Бекзод Абдувалиев — основатель продакшн агентства Abstract. Компания снимает рекламу для крупнейших брендов республики с 2019 года. Виталий Хальзунов — основатель рекламного агентства Vse Budet Agency, которое работает в маркетинге более пяти лет.
Долгое время их пути в рекламе шли параллельно: Бекзод ее снимал, а Виталий создавал идеи и отдавал их на реализацию сторонним командам. Однако недавно их объединила общая проблема. Классический видеопродакшн стоит довольно дорого: один съемочный день может стоить от $25−30 тыс., и не каждый клиент готов нести такие расходы. В итоге хорошие идеи часто упирались в высокую смету и так и оставались нереализованными.
Решением проблемы казался искусственный интеллект. Он позволяет делать качественную рекламу в разы дешевле и без сложных согласований. Но, с другой стороны, бизнес часто выбирает продакшн не из-за бюджета, а чтобы получить креативные решения.
Так Виталий и Бекзод решили объединить креатив и производство в один общий продукт и создали ИИ-продакшн AI-BUDET. Команда применяет ИИ-платформы для того, чтобы создавать видео с нуля или доработать уже отснятый материал.
О том, как это работает, как им удалось научить нейросети узбекским лицам и локациям — и во сколько это обходится клиентам — сооснователи рассказали Spot.
Как все начиналось
Бекзод: До запуска этого проекта я уже занимался продакшном и видеопроизводством, где основным направлением были крупные рекламные проекты и коммерческие съемки. Постепенно я начал двигаться и в сторону кино. На тот момент у команды уже было два фильма, которые мы произвели для Казахстана, поэтому это направление тоже активно развивалось.
Виталий: У меня опыт немного другой. Я развиваю креативное и брендинговое агентство, поэтому с продакшеном был связан постоянно, но всегда находился по другую сторону процесса. Мы придумывали идеи, разрабатывали креативные концепции, работали со стратегией, а дальше уже обращались к продакшн-командам, которые все это реализовывали. Для меня запуск ИИ-продакшна во многом стал новым опытом. Со стороны кажется, что это все одна рекламная сфера и процессы там примерно одинаковые, но на практике же оказалось, что разница очень большая. Когда начинаешь работать внутри, понимаешь, насколько по-разному устроены эти направления.
Интерес к искусственному интеллекту у нас возник не сразу. Мы начали постепенно изучать новые инструменты, смотреть, как они развиваются, обсуждать между собой, где это вообще может быть применимо в реальной работе.
Первые разговоры про ИИ-продакшн начались еще в ноябре 2025 года. Это было довольно случайно. Во время одной из встреч мы обсуждали рынок, процессы, текущие проекты и в какой-то момент просто задались вопросом: а почему бы не попробовать сделать что-то в этом направлении самим. Тогда это воспринималось скорее как идея, которую интересно проговорить, но не обязательно реализовывать. Все изменилось уже после Нового года. В середине января мы снова встретились и уже более осознанно проговорили, готовы ли мы вообще заходить в эту историю как в бизнес, а не как в эксперимент.
На тот момент у нас не было ни четкой модели работы, ни понимания всех процессов внутри ИИ-продакшна. Это направление заметно отличается и от классического видеопроизводства, и от работы креативного агентства. Тем не менее мы приняли решение двигаться вперед и разбираться уже по ходу.
Почти сразу после этого к нам присоединился наш давний знакомый Мирахад Егамедиев. Как оказалось, он глубоко погружен в промпт-инжиниринг, который в этой сфере играет одну из ключевых ролей. После нескольких обсуждений он тоже включился в проект и стал частью команды. Фактически именно в этот момент начало формироваться ядро будущей команды. Дальше мы начали постепенно привлекать других специалистов, и довольно быстро появились первые проекты.
Бекзод: Изначально у нас было четкое понимание, чем мы точно не хотим заниматься. Мы не хотели делать развлекательный контент ради охватов или вирусности. Нам было важно другое направление.
Мы смотрели в сторону задач бизнеса, в первую очередь тех компаний, которые не могут позволить себе полноценный рекламный продакшн. Также мы понимали, что малый и средний бизнес часто не работает с креативными агентствами из-за бюджета, и именно здесь логично сложилось решение объединить наши компетенции в одной системе. Чтобы внутри одной команды можно было и придумать идею, и сразу же довести ее до готового визуального результата, без длинной цепочки подрядчиков и дополнительных этапов.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Какие бывают ИИ-видео
Бекзод: В основе проекта лежат два формата работы: полностью ИИ-продакшн и гибридный продакшн. Мы не противопоставляем их друг другу, это скорее разные режимы внутри одной системы, которые выбираются под задачу.
