Генеративный ИИ (Genai), несомненно, преобразовал маркетинговую функцию, от автоматизированного взаимодействия с клиентами до создания контента. Но в то время как все сосредоточились на чат -ботах и создании новых статей в блоге, тихая революция подготовилась к управлению цифровыми активами (DAM). Это началось с решения давних задач, связанных с исследованиями и повторным использованием активов, но сегодня мы отмечаем определенное количество случаев использования новых ценностей, которые приведут нас далеко за пределы маркировки активов и разблокируют реальный творческий потенциал вашего решения плотины.
Содержание
Оценка и восстановление активов
Одним из главных арендаторов плотины является повторное использование активов. Зачем инвестировать время, ресурсы и затраты на воспроизводство актива, который уже существует? И все же, на протяжении десятилетий, это оставалось неуловимой и почти невозможной целью. Причина проста: изображения, видео, аудио и другие богатые медиа -активы не могут быть описаны. В отличие от текстовых объектов, которые могут быть легко, если не всегда точно, искали, цифровые активы зависят от метаданных для восстановления.
До сих пор большинство значительных метаданных должны были создаваться людьми, которые будут изучать активные, а затем вручную вводить данные в предписанных областях, в идеале применяя таксономию и стандартную онтологию организации. Игнорируя тот факт, что человеку, не говоря уже о команде, очень трудно понять, с точностью и неоднократно такого типа информации, большинство организаций обязаны идти на компромиссы, касающиеся исчерпывания ввода метаданных.
Либо им нужны свои творческие ресурсы для входа в метаданные, потому что активы принимаются в решении плотины — действие, которое почти равномерно ощущается и часто плохо выполняется — или они используют библиотекарь или группу библиотекарей, чтобы должным образом назначить активы после проглощения в решении плотины. Из -за нежелания или стоимости пользователей большинство организаций считают, что всегда очень трудно создать достаточные метаданные, чтобы позволить восстановить активные ингредиенты PIN -код и эффективно повторно использовать активы.
Genai решает эту проблему двумя очень значимыми способами. Во -первых, когда организации Genai больше не зависят от людей, чтобы «правильно пометить» или применять метаданные к активам. Компьютерное зрение — это особый аспект искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам интерпретировать изображения, видео и другие богатые медиа -активы.
Используя компьютерное зрение и, в частности, модели зрения (VLMS), теперь мы можем автоматически генерировать текст для описания изображений и видео. Мы также можем легко преобразовать аудио — аудиофайлы или аудио -треки для видео — в тексте. Следовательно, у нас есть практически неограниченный, неисчерпаемый и недорогой ресурс для маркировки цифровых активов. Эти модели могут быть увеличены или уточнены для предоставления конкретных метаданных, которые являются уникальными для вашей организации или интеллектуальной собственности — например, о цветных кодах, идентификаторах продукта или версиях персонажа. И они могут быть ограничены таксономией и уникальной онтологией вашей организации.
Кроме того, Genai также может быть чрезвычайно эффективным для восстановления активов, что позволяет пользователям использовать естественный язык для быстрого ограничения результатов поиска очень точным и эффективным восстановлением активов.
Результат: теперь мы можем решить проблему повторного использования активов, гарантируя, что пользователи повреждения могут быстро, легко и исчерпывать существующие активы.
Помимо тега: рационализация создания активов
Это довольно обширный обзор того, как Genai может приблизиться к исследованиям и повторному использованию активов. И, как вы обнаружите, многие платформы плотины начали включать функции, заправленные Genai, чтобы разумно отметить активные ингредиенты и разрешить исследование на естественном языке. Но то, что мы начинаем видеть, — это совершенно новое использование вариантов использования — помимо тегов и восстановления, которое будет рационировать и ускорить создание новых активов и процесс изучения активов.
Активные идеи


