你面對的問題：
品牌快速擴張時，視覺內容的需求量往往呈指數增長，但生產能力卻受限於人力規模，形成不可持續的瓶頸。
解決方案：
Under Armour 透過重建 AI 驅動的視覺生產流程，實現了在不大幅擴充人力的前提下，將內容產能提升數倍的目標。這個案例揭示了一條可複製的企業 AI 轉型路徑。
Under Armour 作為全球頂尖的運動品牌，在 APAC 地區同時管理多條產品線，每個季度需要為零售通路、電商平台和社群媒體生產數百件視覺素材。
傳統創意生產模式面臨多重壓力：速度壓力（零售檔期要求越來越苛）、一致性挑戰（跨市場執行導致品牌視覺差異）、規模化瓶頸（人力無法匹配業務增長）。這些挑戰並非 Under Armour 獨有，而是所有進入規模化階段的消費品牌都必然面對的結構性問題。
Under Armour 的 AI 轉型不是裁減設計師，而是重新分配創意人力的使用方式。策略核心是將設計師從「執行重複性工作」解放出來，讓他們專注在「需要判斷力和創意的工作」上。
標準化流程自動化： 產品主圖的背景去除、尺寸調整、多平台格式轉換，這些有明確標準的重複工作交給 AI 處理。
創意決策人工主導： 季度形象片的概念方向、品牌 Campaign 的視覺語言定義，這些需要品牌洞察和創意直覺的工作，仍由人完成。
Under Armour 首先將分散在各市場、各代理商的品牌素材集中到統一的數位資產平台。這讓 AI 有了足夠的品牌數據基礎進行學習和對比，確保後續自動生成的素材符合品牌調性。
Under Armour 制定了清晰的分級標準：標準化產品頁素材（可自動化）、行銷活動創意素材（AI 輔助＋人工審核）、年度品牌大片（人工主導）。這個分級制度讓 AI 的引入有了明確邊界。
在 AI 系統穩定運行後，Under Armour 可以在 4 小時內完成素材製作並上線，比競品早搶佔社群聲量。
Timberland 的案例印證了類似的規模化效果：導入 MUSE AI 後，每週商品上架能力從 50 件增加到超過 1,000 件。
Under Armour 的案例雖然規模較大，但核心策略（標準化工作自動化、創意工作人工主導）適用於任何有一定素材產量的品牌。中型品牌反而更容易因為少了大型企業的組織慣性，更快速地完成流程重建。
如果你的設計師有超過 40% 的時間在做重複性調整工作，或者每月素材需求量超過 100 件，都是值得認真評估 AI 轉型投資回報的信號。
最常見的失敗不是技術問題，而是「沒有清楚定義哪些工作自動化、哪些人工主導」。明確的分級制度是成功轉型的核心。
MUSE AI 提供顧問式的導入服務，從現狀評估、流程重設計、工具選型到落地支援，全程協助。不是賣工具，而是協助品牌「找到出路」。
立即諮詢我們的解決方案顧問，了解你的品牌需要怎樣的 AI 轉型路徑。👉 與 MUSE AI 顧問對話