Формат полного ИИ-производства мы используем там, где все видео генерируются с нуля. Гибридный формат подключается, когда в кадре есть часть реальной съемки: актеры или физическая постановка. А дальше уже идет доработка и трансформация через ИИ-инструменты.
Например, мы подготовили рекламу для компаний KARCHER и PORSCHE. Все сцены отсняли вживую, но после этого с помощью искусственного интеллекта добавили фон. Получается, настоящие съемки проходили в поселке Улугбек на территории комплекса «Chateau Колхоз», но на видео все происходит в центре стадиона «Бунёдкор».
В сравнении с традиционным производством это дает заметную разницу по ресурсам. Если бы мы строили полноценные декорации, это могло бы стоить порядка $10 тыс. только на саму конструкцию, не считая работы художников и дополнительных этапов. Здесь часть этого объема закрывается цифровыми инструментами, поэтому процесс становится быстрее и в ряде случаев проще в координации.
Расскажу еще один кейс. Мы проводили классическую съемку в павильоне совместно с продакшн-студией Lunar. Ставили декорации, выстраивали сцену с актерами и продуктом, а затем прямо на площадке наращивали визуальные элементы с помощью ИИ. Заказчик видел результат практически в реальном времени.
Видео: AI-BUDET для бренда Pure Milky
Идея: Lokals Agency и продакшн-студия Lunar
В нашей работе мы делаем ставку именно на гибридную модель. Даже сейчас уровень контроля в искусственном интеллекте ограничен и в среднем, по нашим расчетам, составляет около 70−80%. Полностью управлять результатом сложно, особенно когда речь идет о сложной мимике, движении и мелкой моторике. В таких случаях изображение начинает плыть, и чисто генеративный подход тут уже не вытягивает.
С помощью гибридного подхода можно обойти эти ограничения. Мы фиксируем основу через реальную съемку, а дальше работаем уже с цифровым слоем. Можно менять человека, атмосферу, свет, текстуры и окружение, при этом сохраняя исходное действие и логику сцены.
Раньше такие изменения были точечными. Пользователь мог заменить одного персонажа или скорректировать фон. Сейчас мы можем работать со всей сценой целиком, включая большое количество персонажей, которые продолжают взаимодействовать внутри одного кадра и сохраняют ощущение живого действия.
Оба формата, полного и гибридного ИИ, отличаются. Но структура процесса остается одинаковой. Мы используем привычную модель съемок рекламы: пре-продакшн (подготовка к съемке), производство и пост-продакшн (монтаж). Отличие заключается только в том, где именно выполняется часть задач — на площадке или внутри ИИ.
Виталий: Для клиента процесс выглядит так же, как в классическом производстве рекламы. Мы проходим этап обсуждения концепции, далее формируется PPM-бук и выбираются визуальные решения. С точки зрения взаимодействия с командой ничего не усложняется и не ломается. Зато теперь в PPM-бук могут входить варианты ИИ-актеров, локаций и стилистики.
Более того, в проекте участвуют те же роли, что и в традиционном продакшне: режиссер, стилист, художник. Меняется только инструмент исполнения, но не логика работы.
Бекзод: Многие путают ИИ-продакшн с обычными генераторами контента. Платформы вроде Higgsfield работают как набор готовых решений для быстрого создания визуального контента. Да, это подходит для экспериментальных или простых задач, где не требуется высокий уровень контроля.
Но мы работаем в другой логике. Для нас ИИ — это не генерация ради генерации, а управляемый процесс, где можно вносить изменения на каждом этапе и прогнозировать результат. Именно уровень контроля отличает продакшн от инструментального использования технологий.
В рекламе очень важна локальность: зритель просто-напросто должен узнавать в кадре свою среду. И вот здесь универсальные ИИ-модели бессильны — ни одна из них не сгенерирует правильного узбека. В гугле его тоже толком не найти, потому что на выходе получаются казахи, турки, кто угодно, но не местный человек. А для местной рекламы нам не нужны европейцы — нам нужны узбеки в узбекских локациях.
Бекзод: Поэтому мы выгрузили всю базу кастинга узбекских актеров и собрали референсы локаций по всей стране, вплоть до последней деревни в Кашкадарье. Теперь мы понимаем, как генерировать и местных людей, и местную натуру, — и это в разы упрощает работу по сравнению с традиционным продакшном.
