Генеративный ИИ превратил идентичность бренда в более гибкую систему

Генеративные нейросети бросают вызов системе идентификации, ориентированной на самоповторение. Узнаваемым сегодня становится бренд с живой, а не однообразной айдентикой. Как генеративный ИИ влияет на представление о фирменном стиле компании, рассказывает портал Design Shack. Ранее, в доцифровую эпоху, бренды коммуницировали с ЦА через «ограниченное число каналов».

При таких условиях считалось желательным найти элементы своей айдентики (цвета, шрифты, символику и т. д.) и, если она прошла проверку аудиторией, ее же придерживаться как можно дольше. Повторение было залогом закрепления в памяти и, как следствие — узнаваемости. Теперь же возможности для более близкого и адресного контакта стали много шире благодаря, прежде всего, появлению цифры: бренды представлены на веб-сайтах, в приложениях, соцсетях, с помощью визуала и интерактивных продуктов. Циклы создания обновленного контента сокращаются с ускорением темпов обмена информацией. В таких условиях создание нового вручную — слишком затратно по времени и силам, что бьет по конкурентоспособности бренда, а генеративный ИИ эту лакуну закрывает, соблюдая при этом заданные правила. Роль дизайнера, осваивающего ИИ-инструменты, никуда по ходу процесса не уходит. Наоборот, он расширяет компетенции: помимо собственно креативной составляющей, которую они не прекращают вносить в разработку айдентики, дизайнеры становятся архитекторами новой, более гибкой системы. От них же зависит, насколько глубоко они представят нейроалгоритму логику бренда и насколько при этом им удастся соблюдать этические границы. В этой связи, Design Shack рекомендует дизайнерам брендов, которые намерены внедрять в свою работу ИИ:

Определить, что делает бренд узнаваемым (его ДНК); Разделить элементы айдентики на неизменные и те, в отношении котрых вариативность возможна; Оставить пространство для эволюции без потери узнаваемости; Не злоупотреблять возможностями вариативности; Превратить то, что составляет стиль бренда в четкие правила для нейроалгоритма; Нацелиться на проектирование целостной системы, а не разрозненных ее элементов; Внедрить систему управления и регуляции с самого начала, а не на половине пути; Тестировать и изменять систему в реальных условиях.

Напомним, в прошлом месяце выходило исследование ZeroBounce о том, как ИИ помогает офисным сотрудникам корректировать тон служебных писем.