Nel panorama competitivo odierno, fornire contenuti personalizzati e di grande impatto su larga scala è più fondamentale e complesso che mai, dato che i team di marketing si impegnano a promuovere un coinvolgimento più profondo, conversioni più elevate e risultati aziendali misurabili su ogni punto di contatto digitale.
Ecco gli AI agents, noti anche come AI agentica. Gli AI agents sono sistemi di intelligenza artificiale in grado di agire in modo autonomo, prendere decisioni e adattarsi all'ambiente circostante sulla base di obiettivi predefiniti. L'AI agentica sta prendendo piede in diversi settori, dal servizio clienti all'ecommerce, fino al digital asset management.
Bynder è la prima piattaforma DAM basata sull'intelligenza artificiale a introdurre l'intelligenza artificiale agentica. I team possono godere di una serie di vantaggi, tra cui la possibilità di garantire la coerenza del marchio su larga scala, migliorare la conformità, accelerare i tempi di lancio delle campagne e aumentare il ROI dei contenuti. In questo articolo, scoprirai come gli agenti AI stanno rivoluzionando i sistemi DAM aziendali, permettendoti di gestire i tuoi asset digitali in un mondo sempre connesso e affamato di contenuti.
Punti chiave principali:
- L'AI agentica integrata nel DAM utilizza diverse tecnologie, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale, i large language models e il riconoscimento delle immagini, per eseguire autonomamente attività e flussi di lavoro end-to-end con un intervento umano ridotto in ogni fase, consentendo ai team di marketing e creativi di passare dalla semplice gestione dei contenuti alla loro effettiva diffusione, con un impatto commerciale misurabile.
- Un sistema DAM basato sull'AI con funzionalità di AI agentica aiuta le organizzazioni a migliorare l'efficacia del marketing, a risparmiare tempo grazie a una maggiore efficienza, a ridurre al minimo i rischi aziendali attraverso una migliore governance dei contenuti, ad aumentare la produttività e a ottenere un maggiore ritorno sull'investimento (ROI) sia per il sistema DAM che per i contenuti.
- L’AI agentica di Bynder permette ai team di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale mantenendo il controllo e la supervisione, per garantire il rispetto dei requisiti di conformità e offrire un valore aggiunto.
Cos'è un agente AI?
L'AI agentica è un sistema che utilizza un tipo di intelligenza noto come elaborazione del linguaggio naturale (NLP, dall’inglese natural language processing), che le permette di comprendere il linguaggio umano colloquiale insieme ad altri tipi di AI, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, dall’inglese large language models) e il riconoscimento delle immagini. Di conseguenza, gli agenti AI non si limitano a seguire una serie di regole. Sono in grado di svolgere compiti e gestire flussi di lavoro end-to-end in modo autonomo, utilizzando capacità di risoluzione di problemi complessi per raggiungere gli obiettivi, prendere decisioni e imparare nel tempo.
Gli AI agents sono integrati nella piattaforma DAM leader del settore di Bynder, per aiutare le organizzazioni a offrire esperienze di contenuto eccezionali su larga scala. Gli agenti AI di Bynder combinano i LLM con il riconoscimento delle immagini per comprendere sia il contesto dietro un prompt sia quello dietro l'immagine, in modo da poter eseguire complesse attività di gestione dei contenuti senza compromettere le brand guidelines o le normative sulla privacy. L'intelligenza artificiale per il digital asset management di Bynder offre soluzioni adattive al contesto pensate per:
- Realizzare campagne di marketing più efficaci
- Applicare una governance dei contenuti più rigorosa
- Aumentare la produttività
- Aumentare il ROI dei contenuti
Bynder garantisce un uso responsabile dell'AI grazie alla supervisione e al controllo da parte di persone ogni volta che si utilizzano AI agents. In questo modo, avrai la certezza di poter sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza correre i rischi aziendali legati a contenuti brandizzati non conformi.
Scopri gli agenti AI di Bynder|
Caratteristica |
Agenti AI |
AI generativa |
Machine Learning tradizionale |
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Obiettivo principale |
Raggiungere in modo autonomo obiettivi articolati in più fasi e risolvere i problemi |
Creare nuovi contenuti, come testo, immagini o codice, sulla base degli schemi appresi |
Individuare gli schemi e fare previsioni |
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Controllo umano |
Da basso a moderato
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Moderato
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Alto
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Livello di autonomia |
Alto |
Medio |
Basso |
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Esempi pratici |
Agenti per l’automazione delle attività o dei flussi di lavoro |
Scrittura di articoli o creazione di immagini |
Rilevamento delle frodi o previsione della perdita di clienti |
Quali sono i vantaggi dell'AI agentica per i sistemi DAM aziendali?
