Voor marketingteams is het leveren van gepersonaliseerde content met een grote impact op schaal belangrijker en complexer dan ooit. Iedereen is vandaag de dag tenslotte uit op meer betrokkenheid, hogere conversies en meetbare resultaten op elk digitaal touchpoint.
AI-agents, ook wel aangeduid als agentic AI, kunnen een goede oplossing bieden voor deze uitdagingen. Met AI-agents bedoelen we een AI-systeem dat autonoom kan handelen, beslissingen kan nemen en zich kan aanpassen aan de omgeving op basis van vooraf gedefinieerde doelen. Agentic AI wordt al in verschillende sectoren toegepast, van klantenservice tot e-commerce en digital asset management.
Bynder is het eerste AI-ondersteunde DAM platform dat agentic AI introduceert. Gebruikers kunnen profiteren van een aantal grote voordelen, zoals de mogelijkheid om merkconsistentie op schaal te garanderen, compliance te verbeteren, de doorlooptijd van campagnes te versnellen en de ROI op content te verhogen. In deze blog lees je hoe AI agents ons enterprise-grade DAM nog verder optimaliseren, en jou kunnen helpen om je digitale assets beter te beheren in een wereld waar content een steeds grotere rol speelt.
Belangrijkste inzichten
- Agentic AI in DAM maakt gebruik van verschillende technologieën, zoals natuurlijke taalverwerking, grote taalmodellen en beeldherkenning. Zo worden taken en end-to-end workflows autonoom uitgevoerd met minder menselijke tussenkomst bij elke stap. Marketing- en creatieve teams kunnen zich daardoor volledig richten op het activeren van assets in plaats van tijd te hoeven besteden aan het beheren ervan. En maken ze meetbare impact op hun business.
- DAM met agentic AI helpt organisaties hun marketingeffectiviteit te verbeteren, tijd te besparen met een hogere efficiëntiegraad, bedrijfsrisico's te minimaliseren door een betere content governance, de productiviteit te verhogen en te profiteren van een grotere ROI op hun DAM-investering en content.
- Bynder's agentic AI zorgt dat teams kunnen profiteren van de kracht van AI en tegelijkertijd de controle en het overzicht kunnen behouden om ervoor te zorgen dat ze voldoen aan de compliance-eisen. Zo kunnen ze meer waarde leveren.
Wat is een AI-agent?
Agentic AI is een systeem dat gebruik maakt van een vorm van intelligentie die bekend staat als natuurlijke taalverwerking (NLP), waardoor het in staat is om menselijke conversatietaal te begrijpen, naast andere vormen van AI, zoals grote taalmodellen (LLM's) en beeldherkenning. AI-agents kunnen daardoor meer dan alleen maar regels volgen. Ze voeren zelfstandig taken en end-to-end workflows uit, kunnen complexe problemen oplossen om doelen te bereiken, beslissingen te nemen en ze blijven leren.
AI agents zijn onderdeel van het toonaangevende DAM-platform van Bynder en helpen organisaties uitzonderlijke contentervaringen op schaal te leveren. De AI agents van Bynder combineren LLM's met beeldherkenning om zowel de context achter een prompt als de context achter de visual te begrijpen. Zo kunnen ze complexe content management taken uitvoeren zonder concessies te hoeven doen op het gebied van merkrichtlijnen of privacyregels. Het AI voor digital asset management van Bynder biedt contextbewuste oplossingen die zijn ontworpen voor:
- Effectievere marketingcampagnes
- Afdwingen van striktere governance voor content
- Verhogen van de productiviteit
- Verbeteren van de ROI op content
Bynder zorgt voor verantwoord AI-gebruik dankzij menselijk toezicht en controle bij het gebruik van AI-agents. Zo weet je zeker dat je de kracht van AI kunt benutten, zónder dat je het risico loopt op off-brand of non-compliant merkcontent.
Ontdek de AI-agents van BynderFunctie | AI-agents | Generative AI | Traditional Machine Learning |
Belangrijkste functie | Zelfstandig doelen bereiken die uit meerdere stappen bestaan en problemen oplossen | Nieuwe content creëren, zoals tekst, afbeeldingen of code op basis van aangeleerde patronen | Patronen ontdekken en voorspellingen doen |
Menselijk toezicht | Laag tot matig
| Matig
| Hoog
|
Mate van autonomie | Hoog | Medium | Laag |
Voorbeeld gebruikssituatie | Taakautomatisering of workflow agents | Artikel schrijven of afbeeldingen maken | Fraude opsporen of churn voorspellen |
Wat zijn de voordelen van agentic AI voor enterprise-grade DAM?
