Noi sappiamo che un DAM, acronimo di Digital Asset Management, è un archivio centralizzato che le aziende sfruttano per archiviare e gestire i propri contenuti.
Disporre di un unico hub di riferimento con cui tenere traccia del proprio patrimonio digitale ha l’indubbio vantaggio di riuscire a recuperarlo al bisogno tramite stringhe di ricerca e trasferirlo all’occorrenza con workflow condivisi a clienti, collaboratori, partner e altri soggetti esterni all’azienda. Ma questo presuppone una razionalizzazione preventiva degli asset con un’operazione manuale di tagging svolta dai dipendenti con grande dispendio di tempo.
Ma per fortuna ci siamo evoluti: il DAM Intelligente integra algoritmi AI, tra cui anche la rete neurale convoluzionale, per classificare automaticamente i contenuti, di qualsiasi tipo (file, multimedia, pagine html etc.)
Appena un’immagine o un video, che altro non è che un insieme di immagini in movimento, vengono caricati sulla piattaforma, la rete neurale estrae gli elementi visuali chiave che vengono associati a modelli che il sistema ha già acquisito in memoria dopo un periodo di training. Il risultato è la produzione automatica della tag che rappresenta il contenuto dell’immagine o del video.
Come dicevamo prima, appena caricata sulla piattaforma, ogni risorsa digitale viene automaticamente popolata di tag e questo vale anche per le immagini e i video. Il guadagno è in risparmio di tempo ma anche nel miglioramento della tracciabilità della risorsa. Ma non è finita qui.
Un DAM Intelligente come THRON riesce ad addestrare i suoi modelli AI di riconoscimento visivo in modo che riescano a comprendere i concetti rilevanti per l’azienda e questo processo, che si basa sulla tassonomia (dizionario di tag) specifica del brand cliente, sta per essere sempre più perfezionato.
Sappiamo che il training dei motori AI è un processo lungo e dispendioso perché bisogna fornire milioni e milioni di dati di addestramento prima che siano in grado procedere in autonomia. I team di THRON sono all’opera per dar vita a un processo inverso: gli algoritmi, tra cui anche la rete neurale, impareranno strada facendo (learning by doing) in parallelo con i dipendenti che usano il DAM.
Basterà che le risorse umane tagghino contenuti utilizzando già la tassonomia specifica del brand e i motori AI, come dei bambini intelligenti e curiosi, guarderanno e impareranno a farlo a loro volta nel modo corretto.
Ecco quindi che, fornendo al sistema pochi contenuti visuali con identificati i tuoi loghi, i tuoi prodotti e le persone rilevanti, esso sarà in grado di riconoscerli (e quindi taggarle) ovunque. E questo è importantissimo soprattutto ai fini della loro gestione e valorizzazione.