Сегодня у нас гостевой материал от Ксении Гончарик, фаундера и хеда продакшна SWIFT
Поговорили про технический превиз 👁
Далее текст Ксюши ⬇️

Технический превиз: зачем он нужен

Когда думают о превизе, чаще всего имеют в виду художественный. Как это будет выглядеть?
Но на этапе препродакшена не менее важен другой слой — техническая превизуализация. Как это реально снять?

В техническом превизе мы моделируем не красоту кадра, а постановку как систему:
— реальные размеры и положение декораций,
— расстановку камер,
— движение камеры в привязке к пространству,
— свет, хромакей, смену сетапов и тайминг между ними.

По сути, это репетиция съёмочного дня в цифре — ещё до того, как команда выйдет на площадку.

Почему не стоит этот этап недооценивать:
— он снимает большую часть сюрпризов на смене,
— помогает второму режиссёру и операторской группе работать по чёткой схеме,
— сокращает количество лишних дублей и пересборок,
— делает бюджет и тайминг предсказуемыми.

Мы в SWIFT недавно подробно разобрали реальный кейс, где хорошо видно, как технический превиз влияет на ход съёмки и организацию процесса. Ролик с разбором смотрите тут.

Делаете тех превизы?

смотрите, что нашли в тему вчерашнего текста про превиз

ностальгический пример превиза(прешута) из 2018г. Пост для всех, кто знает Cult давно❤️

в ролях:
🔘воинственно настроенная девушка – Алиса Степанова, первый штатный продюсер "Культа", топовый второй режисер сейчас
🔘заказавший телефон друг – Саша Чуйков, начинал как штатный монтажер "Культа" (это был его второй рекламный проект в карьере), сейчас топовый режиссер монтажа
🔘главный герой – Костя Мельников, фаундер "Культа" тогда и сейчас

📌дайджест постов

каналу чуть больше двух месяцев, но мы уже успели обсудить тут много разных тем
➡️может, захотите вернуться к какому-то из текстов

технологии для видеомейкинга
• про возможности и ограничения LED-экранов
• как ИИ помогает на постпроде
• наш эксперимент с перегенерацией уже отснятого ролика
• пример реалистичной генерации эмоций у малышей
• почему вообще сложно добиться реалистичности в эмоциях

технологии для бизнеса
• как быстро поставить компанию на технологические рельсы
• как подготовить бизнес к ИИ-решениям
• как устроен ИИ-продакшн (гостевой)

насущные вопросы
• нейронки и рекламный рынок (гостевой)
• кто выживет в эпоху ИИ (гостевой)
• как дела с проектами этой осенью (опрос)
• зарплаты в индустрии (серия опросов)
• помогает ли портфолио выбирать режа на проект (опрос)

немного про наши собственные разработки
• какие фичи внедрили за прошлый год
• Status Ninja
• Бот Антон

Почему мы приостановили работу над ИИ-сервисом для раскадровок

За полгода работы нашего тех. отдела мы протестировали десятки гипотез. Иногда получается так, что затраты на разработку крутой штуки превышают пользу, которую она дает. Сегодня делимся как раз таким кейсом.

Мы уже писали, что пилим собственное ИИ-решение для создания раскадровок. Логика такая: в сервис подгружается бриф от режиссера (голосовое / текст) + огурцы, если есть. ИИ выдает готовую раскадровку, которую можно точечно дорабатывать.

На одном из декабрьских тендеров проверили фичу в бою, параллельно для этой же цели тестили phygital.

В итоге лид тех. отдела и опытный продюсер полтора часа доводили до нужного вида три кадра... 😐
Так себе экономия ресурсов. Больше всего времени ушло на детали, чтобы воссоздать точный кадр.

Подумали и решили, что мы можем доработать наш сервис так, чтобы получать результат за минимальное количество итераций. Но нужно сильно вложиться в разработку, а использовать решение будут несколько десятков режиссеров и продакшнов… Пока игра не стоит свеч😐

➡️Внутри используем сейчас гибридный подход: художник делает простые ч/б эскизы, а ИИ добавляет цвет, свет и тени.
Параллельно изучаем, как эту задачку решают другие разработчики. На днях поделимся)

А пока расскажите, вы как-то автоматизируете этот процесс? Или знаете, как минимальными усилиями допилить готовый сервис? Мы только за тут посотрудничать

Репост из нашего рабочего чата для всех, кто хочет разбираться и вообще знакомиться с вайбкодингом⬇️

(в комменты еще закинем материалы, и вы тоже кидайте, если есть чем поделиться по теме 🙂)

Помните пост Алевтины Максимовой про имплозию профессий в ИИ-мире?

Что делать специалисту в мире имплозии?
Собирать свой «гибридный стек».