AI agents veranderen de manier waarop bedrijven hun DAM gebruiken op verschillende manieren. Hieronder vind je de voordelen van agentic AI voor enterprise-grade DAM en de manieren waarop jouw organisatie hiervan kan profiteren.
Hogere marketingeffectiviteit met contextbewustzijn
Traditionele AI vertrouwt op statische, rule-based verwerking om doelen te bereiken. De AI-agents van Bynder combineren geavanceerde computer vision modellen met NLP, om zowel de visuele content als de intentie van de gebruiker te begrijpen. Deze agents kunnen de context van een asset en de intentie van de gebruiker interpreteren. Dit resulteert in nauwkeurigere en relevantere resultaten, zodat ze organisaties kunnen helpen effectievere marketingmaterialen te maken. AI agents kunnen bijvoorbeeld ook marketing assets verrijken door titels en beschrijvingen te genereren of ze te taggen met metadata, altijd binnen de kaders van de taxonomie en terminologie van de organisatie.
Risico's verminderen door striktere governance en merkconsistentie
Gebruikers van het DAM van Bynder kunnen verder AI agents inzetten ter ondersteuning van content governance. Agentic AI kan de merkrichtlijnen en compliance van je organisatie uitvoeren om je merkreputatie te beschermen, juridische sancties te voorkomen en het vertrouwen van klanten te behouden. In plaats van teamleden complianceproblemen te laten identificeren met het risico op menselijke fouten, kunnen AI agents eenvoudig assets identificeren en markeren die risico's opleveren voor compliance, juridische problemen kunnen veroorzaken, off-brand zijn of ethische problemen opleveren.
Grotere relevantie en aanpasbaarheid met maatwerk
Een van de meest impactvolle eigenschappen van de AI-agents van Bynder is dat ze volledig geconfigureerd kunnen worden om te voldoen aan de specifieke behoeften van je organisatie, inclusief workflows, assets, tone of voice en taxonomieën. Zo kunnen teams de mogelijkheden van de agent precies definiëren en in de loop van de tijd aanpassen als dat nodig is om mee te schalen met je organisatie. De agents zijn flexibel en aanpasbaar en kunnen dus ook op de lange termijn meegroeien met veranderende behoeften.
Hogere teamproductiviteit door workflowautomatisering
AI agents zijn een van de nieuwste DAM-functies om je workflow te verbeteren. Ze bieden je de mogelijkheid om complexe taken met meerdere stappen te automatiseren en autonoom uit te laten voeren zonder dat er bij elke stap menselijke tussenkomst nodig is. Zo houdt jouw team tijd over om zich te richten op strategisch werk van hogere waarde en de productie van content, en kun je betere operationele resultaten bereiken.
Meer controle met menselijk toezicht
Hoewel AI-agents van Bynder zelfstandig taken kunnen uitvoeren, houden menselijke gebruikers altijd de controle. Mensen initiëren, beoordelen en keuren output goed, om ervoor te zorgen dat door AI gegenereerde content in lijn is met merkintegriteit, de creatieve visie en compliance-eisen. AI neemt de creatie voor zijn rekening en mensen bepalen of het resultaat uiteindelijk wordt goedgekeurd, wat resulteert in een verantwoorde benadering van AI.
Snellere adoptie en ROI
Met NLP kunnen gebruikers in hun natuurlijke taal tegen de AI-agents van Bynder praten. Dit is vooral handig voor wereldwijde organisaties waar gebruikers in hun eigen taal kunnen zoeken, zelfs als de metadata niet meertalig is. Er hoeft geen tijd te worden besteed aan het leren van de ‘taal’ van het DAM. Dat betekent snellere training, gebruikersadoptie en time-to-value, dus een snellere ROI op de DAM-investering.
Transformatie van content
Haal het meeste uit de bestaande assets in je organisatie met generative AI-mogelijkheden. Met behulp van de AI-agents van Bynder kunnen marketeers content hergebruiken en bestaande assets aanpassen, van formaat veranderen en er hoogwaardige content van maken die is geoptimaliseerd voor verschillende gelokaliseerde marketingcampagnes of socialmediaplatforms. Dit zorgt voor een snellere time-to-market door het automatiseren van aanpassingen aan assets en creatieve workflows, meer hergebruik van content en minder productiekosten door automatisch kanaalspecifieke variaties te maken.
AI-agents verhogen ook de ROI van content en marketingactiviteiten door de kosten voor de productie van creatieve content te verlagen. Marketeers kunnen bijvoorbeeld afbeeldingen transformeren en creëren voor verschillende kanalen, zoals Instagram, Facebook en LinkedIn, zonder dat ze daarvoor toegang of skills nodig hebben voor creatieve tools. Teams kunnen eenvoudig meerdere assetvariaties testen om de best presterende visuals te vinden, zodat ze de grootste impact kunnen maken.
