لقد تصدرت الفيديوهات التي تولدها الذكاء الاصطناعي عناوين الأخبار لسنوات مع تقدمات مذهلة في المجال البصري. ومع ذلك، في الواقع، تكافح معظم هذه الحلول عند نشرها على نطاق واسع في بيئات الإنتاج الفعلية.

الانفصال واضح: العديد من منصات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي تركز على العرض البصري خلال العروض التقديمية بدلاً من التركيز على الاتساق والموثوقية.

تتراكم المشاكل بسرعة. تتغير الإطارات بين اللقطات. تتغير ظروف الإضاءة فجأة. تتغير تفاصيل المنتج بشكل غير متوقع. لا تبقى شعارات العلامة التجارية في مكانها الصحيح. هذا يعمل بشكل جيد في المقاطع الترويجية وفيديوهات المفهوم.

لكن في اللحظة التي تحتاج فيها إلى دقة من مستوى الإنتاج—مثل تصوير المنتجات للتجارة الإلكترونية، حملات الإعلان الرقمي، أو المحتوى التجاري—تقصّر هذه الأدوات. تصبح عدم الاتساقات واضحة، وغالبًا ما تتجاوز تكاليف التصحيح اليدوي الوقت الذي تم توفيره بواسطة الأتمتة.

التحدي الحقيقي ليس في إنشاء إطارات فردية مثيرة للإعجاب. بل في الحفاظ على استقرار الإطار إلى الإطار، والإضاءة المتوقعة، وتمثيل المنتج بدقة عبر التسلسلات بأكملها.