Одним из самых мощных вариантов использования, которые мы видим в настоящее время, является идея активов. С идеей активов креативщики могут загрузить набор образцов активов или интеллектуальной собственности, а затем — с использованием простой парадигмы естественного языка — предоставить набор параметров для новых активных идей. Эта информация затем передается в модель компьютерного зрения, которая может быстро генерировать широкий спектр активных концепций. Затем, опять же, используя интерфейс типа чата, пользователи могут дополнительно уточнить свои результаты, быстро и легко идентифицировать концепции, которые работают.
Кстати, мы выделяем слово «концепции» здесь, и что Genai идеально подходит для идеи, а не для создания активов. Мы обнаружили, что, хотя модели компьютерного зрения могут быстро создать ряд новых визуальных активов, большинство потребителей могут легко идентифицировать активы, которые генерируются ИИ, и у них нет подлинности реальных фотографий и изображений.
Итак, цель состоит в том, чтобы использовать Genai для того, что хорошо: быстро генерируйте ряд концепций, чтобы помочь творческим пользователям концептуализировать новостные активы для кампании, фотосессии и т. Д., Затем воспользуйтесь своей творческой командой для создания ваших окончательных активов. Genai не состоит в том, чтобы устранить необходимость творческих ресурсов, это вопрос предоставления им инструментов, чтобы быть более эффективными и эффективными.
Расположение активов


Мы склонны рассматривать местоположение активов просто как перевод. Однако это намного больше, чем это. Для глобальных компаний визуальные активы часто должны быть расположены, чтобы соответствовать региональным предпочтениям, культурным оттенкам и даже функциональным потребностям определенных сегментов или географии. Для текста, да, это может включать перевод на местном языке, но он также может включать, например, расположение валют и единиц измерения. Для изображений и видео вам может потребоваться настроить цветовые диаграммы или включить локальные наряды и параметры в активные ингредиенты.
Genai может помочь расположению активов двумя различными способами. Прежде всего, он может применять политики локализации и директивы к существующим активам и проблемам, или даже может идентифицировать конкретные страны, регионы или даже конкретные демографические данные, в которых должен или не должен использоваться актива — дополнительная информация, которая может быть добавлена в метаданные для дальнейшего обогащения активов. Во -вторых, аналогично приведенным выше варианту использования, Genai также может использоваться для создания локализованных концепций и помощи пользователям новых версий активов, которые отражают ваши политики и директивы для местоположения.
Соответствие бренда


Другим ценным вариантом использования для Genai, который также может рационализировать процесс пересмотра и творческого одобрения, является оценка активов для соответствия бренду. В этом случае использования, поскольку новые активы создаются и загружаются в решение плотины, модель Genai может быть использована для применения политик и директив бренда и оценки того, соответствует ли актив или нет. В случае, если актив не соответствует, модель может определить причины несоблюдения и даже дать рекомендации о том, как смягчить эти проблемы.
Главное здесь заключается в том, что, поскольку активы впоследствии транспортируются для проверки и одобрения, разрешения могут быть уверены, что активы полностью соответствуют бренду, что позволило вам сэкономить время на экзамене и одобрении.
Интеллектуальная собственность


Для организаций, которые используют интеллектуальную собственность третьих сторон (ИС) в своих активах и концепциях, важно понять, какой ИС используется в активах. Также важно понять, когда у организации есть или право использовать этот IP. Это еще одна функция значения, которую Genai может выполнить, идентифицируя, когда актива содержит третью партийную IP, а затем подтверждает, что организация имеет договорное право на использование этого IP.
Опять же, это драгоценные метаданные, которые могут быть получены и применены к активу в растворе плотины. Это также автоматизированная задача, которая может быть выполнена в итеративном порядке на существующих активах или может быть вызвана, поскольку новые активы добавляются в решение плотины, чтобы гарантировать, что права IP никогда не будут скомпрометированы.
Это не подключи и играй
Как последняя мысль, и то, что я буду изучать дальше в будущих статьях, модели Genai так же хороши, как и то, на чем они были сформированы. В начале ИИ мы думали, что это означало, что нам пришлось обучать персонализированные модели ИИ, чтобы точно отметить активы или оценить соответствие бренда. Совсем недавно, с такими методами, как Generation (RAG) (RAG) восстановления, мы можем воспользоваться преимуществами коммерческих моделей, доступных для общественности для всех случаев использования выше, хотя некоторые из них могут по -прежнему потребовать тонкой корректировки для оптимизации точности и выходов модели.
Но важно понять, что для получения точных и значительных результатов с Genai — даже для маркировки активов — вы должны подумать о входных данных о своей модели и вашей тонкой корректировке, и на самом деле это не функциональность плотины из коробки. Таким образом, хотя это не так просто, как включить новую функцию, существует огромная ценность для организаций, которые получают правильную проблему, и Genai действительно может разблокировать потенциал вашего решения для плотины.
Узнайте больше о улучшении решений плотины с генеративным ИИ в этом Бесплатная белая бумага от CMSWIRE и VertesiaПолем