L'era digitale ha portato velocità al settore della pubblicità e del marketing; l'era dell'intelligenza artificiale gli sta garantendo operazioni autonome.
Per le aziende che sviluppano tecnologie di nuova generazione nel campo della pubblicità e del marketing, la questione non è più se adottare o meno l’intelligenza artificiale, ma se la loro infrastruttura sia in grado di supportarla alla velocità e su scala richieste dal settore.
Al Cannes Lions, in programma dal 22 al 26 giugno in Francia, i leader del settore, tra cui Alembic, Amazon Web Services (AWS), Criteo, Higgsfield, KERV.ai e Taboola, illustrano come le tecnologie NVIDIA contribuiscano a stimolare una maggiore creatività e consentano operazioni più rapide e autonome su scala aziendale.
Intelligenza decisionale su scala aziendale
La piattaforma di IA causale Alembic contribuisce a risolvere una delle sfide più grandi per le aziende: dimostrare quali iniziative di marketing determinino effettivamente la crescita, anziché limitarsi a riportare semplicemente ciò che è accaduto. Modellare la vera causalità in modo simultaneo su ogni canale, mercato e pubblico richiede un’infrastruttura di IA in grado di elaborare set di dati enormi e in rapida evoluzione senza ridurli a semplici ipotesi basate su correlazioni.
I sistemi NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72 consentono ad Alembic di scalare i propri modelli di IA causale per analizzare un maggior numero di variabili, eseguire simulazioni più estese e quantificare i veri fattori trainanti della crescita nell’ambito degli investimenti di marketing. Alembic sarà la prima azienda specializzata in IA causale a utilizzare i SuperPOD NVIDIA DGX Vera Rubin per la modellazione causale su scala aziendale, fornendo ai dirigenti un'unica fonte di informazioni oggettive su ciò che ha determinato i risultati aziendali e su dove viene sprecato il capitale, in modo che possano agire con sicurezza nelle decisioni future.
L'inferenza di Alembic viene eseguita su un'infrastruttura di supercalcolo privata all'interno dei data center Equinix, dove sono già archiviati i dati aziendali, mantenendo così i carichi di lavoro di IA a livello locale. World Wide Technology estende questa soluzione ad ambienti sicuri e regolamentati. Insieme, le due aziende offrono uno stack completo di IA aziendale progettato appositamente per i dirigenti e i responsabili dei dati incaricati delle decisioni relative agli investimenti.
Offerte più intelligenti alla velocità di un'asta
Per gli inserzionisti, la pubblicazione di annunci pubblicitari e di consigli pertinenti nell’ambito di miliardi di transazioni giornaliere richiede un’intelligenza artificiale che sia accurata, veloce e sufficientemente conveniente da poter essere implementata su larga scala.
Amazon Web Services (AWS) sta integrando infrastrutture cloud, modelli di base e elaborazione accelerata da GPU NVIDIA in uno stack coerente per il settore dell’adtech, in grado di scalare per l’era degli agenti di intelligenza artificiale. AWS offre agli inserzionisti, alle piattaforme demand-side (DSP), alle piattaforme supply-side (SSP) e ai fornitori indipendenti di software un’implementazione di riferimento pronta per la produzione, che consente di eseguire offerte basate sull’IA direttamente all’interno delle aste — grazie a NVIDIA Triton Inference Server, che garantisce un’inferenza di deep learning sufficientemente veloce da rientrare nelle finestre temporali delle aste in tempo reale.
Ciò significa che le aziende del settore adtech possono passare da un processo decisionale basato su regole a modelli basati sull’intelligenza artificiale per l’ottimizzazione dei prezzi di offerta, l’attivazione del pubblico e la valutazione delle offerte direttamente all’interno del flusso dell’asta in tempo reale.
L'agenzia pubblicitaria Criteo aiuta i rivenditori a proporre il prodotto giusto al cliente giusto al momento giusto, attraverso una delle più grandi reti di raccomandazioni nel settore della pubblicità digitale. Per garantire la pertinenza di tali raccomandazioni, è necessario addestrare continuamente la propria intelligenza artificiale sulla base di miliardi di cronologie degli acquirenti, un processo in cui la velocità si traduce direttamente in qualità.