Почему клиент выбирает ИИ видео
Виталий: Очень важно понимать, кто мы на этом рынке. Мы не агрегатор и не платформа — нам нечего продавать по подписке. Мы студия полного цикла, как классический продакшн, только без камеры. Заказчик приходит не за доступом к инструменту, ИИ-генераторы и так доступны по подпискам.
Клиент приходит к нам за готовым результатом и за человеком, который сможет взять на себя ответственность довести проект до финала. Именно поэтому к нам идут даже без сайта и рекламы: на рынке нас уже знают по прежним работам, и за этим стоит доверие.
Иногда скорость тоже становится решающим фактором. Был случай, когда должна была пройти фотосессия с участием узбекистанского шахматиста и гроссмейстера Жавохира Синдарова. Заказчик и фотопродакшн уже все подготовили, съемка была назначена на два часа дня.
Примерно за час до начала заказчик сообщил, что Жавохир срочно уезжает и будет недоступен до лета, при этом рекламная кампания должна была выйти в ближайшее время и перенос был невозможен.
Наша команда выехала на площадку, отсняла артиста в формате 360 градусов и подписала все необходимые соглашения между сторонами. Потом на основе этой съемки мы собрали полноценную фотосессию. Добавили продукт, сделали сцены в магазине и в студийных условиях. Таким образом, нам удалось сохранить внешность и все ключевые детали, включая мимику, взгляд и характерные особенности лица.
В итоге для создания этой кампании нам понадобилось всего 15 минут времени Жавохира.
Фото: AI-BUDET
Что умеет и не умеет ИИ
Бекзод: Все стандартные рекламные задачи сегодня можно перенести в ИИ. Если рассмотреть классический сценарий ролика, нам будут нужны: несколько локаций, бытовые ситуации, простые действия персонажей. Этот контент давно существует в рекламе и относительно легко адаптируется под генеративные инструменты.
Дальше начинают появляться ограничения — такие как массовка, спорт, активное взаимодействие большого количества персонажей, сложная моторика.
Качество может «поплыть», особенно в деталях и движении. Хотя модели постоянно развиваются, например, системы уровня Sora (OpenAI) и аналогичные решения, базовые ограничения все равно присутствуют.
Виталий: Отдельная сложность — сцены с участием детей. Некоторые ИИ просто автоматически считывают это как чувствительный контент и искажают результат. Из-за этого даже нейтральные бытовые сцены с участием детей могут отрабатываться нестабильно и давать некорректный результат.
На старте это была одна из самых болезненных зон. Простейшая, казалось бы, сцена — ребенок пьет сок через трубочку — раз за разом выходила нестабильной или просто не складывалась. Мы долго не понимали, как это вообще решать. Со временем нашли собственные обходные пути и лайфхаки, которые позволяют корректно собирать такие сцены, не теряя реалистичности и не ломая поведение персонажа.
Бекзод: Если говорить о возможностях, при сильном промпт-инжиниринге можно генерировать почти любые элементы: персонажей, локации, эффекты. Вопрос скорее не в том, «может ли нейросеть», а в том, насколько точно можно управлять результатом.
Но до сих пор есть области, где классическая съемка все еще проще и надежнее. Например, простые рекламные форматы вроде распаковок или предметных съемок. В таких случаях иногда быстрее и дешевле взять камеру и снять, чем собирать сцену в генеративной среде.
Может ли клиент сам сгенерировать ролик
Виталий: Работа с ИИ-инструментами требует достаточно высокого порога входа, и со стороны это часто недооценивают. Кажется, что достаточно освоить сервисы и можно сразу собирать ролики, но на практике это устроено сложнее.
Как правило, базовое понимание приходит из классического продакшна, фотографии, дизайна или агентской работы. Это дает представление о том, как устроен кадр: как работает камера, что такое фокусное расстояние, как свет влияет на лицо и как строится композиция. Без этого сложно даже корректно сформулировать запрос для генерации, потому что непонятно, какой результат должен быть на выходе.
Есть люди, которые заходят в индустрию без такого опыта и начинают с нуля. Такое случается, но это скорее исключение. В большинстве случаев без насмотренности и базовой визуальной дисциплины результат уходит в условную «пластмассу» — когда картинка выглядит технически собранной, но не воспринимается как живое кино.
Сколько это стоит на самом деле
Бекзод: Здесь мы сразу разбиваем главный миф рынка. Многие думают, что раз это ИИ, то это дешево: достаточно подписки на инструмент вроде Higgsfield — и можно производить полноценные рекламные ролики с минимальным бюджетом. На практике все не так.
