Confidencial
Estados Unidos
Tecnología publicitaria / IA de marketing / Automatización creativa
Amazon Bedrock (Nova Canvas, Claude Sonnet, Claude Vision), AWS ECS Fargate, Amazon S3, Application Load Balancer, LangGraph, FastAPI, Docker, Google Gemini, Pillow
El cliente es una empresa de tecnología publicitaria centrada en el marketing basado en datos y la automatización creativa. A medida que crecía la demanda de creatividades publicitarias de gran volumen y listas para plataformas, la empresa se enfrentó a un cuello de botella crítico: los flujos de trabajo de diseño manual no podían escalarse para satisfacer la velocidad y el volumen que el mercado requería. Avahi se asoció con el cliente para diseñar y entregar un flujo de trabajo de GenAI integral y de nivel de producción en AWS que transforma prompts de texto sencillos en creatividades publicitarias totalmente compuestas, revisadas en cuanto a seguridad y conformes con la marca. El resultado es un sistema escalable y automatizado que acelera drásticamente los ciclos de producción creativa, al tiempo que impone un cumplimiento riguroso y la coherencia de marca en cada etapa.
El cliente es una empresa de tecnología publicitaria e IA de marketing especializada en proporcionar a equipos de marketing, diseñadores y gestores de campañas herramientas inteligentes que agilizan la producción y el despliegue de contenido publicitario. Operando en la intersección de los datos, la IA y la automatización creativa, el cliente presta servicios a agencias de publicidad, marcas de comercio electrónico y plataformas de marketing en redes sociales que requieren una producción creativa rápida y de alta calidad a escala.
A medida que el panorama publicitario se volvía cada vez más competitivo, el cliente se enfrentaba a una presión creciente para producir creatividades de alta calidad y listas para plataformas con mayor rapidez y volumen. Su enfoque actual dependía en gran medida de flujos de trabajo de diseño manuales, en los que los equipos creativos eran responsables de producir, revisar y componer los activos publicitarios a mano. Este proceso era lento, costoso y fundamentalmente difícil de escalar, una desventaja crítica en una industria donde la velocidad de comercialización afecta directamente al rendimiento de las campañas.
Más allá de la velocidad, el enfoque manual introducía un riesgo significativo. Garantizar que cada creatividad cumpliera con los requisitos de seguridad de contenido, mantuviera la coherencia de marca y siguiera cumpliendo las normativas en las diferentes plataformas publicitarias requería una supervisión humana constante. Incluso con revisores dedicados, la probabilidad de que contenido no conforme o ajeno a la marca superara el proceso era real y creciente a medida que aumentaban las demandas de producción.
El cliente también carecía de un mecanismo sistemático para rastrear la procedencia creativa, sin una forma fiable de verificar dónde se originó un activo, si había sido manipulado o si cumplía con los estándares requeridos para su distribución. A medida que el contenido generado por IA se volvía más frecuente en toda la industria, esta brecha en la trazabilidad representaba un riesgo tanto legal como de reputación.
Sin una solución escalable y automatizada, el cliente corría el riesgo de quedarse atrás frente a sus competidores, absorber los crecientes costes de producción y exponer a sus clientes a fallos de cumplimiento que podrían dañar los resultados de las campañas y la confianza en la marca.
AWS proporcionó al cliente la profundidad de infraestructura y las capacidades de IA necesarias para soportar una carga de trabajo de IA generativa de nivel de producción. Amazon Bedrock dio al equipo acceso a los mejores modelos fundacionales de su clase, incluidos Nova Canvas para la generación de imágenes, Claude Sonnet para la clasificación de contenido basada en LLM y Claude Vision para la revisión de imágenes tras la generación, todo ello dentro de un entorno gestionado y seguro que eliminó la carga de configurar y mantener la infraestructura de los modelos de forma independiente.
Más allá de los servicios de IA, el ecosistema de contenedores y redes de AWS permitió la escalabilidad y fiabilidad que el flujo de trabajo exigía. ECS Fargate proporcionó una orquestación de contenedores sin servidor que se escala automáticamente con la carga de trabajo, mientras que Amazon S3 sirvió como eje central para el almacenamiento y la distribución segura de activos. Application Load Balancer garantizó un enrutamiento de tráfico constante y permitió los patrones de diseño asíncronos necesarios para gestionar solicitudes de generación creativa de larga duración. Juntos, estos servicios proporcionaron al cliente una base en la nube capaz de crecer con su negocio sin introducir complejidad operativa.
El cliente necesitaba algo más que un proveedor; necesitaba un socio técnico que comprendiera tanto la complejidad de la arquitectura de IA empresarial como las demandas operativas de un entorno publicitario de producción. Como socio de nivel Premier de AWS, Avahi aportó la experiencia en la nube, la profundidad en el nivel de servicio y el rigor de implementación necesarios para diseñar un sistema que resistiera en un despliegue real de alto riesgo.