Gli agenti AI stanno trasformando sotto diversi aspetti il modo in cui le aziende utilizzano i propri sistemi DAM. Di seguito sono riportati i vantaggi dell'AI agentica per i sistemi DAM aziendali e i modi in cui la tua organizzazione può trarne beneficio.
Maggiore efficacia del marketing grazie alla consapevolezza del contesto
L'automazione tradizionale basata sull'intelligenza artificiale si affida a un'elaborazione statica e basata su regole per raggiungere gli obiettivi. Gli AI agents di Bynder combinano modelli avanzati di visione artificiale con la NLP per comprendere sia i contenuti visivi che le intenzioni dell'utente. Questi agenti sono in grado di interpretare il contesto di un asset e l'intenzione dell'utente. Questo porta a risultati più accurati e pertinenti, che aiutano le organizzazioni a creare materiali di marketing più efficaci. Gli agenti AI possono anche arricchire i contenuti di marketing generando titoli e descrizioni o aggiungendo metadata, il tutto nel rispetto della tassonomia e della terminologia aziendale.
Riduzione dei rischi aziendali grazie a una governance più rigorosa e alla coerenza del marchio
Gli utenti del DAM di Bynder possono anche contare sugli agenti AI per gestire la governance dei contenuti. L'AI agentica può garantire il rispetto delle brand guidelines e della conformità della tua organizzazione, proteggere la reputazione del tuo marchio, evitare sanzioni legali e mantenere la fiducia dei clienti. Anziché fare affidamento sui membri del team per individuare eventuali problemi di conformità, esponendo così la tua azienda al rischio di errori umani, gli agenti AI possono identificare e segnalare i contenuti che presentano rischi di non conformità, problemi legali, incongruenze con il tuo marchio o questioni etiche.
Maggiore pertinenza e adattabilità grazie alla personalizzazione
Uno dei punti di forza degli agenti AI di Bynder è la loro capacità di essere configurati in base alle esigenze aziendali specifiche della tua organizzazione, inclusi flussi di lavoro, risorse, tono di voce del marchio e tassonomie. Questa configurazione permette ai team di definire e adattare le funzionalità dell'agente nel tempo, in modo che crescano di pari passo con la tua organizzazione. Grazie alla flessibilità e all'adattabilità a lungo termine, le organizzazioni possono ottimizzare i propri agenti in modo che crescano di pari passo con le esigenze aziendali in continua evoluzione.
Maggiore produttività dei team grazie all'automazione dei flussi di lavoro
Gli agenti AI sono una delle ultime funzionalità DAM pensate per migliorare il tuo flusso di lavoro: sono in grado di automatizzare attività complesse e articolate in più fasi, eseguendole in modo autonomo senza bisogno dell'intervento umano in ogni fase. Così il tuo team avrà il tempo di concentrarsi su mansioni strategiche di maggiore valore e sulla produzione di contenuti, migliorando i risultati operativi.
Maggiore controllo grazie alla supervisione umana
Anche se gli agenti AI di Bynder possono svolgere le attività in modo autonomo, sono sempre gli utenti umani a mantenere il controllo. Sono le persone a dare il via, controllare e approvare i risultati, assicurandosi che i contenuti generati dall'AI siano in linea con l'integrità del marchio, la visione creativa e i requisiti di conformità. L'AI può creare, mentre gli esseri umani possono dare l'approvazione finale al risultato, garantendo così un approccio responsabile all'intelligenza artificiale.
Adozione più rapida e ROI più veloce
Grazie al NLP, gli utenti possono semplicemente parlare agli agenti AI di Bynder nel proprio linguaggio naturale: una soluzione perfetta per le organizzazioni internazionali, dove gli utenti possono effettuare ricerche nella propria lingua anche quando i metadata non sono multilingue. Non c'è bisogno di perdere tempo a imparare il "linguaggio" del DAM. Ciò si traduce in una formazione più rapida, un'adozione più veloce da parte degli utenti e un time-to-value accelerato, per un ROI più rapido sugli investimenti nel DAM.
Trasformazione dei contenuti
Sfrutta al massimo gli asset già disponibili nella tua organizzazione grazie alle funzionalità dell'AI generativa. Grazie agli agenti AI di Bynder, i professionisti del marketing possono riutilizzare i contenuti e modificare, ridimensionare e trasformare gli asset esistenti in contenuti di grande impatto, ottimizzati per una vasta gamma di campagne di marketing localizzate o piattaforme di social media. Questo garantisce un time-to-market più rapido grazie all'automazione delle modifiche ai contenuti e dei flussi di lavoro creativi, un maggiore riutilizzo dei contenuti e una riduzione dei costi di produzione grazie alla creazione automatica di varianti specifiche per ogni canale.
