Come Condé Nast ha costruito la scoperta video multimodale con Amazon Bedrock
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Condé Nast ha collaborato con il Centro di Innovazione AI Generativa di AWS per sviluppare una soluzione multimodale per la scoperta dei video basata sull'intelligenza artificiale, affrontando significative inefficienze operative nel flusso di lavoro editoriale. In precedenza, i team impiegavano in media 250 minuti per cercare manualmente all'interno di una libreria di oltre 140.000 video utilizzando solo titoli e descrizioni. Il nuovo sistema sfrutta Amazon Bedrock e il modello di embedding TwelveLabs Marengo per eseguire ricerche semantiche simultanee sui dati visivi, audio e trascritti. Disaccoppiando la pipeline di ingestione dal livello di servizio delle query, l'architettura garantisce alta disponibilità e scalabilità su più Zone di Disponibilità. Questa ricerca basata sull'intento consente agli editori di trovare clip specifiche con timestamp precisi utilizzando query in linguaggio naturale o immagini, riducendo significativamente gli sforzi di revisione manuale. Di conseguenza, Condé Nast ha ottenuto una riduzione del 99,2% nei tempi di scoperta dei contenuti, portandoli a meno di due minuti per attività. L'iniziativa ha anche generato circa 800.000 dollari di risparmi operativi annuali stimati e accelerato la cattura dei ricavi velocizzando le risposte alle richieste degli inserzionisti. La soluzione dimostra come le grandi organizzazioni mediatiche possano sfruttare l'AI multimodale per sbloccare valore dagli archivi video estesi.
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