Наши команды сосредоточены на переосмыслении рабочих потоков во всей организации, чтобы обеспечить приоритетность важных инициатив, приносящих реальную пользу нашим клиентам. Создавая масштабируемые рабочие процессы и целенаправленно используя ИИ, мы смогли повысить прозрачность и скорость, сосредоточив при этом свою энергию на реализации стратегических задач.

Sean Breslin, старший управляющий редактор

Победитель: Глобальная награда Asana за отраслевую трансформацию 2026 года

Эта награда Asana была присуждена The Weather Company за использование рабочих процессов на базе ИИ для модернизации операций с контентом. Внедрив ИИ непосредственно в архитектуру производства контента и управления библиотекой, The Weather Company повысила гибкость операционных процессов в рамках своих рабочих процессов производства контента.

Пример использования 1: автономное производство и управление задачами

Раньше создание задач было ручным процессом, который сильно различался у разных редакторов, что приводило к непоследовательному наименованию и упущению каналов распространения, таких как видео в социальных сетях или партнёрские платформы. The Weather Company решила эту проблему, создав систему генерации подзадач на основе ИИ, которая, как ожидается, будет создавать более 18 000 стандартизированных заданий в год. Этот новый рабочий процесс помогает генерировать необходимые задания для конкретных каналов после того, как история запланирована, что позволяет сократить объём ручной настройки.

• Интеллектуальный анализ требований: AI Studio анализирует значения в нестандартных полях, связанных с распространением и персоналом, чтобы определить, какие подзадачи необходимы и в настоящее время отсутствуют для конкретного контента.

• Динамическое создание подзадач: система автоматически создаёт недостающие задания, используя стандартизированные правила именования, что экономит 5–7 минут на настройку каждого материала.

• Интеллектуальная маршрутизация: ИИ определяет, когда контент должен быть передан партнёрам по дистрибуции, и автоматически направляет эти задачи в специализированные сторонние проекты по дистрибуции.

• Стандартизированное отслеживание прогресса: разделив задания на отдельные категории, руководство может использовать портфели для контроля распределения рабочей нагрузки по всей команде производства.

Внедрение автоматизации задач на основе ИИ коренным образом изменило наш подход к производству контента в больших масштабах. Использование AI Studio для анализа требований и помощи в создании примерно 18 000 заданий в год позволило нашей команде перестать тратить время на рутинную настройку и полностью сосредоточиться на создании привлекательного контента о погоде. Автоматизированная маршрутизация обеспечивает бесперебойную доставку по нашей обширной сети точек взаимодействия с потребителями, включая приложение The Weather Channel, weather.com и глобальных партнеров по дистрибуции.

Брэндон Бертон, старший редактор по распределению задач

Вариант применения 2: библиотека вечнозелёного контента на базе ИИ

До внедрения системы вечнозелёного контента погодный контент работал по реактивной одноразовой модели, что приводило к постоянному созданию пояснительных материалов каждый сезон. The Weather Company заменила эту неэффективную модель интеллектуальной системой на базе ИИ, которая ежемесячно обрабатывает 50+ новых материалов и управляет библиотекой из 350+ вечнозелёных материалов. В рабочем процессе используется сложная таксономия, чтобы обеспечить более лёгкое получение высококачественных пояснительных материалов при возникновении соответствующего погодного триггера.

• Классификация с помощью ИИ: AI Studio оценивает контент по таксономии из 60 категорий, применяя точные теги, которые позволяют выполнять многомерную фильтрацию по сезону, явлению или формату.

• Стратегическое повторное размещение: триггеры Календаря и вкладки с фильтрами указывают на возможности для сезонного контента, позволяя команде повторно размещать существующие материалы во время критических погодных явлений.

• Интеграция библиотеки: помеченный контент размещается в нескольких местах централизованного хранилища, связанного с исходными материалами и производственными файлами, что обеспечивает мгновенный поиск.

• Обогащение метаданными: ИИ оценивает глубину контента, чтобы применить метаданные, специфичные для формата, обеспечивая своевременное размещение нужного контента в нужном канале распространения.

The Weather Company использует собственный ИИ и большие наборы данных для предоставления надежных прогнозов, и теперь мы применяем ту же техническую строгость к операциям с контентом. Внедряя таксономию из 60 категорий на основе ИИ, мы помогаем сделать наш высококачественный контент о погоде более доступным для потребителей, когда атмосферные условия требуют этого больше всего. Мы можем мгновенно повторно использовать высококачественные пояснительные материалы в течение всего года и во время экстренных событий. Наш контент превратился из одноразовых материалов в динамическую библиотеку для многократного использования.

Брэндон Бертон, старший редактор по распределению задач

Пример использования 3: Распространение на разных платформах и отслеживание бюджета

До использования Asana разрозненные рабочие процессы приводили к тому, что ежемесячно создавалось около 30 единиц контента, но они не достигали всей аудитории из-за плохой видимости в каналах продвижения. The Weather Company использовала правила и интеллектуальную классификацию задач, чтобы устранить разрыв между творческими командами и партнёрами по дистрибуции. Этот унифицированный подход существенно снизил риск потери контента, обеспечив при этом контроль, необходимый для сокращения расходов на лицензирование контента примерно на 50 %.

• Автоматизированные потоки продвижения: правила обеспечивают автоматическое прохождение контента через соответствующие каналы продвижения, что позволяет предотвратить потерю более 1000 часов времени производства в год.

• Контроль расходов на лицензирование: структурированная система регистрации в Asana обеспечивает лучшую видимость структуры расходов, сокращая потери и количество неожиданных счетов.

• Балансировка загрузки: менеджеры используют портфолио и представления загрузки, чтобы сбалансировать более 1500 уникальных ежемесячных заданий, обеспечивая здоровье команды во время серьёзных погодных явлений.

• Ускорение принятия решений: во время экстренных погодных явлений продюсеры могут быстрее находить соответствующий существующий контент, что помогает команде быстрее предоставлять более надёжную и полезную информацию.

Использование правил Asana и ИИ для распределения работы в соответствии с потребностями помогает снизить риск упущения важных задач и позволило нам сократить определённые расходы на лицензирование контента примерно на 50%.

Брэндон Бертон, старший редактор по распределению задач

Заключение

До этой трансформации производство контента в The Weather Company было реактивным процессом, выполняемым вручную, в котором ценные ресурсы было трудно найти в разрозненных цифровых хранилищах. Создав интеллектуальную систему на базе ИИ, они перешли к более стратегической и устойчивой модели работы с контентом. Эта новая система помогает команде поддерживать двухнедельный буфер контента и быстрее реагировать на критические погодные явления. По мере того как The Weather Company продолжает масштабироваться, её инфраструктура, дополненная ИИ, помогает сделать надёжные данные о погоде более заметными, пригодными для повторного использования и эффективными.