AI时代，广告公司和设计师正在转型求生。
李佼：广告行业在AI渗透越来越高的情况下，甲方预算有没有缩减？
王正新：有很多甲方找我聊应该怎么规划明年基于AI相关的视频和海报的预算，早期肯定有信息差，越往后信息差会减弱，因为广告公司在工作流中使用AI工具已经是基本功，利润不如以前。
李佼：那未来广告公司如何保利润，如何生存？
王正新：我的做法是改变公司结构。我主张社区化的组织，未来组织应该往小而精转型。
以前我跟客户讲我们有多少设计师，现在我讲我们能链接的资源，甚至作品并非全部由内部人员完成，而是通过域外的协作节点（社区艺术家）共同完成。
李佼：你们的价值是什么？客户为什么买单这种方式？
王正新：我们的价值在于了解客户的风格和叙事需求，确保作品符合要求。
当接了很多并行项目时，必须有对等的资源，独立团队难以在短时间内完成。
所以最好的方式是将业务分包出去，未来有望形成“智能合约”的形式，节点上存在超级个体和小团队，大家以更好的方式合作，而非陷入内卷。
现在做强是必要的，但不一定要做大。要思考如何为上下游提供价值，我们不是竞争关系，应在生态中各自施展，像下围棋一样，各自落子，共同盘活全盘棋。
李佼：回归到人，哪些设计师会被AI快速淘汰？设计师保值的核心能力是什么？
王正新：在大环境不佳时，要用更短的时间创造更多的价值；如果在单位时间内不能创造出更多价值，就是被时代淘汰。
作为个体，要思考哪些事是AI代替不了的。如果做的都是AI擅长的事，就要转行。未来有两条路，一是艺术表达，一是技术实现，成为掌握核心算法的人。
艺术表达强的人可以往艺术家的方向走，技术实现就是工具迭代能力强。AI并不是倒逼你躺平，必须不断学习、掌握、指挥和应用它，产出你想要的结果。
李佼：我也带一个设计师团队，现阶段对设计师能力要求的变化，我的实践和思考。
第一，在熟用AI工具的基础上还要懂点技术原理。比如在设计自动驾驶界面时，首先要理解AI识别障碍物的原理，才能画出合理的交互。
第二，专业技能从美学升级为综合能力。需要理解商业目标，有数据敏感度。通过用户行为、市场趋势等数据分析，为设计提供洞察，在数据与美感之间找到平衡，做到可量化评估。
第三，设计师的定位与价值由执行层转变为策略层。
要积极拥抱AI带来的自动化，让设计师摆脱手搓图的美工角色，向工程师和管理者转变，给公司贡献更大价值。
拿我团队举例，我们从0到1规划了设计批量化生产的全景图并已落地实施：
第一件事，通过本地部署实现批量化生产。我们采购了两张4090显卡，本地部署CoMfyUI，使系统无人值守自动循环工作，并在此基础上开发了电商批量换背景、批量生成不同广告尺寸等工作流，使产能翻倍。
实践显示：1个设计师1小时能产出200张单品素材，较单独使用AI工具提效更显著。
第二件事，协助产品完成AI生图平台。我们把设计师的经验模块化，将设计素材拆解为背景场景、利益点组件、人物道具、文案版式、Call to Action等模块，转化为行业模板，打造低门槛、高质量的平台批量化生产方案，便利非设计职业也能生产广告素材。运行中，会持续将验证过的优质素材转化成新模板，反馈给平台，形成新的资产循环。
设计师从服务和定制转向提供和优化平台资产。通过赋能平台，设计知识库、资产库的投入，设计价值被进一步放大。目前已向平台提供了数百套优质广告资产、数千个行业原料库资产，账户覆盖近万，效率提升明显。
第三件事，优化模型算法。针对无广告配图的情况，平台会用模型进行智能配图，但关键词缺少权重，导致生图不准确。设计师提供大量行业配图语言、专业的提示词，对模型进行干预优化，显著提升生图准确度和质量，降低低质案例，让客户重新信任平台的动态配图功能。
目前已在十多个行业应用，客户素材点击率提升约30%，转化成本下降近20%。
随着AI工具的普及，经验已被边缘化，关键的是学习与适应能力、沟通能力、创新能力、解决实际问题的能力，这些能力在所有岗位都同等重要。以我团队为例，近两年一直在对人员进行优化，淘汰标准就是看这些软能力，因为这是AI无法替代、最具保值的能力。
面对高速变化的环境，企业更愿意选具备成长性的人才，因此率先完成角色转型的设计师不仅能留下来，团队中的晋升机会也会优先给到他们。
02 真相
AI工具入门和用得好不是一回事。
李佼：网上有很多说通过AI做副业月入过万的内容，您怎么看？
叶慎：我要给大家泼冷水，先说清楚，轻松月入5万、10万的广告多数是骗人的，基本是卖课的。AI行业透明度很高，信息差不存在，哪里来的轻松月入？
另外也不要自己接项目，很多只是忽悠，实际接单价往往只有几百块甚至几十块，活不敷出。
AI工具入门和用得好不是一回事，最终考验仍然是设计功底、审美和对人性的洞察，仍会回到传统路径，只是在中间要学习大量新知识。
AI可以帮助减少工作量，但细节仍有问题，不能完成100%的工作。比如5到10年之内，AI讲不好故事，这种能力需要靠自身积累，通过观察和生活体验来实现。因此，想用AI做副业的朋友，仍需补足功课。
03 真功夫
真正的高手，是知道什么时候不能用AI。
李佼：从您实践的角度，能否给我们一个AI设计工具地图，哪些好用，分别适合什么场景？
叶慎：常用工具可分三类：第一类是基础的、平台型的，在线即可使用，不需要本地部署。第二类是进阶型，若要用得更好，尤其是作图、融合图像、替换元素，需要熟悉WebUI。第三类是高级型，若要做更复杂、流程化的工作，需要使用CoMfyUI。
这个地图之所以没有列GPT，与我的个人习惯有关。我只在明确需要提高效率，或者在某件事上连60分都达不到时，才会用GPT替代我，比如翻译文章、润色文案。
一个完整的商业作品需要包含你的叙事、洞察、对行业或社会的咀嚼，这很难用AI完成。如果把看待问题最基本的能力换成GPT，是减分的。
观众：你习惯用的生成视频的AI工具是什么？
叶慎：我最喜欢用的有两个：LuMa、可灵。
如果是讲究画质或者画面的合理性，可灵是现在几个非开源模型里最好，且是断档式的领先。
用LuMa是因为它比可灵多了两个功能，第一它可以精确地控制镜头的运镜，第二它在生成延长片段的时候，还可以给起始帧或者尾帧。如果对影片的运镜或者时长有较高要求的话，我会选LuMa。
观众：AI生成人物在表情和动作细节方面和真人演员还差多少？
叶慎：我们从前年开始，在各类场景里无数次尝试过用AI模仿真人，或者指定动作，达成真人效果的80%，均以失败告终。如果把AI这块东西补齐，所花的代价比真人实拍还要大。
所以我们用AI做的基本是大场景、风景或者是抽象要求，涉及到对细节要求高的，特别是对人的要求高的，我们一概不用AI做，吃力不讨好。
观众：如何提升AI生成视频的准确性？
叶慎：通过首帧或尾帧的控制，让视频的推演与定义的图像一致，过程可能有差别，但画面可控。
很多人生成视频时，是直接在平台里输入关键词再生成。我们基本不会这样做，因为无论是视频还是图片生成，都要抽卡，成本往往高于收益。所以我们会先生成关键帧，再构建整段视频。