У каждого свой уникальный набор «блендер-навыков»: дизайн + психология, анализ + концептинг, режиссура + стратегия и тд.
Только гибридность даёт уникальность в мире, где всё схлопывается.

На днях пришел комментарий (скрин ниже), хотим с вами обсудить

Что вы на этот счет думаете?

Запилим опрос, но все мнения не уложить в несколько вариантов ответа.
Поэтому вэлкам в комменты 😅

Как подготовить агентский бизнес к AI-решениям

Мы уже не раз писали, что с ИИ не прокатит логика «купили инструмент – и всё само заработало». Без чётких процессов автоматизировать будет нечего.
Пригласили наших друзей из агентства «Артерия» рассказать, с чего вообще начинать автоматизацию бизнеса и как подготовить агентство/продакшн к внедрению ИИ.
Слово ребятам⬇️

Итак, с чего начать?

1. Находим процесс, с которым действительно нужно работать

Как правило, это основной процесс бизнеса, тот, который больше всего влияет на прибыль и проблемы в котором крадут маржу. Именно здесь автоматизации будут наиболее эффективны.



Например, мы в Артерии иногда очень хотим соблазниться и автоматизировать создание картинок для соцсетей в нанобанана, но при нашем небольшом объеме публикаций такая автоматизация сэкономит SMM менеджеру в среднем около 2х часов в неделю. Это для нас ерунда, которая не повлияет на маржинальность клиентских проектов. А вот для студии дизайна интерьеров или креативного агенства, где процесс генерации визуального контента занимает 70-80% времени сотрудников, такая автоматизация это вин, и в это реально стоит инвестировать время и деньги!

2. Описываем процесс
🟣фиксируем этапы, исполнителей и узкие места, чтобы в процессе мог разобраться и подрядчик, и новый сотрудник;
🟣фактически создаем полное ТЗ на выбор нужного сервиса/ов и всех возможных автоматизаций, в том числе и ИИ-заций.

Если процесс нельзя описать как последовательность повторяющихся шагов, его нельзя автоматизировать.

3. Понимаем, какие командные сервисы уже используются, чтобы процесс работал в текущем виде

Если мы говорим про личное использование, то Claude, ChatGPT, Gemini отдельно сами по себе — штука незаменимая.
Но если мы говорим про команду бизнеса, то AI нужен собственно там, где происходит работа команды. Это совместные проекты, задачи, чаты, документы, стратегические роадмэпы. А они живут (пока) все-таки не в чат ChatGPT, они живут в командных инструментах: в таск-трекерах, в таблицах Excel, конфлюенсе, в ТГ-чатах наконец.

Поэтому командные инструменты так и остаются БАЗОЙ ДЛЯ AI. Не наоборот.
Для крутой работы AI с контекстом вашего бизнеса нейронке нужно где-то найти весь этот контекст. В качественном структурном виде.

4. Вводим регулярный менеджмент, если еще не

Это то, как вы с командой планируете, контролируете выполнение, анализируете сделанное и принимаете решения на основе анализа:
- регулярные недельные планёрки,
- встречи команды по планированию нового,
- ретроспективы,
- понятная визуализация данных с планами по проектам или отчетностью.

Именно регулярный менеджмент подсказывает, какие рутинные/типовые сценарии вашего процесса тормозят команду и их пора отдать на откуп машинам.

5. Наконец добираемся до AI

AI работает, когда у вас:
🟣есть четкое понимание границ и этапов процесса,
🟣данные оцифрованы в удобных сервисах,
🟣команды работают по понятным ритуалам.

Что можно автоматизировать: отчёты, рутинные сценарии, аналитику данных.
Что нельзя: бардак, неясность и отсутствие ответственности 🤡

Поговорим еще про внедрение ИИ

В прошлом посте описали подход, при котором компания предлагает сотрудникам готовые сценарии автоматизации.
Есть и другой путь – корпоративные подписки на ИИ-сервисы, которые сотрудники используют для рабочих задач по своему усмотрению. Сегодня посмотрим на двух примерах, что это дает бизнесу.

Если у вас еще нет корпоративного GPT, вам будет актуально 😱

Пример #1.
Недавно Ai Academy (разработчик доступа к разным LLM на русском) изучили, сколько тратит на нейронки EdTech-компания и сколько благодаря этому экономит.

Вводные:
– количество сотрудников ~500;
– это не айти-компания, ИИ используется для автоматизации рутинных задач.

🟣Годовые расходы на ИИ ~920т.р. Это меньше, чем годовая зарплата одного специалиста, при этом инструментом пользуются 79% сотрудников.
🟣Затраты в пересчете на сотрудника (использующего ИИ) = 475р. в месяц. Это стоимость одного часа работы при зп 80т.р. (берется за среднюю в кейсе).
🟣Retention 80-98% – кто начал пользоваться, тот остаётся. ИИ становится привычкой.

