PRZYCHODZI KLIENT Z PROJEKTEM AI DO AGENCJI, A TAM SLOP

Klienci coraz częściej przychodzą do agencji z własnymi pomysłami i wizualizacjami projektów opakowań zrealizowanymi za pomocą AI. Od pierwszego takiego projektu zastanawialiśmy się w jaki sposób powinniśmy podchodzić do tego jako profesjonaliści, co w takich przypadkach będzie najlepsze dla klienta i jak go do tego przekonać. Przechodząc przez kilka takich case’ów wypracowaliśmy podejście, w którym nie sprowadzamy naszej roli do prostego odtworzenia przedstawionej wizualizacji, ale też nie ignorujemy zaangażowania i intencji klienta. W dużym skrócie - analizujemy materiał, rozpoznajemy jego mocne strony, wskazujemy ograniczenia i proponujemy zmiany, które pozwolą przekształcić wstępną koncepcję w profesjonalny projekt opakowania. 

Oczywiście niezmiennie sądzimy, że najlepsze rezultaty powstają wtedy, gdy proces zaczyna się od dobrego briefu, a agencja otrzymuje przestrzeń na analizę problemu i wypracowanie właściwego kierunku. Nie chcemy jednak przeciwstawiać sobie tych dwóch modeli współpracy, a jedynie pokazać, że niezależnie od punktu startowego potrafimy przeprowadzić klienta przez proces w sposób partnerski i oparty na doświadczeniu. Uważamy, że rozwój technologii generatywnych i świadome korzystanie z ich możliwości to jeden z większych przywilejów naszych czasów. Z kolei wykorzystywanie tych narzędzi przez klientów do lepszego przekazywania nam swojej wizji może stanowić wartościowy punkt wyjścia do dalszej pracy. Najważniejsze jest jednak wzajemne zaufanie, ponieważ jeśli klient pozostaje otwarty na naszą ocenę i doświadczenie, możemy wspólnie rozwinąć ten pomysł w ciekawy i skuteczny kierunek.
 
Ponieważ mamy już za sobą kilka projektów rozwijanych na bazie materiałów wygenerowanych przez klientów, chcemy podzielić się z Wami naszymi najważniejszymi spostrzeżeniami.


Weryfikacja koncepcji przez pryzmat marki
 
Czasem otrzymujemy w briefie projekty wygenerowane “na szybko” i traktowane przede wszystkim jako inspiracja. Innym razem klient przychodzi z koncepcją, nad którą, jak sam podkreśla, długo pracował przy użyciu AI.

W pierwszym przypadku taki materiał może być bardzo pomocny, ponieważ pokazuje nam preferencje stylistyczne klienta: klimat, kolorystykę, charakter czy kierunek wizualny, który jest mu bliski. Nie traktujemy go jednak jako gotowego rozwiązania, lecz jako punkt wyjścia, a na tej podstawie możemy zaproponować własną interpretację, lepiej dopasowaną do strategii marki, jej tone of voice, grupy docelowej, kategorii produktowej i realiów rynkowych.

Drugi przypadek jest bardziej złożony. Nawet jeśli analiza marki i strategia przygotowana przez najlepsze dostępne LLM’y będzie trafna i rozbudowana, nie oznacza to jeszcze, że zostanie właściwie przełożona na projekt wizualny. W momencie, w którym taka analiza zostaje skrócona do promptu dla modelu generującego obrazy, część istotnych założeń może zostać uproszczona, zinterpretowana zbyt dosłownie albo całkowicie pominięta. Wtrącenie: Oczywiście zdajemy sobie sprawę z tego, że jest to kwestia jakości narzędzia, poziomu kontroli użytkownika nad outputem i jego poziomu zaawansowania. Jest to jednak temat na inny artykuł, a tutaj bierzemy pod uwagę użycie popularnych narzędzi przez osoby bez zaawansowanej wiedzy programistycznej i projektowej. Po drodze mogą zgubić się takie kwestie jak hierarchia komunikatów, odróżnienie od konkurencji, czytelność na półce, elastyczność systemu, specyfika grupy docelowej czy ograniczenia technologiczne opakowania, a to tylko wierzchołek góry lodowej. 

Dlatego nawet wieloetapową, z pozoru dopracowaną koncepcję wygenerowaną przez AI warto traktować jako materiał do weryfikacji, a nie jako bezpośredni zapis strategii w formie wizualnej.



Dystans do własnej koncepcji

Praca w agencji o jasno określonej strukturze zakłada konfrontowanie projektu z opiniami wielu doświadczonych osób z branży, o różnych specjalizacjach, perspektywach, wieku i stażu. Dzięki temu nawet najsilniej przywiązany do własnej koncepcji projektant może spojrzeć na nią z dystansu i lepiej zrozumieć, które elementy są jej mocną stroną, a które wymagają poprawy.


Wraz z upowszechnieniem narzędzi generatywnych możliwość tworzenia projektów zyskały również osoby, które nie mają doświadczenia w projektowaniu i w pewnych przypadkach może to prowadzić do silnego przywiązania do „własnego” dzieła, a w konsekwencji utrudniać jego obiektywną ocenę. Nie oznacza to jednak, że taka koncepcja jest z definicji nietrafiona. Wymaga po prostu takiej samej krytycznej analizy jak każdy inny projekt. Rolą agencji jest stworzenie bezpiecznej przestrzeni do tej oceny, bez deprecjonowania zaangażowania klienta, ale też bez rezygnowania z profesjonalnych standardów. W dobie generatywnej sztucznej inteligencji ogromnie wzrosło znaczenie roli krytyka, osoby oceniającej wynik w sposób obiektywny.
 