Даже в ИИ-производстве стоимость остается ощутимой. Она складывается из вычислительных ресурсов, кредитов и большого количества итераций. Иногда на один короткий 10-секундный кадр уходят сотни генераций.
Виталий: К примеру, в одном из проектов только на создание одного движения персонажа мы потратили около $700. И это без учета работы команды, которая доводит сцену до нужной точности. При сложном брифе требуются десятки, а иногда и сотни попыток, чтобы добиться нужного движения, выражения лица или композиции.
Чтобы понимать масштаб, достаточно сравнить с рынком. Даже средний продакшн начинается от $25−30 тыс. за съемочный день — эти расценки знают все: и заказчики, и агентства. ИИ позволяет закрыть ту же задачу в 2−3 раза дешевле. И это открывает двери целому пласту клиентов: тех, у кого нет $30 тыс., но есть $10−15 тыс. Раньше с такими бюджетами хорошие идеи просто не доходили до экрана.
Бекзод: Но на фоне классического продакшна экономия все равно заметна. Был кейс, когда ИИ помог закрыть часть съемочного процесса. На одной из площадок для проекта с «Яндексом» не успевали отснять сцену в рамках графика. Речь шла примерно о трех дополнительных часах съемочного дня, что существенно влияло на бюджет и тайминг. Сцену перенесли в ИИ-пайплайн и уложились в сроки. Задача оказалась непростой: нужно было сохранить лицо персонажа, моторику и общую логику сцены, но в итоге это удалось.
Благодаря таким кейсам становится понятно, что искусственный интеллект не всегда про удешевление. Скорее он перераспределяет бюджет: меньше затрат на съемочную площадку и организацию, но больше на постобработку, специалистов и вычислительные ресурсы.
Сколько мы вложили в начале
Виталий: Запуск проекта, по сути, не потребовал внешнего капитала. Основные вложения пришлись не на деньги, а на время и экспертизу. Первые месяцы команда буквально работала в режиме постоянного тестирования: пробовала разные подходы, спорили, пересобирали процессы, потому что готовых схем работы в этой сфере на тот момент не существовало.
Бекзод: Отдельным фактором стала разница в управленческих подходах. У каждого из нас был свой предыдущий опыт. Плюс добавилась работа с новым специалистом внутри команды. В результате часть времени ушла на то, чтобы просто синхронизировать подходы к тому, как вообще должен быть устроен процесс производства.
Внешних инвесторов на старте не было, привлекать не было смысла. Проект развивался на базе наших вложений, поскольку у каждого из нас уже был действующий бизнес.
Виталий: Что касается инструментов, в основном мы используем Nano Banana, Kling, Seedance, Switch, а также языковые модели вроде GPT и Claude. Этого набора достаточно для коммерческих задач, потому что в реальном продакшене важна не широта инструментов, а управляемость результата.
При этом многие массовые ИИ-платформы устроены скорее как витрина. Например, сервисы с десятками или сотнями моделей ориентированы на быстрые тесты и развлекательный контент. Они хорошо подходят для простых задач или экспериментальных роликов, но в коммерческом производстве, где есть бриф, сценарий и требования к повторяемости результата, этого уровня контроля недостаточно.
Отдельная техническая проблема — ограничения самих платформ. Был случай с Higgsfield. При большом количестве генераций система может заблокировать пользователя или заметно замедлить процесс. В одном из первых проектов мы столкнулись с этим прямо на жестком дедлайне, когда пришлось делать сотни итераций ради одного кадра. Доступ к генерации частично ограничили, и пришлось срочно перестраиваться на другие инструменты. После этого стало понятно, что опираться на один сервис рискованно, особенно в коммерческих сроках.
Более того, влияет даже нагрузка на инфраструктуру. Мы заметили, что скорость генерации зависит от времени суток. Ночью процесс часто идет быстрее из-за меньшей нагрузки на серверы, поэтому часть команды работает в смещенном режиме — спит днем, а генерит до утра. Практика нестандартная, но в текущих условиях работа ускоряется.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Как создается один ИИ ролик
Бекзод: Сейчас одна из главных проблем — это не спрос, а скорость производства. Проектов становится больше, чем команда физически успевает выполнять. Из-за этого часть заказов приходится откладывать или даже отказываться от них, включая запросы от крупных брендов.