La capacidad de Avahi para diseñar flujos de trabajo de IA multimodelo, integrando a la perfección los modelos de AWS Bedrock junto con servicios de terceros como Google Gemini, demostró una amplitud de capacidades poco común. En lugar de construir en torno a un único modelo o proveedor, Avahi diseñó una capa de abstracción de servicios que hizo que el flujo de trabajo fuera agnóstico respecto al modelo y extensible, otorgando al cliente la flexibilidad de intercambiar o añadir modelos a medida que evolucionara el panorama tecnológico. Esta arquitectura con visión de futuro, combinada con la profunda experiencia de Avahi en despliegues en contenedores y sistemas orientados al cumplimiento, los convirtió en la elección clara para liderar el proyecto.
Avahi diseñó y construyó un flujo de trabajo de GenAI de nivel de producción de nueve pasos que recibe un prompt de texto sencillo de un miembro del equipo de marketing y genera una creatividad publicitaria totalmente compuesta, revisada en cuanto a seguridad, con marca de agua y conforme a la marca, sin necesidad de intervención manual en ninguna etapa del proceso.
El flujo de trabajo comienza con la validación de entrada y la clasificación del nivel de contenido. Antes de realizar cualquier trabajo generativo, el sistema evalúa el prompt del usuario frente a un marco de protección de cuatro capas. La primera capa aplica filtros deterministas basados en reglas para señalar infracciones explícitas de inmediato. La segunda capa utiliza Claude Sonnet a través de Amazon Bedrock para realizar una clasificación semántica basada en LLM, identificando riesgos de contenido matizados o dependientes del contexto que los sistemas basados únicamente en reglas pasarían por alto. Esta combinación de velocidad determinista y juicio potenciado por IA garantiza que solo los prompts apropiados y listos para la plataforma avancen por el flujo de trabajo.
Una vez que un prompt supera la revisión de seguridad, se normaliza y mejora para optimizar la calidad de la generación de imágenes. Avahi implementó una capa de generación multimodelo que dirige las solicitudes a Nova Canvas de Amazon Bedrock o a Google Gemini, según los requisitos creativos, utilizando una capa de abstracción de servicio unificada que trata ambos modelos de forma intercambiable. Este diseño permitió al equipo incorporar las fortalezas de múltiples motores de generación sin crear rutas de código frágiles y específicas para cada modelo.
Tras la generación de las imágenes, cada activo se somete a una tercera capa de revisión impulsada por Claude Vision, que evalúa la seguridad del contenido a nivel visual, detectando problemas que las protecciones basadas en texto no pueden identificar. Los activos que no superan esta revisión activan una regeneración automática, garantizando que solo avancen las creatividades conformes. Las imágenes aprobadas pasan entonces a un motor de composición de activos de marca basado en configuración, construido con Pillow, que aplica elementos de marca, reglas de diseño y formatos específicos de la plataforma de manera coherente en cada salida.
Las etapas finales del flujo de trabajo insertan una marca de agua invisible mediante técnicas esteganográficas, proporcionando un seguimiento criptográfico de la procedencia sin alterar visiblemente la creatividad. Los activos finales se cargan en Amazon S3 para su almacenamiento y distribución seguros. Todo el flujo de trabajo está orquestado por LangGraph, un marco modular basado en grafos que gestiona el estado y las transiciones entre cada paso, permitiendo una ejecución resiliente con lógica integrada de apertura por fallo y reintento para minimizar el tiempo de inactividad. El sistema completo está contenedorizado con Docker y desplegado en AWS ECS Fargate tras un Application Load Balancer, lo que proporciona escalado automático, tiempo de actividad constante y gestión de solicitudes asíncronas.
El flujo de trabajo de GenAI entregado por Avahi transformó las capacidades de producción creativa del cliente, sustituyendo flujos de trabajo manuales lentos y propensos a errores por un sistema totalmente automatizado capaz de generar creatividades publicitarias seguras y de marca en una fracción del tiempo. Los equipos de marketing obtuvieron la capacidad de producir grandes volúmenes de contenido listo para plataformas a partir de prompts de texto sencillos, mientras que los gestores de campañas y los revisores de cumplimiento se beneficiaron de la aplicación de seguridad multicapa integrada que redujo el riesgo de que contenido no conforme llegara a la distribución.
La modularidad de la arquitectura y la orquestación de LangGraph también mejoraron la fiabilidad del sistema, permitiendo una gestión de fallos controlada y una recuperación automatizada que minimizó el tiempo de inactividad del flujo de trabajo. La capacidad de marcado de agua invisible otorgó al cliente una ventaja significativa en trazabilidad, fundamental para la adopción de IA de nivel empresarial en un entorno publicitario regulado. Al finalizar el proyecto se documentaron los siguientes resultados:
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