То есть, если ИИ экономит специалисту хотя бы 30 мин работы в день – это 10 часов в месяц.
А далее можно умножать на количество активных юзеров и высчитывать, сколько экономит компания в деньгах.

Пример #2.
А если у вас не 500 сотрудников, а 10-15?
Вот кейс Cult, мы тоже провели небольшие замеры в декабре.

Вводные

:

– не учитываем тут ИИ-генерацию и вообще использование ИИ при производстве контента для клиентов, а также затраты нашего тех. отдела;
– учитываем только автоматизацию рутинных процессов.

🟣80% сотрудников регулярно используют ИИ (90% из них – GPT). В основном для написания текстов, рисерча и анализа. Меньше для работы с документами, бизнес-планирования, генерации изображений, юр. вопросов.
🟣4 из 5 – средняя оценка эффективности ИИ (насколько нейросети дают буст в работе, по ощущениям сотрудников).
🟣 ~9500р. мы потратили на разные ИИ-сервисы в декабре, но с января планируем оставить один ChatGPT (остальные инструменты используются командой минимально).

➡️ Оба кейса приводим не ради точных цифр (они будут сильно отличаться в разных компаниях), а для того, чтобы подсветить – затраты на ИИ для сотрудников в разы меньше, чем профит от их внедрения.

➡️➡️Есть важное условие: команду нужно приучить и научить использовать ИИ. Лайк, если нужно рассказать, как мы это делали в «Культе».

Видели уже тренд, где ИИшку спрашивают про отношение юзера к ней?

Промпт:
Нарисуй картинку о том, как я относился к тебе всё это время. Только честно

Чат, в котором работаем над контентом для этого канала, вот что выдал 😅
Говорит, в нашей динамике ИИ – это не партнёр, а рабочая лошадь, которую дергают за поводья. И что он не чувствует к себе отношения как к "вау-ИИ"😐

Делитесь в комментах, что у вас?

{на выходных можно и лонгрид запостить, не находите?}

Кто такой ИИ-режиссер

Всё больше клиентов смотрят в сторону нейронных роликов –> растет спрос на спецов, способных реализовать такой проект. При этом именно "ИИ-режиссеров" на российском рекламном рынке пока мало, и сложно говорить про какие-то особенности этой профессии. Скорее можно порассуждать про гипотетический "идеальный пример", как это должно работать.

Попробовали это сделать с нашим дирсерчем Ирой Диановой, получилось микро-интервью. Приводим выдержки⬇️

🟣Кого можно отнести к ИИ-режам?

Чтобы считаться ИИ-режиссером, нужно иметь навыки режиссера + разбираться в законах ИИ-сервисов и уметь генерировать своими руками.

Сейчас есть два варианта:
1) Съемочный режиссер, который следит за новшествами в нейросфере, изучает ИИ-сервисы, может создавать статичные и динамичные кадры, но в коммерческих проектах работает в команде с дженералистом и (возможно) арт-директором.

2) Режиссёр, который на коммерческих проектах берет работу дженералиста на себя. Чаще всего работает в паре с арт-директором.

🟣Проще ли (дешевле ли) собрать классное портфолио из ИИ-проектов, чем из съемочных?

Не думаю. Для хорошего ИИ-проекта нужно разбираться в нейронках (проплачивать подписки), много крутить их и добиваться нужного результата. Плюс, чтобы все довести до идеала, нужен монтаж, саунд-дизайн, композинг и фотошоп. Без этого ролик может быть интересным, но простым.
Соответственно, чтобы ИИ-проект выглядел дорого и профессионально, нужна команда.

Хотя есть и редкие универсалы: делают все самостоятельно, получается, выкладывают — это цепляет продюсеров, клиентов и дирсерчей. Главное потом не сесть в лужу, когда придётся работать по ТЗ и креативу.

🟣Мы как-то проводили опрос "насколько по портфолио можно оценить работу режиссера". Может, в случае с ИИ-проектами проще проследить именно роль режа?

Если говорить про видение режиссера, в коммерческом ИИ-проекте диркат может сильно отличаться от клиентского запроса. Но вопрос в том, что для дирката нужно примерно столько же бюджета, сколько и на обычный ролик. Поэтому среди коммерческих ИИ-работ очень мало дирката, тут пока все говорят «ура, у нас получилось».

Зато можно оценить работу режа как человека, организовавшего процесс. Режиссер на ИИ-проектах, если не делает своими руками генерацию, 24/7 правит за дженералистами и ИИ-артистами, направляет, подсказывает по ракурсам, художке и прочему. Тут режиссер работает в полную ногу, как и при съемочном процессе. Самая большая разница в том, что он может это делать дистанционно.