Основное ограничение здесь — люди. Особенно это заметно в работе с промпт-инженерами. На рынке много специалистов, которые умеют создавать визуально эффектный контент, но значительно меньше тех, кто может работать в рамках производственной системы с брифами, дедлайнами, правками и ответственностью за результат. Дефицит ощущается не в «креаторах», а в специалистах, которые умеют совмещать творчество и дисциплину продакшна.
Дальше процесс строится по классической продакшн-логике. Сначала идут тесты. Если результат устраивает заказчика, формируется смета и подписывается договор. Затем происходит брифинг, после него создается режиссерский тритмент и презентуется клиенту. Параллельно готовится PPM-бук с вариантами ИИ-актеров, локаций и визуальных решений.
После утверждения начинается этап статики, где собираются ключевые кадры. Затем переходим к генерации видео, после чего идет монтаж. Отдельно подключаются звук, дикторская запись и финальная цветокоррекция. Только после этого проект считается завершенным.
Средний срок производства сейчас составляет около двух недель. Это касается как гибридных, так и полностью ИИ-форматов. На старте казалось, что цикл может занимать три-четыре дня, и первые проекты действительно закрывались быстрее. Но по мере роста нагрузки стало понятно, что при текущем количестве этапов и уровне детализации две недели — более устойчивый и реалистичный срок.
Речь в основном идет о рекламных роликах длительностью 30−40 секунд. При этом структура проектов может сильно отличаться. Иногда это несколько коротких шотов, которые можно собрать быстрее, иногда полноценный цикл с подготовкой, генерацией и постпродакшном. В полном проекте задействуются все этапы продакшна, включая звук, дикторскую запись и цветокоррекцию. Каждый этап может быть итерационным, так как в ИИ-среде результат часто требует уточнений и повторных прогонов.
При этом у формата есть и технические ограничения. В гибридном подходе обычно это до 10 секунд на кадр, в полностью ИИ — до 15 секунд. Поэтому весь контент собирается из коротких фрагментов, а не из длинных непрерывных сцен, как в классическом кино или рекламе. Это меняет саму логику производства. Каждая сцена становится отдельной единицей, которая затем собирается и доводится на постпродакшене. Важно не только то, что происходит в кадре, но и как эти фрагменты работают вместе.
Виталий: Дополнительный фактор времени — обратная связь от заказчика. Чем больше правок и участников со стороны клиента, тем дольше может растягиваться финальный цикл, особенно на этапе согласований с ЛПР.
Бекзод: Отдельно команда работает через тестовый этап. Перед финальным расчетом стоимости мы получаем бриф и сначала собираем пробные визуальные решения. Таким образом, мы можем показать клиенту уровень качества, детализацию и стиль до утверждения сметы. Для рынка это важный элемент, так как ИИ-продакшн до сих пор воспринимается как непредсказуемая технология. Тесты также используются внутри проекта, чтобы заранее проверить, достижим ли нужный результат с точки зрения качества и управляемости сцены.
Отдельная сложность связана с ожиданиями заказчика. Многие по-прежнему воспринимают ИИ как процесс «нажать кнопку и получить результат». Из-за этого на этапе правок возникает разрыв понимания.
Процесс устроен иначе: сначала утверждается статичный кадр, фиксируются ключевые детали, и только после этого начинается генерация видео. Возврат на ранние этапы после генерации часто требует пересборки промпта и пересчета сцены. Даже при одинаковом запросе результат может отличаться в зависимости от параметров и времени генерации.
Тем не менее значительная часть работы сейчас — это не только производство, но и объяснение клиенту того, как устроен процесс. На старте проекта это проговаривается отдельно, а в ходе работы регулярно возвращаемся к объяснению (или: приходится возвращаться к объяснению) цепочки производства.
Кто входит в команду ИИ-продакшна
Бекзод: На данном этапе над проектами в основном работала локальная команда, но к отдельным задачам подключались специалисты из других стран. Например, Давлад из Таджикистана — сильный клинаппер и CG-специалист, который работал со многими известными артистами СНГ. Он также входит в команду.
Скажу честно, часть специалистов мы до сих пор не видели вживую: работа часто идет в полностью удаленном формате, без привязки к одной локации.
Я в большей степени выступаю как продюсер и режиссер. Виталий работает как креатор и промпт-инженер, а также ведет коммуникацию с заказчиками. Мирахад с коллегами сосредоточены на промпт-инжиниринге. Есть основной режиссер ИИ-проектов — Ходжиакбар Лутфулаев, и отдельные режиссеры под гибридные съемки. Обязательно в команде на всех проектах присутствует линейный продюссер. Плюс в отдельных задачах участвуют стилисты и художники, они подключаются по мере необходимости, в зависимости от конкретного проекта.
