AI-продакшн для медиахолдингов

Video generation AI для enterprise-продакшна

BASEMIND строит контент-фабрику из специализированных AI-агентов — ресёрчер, сценарист, режиссёр, дистрибьютор — с общей памятью по бренду и аудитории вместо разрозненных инструментов на каждом этапе.

Обсудить проект

Что болит

Конвейер контента держится на ручном труде, который не растёт вместе с планом

01

Единица контента стоит дорого

Ресёрч темы, сценарий, монтаж и адаптация под площадки — отдельные люди и отдельные согласования на каждый ролик. Себестоимость почти не падает с ростом объёма.

02

Ретеншен зрителя размывается

Формат и подача не подстраиваются под то, что аудитория смотрит и на чём отваливается. Редакция узнаёт о падении досмотров постфактум, а не в процессе производства.

03

Инструменты не разговаривают друг с другом

Ресёрч в одном месте, монтаж в другом, дистрибуция в третьем. Контекст по бренду и аудитории теряется между этапами и людьми.

Решение BASEMIND

Контент-фабрика с памятью, а не набор разрозненных AI-инструментов

BASE разворачивает многоагентную систему BASEMIND на G-Brain — корпоративной памяти, которая хранит наработки по бренду, тон повествования и профиль аудитории между всеми этапами производства. Ресёрчер, сценарист, режиссёр и дистрибьютор — отдельные агенты с разными ролями, но общим контекстом, а не четыре независимых чат-бота.

Общая память бренда

G-Brain хранит стиль, референсы и историю решений студии, так что каждый новый ролик не начинается с нуля.

Специализация агентов

Ресёрч, сценарий, режиссура и дистрибуция ведутся раздельными агентами с чёткими ролями и передачей контекста между собой.

Обратная связь от аудитории

Метрики досмотров и удержания возвращаются в систему и меняют следующий выпуск, а не оседают в отчёте за прошлый месяц.

Как это работает

Система встраивается в существующий производственный цикл

  1. 01

    Аудит производственного цикла

    Разбираем текущий конвейер — от ресёрча темы до публикации — и находим этапы с наибольшей ручной нагрузкой.

  2. 02

    Архитектура агентов

    Проектируем роли агентов под ваш формат контента и схему памяти в G-Brain для бренда и аудитории.

  3. 03

    Интеграция с текущим стеком

    Подключаем систему к вашей DAM, CMS и каналам дистрибуции без замены существующих инструментов редакции.

  4. 04

    Пилот на одной вертикали

    Запускаем на одном формате или канале, снимаем метрики себестоимости и удержания, затем масштабируем на остальной контент.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

снижение себестоимости единицы контента за счёт агентов на ресёрче и монтаже

×3

рост числа выпусков на одну редакционную команду без роста штата

24/7

работа конвейера ресёрча и генерации вне рабочих часов редакции

6 нед.

запуск пилота на первой вертикали контента

Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Система заменит редакцию и монтажёров?

Нет. Агенты берут на себя ресёрч, черновой сценарий и первичный монтаж. Редакция остаётся на творческих решениях и финальном контроле качества.

Как защищены архив и данные аудитории?

Память в G-Brain изолирована по контуру заказчика, доступ и хранение настраиваются под требования вашей студии и юрисдикции.

Нужно ли менять текущую DAM или CMS?

Нет, система подключается поверх существующего стека через интеграцию, миграция архива контента не требуется.

Чем это отличается от отдельных AI-инструментов для видео?

Отдельный инструмент генерирует ролик без контекста бренда и аудитории. Здесь несколько агентов работают на общей памяти вашей студии и решают задачу целиком — от идеи до дистрибуции.

Сколько времени занимает внедрение до пилота?

Первый пилот на одной вертикали контента запускается за 6 недель от аудита производственного цикла до работающей интеграции.

Обсудим архитектуру под ваш конвейер контента

Покажем, как многоагентная система BASEMIND на G-Brain встраивается в вашу студию и на каком формате её можно проверить первым.

Обсудить проект