Cada
vez hay mayores demandas en cada etapa del ciclo de vida del
contenido. Con la digitalización y las oportunidades
multiplataforma la producción de medios requiere una revisión desde
la concepción hasta la entrega.
Para
ello, los avances en inteligencia artificial (AI) y aprendizaje
automático (ML) han permitido a los fabricantes y emisoras
desarrollar e implementar herramientas y aplicaciones más
inteligentes para impulsar todo el ciclo de vida del contenido.
Gabriel
Straub, jefe de Arquitectura de Datos e Ingeniería de la BBC, dijo: “Por ML queremos decir que en lugar de un programador que define
todas las reglas de un programa, se usa un algoritmo para encontrar
las reglas basadas en algunos datos históricos. Esto se usa para
hacer predicciones sobre el futuro y, a menudo, para optimizar
algunas acciones futuras”.
ML
se ha convertido en un socio natural de otros desarrollos recientes
de la industria, el paso hacia la IP y la nube naturalmente colocará
el contenido en los formatos correctos y en los lugares adecuados
para que se apliquen nuevas técnicas”.
Sin
embargo, los mayores desafíos a los que se enfrenta la industria
actual y las nuevas tecnologías son acelerar los ciclos de creación
de contenido, producir y entregar contenido para múltiples
plataformas y crear experiencias de usuario personalizadas para los
servicios no lineales.
De
acuerdo con David Kulczar, de IBM Watson: “AI puede ayudar a destacar
piezas potencialmente inapropiadas o dañinas dentro del contenido y
presentar anuncios de video más específicos y significativos”.