Эта история началась не с идеи сервиса, а с маленькой ручной работы между монтажом и отправкой ролика. У неё есть цифровой вход, понятные правила и проверяемый результат - поэтому она показалась удобным кандидатом, чтобы сначала проверить техническую границу автоматизации.
Почему я начал исследовать автоматическую проверку видео
Чем дольше я ищу работы, которые можно передавать ИИ, тем меньше мне нравится начинать с больших формулировок.
“Автоматизация маркетинга”.
“ИИ для агентства”.
“ИИ для производства контента”.
Внутри каждой такой формулировки десятки совершенно разных работ.
У них разные исполнители.
Разная частота.
Разная цена ошибки.
Разная возможность автоматизации.
Поэтому после нескольких исследований я поменял сам способ поиска. Я уже отдельно писал о том, как сейчас ищу задачи для автоматизации.
Мне интереснее не отрасль и не должность.
Мне интересна маленькая конкретная работа, которую человек сегодня действительно делает руками.
И уже потом можно разбираться, есть ли здесь место для цифрового исполнителя.
На этот раз такой работой оказалась финальная проверка видео
Сценарий довольно обычный.
Ролик уже снят.
Монтаж закончен.
Файл вроде бы готов.
Но отправить его клиенту или сразу опубликовать ещё нельзя.
Кто-то должен посмотреть его ещё раз.
Причём не только с вопросом:
Хороший получился ролик или нет?
Есть намного более приземлённая работа.
Совпадает ли ролик с утверждённым сценарием.
Правильная ли цена.
Правильный ли промокод.
Есть ли нужный призыв к действию.
Нет ли ошибки в названии продукта.
Правильно ли написаны субтитры.
Есть ли обязательный дисклеймер.
Не попал ли важный текст под элементы интерфейса площадки.
Не забыли ли логотип.
Правильная ли версия вообще попала в финальный файл.
То есть между монтажом и отправкой появляется ещё одна работа:
взять готовый результат и убедиться, что он соответствует известным требованиям проекта.
Именно за эту работу я и зацепился.
Почему она показалась мне хорошим кандидатом
В первую очередь потому, что работа выглядела простой по структуре.
Не в смысле “такое можно написать за вечер”.
А в смысле того, что её можно разложить на понятные части.
Для себя я сформулировал 5 признаков, из-за которых работу вообще стоит нести в техническое исследование:
- есть конкретное событие, после которого работа начинается;
- входные данные уже существуют в цифровом виде;
- хотя бы часть требований можно сформулировать заранее;
- результат можно проверить, а не только оценить по вкусу;
- неоднозначные случаи можно оставить человеку, не заставляя систему угадывать.
В случае с видео все 5 признаков выглядели правдоподобно.
- Монтажёр закончил файл.
- Есть ролик, сценарий, бриф и правила проекта.
- Цена и промокод должны совпасть.
- Обязательная фраза должна присутствовать.
- Субтитры должны соответствовать речи. А спорный случай можно не пропускать автоматически.
Для меня это стало первым полезным фильтром этой гипотезы.
Чем яснее событие запуска, входные данные, правила и проверяемый результат, тем осмысленнее сначала проверить техническую возможность автоматизации конкретной работы.
Это ещё ничего не говорит о размере рынка или готовности платить.
Но позволяет не начинать с абстрактной идеи продукта.
Если описать работу буквально, цифровой исполнитель уже виден
Текущий процесс можно записать почти как алгоритм.
монтажёр закончил ролик
-> проверяющий открывает видео
-> открывает сценарий или бриф
-> сверяет текст
-> сверяет цену и промокод
-> проверяет субтитры и дисклеймеры
-> смотрит расположение элементов
-> фиксирует найденные ошибки
-> возвращает монтажёру
или
-> пропускает ролик дальше
Отсюда и появилась первоначальная гипотеза.
Между монтажёром и человеком можно попробовать поставить отдельного цифрового инспектора.
На вход он получает готовый ролик и правила проекта.
На выходе возвращает конкретные расхождения.
Например:
00:07 - в сценарии скидка 20%, в ролике 25%
00:14 - промокод не совпадает с брифом
00:22 - отсутствует обязательный дисклеймер
00:27 - текст вышел за разрешённую область
Если явных ошибок нет, материал идёт дальше.
Если система в чём-то не уверена, случай остаётся человеку.
На бумаге конструкция выглядит логично.
Но автоматизируемая работа ещё не равна продукту
Именно здесь я уже несколько раз ошибался в других исследованиях.
Видишь работу.
Понимаешь, что отдельные операции уже умеет делать ИИ.
И очень быстро начинаешь мысленно строить сервис.
Хотя между этими вещами огромная дистанция.
То, что работу технически можно автоматизировать, ещё не означает, что её имеет смысл превращать в отдельный продукт.
Проверка может занимать у человека 3 минуты.
Ошибка может происходить раз в полгода.
Человек всё равно может быть обязан посмотреть весь ролик из-за творческой части.
Сама проверка может уже входить в работу продюсера, за которую компания и так платит зарплату.
Или большая часть формальных ошибок уже может ловиться существующими инструментами.
Поэтому техническая реализуемость здесь только один фильтр.
Я уже отдельно формулировал для себя принцип сначала исследовать работу, а потом делать продукт.
В этой ветке мне сначала хотелось снять более узкую неопределённость: вообще можно ли такую проверку превратить в нормальный машинный процесс, а не в эффектное демо.
Что именно я решил проверить технически
Мне было недостаточно показать нейросети один ролик и получить несколько умных замечаний.
Такое демо почти ничего не доказывает.
Мне нужен был рабочий контур, в котором разные классы проверки отделены друг от друга.
Технические параметры файла.
Речь.
Субтитры.
Текст внутри кадра.
Цена и промокод.
Обязательные фразы и дисклеймеры.
Соответствие утверждённому сценарию.
Положение элементов в кадре.
И отдельно - граница уверенности.
Если система не может надёжно решить конкретный случай, она не должна придумывать ответ только ради автоматического результата.
Такой случай должен оставаться человеку.
Поэтому первый вопрос исследования я сформулировал так:
Можно ли превратить финальную проверку видео перед публикацией из просмотра “на глаз” в формализуемую работу с понятным входом, результатом и границей ответственности?
Если технический ответ окажется “нет”, дальше развивать именно эту гипотезу почти бессмысленно.
Если “да”, техническая возможность только откроет следующий этап.
Тогда уже придётся выяснять, достаточно ли эта работа частая, дорогая и важная, чтобы из неё получился продукт.
С проверки этой технической границы я и начал следующий этап исследования.