כמי שנפגש עם אנשי מפתח בארגונים שונים, שואלים אותי לפעמים האם המערכת שלנו חכמה כמו גוגל ויודעת לזהות אנשים או אובייקטים. הודות לתיוג אוטומטי באמצעות בינה מלאכותית (AI), התשובה שלי הינה חד משמעית – "כן".
בינה מלאכותית שינתה את כללי המשחק עבור מערכות DAM, במיוחד עבור ארגונים קטנים יותר שאין להם את המשאבים הדרושים לתייג את כל התמונות עם מילות מפתח וטקסונומיה (לקריאה על מושגים אלו, לחצו כאן).
מה זה תיוג אוטומטי?
תיוג אוטומטי של נכסים דיגיטליים הינו תהליך של הקצאה אוטומטית של מטא-דאטה תיאורי לכמויות גדולות של קבצי מדיה כגון תמונות, סרטונים או מסמכים. במקום לתייג ידנית כל נכס, תיוג אוטומטי משתמש באלגוריתמים ובינה מלאכותית על מנת לנתח את התוכן וליצור תגיות, מילות מפתח, מידע ספציפי לנכס או תיאורים רלוונטיים.
תהליך זה מעשיר את הנכסים הדיגיטליים במידע בעל ערך, ומאפשר לנצל את הפוטנציאל של מערכת DAM.
תיוג אוטומטי במערכת MasterDAM
זיהוי אובייקטים: מנגנון התיוג ה-AI של מערכת MasterDAM מתייג תמונות באופן אוטומטי עם מילות מפתח. המערכת מזהה לוגו, אובייקטים, ואפילו רגשות של האנשים בתמונות.
זיהוי פנים: מערכת MasterDAM מבצעת ניתוח פנים ומתייגת באופן אוטומטי אנשים מפורסמים. במידה והמערכת לא מזהה את הדמות, יש לתייגה פעם אחת ומשלב זה המערכת תתייג את הדמות באופן אוטומטי.
זיהוי תווים אופטי (OCR): מערכת MasterDAM מחלצת טקסט ממסמכים ממוחשבים או שנסרקו באמצעות סורק עם מודול OCR
תגיות אוטומטיות מטקסט: כלי מועיל נוסף הוא היכולת להוציא תגיות אוטומטיות מטקסט. כשמעלים כמות גדולה של מסמכים עם מבנה מסודר, מערכת MasterDAM מאנדקסת את הטקסט במסמכים ומאפשרת להוציא מילות מפתח של טקסט מוגדר מראש. לדוגמה שם הספק, מדינת יעד או תאריך.
בעוד שבינה מלאכותית מועילה מאוד מבחינת חיסכון בזמן ובעלויות, לעתים קרובות מילות המפתח האוטומטיות אינן תחליף מתאים לצוותים הזקוקים לטקסונומיה מפורטת ואז מומלץ להוסיף תגיות ידניות בשלב העלאת הנכסים.
צוותים המתמודדים עם כמויות גדולות מאד של תמונות, מוצאים ערך רב לתיוג האוטומטי באמצעות בינה מלאכותית.