Как мы провалили первую попытку с AI-креативами

Дело было так: заказали серию рекламных роликов для финтех-приложения на рынок Мексики. На входе было четкое ТЗ: четыре сценария, локализация под ES-MX, ресайзы, тайминг 15 секунд. В качестве подрядчика выбрали команду, которая делает AI-видео.

Вроде все должно было быть хорошо. Но мы не разделили две категории:
✖️ Команда, которая умеет пользоваться генеративными инструментами
✔️ Команда, которая умеет делать рекламный продакшен с помощью AI

Эту разницу мы осознали, когда получили итоговый результат:

– логотип в пуш-уведомлении растянут, пропорции поехали
– шрифты слетели на системные
– бейджи App Store и Google Play остались на английском, хотя испанская локализация лежала в проекте
– вокруг телефона серые рамки, фон не дотянули
– на мокапе стояло время 4:20, странный выбор для дневной рекламы финтеха в Мексике
– сцены не склеивались в историю: просто набор AI-фрагментов под сгенерированную музыку

Когда мы спросили, как это исправить, ответ был примерно такой: «Это особенности генеративных моделей. Можно сделать еще одну попытку, с вас еще $20 за рендер»

Тут нам стало понятно, что у команды не было продакшен-мышления. Она умела генерировать видео, но не умела делать рекламный продукт. А если у тебя есть опыт в продакшене, ты на уровне рефлекса понимаешь: что бы ты ни нагенерировал и за какие деньги, ты не можешь отдать клиенту ролик с растянутым логотипом. Это не «особенности модели», это брак.

Мой вывод после этой истории:
выбирать нужно не разработчиков, которые освоили AI-инструменты, а команду с реальной экспертизой в продакшене, рекламе и клиентской работе - для которой AI просто ещё один инструмент в наборе. Сама генерация дешёвая. Переделки, сорванные сроки и креатив, который нельзя запустить, - нет.

UPD: всего сутки, смена подрядчика по критериям выше, и первый ролик согласован клиентом