Az AI-videó következő nagy ugrása nem feltétlenül egy újabb generátor lesz. Egyre inkább az a kérdés, hogy a generálás, a vágás és az utómunka mikor áll össze egyetlen irányítható workflow-vá. A Reuters és a CuttingRoom friss együttműködése pontosan ebbe az irányba mutat: természetes nyelvű utasításokkal lehet videóanyagot keresni, szerkeszteni és publikálásra előkészíteni.
A CreativeSpotnál ezt különösen érdekesnek tartom, mert az elmúlt hónapokban mi is folyamatosan azt teszteljük, hol tud az AI valóban belépni a produkciós folyamatba. Fontos különbség azonban, hogy a Reuters–CuttingRoom megoldását még nem teszteltük. Ez a cikk ezért nem tesztbeszámoló róla, hanem a friss fejlesztést összeveti azzal, amit a saját workflow-jainkban már megtapasztaltunk.
Mit jelent az AI videóvágás a Reuters új rendszerében?
A Reuters 2026. szeptember 12-én jelentette be együttműködését a CuttingRoommal. A rendszer a Reuters Model Context Protocol (MCP) szerverét kapcsolja össze a CuttingRoom ShortCut nevű AI-alapú szerkesztőplatformjával.
A bejelentés szerint a szerkesztők böngészőből, természetes nyelvű utasításokkal kereshetnek a Reuters videóanyagában, majd a rendszer a vágásban, hangkeverésben, színkorrekcióban, feliratozásban és a különböző platformokra történő formázásban is segíthet. A Reuters anyagai és a szerkesztőség saját médiafájljai ugyanazon a timeline-on használhatók.
Ez azért érdekes, mert itt az AI már nem egyszerűen új képkockákat generál. Egy meglévő videógyártási folyamat lépéseit próbálja összekötni és gyorsítani.
A saját tapasztalatom: nem a „varázsgomb” a lényeg
A CreativeSpotnál már használunk AI-t olyan feladatokra, ahol összetett projektek alapszerkezetét és rétegstruktúráját kell kialakítani. Itt azt látom, hogy az AI rengeteg mechanikus munkát képes levenni rólunk: segíthet a struktúra felépítésében, az elemek rendszerezésében és abban, hogy gyorsabban eljussunk egy használható kiindulási állapotig.
„Az AI akkor gyorsít igazán, ha egy jó workflow-t automatizálunk. Ha rossz a kiinduló szerkezet, csak gyorsabban építjük tovább rosszul.”
Ez az egyik legfontosabb gyakorlati tapasztalatom. Ha a folyamat logikája jó, az automatizálás nagyon hatékony. Ha viszont egy rosszul felépített projekten kell tovább dolgozni, az AI nem feltétlenül egyszerűsíti a helyzetet – akár több utómunkát is létrehozhat.
CapCut: gyorsít, de utána még dolgozni kell
AI-alapú vágási funkciókat a CapCutban is próbáltunk. Ott is hasonló volt a tapasztalat: képes gyorsan létrehozni egy kiindulási szerkezetet, de az eredmény nem jelenti azt, hogy a videó készen van. A ritmuson, a snittek kiválasztásán, az átmeneteken és a kreatív hangsúlyokon még sokszor dolgozni kell.
Vagyis jelenleg nem azt látom, hogy az AI kiváltja a vágót. Inkább azt, hogy egyre több időigényes előkészítő és technikai lépést lehet átadni neki, miközben a kreatív döntések továbbra is embernél maradnak.
Adobe Premiere és After Effects: ugyanez az irány rajzolódik ki
Az Adobe szeptember 8-án új AI-funkciókat mutatott be a Premiere és az After Effects számára. A Premiere Generative Media eszközével már közvetlenül a timeline-on lehet videót és hangot generálni, többek között Adobe Firefly, Google Veo, Kling, Runway és Luma modellekkel. A projektből vett referencia-képkockákkal a hiányzó snittek vizuális környezetéhez illeszkedő anyag is generálható.
Az After Effects AI Assistant pedig többek között projektszervezési, technikai és többlépéses feladatokban segíthet. Ez ugyanabba az irányba mutat, mint amit a Reuters megoldásánál látunk: az AI lassan a generátor különálló ablakából beköltözik magába a gyártási környezetbe.