Gli AI agents aumentano inoltre il ROI delle operazioni relative ai contenuti e al marketing, riducendo i costi di produzione dei contenuti creativi. Ad esempio, chi si occupa di marketing può modificare e creare immagini per vari canali, come Instagram, Facebook e LinkedIn, senza bisogno di strumenti di grafica. I team possono anche testare diverse varianti delle risorse per individuare le immagini più efficaci e ottenere il massimo impatto.
Prendiamo LIV Golf, per esempio. Dopo aver adottato la piattaforma DAM basata sull'intelligenza artificiale di Bynder, il team di LIV Golf ha registrato un tasso di adozione da parte degli utenti pari al 99,49%. Inoltre, i sei fotografi di LIV Golf, che realizzano tra le 20.000 e le 30.000 immagini durante i tornei, sono riusciti a ridurre i tempi di consegna da 24 a 2 ore per gli sponsor dell'evento, assicurandosi che i contenuti raggiungessero tutti i touchpoint con i fan. Grazie a Bynder, LIV Golf ha ottimizzato il riutilizzo dei contenuti e il ritorno sull'investimento, interagendo in tempo reale con la sua appassionata base di fan.
Scopri come LIV Golf pubblica i contenuti delle partite in tempo reale grazie a Bynder
Domande frequenti sull'AI agentica
Quali sono i diversi tipi di agenti AI?
Gli agenti AI possono variare notevolmente in termini di capacità, obiettivi e processi decisionali. In generale, gli agenti AI si suddividono in cinque categorie in base alla loro complessità. Queste includono:
- Agenti a riflesso semplice: Gli agenti a riflesso semplice operano sulla base di regole. Questi agenti non memorizzano conoscenze né apprendono dalle esperienze passate. Si limitano a rispondere secondo un insieme di condizioni predefinite.
- Agenti a riflesso basati su modello: Anche gli agenti a riflesso basati su modello operano sulla base di regole e condizioni, ma hanno la capacità di memorizzare conoscenze e apprendere dalle esperienze. Possono adattarsi ad alcune situazioni, ma possono comunque operare solo entro condizioni predefinite.
- Agenti a riflesso basati su obiettivi: Gli agenti basati su obiettivi sono progettati per raggiungere traguardi piuttosto che rispondere in base a regole. Questi agenti hanno un obiettivo ben definito e utilizzano l'intelligenza artificiale per determinare il modo migliore per raggiungerlo.
- Agenti a riflesso basati sull'utilità: Gli agenti a riflesso basati sull'utilità si sviluppano a partire dagli agenti basati su obiettivi, introducendo nella formula la variabile dell'"utilità". Questa è una misura di quanto bene una soluzione raggiunga l'obiettivo. Mentre un agente a riflesso basato su obiettivi può semplicemente cercare una soluzione per raggiungere il proprio scopo, gli agenti basati sull'utilità cercano la soluzione migliore.
- Agenti di apprendimento: Gli agenti di apprendimento sono gli agenti AI più autonomi. Questi agenti hanno la capacità unica di apprendere e adattarsi continuamente in base alle loro esperienze e conoscenze. A differenza degli altri agenti, sono in grado di gestire attività non familiari o ambienti sconosciuti.
Come funzionano gli agenti AI del DAM?
Gli agenti AI per il DAM utilizzano una combinazione di algoritmi di machine learning e analisi predittiva per prendere decisioni e raggiungere gli obiettivi desiderati. Interpretano il linguaggio umano conversazionale, identificano l'obiettivo desiderato e utilizzano una combinazione di conoscenze, esperienze passate, database, strumenti necessari e altre informazioni per trovare la soluzione migliore per raggiungere tale obiettivo.
Gli agenti AI per il DAM seguono generalmente questi quattro passaggi:
- Percezione: Per prima cosa, un agente AI per il DAM utilizza la percezione per identificare l'obiettivo e comprendere l'ambiente in cui si trova. Questo può includere informazioni provenienti da un essere umano, API o database.
- Processo decisionale: Successivamente, l'agente AI per il DAM analizza le informazioni contestuali per iniziare a prendere decisioni su come raggiungere il proprio obiettivo. Per farlo, un agente AI per il DAM può attingere a regole e condizioni predefinite, esperienze passate, terminologia del brand e risorse relative alle normative sulla privacy.
- Azione: Successivamente, l'AI agentiva intraprende l'azione migliore per raggiungere il proprio obiettivo. Può generare titoli per gli asset, creare varianti degli asset o identificare utilizzi di asset non conformi.
- Apprendimento: Infine, l'AI agentiva riceve feedback dal proprio ambiente, che si tratti di feedback scritto da un essere umano o di feedback digitale. Utilizza questo feedback per valutare le proprie prestazioni, arricchire la propria base di conoscenze e migliorare nel tempo.
Quali sono le differenze tra agenti AI e AI generativa?
