Как арт-директор Coca-Cola и стратег Havas превратили нейросети в партнера по спорам

Судейство рекламного фестиваля в Лас-Вегасе — не самое очевидное место для академических союзов. Несколько лет назад в жюри London International Awards встретились двое: Доминик Хайнрих разбирал кейсы в категории Evolution, а Ангелла Тапе оценивала номинации Business Transformation и Creative Strategy. Первый руководит дизайном интеллекта в The Coca-Cola Company и запускает образовательные платформы, вторая ведет глобальную стратегию в Havas New York. В тот момент Тапе смотрела на алгоритмы с неприкрытой тревогой — знакомое чувство для любого стратега, привыкшего доверять интуиции. Вместо бойкота она заставила себя разобрать чужие рассуждающие системы по винтикам, а Хайнрих предложил не строить из этого жесткий бизнес-план, а проверить механику прямо в аудиториях.

Сегодня оба преподают в Институте Пратта: Хайнрих ведет курс по ИИ-дизайну, Тапе обучает стратегическому предвидению. Их совместный эксперимент быстро вышел за рамки университетских презентаций. Нас в этой истории подкупило редкое для индустрии признание: мерить пользу генеративных сетей только сэкономленными минутами и скоростью сдачи макета — тупиковый путь. Пока агентства пытаются урезать тайминги на препродакшене, тандем из Coca-Cola и Havas собрал стек инструментов, которые заставляют арт-директора думать дольше и глубже, а не просто жать кнопку генерации.

Агенты, которые спорят, и софт для рефлексии

Вместо привычной цепочки промптов для выгрузки быстрых мудбордов партнеры спроектировали принципиально иную связку из двух практических решений:

• CoCreator Agentic workflow. Агентскую систему придумала Ангелла Тапе. Инструмент ведет креатора через весь сквозной цикл разработки концепции — от первого драфта до финального питча. Главное отличие от стандартных чат-ботов в том, что система принципиально не выдает готовые референсы или заглаженные формулировки. Она подвергает сомнению исходные гипотезы автора, указывает на логические нестыковки и подбрасывает неочевидные развилки, намеренно ломая шаблонное мышление.
• Thinkprint. Инструмент глубокой саморефлексии. Он анализирует, как конкретный специалист воспринимает сложную информацию, где спотыкается и какими путями приходит к решению. На основе этой карты уязвимостей креатор собирает кастомных ИИ-агентов под личные слепые зоны — например, если арт-директору тяжело дается логика продуктовых метрик или систематизация хаотичных референсов.

Эту же механику преподаватели перенесли на рутину в Pratt Institute. Нейросети собирают методички, формируют цифровые архивы и берут на себя фоновую модерацию учебных пространств. Освободившиеся часы уходят не на оптимизацию зарплатного фонда, а на споры со студентами у доски и разбор живых ошибок. По выражению авторов, они выступают друг для друга «stretch-партнерами» — коллегами, которые помогают растягивать профессиональные границы за счет чужой оптики.

Такой подход переворачивает привычные жалобы дизайн-цеха на то, что генеративный софт делает все концепты одинаково глянцевыми и стерильными. Они действительно выходят одинаковыми, когда от машины требуют немедленный финал. Если же использовать алгоритм как въедливого копирайтера или критикующего стратега, который круглосуточно сидит напротив и задает неудобные вопросы к композиции, концепт становится плотнее.

«У искусственного интеллекта есть шанс снова сделать нас более человечными», — формулирует Доминик Хайнрих. И в этом нет корпоративного пафоса: когда черновую рутину и структурирование данных берет на себя агент, человеку наконец-то приходится заниматься самым сложным — сомневаться, перебирать смыслы и брать ответственность за выбор.

Для тех, кто каждый день собирает питчи и верстает айдентику, вывод прозрачен. Перестаньте требовать от нейросетей готового дизайна — научите их сомневаться в ваших первых идеях.