Mi már kipróbáltuk a Premiere új generatív videós funkcióit is. A Premiere Pro AI-videó tesztünkben azt tapasztaltuk, hogy a timeline-on belüli generálás kényelmes és használható, de önmagában még nem jelent teljes workflow-t. A Runway–Premiere integrációnál ugyanez a kérdés került elő: nem csak az számít, hogy elérünk-e egy modellt, hanem az is, mennyi valódi gyártási lépést tudunk összekötni.
Mi változik ettől az AI-videó gyártásban?
Az elmúlt időszakban a legtöbb figyelmet az kapta, melyik modell generál szebb, hosszabb vagy konzisztensebb videót. Ez továbbra is fontos – a friss HiDream O1 saját tesztünknél például éppen azt vizsgáltuk, mennyire használható egy új modell valódi produkcióban.
De a gyártás költségét nem csak a generálás ára határozza meg. Számít az újragenerálások száma, a fájlok és rétegek rendszerezése, a vágás, az adaptáció, az utómunka és az is, hány külön program között kell mozgatni ugyanazt a projektet.
„2026-ban már nem az a legfontosabb kérdés, melyik modell generálja a legszebb öt másodpercet. Hanem az, melyik technológia illeszthető be úgy a gyártásba, hogy kevesebb kézi munkával jusson el a videó az ötlettől a publikálásig.”
Erről részletesebben az AI video agent és teljes gyártási workflow, illetve az AI-videógyártási workflow cikkeinkben is írunk.
A következő CreativeSpot-teszt: mit tud az AI valódi vágási feladatnál?
A Reuters–CuttingRoom rendszert jelenleg nem használjuk, ezért nem akarok úgy tenni, mintha már tudnánk, mennyire működik jól napi produkcióban. A következő érdekes teszt számunkra éppen az lesz, hogy egy AI-asszisztens mit tud akkor, amikor nem generálni kell egy új klipet, hanem meglévő videóanyagból kell értelmes szerkezetet, ritmust és használható vágást létrehozni.
Itt fog igazán kiderülni, hol húzódik a határ az automatizálható technikai munka és a kreatív szerkesztői döntés között.
CreativeSpot: nem egy modellt, hanem működő gyártási rendszert keresünk
A CreativeSpotnál ezért teszteljük korán az új AI-videós technológiákat. Nem azért, mert minden új funkciót automatikusan jobbnak gondolunk, hanem azért, hogy gyorsan kiderüljön: gyorsítja-e a munkát, csökkenti-e a költséget, vagy jobb végeredményt ad-e egy valódi projektben.
Ami működik, azt beépítjük a workflow-ba. Ami több utómunkát okoz, mint amennyit megspórol, azt nem.
AI-videót vagy működő céges videógyártási workflow-t keresel? Írd le röviden a projektet az AI-videó felmérőnkben, és megnézzük, milyen gyártási megoldás illik hozzá.
További cikkek az AI-videó workflow-ról
DaVinci Resolve 21.1 AI: az asszisztens már a vágásba is belép
Az egyik legközelebbi párja ennek a témának: itt az AI már magát a vágóprogramot is képes vezérelni.
Runway Premiere Pro integráció: kényelmesebb lett, de a Workflows nélkül még nem nagy váltás
Mit nyerünk azzal, ha a generálás közvetlenül a timeline-ra kerül, és mi hiányzik még a teljes gyártási rendszerhez?
AI videó agent: a teljes gyártási workflow automatizálódik
A vágáson túl: hogyan kapcsolódhat össze kutatás, tervezés, generálás, utómunka és publikálás?
Miért nem elég egy AI-videó generátor céges videógyártáshoz?
A technológiai oldal után az üzleti nézőpont: miért a workflow és a kreatív kontroll adja a használható végeredményt?
Runway kreditrendszer és AI-videó generálási költség
A jobb workflow nemcsak időt spórol: az újragenerálások számán keresztül közvetlenül a gyártási költségre is hat.
Források: Reuters / CuttingRoom, 2026.09.12.; Adobe, 2026.09.08. A külső rendszerekről leírt funkciók a fejlesztők és szolgáltatók közlésein alapulnak. A CreativeSpot saját tapasztalatait külön jelöltük.
