Voor sectoren die sterk afhankelijk zijn van productafbeeldingen, zoals retailers, fabrikanten, groothandelaren, onroerend goed, media en culturele erfgoedinstellingen, is de belofte van AI duizelingwekkend. Maar om van de fase van het 'glimmende nieuwe speeltje' over te gaan naar het genereren van échte zakelijke impact is meer nodig dan alleen enthousiasme – dat vereist een strategische aanpak.
Op basis van de inzichten van WoodWings Product Development Manager, Paul Walker, en Content Operations en DAM specialist, Kristina Huddart, onderzoeken we hoe AI zich ontwikkelt van een 'verlanglijst-item' tot een standaard hulpmiddel binnen je content-machine.
Voordat we in specifieke praktijkcases duiken, is het belangrijk om de drijfveren achter deze verschuiving te begrijpen. Retailers gebruiken AI om drie specifieke uitdagingen op te lossen:
We hebben de deelnemers aan het live webinar gevraagd naar hun huidige AI DAM-implementaties. De resultaten zijn heel interessant laten zien dat meer dan de helft meedeed om meer te leren over de mogelijke use cases, waarvan ongeveer 30% nog geen AI DAM-gebruikers zijn.
Voor degenen die op zoek zijn naar potentiële toepassingen van AI in DAM, zijn de volgende toepassingen momenteel dominant in de retailsector.
De basis van een functioneel DAM is schone data. AI lost het 'garbage in, garbage out'-probleem op door het vervelende ingestion-proces te automatiseren.
Verbeterde zoekfuncties staan altijd hoog op het verlanglijstje van DAM-gebruikers. AI transformeert het zoekproces van gissen naar trefwoorden naar natuurlijke interactie.
Dit is een cruciale AI-toepassing voor de detailhandel, die voorziet in de behoefte om content op grote schaal te lokaliseren.
Doordat generatieve AI contentvolumes blijft vergroten, wordt het steeds moeilijker om merkintegriteit te waarborgen.
Misschien wel de meest onderschatte toepassing is het gebruik van AI om niet alleen content te maken, maar het ook te meten.
Bekijk het hele webinar hieronder om enkele van deze AI DAM-implementaties te zien. Onze twee experts presenteren hun inzichten en doorlopen de do's en don'ts van succesvolle implementaties van AI in digital asset management en content operations.
Succesvolle implementatie van AI DAM vereist een strategische aanpak. Om het ‘pilot-vagevuur’ van eindeloos testen te vermijden, moet je je houden aan duidelijke do's en don'ts. Bekijk hieronder wat de experts adviseren en kijk of je daarnaast in staat bent om de don'ts te vermijden, zodat de slagingskans van AI-implementaties in het dagelijks beheer van je digital asset bibliotheken écht verbetert.
Begin met bedrijfsdoelstellingen
Bepaal het waarom. Probeer je de time-to-market te versnellen (55%) of de datakwaliteit te verbeteren (41%)?
Zorg eerst voor de fundamenten
AI versterkt wat je erin stopt. Schaal content met een gestructureerde taxonomie en schone metadata – zonder die elementen leidt het schalen van content tot ‘geschaalde chaos’.
Governance operationaliseren
Gezien het feit dat 64% van de consumenten geen vertrouwen heeft in AI-privacy, kun je niet om het instellen van vangrails en menselijke validatie heen.
Creëer een ‘safe zone’ voor experimenten
Laat nieuwe AI-tools niet direct los op je productieomgeving. Voer in plaats daarvan eerst ‘veilige experimenten’ uit. Gebruik een sandbox of testomgeving om auto-tagging of generatief croppen uit te proberen. Zo kun je ‘hallucinaties’ (bijv. AI die een jas per abuis herkent als een broek) opsporen zonder je commerciële live data te schaden.
Creëer een feedbacklus
AI-implementatie is geen rechte lijn, maar een cyclus. Je moet de resultaten van het gebruik van assets ‘oogsten’ en die prestatiedata terugkoppelen naar het systeem om toekomstige suggesties te verbeteren.
Gebruik AI niet alleen om dezelfde race sneller af te leggen. Gebruik het om ‘het spel’ te veranderen.
Kristina Huddart - Huddart Consulting
Behandel DAM niet als een eiland
Je DAM moet een dynamische hub die geïntegreerd is met je PIM en CMS zijn, geen statisch archief.
Sla metingen niet over
Succes is niet alleen efficiëntie, maar zéker ook zakelijke impact. Monitor statistieken zoals ‘optimale kleur per seizoen’ of ‘best converterende foto’.
Stop je metadata niet te vol
Het is niet omdat AI iets kan, dat het ook moet. Experts waarschuwen voor het ‘volproppen’ van je assets met statische metadata, zoals het hard coderen van vertalingen voor (te) veel talen. In plaats van je database op te blazen met tags voor vijf verschillende regio's, kun je beter op AI vertrouwen om zoekopdrachten direct te vertalen en te interpreteren. Houd je kerndata schoon en laat AI de complexiteit afhandelen wanneer het relevant is.
Volgens Kristina Huddart is de retailsector momenteel gericht op het gebruik van AI voor snelheid en kostenbesparing. Maar naarmate deze efficiëntieverbeteringen gemeengoed worden, zal het concurrentievoordeel in 2026 verschuiven.
“Succes is zakelijke impact, niet alleen efficiëntie”, merkt Huddart op. “Het doel is om dingen niet langer sneller, maar beter en anders te doen. Retailers moeten zich voorbereiden op deze verschuiving door AI te gebruiken om diepgaande klantinzichten bloot te leggen en meeslepende ervaringen te creëren, zoals 3D digitale tweelingen en gepersonaliseerde video, die voorheen onmogelijk op schaal konden worden geproduceerd.”
De opkomst van AI in digital asset management heeft niet tot doel de menselijke creativiteit te vervangen, maar om de problemen die samenhangen met handmatig beheer weg te nemen. Door inname, vindbaarheid en bewerking van assets te automatiseren, kunnen retailers zich richten op de strategische keuzes die het rendement van de organisatie verhogen.
Klaar om je contentactiviteiten te optimaliseren? Zorg ervoor dat je DAM-fundament solide is voordat je gaat schalen met AI. Neem contact op met WoodWing om de staat van je content te beoordelen en te onderzoeken hoe deze gebruiksscenario's kunnen worden toegepast op jouw specifieke workflow.