Grazie alla collaborazione con NVIDIA, Criteo ha ottenuto un aumento della velocità di circa il doppio nell'addestramento dei modelli sulle GPU NVIDIA Blackwell, grazie alla libreria open source NVIDIA cuEmbed. Questa maggiore efficienza consente già di liberare circa 17.000 ore di GPU all'anno, e le due aziende stanno ora ampliando ulteriormente il progetto.
Taboola sta applicando la stessa logica infrastrutturale all'IA conversazionale, utilizzando le GPU NVIDIA per alimentare DeeperDive, il proprio motore di risposta basato sull'IA, ed estendendo tale infrastruttura alle piattaforme di IA e ai chatbot affinché possano generare ricavi dalla pubblicità.
L'IA agenziale nel flusso di lavoro del marketing
Nel marketing e in altri settori, gli agenti basati sull’intelligenza artificiale fungono sempre più spesso da collaboratori digitali, occupandosi di attività di lunga durata che spaziano dalla pianificazione all’esecuzione e all’ottimizzazione. Tuttavia, questi agenti possono essere implementati nelle aziende solo se dotati di adeguati controlli, tra cui misure di sicurezza, verificabilità e autorizzazioni basate sui ruoli.
L'NVIDIA Agent Toolkit, che include i blueprint di NVIDIA NemoClaw e il runtime sicuro NVIDIA OpenShell, fornisce questi controlli.
Ad esempio, Higgsfield AI, una piattaforma di produzione di video e immagini generati dall’intelligenza artificiale, offre gli agenti Higgsfield Supercomputer che gestiscono l’intero ciclo di vita dell’automazione del marketing: dall’ideazione della campagna, alla pianificazione, alla produzione creativa, fino alla pubblicazione e all’ottimizzazione autonoma della campagna — il tutto in un’unica interfaccia. La piattaforma coordina i principali modelli linguistici di grandi dimensioni insieme a oltre 35 modelli di immagini, audio e video, inclusi i modelli proprietari di Higgsfield, Soul e Soul 2.0, basati sull’architettura NVIDIA Blackwell.
Nell’ambito di questa collaborazione, il software NVIDIA Agent Toolkit, che include i modelli aperti NVIDIA Nemotron, alimenta subagenti specializzati all’interno del supercomputer Higgsfield, in esecuzione continua durante ogni campagna. NemoClaw e OpenShell sono in fase di integrazione per fornire il livello di fiducia aziendale.
Il risultato: l'intero ciclo di vita del marketing, dall'ideazione e dalla produzione creativa fino alla pubblicazione, all'analisi delle prestazioni e all'ottimizzazione, è disponibile in un'unica interfaccia. Su questa piattaforma vengono create le campagne di marketing di quasi 400 aziende della classifica Fortune 500.
Intelligenza contestuale e dei contenuti su larga scala
L'intelligenza artificiale in grado di comprendere i contenuti a livello di significato richiede un'infrastruttura avanzata. Lo stack multimodale di NVIDIA offre funzionalità di ricerca vettoriale, elaborazione dei dati e comprensione dei video che rendono questo tipo di intelligenza realizzabile su scala industriale.
Il Moment Match Engine di KERV, leader nel settore dei media basato sull’intelligenza artificiale, analizza una moltitudine di segnali presenti in ogni fotogramma video e in ogni risorsa multimediale per identificare singole scene, oggetti e prodotti, fornendo consigli sui contenuti basati sulla creatività pubblicitaria — ovvero gli elementi visivi e testuali di uno spot — al fine di aumentare il coinvolgimento.
KERV.ai ha recentemente ottimizzato la propria pipeline di elaborazione, ottenendo miglioramenti di oltre 10 volte in termini di velocità ed efficienza nell’utilizzo del modello aperto NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni all’interno della piattaforma. La soluzione di KERV analizza il contenuto di ogni annuncio pubblicitario o brief multimediale, individua il pubblico a cui si rivolge e determina il momento esatto all’interno degli ambienti di contenuto su cui concentrarsi.
Su MediaPerf, un benchmark aperto per la comprensione video basata sull’intelligenza artificiale, Nemotron 3 Nano Omni — adottato dai partner dell’ecosistema, tra cui PYLER, che utilizza sistemi NVIDIA DGX B200 — ha registrato la produttività più elevata e il costo di inferenza più basso rispetto a qualsiasi altro modello valutato, sia open source che closed source.
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