AI blir vardag i marknadsbyråer – fler kunder och snabbare leverans

Från testprojekt till operativ kärna

Till skillnad från många andra branscher har marknadsföring snabbt gått från AI-tester till faktisk daglig användning. En genomgång från WPP iQ, baserad på ett webbinarium med Stability AI, visar att AI nu är inbyggt i hela produktionskedjan – från idé och planering till färdigt material och distribution.

Fokus ligger inte på teknik i sig, utan på de praktiska begränsningar som avgör om AI verkligen förenklar arbetet eller bara adderar ännu ett verktyg i en redan komplex verktygslåda.

Varumärkesprecision byggs – den uppstår inte av sig själv

Ett återkommande problem med generativa AI-modeller är att resultaten ofta blir generiska. Standardmodeller saknar kunskap om ett varumärkes visuella identitet, tonalitet och stil.

Lösningen, enligt WPP och Stability AI, är finjustering: att träna modeller på varumärkesspecifika dataset så att de lär sig färger, formspråk, bildstil och uttryck. När AI:n “kan varumärket” blir resultatet mer konsekvent – och betydligt närmare färdigt material.

Ett konkret exempel är detaljhandelskedjan Argos, där en anpassad modell lärde sig allt från karaktärsdesign till ljussättning och subtila skuggor i 3D-animationer. När AI-genererade bilder redan från start ligger nära slutresultatet minskar tiden för omrenderingar och långa godkännandeprocesser.

Produktionscykler krymper dramatiskt

Traditionell 3D-produktion är ofta för långsam för snabb, reaktiv marknadsföring. Kulturögonblick och trender kräver innehåll på timmar eller dagar – inte månader.

I Argos-projektet tränades modeller på två 3D-karaktärer så att de lärde sig proportioner, rörelsemönster och hur figurerna interagerar med objekt. Resultatet blev högkvalitativa bilder som kunde skapas på minuter istället för månader.

Detta eliminerar dock inte alla flaskhalsar. När produktionen går snabbare flyttas begränsningarna till granskning, regelefterlevnad, rättighetshantering och publicering. För att AI ska förändra vardagsarbetet krävs därför att hela arbetsflödet designas om, inte att tekniken bara läggs ovanpå befintliga processer.

Gränssnittet blir avgörande

Ett ofta underskattat hinder är användargränssnittet. Kreativa team tappar tid när verktyg är splittrade, komplexa och dåligt integrerade, vilket leder till manuella genvägar och konstant flytt av material mellan system.

Därför utvecklar många byråer egna, varumärkesanpassade AI-gränssnitt. WPP positionerar exempelvis sin plattform WPP Open som ett system där företagets samlade kunskap kodas in i AI-agenter som stödjer planering, produktion, medieköp och försäljning – med smidigare överlämningar mellan varje steg.

När kunderna själva använder AI

AI-plattformar blir i allt högre grad även kundverktyg. Det förändrar byråernas roll. När kunder kan skapa enklare material själva flyttas byråernas fokus till det som är svårt att automatisera: varumärkesarkitektur, modellträning, styrning och kvalitetssäkring.

Detta gör att byråernas värde i högre grad ligger i systemdesign och kontroll – snarare än i enskilda leveranser.

Styrning flyttar in i arbetsflödet

För att AI ska användas dagligen måste governance vara inbyggd där arbetet sker. Dentsu beskriver hur man skapar så kallade “walled gardens” – säkra miljöer där medarbetare kan testa och utveckla AI-lösningar utan att känslig data riskeras. De bästa idéerna kan därefter lyftas in i produktion.

På så sätt flyttas AI-styrning från dokument och policys till praktiskt genomförande.

Planering och analys går från månader till minuter

Effekterna syns inte bara i produktion. Publicis Sapient beskriver hur AI-stödd strategi och planering kan omvandla månader av analysarbete till minuter – genom att kombinera språkmodeller med kontextdata och färdiga promptbibliotek.

När research och briefarbete går snabbare kan byråer ta fler uppdrag och svara snabbare på förändringar i kultur, beteenden och plattformsalgoritmer.

Nya roller i byråvärlden

För marknadsproffs innebär utvecklingen en tydlig omfördelning av arbetsuppgifter. Mindre tid läggs på manuellt versionerande, formatanpassning och grundproduktion. Mer tid går till varumärkesansvar, strategi och kvalitetskontroll.

Samtidigt växer nya roller fram, som:

• modelltränare

• workflow-designer

• ansvarig för AI-styrning och regelefterlevnad