Caso di studio: L’IA al servizio del DAM, quando il settore del lusso ottimizza le proprie risorse digitali

L’attivazione dell’IA nella gestione delle risorse digitali (DAM) non è più una tendenza emergente: è ormai una realtà operativa che sta trasformando la quotidianità delle grandi Maison.

In questo contesto, Adone Conseil ha affiancato un importante attore del settore del Lusso nell’implementazione di diversi casi d’uso dell’IA all’interno del suo DAM, rivelando tutto il potenziale di queste tecnologie per ottimizzare i flussi di lavoro, rafforzare la qualità dei dati e accelerare le operazioni.

Analizziamo tre esempi concreti tratti da questa collaborazione.

Caso 1: Riconoscimento automatico dei loghi dei marchi

Obiettivo: Identificare automaticamente i loghi presenti su oltre 800.000 risorse per accelerarne l’indicizzazione e ampliare il campo di ricerca.

Metodologia:

• Creazione di una serie di immagini ritagliate e semplificate. L’obiettivo è fornire un insieme di dati di apprendimento chiari. Ciò consente di isolare i loghi dal loro contesto originale.
• Addestramento iterativo di un modello di IA su misura per raggiungere un livello ottimale di precisione nel rilevamento dei loghi del marchio e/o dei suoi concorrenti.
• Convalida su un set di dati di test.

Risultati:

• Identificazione automatica dei loghi presenti sulle immagini fisse (non applicata ai video in questo ambito). Il contributo professionale si concentra ora sulla convalida delle previsioni dell’IA, il che rappresenta un risparmio di tempo esponenziale. Circa 8.000 risorse al mese da referenziare. Se si calcola 1 minuto per identificare il logo + referenziare il logo identificato sulla risorsa.
• Miglioramento dell’affidabilità delle ricerche per consentire agli utenti del DAM di ottenere risultati più pertinenti. Le risorse contenenti loghi specifici sono più facilmente individuabili.
• Assistenza nella gestione delle risorse in caso di controversie. Ciò consente infatti di ottenere una “prova” rapida dell’utilizzo di un logo su una determinata immagine, il che è importante per la protezione della proprietà intellettuale del marchio.
• Ottimizzazione delle campagne di marketing grazie a una revisione accelerata della presenza dei loghi nei contenuti (migliore gestione delle partnership).

Limiti:

• Necessità di un ampio campione per l’addestramento e di un monitoraggio continuo per coprire tutte le variazioni dei loghi.
• Qualsiasi modifica significativa al design di un logo richiede una fase di “riapprendimento”.

• I loghi molto simili in termini di design possono ancora essere confusi dal modello.

Caso 2: Previsione intelligente dei metadati

Obiettivo: automatizzare la generazione di metadati per circa 2.000 risorse al mese, al fine di soddisfare la crescente domanda di indicizzazione e accelerare la pubblicazione.

Metodologia:

• Classificazione generalizzata delle immagini per aiutare il modello a prevedere i metadati pertinenti.
• Utilizzo di prompt controllati per orientare l’IA verso tag più contestualizzati e specifici.
• Integrazione dei tag esistenti per migliorare la qualità delle previsioni.

Risultati: 

• Riduzione del tempo necessario per l’inserimento manuale dei metadati generici . I team risparmiano tempo sulle attività ripetitive e possono concentrarsi sul valore aggiunto (creazione di contenuti, arricchimento semantico specifico della Maison).
• Miglioramento della qualità e della precisione dei metadati, che porta a un’indicizzazione più ricca delle risorse. 
• Ricerca ottimizzata: gli utenti trovano più rapidamente le risorse richieste, riducendo i tempi di ricerca.

Limiti:

• Il modello deve essere adeguato regolarmente per seguire l’evoluzione della strategia di marketing.
• I dati specifici dell’azienda (vocabolario dei prodotti, nomi delle collezioni) sono indispensabili.
• Necessario equilibrio tra rapidità e convalida umana: prevedere un flusso di lavoro che includa una revisione dei metadati sensibili.

Caso 3: Traduzioni automatizzate e personalizzate tramite IA 

Obiettivo: Tradurre e arricchire i metadati non sfruttati di 200.000 risorse (descrizioni, titoli, classificazioni) al fine di rendere il catalogo accessibile su più mercati.

Metodologia: 

• Preparazione di glossari specialistici sulla base delle traduzioni esistenti (terminologia specifica, nomi dei prodotti, descrizioni, et cetera).
• Messa a punto di un modello cloud (ad es. Google Cloud) sulla base dei glossari e dello stile aziendale.
• Revisione umana per la convalida specialistica delle traduzioni generate, in particolare per i contenuti più sensibili o strategici.
• Inserimento (stamping) delle traduzioni direttamente nel DAM.

Risultato:

• Risorse disponibili in inglese e francese, che consentono una diffusione e un consumo dei contenuti più ampio e rapido. I mercati anglofoni e francofoni possono accedere a informazioni complete nella loro lingua.
• Possibilità di estendere il metodo ad altre lingue e contesti.
• Accelerazione del time-to-market: i prodotti possono essere lanciati simultaneamente su più mercati grazie alla rapidità delle traduzioni.

Limiti:  

• Importanza di un glossario solido e regolarmente aggiornato.
• Necessità di una convalida continua : l’IA può ancora commettere errori, in particolare sulla terminologia molto specifica o sulle sfumature di marketing.

Conclusion

Questi tre casi illustrano come l’IA possa trasformare la gestione delle risorse digitali: accelerando i processi, migliorando la qualità dei dati e riducendo il lavoro manuale a basso valore aggiunto, consentendo ai team di concentrarsi sulle loro competenze.

Gli editori integrano l’IA nel cuore della loro strategia di prodotto; la differenziazione tra le soluzioni si baserà sulla qualità dei modelli, sulla solidità dei glossari e sull’integrazione nel flusso di lavoro aziendale. Per le Maisons di lusso, l’IA diventa una leva di competitività e di controllo dell’immagine, una sfida strategica in cui ogni dettaglio conta.

Adone Conseil vi accompagna nei vostri progetti di trasformazione digitale, attraverso un approccio pragmatico, basato sull’eccellenza e sulla conoscenza del mestiere.