описании проекта есть очень конкретная деталь. Модели искажали бутылки и этикетки, поэтому команда генерировала чистую бутылку, а этикетку накладывала вручную на постпродакшене. Четыре ролика запустили в кампанию. Два сдали в исходный срок, еще два позже. Это рассказ исполнителя о производстве, данных о продажах или окупаемости кампании в нем нет.

В таком процессе есть разумное распределение задач. Фантастическая локация допускает свободу, изображение конкретной упаковки требует точности. Ошибка в облаке и ошибка в названии продукта имеют разную цену. Поэтому часть кадра можно доверить генерации, а часть собрать управляемым способом.

После этого кейса я стал внимательнее смотреть на собственный ролик с обувью. Там тоже есть детали, которые сразу продают настроение, и детали, которые еще придется сверять с реальным предметом.

Исходник для следующего теста специально сделал выразительным. Синяя сетка, серебристые панели, лаймовая подошва и маленькая оранжевая петля. На таком сочетании хорошо видно, сохраняется ли образ товара при смене планов.

В каталоге готовых сценариев 24AI я взял Динамичную студийную съемку. В протестированном сценарии понадобилось только исходное фото. Самостоятельно описывать последовательность кадров, движение камеры и переходы я не стал, здесь хотелось проверить именно готовый пресет.

Кроссовок вращается над подиумом, появляются крупные планы фактуры и шнуровки, затем обувь оказывается на ноге в движении через воду. В коротком ролике сменяются общий план и детали, при этом цветовое сочетание удерживает весь монтаж вместе. Из моих тестов этот результат лучше всего складывается в небольшой анонс коллекции.

Здесь мне понравилась работа пресета как готового режиссерского решения. Одного изображения хватило, чтобы получить последовательность сцен, которую уже можно обсуждать. Для первого согласования идеи это вполне осязаемый материал. Можно показать, какой будет энергия ролика, насколько близко камера подойдет к товару, где появится движение.

У этого удобства есть граница. На исходном фото не видны все стороны обуви. Когда ролик показывает подошву и новые ракурсы, недостающие детали модель достраивает. Для вымышленного кроссовка это часть эксперимента. Для существующего артикула потребуется сверка с дополнительными фотографиями. Кадр с водой сам по себе тоже ничего не доказывает о влагозащите.

Еще один момент заметен при просмотре по кадрам. На одном переходе предмет частично уходит за верхний край. В динамике это можно пропустить, но при выборе обложки такой кадр не подходит. Четырехсекундное видео все равно стоит просмотреть внимательно, особенно если оно показывает товар крупно.

Исходное изображение стоило 5 токенов, сценарий с видео 47. Получился понятный первый материал для обсуждения за 52 токена. До реальной рекламной кампании ему понадобились бы проверка товара, работа со звуком и адаптация под размещение. Продажи по нему я не измерял.

После ролика я открыл тот же сценарий в разделе Пайплайны. Здесь видно, из каких действий он собран. На холсте стоят ноды, отдельные блоки с входами и выходами. Соединяющие их линии показывают, куда пойдут фото, текст задания и результат генерации.

В Динамичной студийной съемке оказалось восемь нод. Я создал копию шаблона и загрузил в блок Фото тот же кроссовок. Два текстовых блока уже содержали инструкции для следующих этапов, писать их заново не понадобилось.

Первая нода Спросить ИИ получает фотографию и инструкцию для раскадровки. В моем прогоне текстовая модель описала синюю сетку, серебристые панели, лаймовую подошву и оранжевую петлю, затем подготовила задание на восемь рекламных кадров. Этот текст по соединению ушел в Генератор изображений вместе с исходной фотографией.

Дальше второй блок Спросить ИИ разбирает исходник вместе с раскадровкой и готовит задание для видео. В нем уже расписаны движение камеры, смена планов и действия в каждом кадре. Генератор видео получает обе картинки и этот текст, после чего передает ролик в ноду Результат. Промежуточные файлы между сервисами я не переносил.

