我把公司视频制作流程全部交给AI批量工具之后发生了什么

企业使用AI批量处理工具对视频制作全流程进行处理时，会遇到哪些实际效果以及存在的问题呢？

依靠人工智能（AI）批量处理技术的应用，企业视频制作流程不但可以实现生产效率的大幅提高，而且可以对内容创作体系、成本控制机制以及团队合作方式等进行全方位的改善。相比以往每周平均生产三到五条短视频的情况，目前月均生产20条以上短视频的产出情况也已经出现，其脚本编写、音频录制和后期剪辑等方面更加标准、一致。

一、产能上来了，但不是简单堆数量

传统企业宣传片制作过程一般包括选题规划、脚本编写、素材收集、后期编辑、配音录音、封面制作和分发推广这七个主要部分。任何一个环节的时间出现偏差都会造成整个制作过程的阶段性停滞。

使用人工智能驱动的批量处理工具之后，前期的内容准备工作时间大大缩短了，原来的一半天时间可以制作出几个脚本版本，并且效率也得到了提升。

主要问题是，团队把工作重心从繁杂的、重复性的事务上摆脱出来，转而从事有关内容审查、营销方案制订以及用户转化途径改良的研究。

二、成本下降，试错变得更轻

在视频制作过程中高昂的成本大部分都集中到了剧本修改、内容重拍、后期人工上。运用人工智能技术对这些繁杂的、费时的事务加以改进之后，就能有效地缩减经营支出，加强资源的投入程度。

尤其适合那些要大量处理矩阵型视频、商品演示视频和口头表达类视频的企业，可以取得明显降低成本的效果。

从案例研究的角度来看，将批量处理工具引入到剪辑中以后，原来的需要两名剪辑人员加上一名运营人员用三天时间才能完成的工作，已经缩减成单个运营人员一个半天时间就可以完成大部分基础性的任务。该现象说明人力资源并没有完全被取代，而是重新投入到一些重要的职能当中，并且提高了工作效率。

三、内容统一了，品牌表达更稳定

企业在视频制作中遇到的主要难题，并不是技术上的不足之处，而在于内容风格缺乏统一性，即部分视频存在着主题不明晰的问题，另一些视频存在节奏安排不当的情况，部分视频在封面设计上也存在着创新不够明显的问题。

该人工智能批量处理工具的最大优势就是用预设的内容结构框架大大提高多主题信息的高效生成、迭代更新的运作速度。

该种方法可以将品牌特征、镜头语言、开场设计和交互引导等各方面的要素有机地结合在一起，在品牌识别性方面实现一致性，提高观众对特定品牌信息的识别效率。

该议题对于短视频规模化经营，企业形象宣传片大批量制作以及商品营销内容的创建等都存在重大的现实价值。

四、数据反馈更快，内容优化更精准

传统的内容制作过程大多采取先创作再评审的线性方式进行，很容易出现反复修改的情况，大大延长了项目的完成时间。在生产效率大大提高的基础上，可以对同一主题进行多个版本的设计开发，在对标题、开场、字幕、音效、封面等各个方面的内容开展系统的测试工作之后就可以达到快速进行改良的目的。

在同类商品展示的时候，当A版本着重表现价格上的优势，B版本突出场景的匹配度，C版本强调解决问题的方法的时候，就会造成视频的播放完成功率变高，用户对于咨询的信息也变多了。

这让内容策略从“拍脑袋”变成“看数据”。

专注于人工智能视频制作流程的改善、大量内容的产生以及企业数字化转型的专业团队，可以依靠提高工作效率来获得明显的优势。

五、真正省下来的，是团队的注意力

部分人群存在着认识误区，把人工智能技术应用的目标仅停留在提高工作效率上，忽略了它真正的目的是为了释放人的注意力。

过去由于需要大量的人力物力去进行格式规范、视频剪辑、字幕制作、文件导出等一系列基础性的工作，从而使得资源配置偏向了对创意研发和业务升级这些方向上的倾斜能力受到限制。流程慢慢变得自动化以后，成员们把更多的精力放到选题设计、内容撰写、营销素材制作、用户行为数据收集这些战略性工作上去了。

由此可以看出越来越多的标准性事务正在被转移到“媒小助”平台上处理。该系统对于批量的素材管理和分析剧本来说，在提高内容生产频率的时候，具有很明显的优势，它对减轻人工操作的需求、改进工作流程起着重要的作用。

六、不是所有视频都适合全自动

AI批量工具很强，但它并不适合完全取代人工。

几类内容，仍然建议人工把关：

• 品牌高层出镜的权威内容

• 需要强情绪表达的案例故事

• 涉及专业合规的行业视频

• 转化链路很长的高客单价产品视频

人工智能更适合做规模化的基础生产工作，而人应该集中精力去做战略决策、内容审核、关键信息的呈现和传播等工作。

把两者结合，效果通常最好。

七、如果你也想落地，可以这样开始

根据视频内容性质可以分为产品展示类、活动宣传类、知识普及类和口头说明转录类等种类。

对不同的内容应该分别设置统一的模板，统一规定的开始结构以及格式。

利用人工智能批量处理功能完成初稿以后，就需要手工团队来对品牌关键词、数据元素以及主要信息进行筛选，并做出相应的修改改进工作。

根据数据反馈结果，先选择播放率高、点击次数多、咨询转化好的为基本素材做后期的优化。

当团队资源有限、视频制作时间紧迫的时候，一般会先进行标准化程度较高的内容创作，从而取得较好的成果。

以媒小助为代表的一批辅助类的工具，应该重点从批量脚本生成、素材预处理和内容结构化整合等各个方面的功能模块来展开升级改造，并且不断向着视频制作全流程的智能化方向迈进。

八、最后的真实变化

通过AI批量处理软件以后，公司的视频制作工作减少了创意产生的数量，但是并没有降低创意转化为实际工作的效率。

关键性转型不是指参与人数的减少，而是指同一个团队所产出的工作成果更加有价值。

百度收录优化、内容更新频率提高、视频生态建设等场景的企业运营过程中，以企业运营为主轴的规模化应用已经从原来的辅助性工作成为推动效率革新和突破的重要力量。