Если говорить шире о структуре ИИ-продакшна, здесь появляются новые роли, которых нет в классической студийной модели. Ключевая из них — промпт-инженер. Он не заменяет режиссера, а работает в связке с ним.
Режиссер формирует визуальную логику сцены: камеру, ракурс, свет, движение и действия персонажей. Промпт-инженер, в свою очередь, переводит это в язык генерации и добивается результата внутри инструментов. Без этой связки результат часто уходит в случайность, потому что генеративные модели не воспринимают сцену как цельную систему.
Поэтому в работе всегда есть четкое разделение функций. Режиссер задает направление и визуальное решение, а промпт-инженер отвечает за реализацию внутри ИИ-среды. Когда эта связка выстроена точно, появляется возможность управлять не отдельными кадрами, а целыми сценами.
Видео: AI-BUDET
Будущее людей в работе с видео
Виталий: Прежде чем говорить о будущем профессий, стоит сказать пару слов о том, как зрители вообще воспринимают ИИ-контент. Есть мнение, что аудитория со временем начнет ценить только «живое» видео. Но на практике многие зрители уже не всегда различают, где ИИ, а где классическая съемка. Проблема чаще не в технологии, а в качестве исполнения: большое количество слабого ИИ-контента и создает у людей искаженную картину. При этом гиперреалистичные проекты уже сейчас сложно отличить от съемки, даже профессионалам.
Мы проверяли это внутри команды и на окружении — в ряде случаев разницу просто не считывают. Так что рынок движется не к замене съемки, а к изменению логики производства: процессы становятся быстрее и управляемее, а выбор чаще делается в пользу предсказуемого результата, а не сложной логистики.
А вот на главный спорный вопрос — заменит ли ИИ профессии — у нас в команде взгляды расходятся.
Я думаю, что искусственный интеллект будет заменять значительную часть профессий. Уже сейчас заметно, что многие роли становятся менее востребованными, потому что ИИ снижает порог входа в индустрию, и часть задач дизайнеров и копирайтеров выполняется иначе или не требует прежнего объема участия человека.
Есть и второй момент, который часто недооценивают. ИИ будет дорожать. Сейчас всех постепенно подсаживают на эту систему, достаточно посмотреть на рост подписок. В перспективе нескольких лет стоимость может вырасти в два раза просто потому, что без этих инструментов уже сложно будет работать. У меня каждый день около сорока запросов в ChatGPT. Если его убрать, я не представляю, как дальше работать. И таких людей сейчас много.
Бекзод: Я смотрю на это с точки зрения продакшна. Ближайший год, скорее всего, будет периодом роста ИИ-контента, и таких роликов станет заметно больше. Но затем может появиться обратный тренд, когда в проектах начнут отдельно подчеркивать, что там не использован искусственный интеллект, и это станет отдельной ценностью.
При этом хорошие операторские и режиссерские позиции, где человек сам выстраивает сцену и принимает решения на площадке, вряд ли исчезнут. Просто потому что там слишком много факторов, которые нельзя полностью автоматизировать.
Если говорить проще, бояться этой технологии не нужно, ей нужно пользоваться. Часть задач действительно уходит в автоматизацию, прежде всего базовый дизайн, простая графика и стандартные рекламные материалы. Это снижает порог входа и ускоряет производство. Но ключевые роли, связанные с режиссурой, операторской работой и сложной постановкой, сохраняются. Более того, их значение даже растет, потому что именно они определяют качество и управляемость результата. Скорее это не замена людей, а перераспределение функций, где ИИ берет на себя рутину, а человек отвечает за структуру, смысл и финальный контроль.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Что будет дальше
Бекзод: Мы планируем расширять команду и увеличивать объем работы. В любом бизнесе ключевым фактором остается сбыт, и он у нас уже сформирован. Теперь наша задача — чтобы производство успевало за объемом входящих проектов.
Виталий: Самое сложное здесь — люди. Нужно не просто количество специалистов, а команда, которая выдерживает нагрузку, не выпадает в критический момент и не срывает сроки.
Мы выстраиваем такие условия, чтобы работа оставалась управляемой даже при росте, а качество держалось на каждом этапе и не зависело от одного человека. Если это получится, ограничение, которое сегодня сдерживает рост, исчезнет — а спрос на ИИ-продакшн, судя по всему, только начинает разгоняться.
