Оглавление

Компании все чаще обращаются к генеративному искусственному интеллекту для создания гиперперсонализированных продуктов и ускорения разработки маркетинговых материалов. Наглядным примером такого подхода стал проект The Fragrance Lab, представленный AWS на Каннском фестивале креативности 2025 года.

Ароматы, созданные искусственным интеллектом

Процесс создания персонализированного аромата начинается с диалога с Amazon Nova Sonic — речевой моделью, которая анализирует предпочтения пользователя через естественное общение. Модель использует специализированные инструменты для управления характеристиками пользователя:

  • addTraitTool — добавление личностных черт
  • removeTraitTool — удаление нерелевантных характеристик
  • uiActionIntentTool — управление интерфейсом взаимодействия

Собранные данные обрабатываются мультимодальной моделью Amazon Nova Pro через кастомную RAG-систему. Модель анализирует взаимодействия и извлекает ключевые слова для определения идеальной композиции аромата. Например, интерес к путешествиям преобразуется в «свежесть и возбуждение» с нотами цитрусовых или цветочных аккордов.

Важной особенностью системы стало использование Amazon Bedrock Guardrails для блокировки нежелательных тем, таких как аллергены или вредоносный контент.

Генерация маркетинговых материалов

После создания формулы аромата Amazon Nova Canvas генерирует персонализированные маркетинговые материалы:

  • Название аромата
  • Слоганы
  • Визуальные образы
  • Динамический видеоконтент через Amazon Nova Reel

Посетители могли дополнительно кастомизировать кампании, выбирая настроение: «задумчивое», «пляжное» или «игривое». Для озвучки использовался Amazon Polly с французским акцентом, что соответствовало атмосфере Канн.

Диаграмма потока данных, показывающая интеграцию моделей Amazon Nova для создания ароматов
Источник: aws.amazon.com

Технически впечатляющий демо-проект, но его реальная ценность — в демонстрации сквозной архитектуры генеративного ИИ для креативных индустрий. Сочетание speech-to-speech моделей, мультимодального анализа и генерации контента показывает, как можно радикально ускорить процессы, которые традиционно требовали часов работы экспертов. Вопрос в том, насколько такие системы масштабируемы за пределами демонстрационных стендов.

Весь опыт построен на Amazon Bedrock — полностью управляемом сервисе для разработки генеративных ИИ-приложений. Архитектура проекта позволяет адаптировать его для различных категорий товаров: от моды до пищевых продуктов.