LIV Golf is hiervan een mooi voorbeeld. Na de implementatie van het AI-ondersteunde DAM platform van Bynder, zag het team van LIV Golf een gebruikersadoptie van 99,49%. Bovendien konden de zes fotografen van LIV Golf, die tijdens toernooien 20.000-30.000 foto's produceren, de tijd die ze nodig hadden voor de distributie voor evenementsponsors reduceren van 24 naar 2 uur, zodat de content alle touchpoints voor fans snel bereikt. Met Bynder maximaliseerde LIV Golf verder het hergebruik van content en de ROI, terwijl ze in realtime in contact bleven met hun gepassioneerde fans.
Ontdek hoe LIV Golf met Bynder real-time content voor wedstrijddagen levert.
Veelgestelde vragen over AI-agents
Wat zijn de verschillende soorten AI-agents?
AI-agents kunnen sterk verschillen in hun mogelijkheden, doelen en besluitvormingsprocessen. Over het algemeen vallen AI-agents op basis van hun complexiteit in vijf verschillende categorieën. Dat zijn:
- Eenvoudige reflex agents: Deze agents werken op basis van regels. Ze slaan geen kennis op en leren niet van eerdere ervaringen. Ze reageren eenvoudigweg volgens een aantal vastgestelde voorwaarden.
- Model-based reflex agents: Deze agents werken ook op basis van regels en voorwaarden, maar hebben de mogelijkheid om kennis op te slaan en te leren van ervaringen. Ze kunnen zich aanpassen aan bepaalde situaties, maar ze kunnen nog steeds alleen werken binnen vastgestelde voorwaarden.
- Goal-based reflex agents: Deze agents zijn specifiek ontworpen om doelen te bereiken in plaats van te reageren op basis van regels. Ze werken op basis van een goed gedefinieerd doel en gebruiken kunstmatige intelligentie om te bepalen wat de beste manier is om dat doel te bereiken.
- Utility-based reflex agents: Deze agents bouwen voort op goal-based agents door de variabele ‘utility’ (nut) toe te passen. Dit is een maatstaf voor hoe goed een oplossing dat specifieke doel bereikt. Waar een goal-based reflex agent eenvoudigweg op zoek gaat naar een oplossing om hun doel te bereiken, zoekt een utility-based reflex agent naar de béste oplossing.
- Learning agents: Dit zijn de meest autonome AI-agents. Deze agents hebben het vermogen om voortdurend te leren en zich aan te passen aan hun ervaringen en kennis. In tegenstelling tot andere agents kunnen ze omgaan met onbekende taken of omgevingen.
Hoe werken DAM AI-agents?
DAM AI agents gebruiken een combinatie van machine learning algoritmes en voorspellende analyses om beslissingen te nemen en gewenste doelen te bereiken. Ze interpreteren menselijke conversatietaal, identificeren het gewenste doel en gebruiken een combinatie van hun kennis, eerdere ervaringen, databases, benodigde tools en andere informatie om met de beste oplossing te komen om dat doel te bereiken.
DAM AI-agents volgen meestal deze vier stappen:
- Waarneming: Ten eerste zal een DAM AI agent waarneming gebruiken om het doel te identificeren en hun omgeving te begrijpen. Dit kan informatie zijn van een mens, API's of databases.
- Besluitvorming: Vervolgens zal de DAM AI agent contextuele informatie analyseren om beslissingen te nemen over hoe het doel bereikt kan worden. Een DAM AI agent kan hierbij gebruik maken van vastgestelde regels en voorwaarden, ervaringen uit het verleden, merkterminologie en privacyregels.
- Actie: Vervolgens zal agent AI de beste actie ondernemen om het doel te bereiken. Het kan titels voor assets genereren, variaties van assets produceren of niet-conform gebruik van assets identificeren.
- Leren: Tot slot zal agentic AI feedback ontvangen uit de omgeving, of dat nu schriftelijke feedback van een mens is of digitale feedback. Het zal deze feedback gebruiken om de eigen prestaties te evalueren, de kennis aan te vullen en zich in de loop van de tijd te verbeteren.
Wat is het verschil tussen AI-agents en generative AI?
