Como a Bynder reduziu em 75% o tempo de busca por ativos digitais

O desafio era melhorar a encontrabilidade de ativos digitais em bibliotecas gigantes. Times de marketing, trade, comunicação e e-commerce precisam localizar rapidamente imagens, vídeos, banners e materiais aprovados para campanhas. Quando a busca falha, a equipe recria ativos, perde tempo ou usa materiais inadequados.

No Brasil, essa dor é comum em varejistas, indústrias de consumo, bancos, franquias, cooperativas e empresas com múltiplas marcas. A gestão de ativos digitais vira gargalo quando depende apenas de nomes de arquivo e tags manuais.

A Bynder atende mais de 4.000 empresas globalmente, com mais de 175 milhões de ativos armazenados, totalizando 18 PB de dados. Nesse volume, a busca tradicional por texto ou metadados não é suficiente para garantir que o usuário encontre o melhor arquivo.

A empresa já possuía capacidades de busca visual, mas a adoção crescente indicou a necessidade de continuar inovando e escalar a descoberta multimodal. A oportunidade era permitir que usuários encontrassem ativos por semelhança visual ou por descrições naturais.

A Bynder incorporou busca por similaridade visual e linguagem natural usando embeddings multimodais no Amazon Bedrock. A solução converte imagens e consultas em representações vetoriais, permitindo identificar correspondências por contexto e aparência, não apenas por palavras-chave.

Isso transforma a busca em um processo mais intuitivo. O usuário pode selecionar uma imagem parecida ou descrever o que procura, e o sistema retorna ativos visual e semanticamente próximos.

A tecnologia principal é Amazon Titan Multimodal Embeddings no Amazon Bedrock. O modelo converte imagens e textos em vetores comparáveis, permitindo buscas baseadas em similaridade.

O Amazon Bedrock simplificou a implementação porque forneceu uma API clara para geração dos vetores. Isso permitiu transformar uma capacidade avançada de IA em funcionalidade escalável dentro da plataforma de DAM.

Quando o usuário busca um ativo, a consulta textual ou a imagem de referência é convertida em vetor. Os ativos armazenados também são representados por vetores. O sistema compara similaridade entre esses vetores e retorna arquivos mais próximos visual ou semanticamente.

Na prática, isso permite encontrar imagens que não foram tagueadas corretamente ou que não possuem o nome esperado. O resultado é uma busca mais profunda, com mais opções úteis para a equipe criativa.

O processo envolve indexar os ativos digitais, gerar embeddings multimodais, armazenar representações vetoriais, receber a busca do usuário, gerar o vetor da consulta e comparar contra a base de ativos. Os resultados são ranqueados por similaridade e apresentados na interface da Bynder.

Esse padrão é replicável em catálogos de mídia, bancos de imagem internos, documentos visuais, e-commerce, campanhas de trade marketing e acervos de engenharia ou arquitetura.

• 75% de redução no tempo de busca em uma tarefa típica de campanha, segundo cliente da Bynder.
• 50% mais opções retornadas, em média, por busca.
• Busca escalável sobre bibliotecas massivas, sem limitação prática de quantidade de imagens.
• Mais de 4.000 empresas atendidas pela plataforma.
• Mais de 175 milhões de ativos digitais gerenciados.
• 18 PB de dados sob gestão.

O case mostra como IA multimodal pode gerar produtividade concreta em marketing e conteúdo, reduzindo retrabalho e acelerando campanhas.

O aprendizado é que metadados manuais não escalam sozinhos. À medida que o acervo cresce, a busca precisa entender imagem, contexto e intenção. Embeddings multimodais resolvem parte importante desse problema ao permitir busca por similaridade.

Para empresas brasileiras, a recomendação é avaliar quanto tempo equipes gastam procurando materiais aprovados. Se a busca depende de nomes de arquivo, pastas ou tags incompletas, há forte oportunidade para IA multimodal.