由于消费模式的改变、数字媒体渠道的激增、以视频为中心的广告快速增长、消费者对相关性的期望不断提高以及内容创作的民主化，创意和内容生产正处于一场变革之中。随着人工智能（AI）的使用案例在创意和内容生命周期中不断扩展，进化的步伐正在迅速加快。
这些进步存在重大障碍，因为企业正在努力应对孤立的工作范围和决策，碎片化的内容创作环境以及利用生成式人工智能的固有风险，其中包括：
监管方面的不确定性
成本和资源集中度不明确
潜在的偏见
对AI生成内容的信任有限
质量和一致性的可变性
品牌和代理商将通过企业变革管理、测试和扩展人工智能使用的结构化方法以及利用适当的内外部资源来克服这些挑战，这些资源可以提供创造性的生产和内容创作策略、治理、数据和见解。
虽然机器学习作为激活、优化和测量的一部分已经在营销领域扎根多年，但生成式人工智能（GenAI）是下一个创新前沿。
GenAI将成为自动化和效率的主要动力，特别是在重复性任务上。
尽管监管的不确定性和日益明显的碳影响，营销人员仍将迅速加快对人工智能用例的投资。正如整个2023年所展示的那样，他们将谨慎管理风险。
管理内容创建领域中日益增长的复杂性需要一种衡量驱动的方法和公正的第三方生产支持。
人工智能不能（也不会）取代创造力。
全球在创意生产和内容创作方面的支出预计将迅速增长，到2026年将达到1441亿美元，比2020年的735亿美元几乎翻了一番。
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