И вот здесь становится понятна польза такого конструктора для регулярной работы. У меня перед глазами сохраненная последовательность с конкретными моделями, инструкциями и связями. Для следующего предмета можно заменить исходное фото и повторить процесс. Внутри своей копии доступны поля промптов и выбор модели в каждой ноде. Это позволяет разбирать и менять отдельные этапы уже после того, как готовый пресет помог получить первую удачную идею.

Я запустил весь граф одной кнопкой. Все восемь нод завершили работу, в Результате появился новый ролик. Этот дополнительный прогон стоил 47 токенов, из них 4 ушли на два текстовых этапа, 5 на раскадровку и 38 на видео. Ролик выше относится к первой пробе сценария.

Повторяется при этом способ обработки. Точного совпадения двух генераций ждать не стоит. Если на раскадровке потерялась деталь товара, следующий этап может перенести эту ошибку в видео. Поэтому для серийной работы я бы заложил просмотр промежуточных изображений и финальную приемку. Автоматическая передача результата убирает ручные пересылки, но проверка самого товара по-прежнему нужна.

Следующее задание я выдумал для теста. Учебный фестиваль с условным названием ШУМ должен получить знак, футболку и короткий анонс мерча. Этот проект не связан с существующими фестивалями или их организаторами.

Для знака взял плотные фиолетовые буквы и оранжевую звезду. Такой контраст хорошо виден на белой ткани и позволяет проверить, сохранятся ли надпись и ее расположение при переносе.

Сценарию Перенос изображения на футболку я передал два исходника, знак и фотографию чистой белой футболки. В результате надпись расположилась на груди, цветовое сочетание сохранилось.

На таком макете уже можно выбирать размер принта и его положение. Мне бы хотелось чуть точнее увидеть деформацию рисунка по складкам, в этом варианте он выглядит довольно плоским. Для обсуждения идеи этого достаточно. Технический файл для печати и пробное нанесение остаются следующими этапами.

Затем я загрузил готовую футболку в сценарий Брендирование объектов. Он превратил статичный макет в короткую анимацию появления надписи и звезды.

Здесь вся цепочка служит одной задаче. Организатору условного события можно показать комплект материалов, в котором видны знак, его жизнь на ткани и подача в коротком анонсе. Согласовывать абстрактную идею мерча становится проще, когда перед глазами уже есть конкретные варианты.

На исходники, перенос и анимацию ушло 58 токенов. Реальный тираж по этим макетам не производился. При настоящем запуске такой комплект помог бы обсудить оформление с командой и собрать первые реакции на идею, прежде чем заказывать печать.

В следующем примере я ушел от товаров. Взял вымышленный деревянный домик с треугольной крышей, соснами и водой на заднем плане. Мне хотелось проверить, можно ли превратить готовое изображение места в короткую историю для загородного проекта.

Пресет Постройка на участке принимает изображение уже готового здания. В результате на площадке появляются элементы дома, собирается крыша, к финалу загораются теплые окна. Четыре секунды дают законченный переход от пустого места к вечернему виду.

Для условного глэмпинга я вижу здесь сценарий анонса будущего домика. На этапе обсуждения он помогает показать силуэт, окружение и вечернее настроение в одном коротком фрагменте. Такую идею можно принести на согласование еще до съемки готового объекта.

А вот показывать ролик как запись настоящего строительства нельзя. У модели не было проекта, данных об участке и строительной технологии. Она придумала визуально понятную сборку. Поэтому в публикации ей нужна честная подпись о концепции или визуализации. Если рекламируется уже существующий объект, его вид и окружение придется сверить отдельно.

На этот тест ушло 45 токенов, из них 5 на исходник и 40 на анимацию. По одному изображению получилось проверить идею, для которой в обычной презентации понадобилась бы хотя бы небольшая раскадровка. В этой точке я вижу самостоятельную пользу генератива для недвижимости, архитектуры и туризма, еще до разговора о финальном рекламном ролике.

Для следующего задания я придумал небольшую интерьерную коллекцию. Начал с ботанического рисунка, в котором синие листья соседствуют с терракотовыми плодами и охристыми цветами. Его нужно было показать на материале и в комнате, чтобы оценить идею до изготовления образцов.

В пресете Показать паттерн в рулоне обоев два входа. Сначала сам рисунок, затем референс поверхности. Для первой пробы я подготовил изображение чистого рулона на деревянном столе.

