Produkcja mediów ulega załamaniu pod ciężarem współczesnych wymagań marketingowych. Od zespołów oczekuje się dostarczania treści w większej liczbie formatów, kanałów i rynków, nawet pomimo malejącej uwagi odbiorców — 88% konsumentów twierdzi, że film musi przyciągnąć ich uwagę w ciągu 30 sekund lub mniej. [2] W niniejszym artykule omówiono, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia nie tylko tempo produkcji mediów, ale także całą jej strukturę.
Koncepcja i produkcja mediów: od pracy w izolacji do jednoczesnego tworzenia
W tradycyjnej produkcji mediów każdy format funkcjonował w oddzielnym silosie. Post na blogu mógł być gotowy na kilka tygodni przed filmem. Grafiki społecznościowe były dostosowywane po fakcie. Lokalizacja następowała na końcu, często pod presją terminów. W rezultacie proces ten był powolny i fragmentaryczny, z trudem nadążając za globalnym popytem.
Dzięki sztucznej inteligencji zespoły mogą teraz generować wiele formatów multimedialnych (teksty, materiały wizualne, krótkie filmy, pliki audio) jednocześnie z jednego źródła, zachowując główny przekaz i kontekst marki. Lokalizacja jest zintegrowana z procesem tworzenia, a nie stanowi zadanie wykonywane na późniejszym etapie.
Nicole DiNicola, wiceprezes ds. marketingu w Smartcat, opisała tę zmianę w ostatniej publikacji FutureWeek:
Obserwujemy całkowitą przebudowę produkcji mediów, a sztuczna inteligencja odgrywa w tym procesie kluczową rolę. W przeszłości teksty, materiały wizualne, audio i wideo funkcjonowały w oddzielnych silosach, a ich tworzenie wymagało tygodni lub miesięcy przekazywania, recenzowania i poprawiania. Obecnie jednak sztuczna inteligencja umożliwia twórcom generowanie treści, które łączą wszystkie te formy, nie pojedynczo, ale jednocześnie. Dzięki jednemu wprowadzeniu danych można teraz w ciągu kilku minut wygenerować wpis na blogu, grafikę do mediów społecznościowych, krótki film i nagranie lektorskie, a także ich zlokalizowane wersje. Treści nie są już tylko multimodalne. Są również wielorynkowe.
Nicole DiNicola
Wiceprezes ds. marketingu, Smartcat
Znaczenie tej zmiany wykracza poza kwestię wydajności. Od samego początku zmienia ona sposób, w jaki zespoły podchodzą do kampanii, premier produktów i globalnego zasięgu.
Dlaczego sama prędkość nie jest prawdziwym ograniczeniem
Kuszące jest przedstawianie produkcji mediów opartej na sztucznej inteligencji jako historii o szybkości. Szybszych treściach. Szybszych kampaniach. Szybszej lokalizacji. Jednak szybkość to tylko część obrazu.
Zespoły marketingowe są obecnie pod presją, aby dostarczać treści dostosowane do potrzeb odbiorców wszędzie, w większej liczbie kanałów, regionów i języków niż kiedykolwiek wcześniej. Badania dotyczące uwagi i konsumpcji mediów konsekwentnie pokazują, że odbiorcy angażują się w treści w krótkich, fragmentarycznych momentach.[2] Oczekują, że komunikaty będą aktualne, kontekstowe i znane kulturowo.
Jednocześnie spada zaufanie do mediów, zwłaszcza że odbiorcy postrzegają treści cyfrowe jako mniej reprezentatywne i mniej wiarygodne.[4] Odbiorcy są coraz bardziej wrażliwi na treści, które wydają się ogólnikowe, niespójne lub oderwane od lokalnego kontekstu. Współczesne marki borykają się przede wszystkim z problemem skalowania treści bez utraty wiarygodności.
88%
of consumers say a video must grab them in 30 seconds or less.
Procesy oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają inne kompromisy, pozwalając na szybszą produkcję bez utraty trafności lub spójności na różnych rynkach.[5]
Jest to zgodne z wynikami badań nad mediami edukacyjnymi, w których wykazano, że treści wideo generowane przez sztuczną inteligencję są równie skuteczne jak tradycyjnie nagrywane filmy pod względem wyników nauczania, co sugeruje, że media tworzone przez sztuczną inteligencję mogą spełniać oczekiwania jakościowe, jeśli są starannie zaprojektowane.[6]
Multimodalność staje się wielorynkowa
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w produkcji mediów oznacza, że tworzenie treści w wielu formatach (multimodalnych) łatwo prowadzi do ich dystrybucji na wielu rynkach (wielorynkowej).
Gdy tekst, elementy wizualne, audio i wideo są generowane na podstawie wspólnych fundamentów, charakteryzują się spójną terminologią, tonem i intencją. Gdy lokalizacja jest wbudowana w ten sam przepływ pracy, treści można dostosować do różnych języków i regionów bez konieczności rozpoczynania procesu od nowa.
Ma to znaczenie, ponieważ od globalnych zespołów marketingowych nie oczekuje się jedynie „większej wydajności”. Jak zauważył DiNicola w FutureWeek, oczekuje się od nich, że będą robić więcej wszędzie — często przy mniejszych zasobach.
