Cómo Condé Nast construyó el descubrimiento de video multimodal con Amazon Bedrock
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Condé Nast se asoció con el Centro de Innovación en IA Generativa de AWS para desarrollar una solución multimodal impulsada por inteligencia artificial que optimiza la búsqueda de videos, abordando importantes ineficiencias operativas en su flujo editorial. Anteriormente, los equipos dedicaban un promedio de 250 minutos a buscar manualmente en una biblioteca de más de 140.000 videos utilizando únicamente títulos y descripciones. El nuevo sistema emplea Amazon Bedrock y el modelo de incrustaciones TwelveLabs Marengo para realizar búsquedas semánticas simultáneas en datos visuales, de audio y transcripciones. Al desacoplar la canalización de ingestión del nivel de servicio de consultas, la arquitectura garantiza alta disponibilidad y escalabilidad en múltiples zonas de disponibilidad. Esta búsqueda basada en la intención permite a los editores encontrar clips específicos con marcas de tiempo precisas mediante consultas de lenguaje natural o imágenes, reduciendo significativamente los esfuerzos de revisión manual. Como resultado, Condé Nast logró una reducción del 99,2 % en el tiempo de descubrimiento de contenido, disminuyéndolo a menos de dos minutos por tarea. La iniciativa también generó aproximadamente 800.000 dólares en ahorros operativos anuales estimados y aceleró la captura de ingresos al agilizar las respuestas a las solicitudes de los anunciantes. La solución demuestra cómo las grandes organizaciones mediáticas pueden aprovechar la IA multimodal para desbloquear valor a partir de extensos archivos de video.
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