Вот этот переход мне понравился. Плоская графика получила материал, толщину края, свет и тень. Уже можно обсуждать ощущение от будущего предмета. При этом задание не требовало вручную описывать перспективу каждого листа или собирать мокап по слоям.

У того же сценария второй шаг допускает интерьерный референс. Я подал рисунок вместе с изображением комнаты, где за терракотовым диваном оставлена большая пустая стена.

На стене сразу заметно, насколько активный получился узор и как он сочетается с диваном. Для разговора с заказчиком это гораздо предметнее отдельного квадрата с листьями. Можно обсуждать размер мотивов, насыщенность цвета и площадь, которую готов отдать рисунку интерьер.

Модель заодно добавила журнальный столик с вазой и изменила кадрирование. Поэтому такой вариант я бы использовал для согласования направления дизайна. Если требуется точное изображение существующей комнаты, лишние изменения придется убрать. А перед производством обоев еще понадобятся проверка стыков рисунка, масштаба печати и цветопроба.

Для более спокойного варианта я взял другой пресет, Перенос изображения в интерьер. Он рассчитан на размещение картины или постера. С тем же рисунком и той же комнатой получился отдельный предмет в деревянной раме.

Теперь можно выбирать между двумя способами использовать графику. В одном случае она занимает всю стену, в другом остается акцентом над диваном. Изображение в раме сохранило больше свободного пространства в комнате, и мне этот вариант кажется спокойнее. Такое сравнение и было целью задания.

На три исходника и три применения пресетов ушло 45 токенов. Дизайнер получает наглядный материал для выбора концепции до заказа физических образцов. Сколько денег это сэкономит, зависит от обычного процесса конкретной студии. В моей пробе уже можно было сравнить рисунок на плоскости, на изогнутом материале и в двух вариантах интерьера.

Во время теста я переходил между предметной сценой, инфографикой, видео и интерьерными макетами в одном интерфейсе. У готового сценария есть понятный вход и ожидаемый результат. Это помогает быстрее проверить идею, особенно когда еще не хочется с нуля описывать всю съемку.

По этим пробам и исследованиям у меня складывается ожидание, что сервисы будут становиться ближе к конкретным рабочим задачам. Для карточек важны товарные данные и сохранение внешнего вида предмета. Для серийных материалов пригодится возможность повторить удачную последовательность и поменять отдельный шаг. Управляемые правки особенно нужны после первого согласования, когда каждый новый вариант приходится сверять с принятым макетом.

Следующий вопрос возникает у бизнеса. Сколько стоит один принятый материал и как долго он проходит согласование? В кейсе Лемана ПРО измеряли конкретную операцию. Для визуального контента нужны свои показатели, иначе рост числа файлов будет трудно отличить от роста полезного результата.

В тестах легко увлечься ценой запуска. В интерфейсе она видна сразу, токены списались, результат готов. Подготовка исходника, просмотр, согласование и исправления выглядят менее заметными расходами, хотя у человека на них уходит время.

Для оценки небольшой рабочей серии я бы записал пять вещей:

После этого можно сравнивать стоимость принятого результата с прежним процессом. До такого сравнения говорить об экономии в десять раз рано. Если задача состояла в поиске направления, полезным итогом может быть одна согласованная концепция. Если нужен поток карточек, важнее стабильное качество на серии разных товаров.

В моей серии тоже остался результат, который не прошел отбор. Для бургера я выбрал сценарий с летающими ингредиентами, но эффекты перетянули внимание с еды на себя. Этот ролик в подборку не вошел. Его стоимость все равно относится к расходам на тест, вместе с удачными попытками.

У меня после этой серии появился довольно практичный критерий выбора. Хороший инструмент помогает пройти больше шагов до принятого материала и дает понять, что еще нужно исправить. Иногда для этого достаточно удачного пресета. Иногда пригодятся редактор, дополнительные исходники и ручная сборка. Деньги имеет смысл считать на всем этом пути.

Если захотите повторить эксперименты, по промокоду Ivann24 действует скидка 20% на все тарифы 24AI до 31.10.

Реклама: ООО «Архивариус». ИНН: 5408024261. erid: 2W5zFHRYL9o