Con la rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, può essere difficile tenersi aggiornati su tutte le ultime innovazioni. L'AI agentiva e l'AI generativa possono essere facilmente confuse tra loro, ma i loro scopi e le loro capacità sono molto diversi. In parole semplici, l'AI generativa, nota come GenAI, è statica e produce output basati sui dati che riceve senza adattarsi in tempo reale, mentre l'AI agentiva è dinamica e adegua i propri output in base a ciò che apprende dall'ambiente e dalle nuove informazioni.
L'AI generativa è un modello di AI progettato per generare nuovi contenuti sulla base di un'attività ben definita, come la scrittura di testi o la creazione di immagini, audio o video. Sebbene la GenAI sia in grado di generare contenuti, non prende iniziative né prende decisioni al di là di un prompt dato. Gli utenti del DAM di Bynder possono trovare diverse soluzioni AI con capacità GenAI, come Content Workflow, un modulo collaborativo per la creazione di contenuti. Gli utenti possono scegliere se utilizzare o meno l'AI generativa per ottimizzare le operazioni sui contenuti, mantenere la coerenza del brand e accelerare il time-to-market.
D'altra parte, l'AI agentiva si riferisce a sistemi di AI che si comportano più come agenti autonomi, in grado di prendere decisioni, pianificare azioni e portare a termine obiettivi articolati in più fasi. Gli agenti AI di Bynder possono integrarsi con gli strumenti del tuo martech stack e essere adattati alle specifiche esigenze aziendali tenendo conto delle normative di settore e della tassonomia. Di conseguenza, questi agenti sono in grado di automatizzare flussi di lavoro sui contenuti articolati in più fasi, garantendo al contempo supervisione e controllo umano durante l'intero processo.
In generale, l'AI generativa e l'AI agentiva differiscono nelle loro funzioni principali: la GenAI produce nuovi contenuti, mentre l'AI agentiva raggiunge obiettivi specifici. Tuttavia, pur essendo diverse, i due sistemi spesso lavorano insieme. Ad esempio, gli agenti AI di Bynder possono sfruttare l'AI agentiva per comprendere il contesto visivo di un asset, come stabilire connessioni tra il contenuto di un'immagine e altri dati presenti nel sistema DAM, come categorie di prodotti o campagne di marketing. Questi passaggi vengono eseguiti nel rispetto della terminologia e della tassonomia del tuo brand.
Qual è il futuro dell'AI agentica nel DAM?
Il futuro dell'AI agentica nel DAM è incredibilmente promettente, poiché offre ai team un sistema decisionale più autonomo in grado di agire per loro conto, gestire compiti complessi e collaborare con altri agenti o con gli esseri umani. Anziché svolgere compiti isolati, gli agenti AI sono in grado di gestire interi flussi di lavoro, come ad esempio un piano di marketing, dall'ideazione alla realizzazione. In futuro, gli AI agents nel DAM verranno utilizzati nelle operazioni aziendali quotidiane, consentendo di risparmiare ore di lavoro dedicate alle attività amministrative e restituendo così ai professionisti del marketing il tempo necessario per sviluppare esperienze cliente di grande impatto.
Bynder ha creato i primi agenti AI DAM e ha definito uno standard per l'AI e il futuro del DAM. Oltre agli agenti AI, Bynder offre una vasta gamma di funzionalità di ricerca basate sull'intelligenza artificiale, dalla ricerca tramite riconoscimento facciale alla ricerca per somiglianza delle immagini e molto altro ancora. Di conseguenza, i team possono mettere in atto strategie di contenuto più efficaci e accelerare i tempi di lancio sul mercato per ottenere risultati aziendali misurabili, come un aumento delle conversioni e un engagement più profondo.
Agenti AI: trasforma i flussi di lavoro e il digital asset management
Gli agenti AI di Bynder sono soluzioni specializzate e sensibili al contesto, integrate nella tua piattaforma DAM, che consentono alle organizzazioni di attivare i propri contenuti in tempo reale, offrendo esperienze di contenuto iperpersonalizzate con maggiore precisione. Questi AI agents per i sistemi DAM offrono una soluzione efficace che consente alle organizzazioni di realizzare campagne di marketing più efficaci, applicare una governance dei contenuti più rigorosa e ottenere una maggiore produttività per le aziende che creano, gestiscono e distribuiscono contenuti digitali. Inoltre, hanno stabilito uno standard di responsabilità per quanto riguarda l'uso del DAM e dell'AI. Il controllo umano è fondamentale ogni volta che la tua organizzazione utilizza agenti AI e gli utenti mantengono il controllo e la supervisione durante tutto il loro flusso di lavoro.
Trattandosi di una soluzione sensibile al contesto integrata direttamente nel DAM, le organizzazioni possono avvalersi di un'unica fonte di verità per tutti i loro contenuti. Scopri l'impatto che il rivoluzionario DAM basato sull'intelligenza artificiale di Bynder può avere sulla tua attività.