🟣На что ты смотришь в первую очередь, оценивая работы ИИ-режиссера?

Я делю такие ролики на жанры, как и во время отсмотра съемочных роликов:
если анимация — смотрю на прорисовку персонажей и мира,
если пластилин — на то, как все сохраняет свою форму,
если реализм — на кожу людей и фактуру природы / пространства,
если только людей — на механику ходьбы, мимику,
и т.д

⏩️Что скажете? Вы со всеми тезисами согласны?

Итоги 2025 года
Да, подводим в конце января, ну и что

В колонке на Sostav рассказали про нашу технологизацию.
С чего начали, как в течение года менялись цели и средства, на каком мы этапе сейчас.

"На стратсессии с топами мы сформулировали глобальную цель: проапгрейдить индустрию новыми технологическими стандартами. На момент той стратсессии у нас не было ни четкого понимания, как воплотить эту цель, ни достаточных компетенций, ни денег, ни времени. Но обо всем по порядку"

➡️полный текст тут

Со всех, кто будет читать, по лайку 😄❤️

Пост для тех, кому не хватило мяса в колонке на Sostav (см. выше)

Вчера поступил резонный вопрос – что за фичи-то вы в "Культе" внедряете?
Мы были и рады рассказать все в статье, но редакция оказалась против таких подробностей.

Зато можем залить сюда, кто нам помешает 😎

Здесь про наши успехи за прошлый год⬇️

Клиентские фичи:
1. Клиентский дашборд – единое окно, где клиент видит всю инфу по прогрессу проекта (статусы, дедлайны, материалы).

2. Онбординг + ИИ-продюсер – помогают настроить коммуникацию по проекту так, как удобно клиенту, вплоть до времени ответа на сообщение. А также помогают соблюдать установленные на проекте правила). Подробнее рассказывали тут.

3. Мини-сервис для проектных согласований – упрощает коммуникацию и принятие решений по согласованию актеров, локаций и примерки.

Внутренние фичи:
1. ИИ-продюсер – помогает продюсерам помнить дедлайны, следит за соблюдением наших стандартов и френдли атмосферой в чатах.

2. Status Ninja – ИИ-ассистент, который помогает продюсеру готовить статусы и может ответь клиенту на вопрос даже в два часа ночи. Подробнее тут.

3. ИИ-Документооборот – позволяет загрузить смету, сразу получить документы на всю группу и тут же подписать онлайн.

Еще есть пара гипотез в разработке. И сколько еще было гипотез протестировано...

Если вам это все интересно и тем более если вы сами работаете с нейронками и IT – давайте знакомиться!
Хотим ширить сеть контактов и плотнее общаться с теми, кто не только создает классные ролики, но и учится создавать продукты и вайбкодит.

Отмечайтесь в комментах или пишите напрямую @tatiana_cota, чтобы забронировать слот на созвон. Ждем всех, кто использует технологии в работе и стремится стать Ai-first – художников, режиссеров, продюсеров, агентов, арт директоров и др 🤟

Вычисляем нейрольва🐆

У Runway (инструмент для генерации видео) на днях вышла новая модель Gen-4.5. К ее запуску компания выкатила исследование, в котором людям предложили отличить снятые ролики от сгенерированных. У 90% участников эксперимента не получилось.

➡️Как проводили тест
• Взяли видеоконтент из базы Filmpac (5 категорий: лица, люди в полный рост, животные, природа, городская среда)
• Первый кадр каждого видео загрузили в Gen-4.5 и сгенерили на их основе новые ролики (пишут, что использовали «дефолтные настройки», каждое видео генерили только один раз и никак не дорабатывали)
• Все ролики (реальные и ИИшные) обрезали до 5 секунд и привели к одинаковому разрешению
• Участникам давали до 10 секунд на просмотр, после чего они должны были решить — реальное видео или ИИ

Всего в тесте участвовало 1 043 человека, каждый посмотрел 20 роликов в случайном порядке.

➡️Результаты
• Только 9,5% репондентов правильно вычислили ≥ 15/20 роликов (статистически значимая точность)
• В среднем точность распознавания – 57,1 % (чуть больше случайной)

Runway подают это исследование под соусом «реальность уже не отличима от ИИ, нужны новые стандарты верификации ИИ-контента». А на Reddit'е обсуждают, что это просто пиар и что методология исследования хромает. В том числе есть претензии к тому, что вычислять ИИ предлагают по пятисекундным фрагментам.

Ценность исследования спорная, короче, зато можно пройти тест самостоятельно (кнопка под заглавным видео).
Делитесь результатами в комментах 😏