Kreatywność

Modele generatywne są trenowane na ogromnych zbiorach istniejących obrazów i opisów, dlatego ich rezultaty opierają się na zależnościach obecnych w tych danych. W kontekście packagingu oznacza to częste odwoływanie się do estetyki i kompozycji, które są już dobrze reprezentowane na rynku. Jeżeli w danej kategorii dominują określone rozwiązania, ich ślady mogą regularnie pojawiać się także w generowanych propozycjach. Model tworzy nowe kombinacje poznanych wzorców, ale oryginalność rynkowa, odróżnialność marki czy potencjał do wyznaczania trendów nie są automatycznymi kryteriami procesu generowania. Aby je uwzględnić, potrzebna jest świadoma selekcja, ocena konkurencji oraz strategiczne decyzje podejmowane poza samym modelem. Im dalej projekt ma odejść od utrwalonych schematów kategorii, tym większe znaczenie mają doświadczenie projektanta, iteracyjne eksperymentowanie i umiejętne rozwijanie wygenerowanego materiału. Dlatego przy użyciu wyłącznie AI łatwiej stworzyć atrakcyjną interpretację istniejącego trendu niż rzeczywiście wyznaczyć nowy.


Konsumenci rozpoznają AI slop

Wraz z rosnącą liczbą materiałów generowanych przez AI konsumenci są zmęczeni przeidealizowanymi w specyficzny sposób wizualizacjami. Nienaturalne światło, zbyt gładkie tekstury i błędy w detalach mogą wzbudzać nie tylko dystans, ale także obniżać zaufanie do marki.

W przypadku opakowań ma to szczególne znaczenie. Jeśli wygenerowane zdjęcie wygląda atrakcyjnie wyłącznie na pierwszy rzut oka, ale po chwili zaczyna wydawać się sztuczne, efekt może być odwrotny od zamierzonego.

Dlatego dużą wagę przykładamy do kontroli realizmu. Nie chodzi o to, że sami nie korzystamy z modeli generatywnych, ale zależy nam, żeby efekt przypominał dopracowane zdjęcie produktowe z Adobe Stocka, a nie pierwszy lepszy AI slop. Nasi graficy dbają, aby efekt był zgodny z naszymi standardami. Sprawdzamy proporcje, faktury, światło, cienie, sposób prezentacji produktu i zgodność obrazu z jego rzeczywistym wyglądem. Czasem oznacza to retusz wygenerowanego materiału, a czasem połączenie go z fotografią lub renderem 3D. 


Hierarchia informacji nie może powstać na końcu

Zdarza nam się dostać projekty o bardzo ciekawej kompozycji, ale bez… logo (“to się doda później”). To tylko przykład, ale tyczy się to wszystkich ważnych komunikatów, USP, ikon, oznaczeń prawnych, na które nie ma już miejsca w zaproponowanej przez AI kompozycji. Może się okazać, że po “upchnięciu” wszystkich wymaganych elementów projekt nie wygląda już tak świeżo i oryginalnie, dlatego ważne jest, żeby myśleć o nich od samego początku. Osobną już kwestię stanowi minimalna wielkość tekstów i oznaczeń, nałożona prawnie, której zweryfikowanie wymaga uwzględnienia wymiarów wykrojnika i odpowiedniego oprogramowania.


Czy ten projekt da się wyprodukować?

Tworzenie obrazu bez znajomości technologii druku, konstrukcji opakowania i ograniczeń konkretnego materiału może sprawić, że efekt nie jest możliwy do wykonania. Takie projekty mogą zawierać niemożliwe do osiągnięcia przejścia CMYK w Pantone, grafiki na zgrzewach i teksty w polach ochronnych, które dobrze wyglądają na ekranie, ale nie zawsze dają się wiernie odtworzyć w druku. 

W FYNK DTP’owcy analizują czy da się zrealizować projekt w zakładanej technologii i budżecie. Weryfikujemy możliwość zastosowania Pantone, bieli poddrukowej, lakierów, folii, tłoczeń i innych uszlachetnień. 

Dodatkowo wygenerowana wizualizacja zazwyczaj przedstawia opakowanie jako płaski, idealnie wyeksponowany obiekt. W rzeczywistości projekt musi zostać nałożony na konkretną siatkę, z uwzględnieniem zgrzewów, bigów, zakładek, cięć, otworów, zaworów i obszarów technicznych.

Element, który na wizualizacji znajduje się w idealnym miejscu, może po przeniesieniu na siatkę trafić na zgrzew, załamanie albo krawędź. Ilustracja może zostać ucięta, a najważniejszy element komunikacji przesunięty poza główną płaszczyznę ekspozycji. Sprawdzamy też, czy system będzie działał w różnych formatach. Rozwiązanie stworzone dla jednego opakowania nie zawsze daje się łatwo przenieść na inny wariant. Dobrze zaprojektowany packaging powinien być responsywny: zachowywać swój charakter, hierarchię i rozpoznawalność niezależnie od skali i konstrukcji.


Dlatego właśnie materiały wygenerowane przez AI mogą być wartościowym punktem wyjścia, ale dopiero profesjonalna analiza pozwala ocenić ich rzeczywisty potencjał. Rolą agencji nie jest ani bezrefleksyjne odtwarzanie wizji klienta, ani jej odrzucanie, lecz rozwijanie jej z uwzględnieniem strategii, realiów rynkowych i możliwości produkcyjnych. Najlepsze efekty powstają wtedy, gdy kreatywność klienta spotyka się z doświadczeniem projektantów, strategów i specjalistów DTP. AI może przyspieszyć komunikację i otworzyć nowe kierunki, ale to świadome decyzje projektowe nadają koncepcji spójność i skuteczność. W FYNK nie postrzegamy technologii jako konkurencji dla procesu projektowego, lecz jako narzędzie, które odpowiednio wykorzystane, może wspierać jego poszczególne etapy.