Zamiast jednego, dostosowanego do potrzeb flagowego zasobu, zespoły mogą projektować kampanie, które są domyślnie globalne. Dzięki temu każdy rynek otrzymuje treści zamierzone, a nie drugorzędne, co pozwala na synchroniczne uruchomienie wszystkich kanałów.
Zmiana operacyjna za kulisami
Sztuczna inteligencja wykracza poza proste wsparcie w wykonywaniu zadań i zajmuje się zarządzaniem powiązanymi procesami roboczymi. Systemy mogą teraz wykorzystywać pomysły, stosować zasady marki i dotychczasową wiedzę oraz generować skoordynowane wyniki w różnych formatach i językach.
To przenosi zaangażowanie ludzi z realizacji na strategię. Zespoły marketingowe skupiają się na strategii, komunikacji i kontroli jakości, oszczędzając czas na ręczne przeróbki, konwersje i lokalizację metodą kopiuj-wklej. Sztuczna inteligencja zajmuje się powtarzalnymi zadaniami, a opinie ludzi pozwalają na ciągłe udoskonalanie wyników.
Ta możliwość zasadniczo zmienia ograniczenia samego dnia pracy. Jak wskazuje DiNicola, zmiana ta wykracza poza samą automatyzację zadań; uwalnia zespoły od sztywnych harmonogramów z przeszłości:
Sztuczna inteligencja sprawia, że praca rozproszona staje się bardziej skalowalna i wydajna, niezależnie od tego, czy firma działa w trybie stacjonarnym, hybrydowym, czy zdalnym. W przeciwieństwie do ludzkich współpracowników, którzy zazwyczaj pracują w ustalonych godzinach, sztuczna inteligencja działa przez całą dobę, pomagając zespołom w realizacji projektów bez konieczności organizowania spotkań w czasie rzeczywistym lub fizycznej bliskości.
Nicole DiNicola
Wiceprezes ds. marketingu, Smartcat
Gdzie pasuje Smartcat Media Agent
Smartcat Media Agent odpowiada na potrzebę ujednolicenia tworzenia, tłumaczenia i lokalizacji treści multimedialnych. Zamiast oddzielnych etapów, działa on jako jeden proces, stosując głos marki, terminologię i kontekst rynkowy w celu jednoczesnego generowania i dostosowywania treści w różnych formatach i językach.
W przypadku potencjalnych klientów oznacza to szybszą, skalowalną produkcję mediów, eliminację wąskich gardeł na dalszych etapach procesu oraz nieograniczone możliwości planowania kampanii.
Ograniczenia te często obejmują strefy czasowe i dostępność, które sztuczna inteligencja skutecznie eliminuje.
W Smartcat obserwujemy, jak klienci wykorzystują sztuczną inteligencję do eliminowania opóźnień, które kiedyś wymagały spotkań na żywo, ręcznego przekazywania zadań lub ściśle skoordynowanych harmonogramów — opowiada Nicole. — Wdrożenie sztucznej inteligencji pozwala coraz większej liczbie firm na elastyczną pracę bez utraty szybkości i jakości.
Nicole DiNicola
Wiceprezes ds. marketingu, Smartcat
Nowe podejście do produkcji mediów na kolejny etap marketingu
Sztuczna inteligencja zmienia sposób tworzenia treści medialnych. Wraz z zacieraniem się granic między formatami i rynkami, zespoły odnoszące sukcesy będą przeprojektowywać procesy pracy, aby zapewnić płynny przepływ treści oparty na inteligencji między kanałami i regionami, zastępując ręczne przekazywanie zadań. Zapewnia to nie tylko szybsze dostarczanie treści, ale także treści, które angażują odbiorców w odpowiednim miejscu i czasie.
Źródła
FutureWeek. Haththotuwa,Serena. Jak sztuczna inteligencja sprawia, że media stają się multimodalne? Liderzy zabierają głos. 21 października 2025 r. https://futureweek.com/how-is-ai-making-media-multimodal-leaders-weigh-in/
Clutch. Tworzenie w gospodarce uwagi: masz 30 sekund lub przegrywasz. Aktualizacja z 11 grudnia 2025 r.nbsp;https://clutch.co/resources/attention-economy-2025
Clutch. Wygrywające mikro-momenty: kontekst w zaangażowaniu wideo. Aktualizacja z dnia 11 grudnia 2025 r. https://clutch.co/resources/micro-moments
Happer, C. Co dziesięć lat badań ujawnia na temat tego, dlaczego ludzie nie ufają mediom w erze cyfrowej. The Conversation, 14 listopada 2025 r. https://theconversation.com/what-a-decade-of-research-reveals-about-why-people-dont-trust-media-in-the-digital-age-264222
Gavran, I., Honcharuk, S., Mykhalov, V., Stepanenko, K. i Tsimokh, N. Wpływ sztucznej inteligencji na produkcję i edycję treści audiowizualnych. De Gruyter, 2025. https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/pdtc-2025-0022/html
Xu, T. i in. Od nagranych do generowanych przez sztuczną inteligencję filmów instruktażowych: porównanie wyników nauczania i doświadczeń. British Journal of Educational Technology, 2025. https://www.tiffin.edu/wp-content/uploads/Article-From-Recording-to-AI-Instructional-Video.pdf