Omdat kunstmatige intelligentie zich razendsnel blijft ontwikkelen, kan het soms lastig zijn om continu op de hoogte te blijven van alle nieuwste innovaties. Agentic AI en generative AI kunnen gemakkelijk met elkaar worden verward, maar hun respectievelijke doelen en mogelijkheden zijn enorm verschillend. Eenvoudig gezegd is generative AI, bekend als GenAI, statisch en produceert output op basis van data die het ontvangt zonder zich in real-time aan te passen, terwijl agentic AI dynamisch is en de output aanpast op basis van wat het leert van hun omgeving en nieuwe informatie.
Generative AI is een AI-model dat is ontworpen om nieuwe content te genereren op basis van een duidelijk gedefinieerde taak, zoals het schrijven van tekst of het maken van afbeeldingen, audio of video. Hoewel GenAI content kan genereren, neemt het geen initiatief of neemt het geen beslissingen buiten een gegeven opdracht. Bynder DAM-gebruikers hebben verschillende AI-oplossingen tot hun beschikking met GenAI-mogelijkheden, zoals Content Workflow, een samenwerkingsmodule voor het creëren van content. Gebruikers kunnen wel of niet kiezen voor het gebruik van generative AI om content activiteiten te stroomlijnen, merkconsistentie te behouden en time-to-market te versnellen.
Agentic AI daarentegen verwijst naar AI-systemen die zich meer gedragen als autonome agents, waarbij ze beslissingen kunnen nemen, acties kunnen plannen en doelen met meerdere stappen kunnen uitvoeren. De AI-agents van Bynder kunnen integreren met tools binnen jouw martech-stack en worden aangepast aan specifieke behoeften waarbij branchevoorschriften en taxonomieën worden meegenomen. Deze agents kunnen content workflows in meerdere stappen automatiseren, maar zorgen daarbij voor menselijk toezicht en controle tijdens het hele proces.
Over het algemeen verschillen generative AI en agentic AI in hun primaire functies; GenAI produceert nieuwe content en agentic AI werkt naar een specifiek doel toe. En hoewel ze heel verschillend zijn, werken de twee systemen vaak samen. De AI-agents van Bynder kunnen bijvoorbeeld agentic AI gebruiken om de visuele context van een asset te begrijpen, zoals het leggen van verbanden tussen de content van een afbeelding en andere data binnen het DAM-systeem, zoals productcategorieën of marketingcampagnes. Deze stappen worden uitgevoerd met inachtneming van de terminologie en taxonomie van je merk.
Lees hoe Scott Brinker met AI content operations de creatie en het management van content verbetert
Wat is de toekomst van agentic AI in DAM?
De toekomst van agentic AI in DAM is veelbelovend. De techniek biedt teams een meer autonoom besluitvormingssysteem dat namens hen kan handelen, complexe taken kan beheren en kan samenwerken met andere agents of mensen. In plaats van geïsoleerde taken uit te voeren, kunnen AI agents hele workflows afhandelen, zoals een marketingplan, van ontwerp tot uitvoering. In de toekomst zullen AI-agents in DAM worden gebruikt in de dagelijkse bedrijfsvoering, waardoor marketeers uren besparen op administratieve taken en weer meer tijd overhouden voor het creëren van impactvolle klantervaringen.
Bynder introduceerde de eerste DAM AI agents en heeft daarmee een standaard gezet voor AI en de toekomst van DAM. Naast AI agents biedt Bynder een groot aantal mogelijkheden voor AI Search Experience, van zoeken met gezichtsherkenning tot zoeken naar overeenkomsten in afbeeldingen en meer. Hiermee kunnen teams slimmere strategieën voor content ontwikkelen en hun time-to-market versnellen om meetbare resultaten te behalen, zoals hogere conversies en engagement.
AI-agents: Transformeren van workflows en digital asset management
De AI agents van Bynder zijn gespecialiseerde, contextbewuste oplossingen die zijn geïntegreerd in je DAM-platform. Met behulp van deze oplossingen kunnen organisaties hun content in realtime activeren en met grotere precisie zeer gepersonaliseerde contentervaringen leveren. Deze AI-agents voor DAM bieden een perfecte oplossing om effectievere marketingcampagnes te stimuleren, beter contentbeheer af te dwingen en de productiviteit te verhogen voor organisaties die digitale content maken, beheren en distribueren. Ze stellen ook de norm voor verantwoordelijkheid als het gaat om het gebruik van DAM en AI. Menselijk toezicht is absoluut noodzakelijk wanneer je organisatie AI-agents gebruikt, en de controle en toezicht van gebruikers is dan ook ingebouwd in hun gehele workflow.
Organisaties profiteren van een single source of truth voor al hun content met een contextbewuste oplossing die direct in het DAM is geïntegreerd. Ontdek de impact die het AI-ondersteunde DAM van Bynder kan hebben op jouw bedrijf.
