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AI-Driven Media: El futuro de la creación y distribución de contenidos

El futuro de la creación y distribución de contenidos está siendo moldeado por la IA. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, la IA puede predecir tendencias y preferencias de los espectadores, permitiendo crear productos audiovisuales que estén más alineados con los gustos e inquietudes de la audiencia y, por lo tanto, con mayor probabilidad de éxito. Esto no solo aumenta el consumo de contenidos de los espectadores, sino que también abre nuevos canales de ingresos.

La IA también puede automatizar el proceso de distribución, asegurando que el contenido se entregue a la audiencia correcta en el momento adecuado.  Esto puede aumentar significativamente el alcance  y el impacto de las producciones, lo que lleva a una mayor audiencia y a mayores ingresos. Además, se puede optimizar este proceso de distribución, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios y,  por lo tanto, reduciendo los costos operativos.

Por Yeray Alfaeme, Senior Manager, Business Consulting en Optiva Media an EPAM company

 

Medios impulsadospor IA: Los objetivos principales

El objetivo principal de los medios impulsados por IA es retener a los espectadores e incrementar su participación, especialmente en este entorno de creación de contenidos altamente competitivo. Esto se logra a través de un concepto que ha tomado gran relevancia en casi todos los aspectos de los servicios de los que disfrutamos a diario: la hiperpersonalización.

Todos queremos disfrutar de servicios “exclusivos” y “diseñados para mí” pero, evidentemente, es difícil pagarlos. Ahí es donde entra en juego la IA o, más concretamente, el ML, Machine Learning, para analizar nuestros patrones de comportamiento y ofrecernos esos servicios personalizados. Y esto es aplicable a los medios de distribución como canales lineales, agregadores de contenido o plataformas OTT en general, donde la IA se utiliza para personalizar la oferta de media según las preferencias individuales del espectador, aumentando así el consumo de contenido y consolidando los ingresos de una manera más sólida.

Se abre un nuevo camino en el que las empresas, para crecer más allá de las tradicionales expansiones verticales de los distribuidores hacia los creadores y viceversa, pueden hacer uso de su catálogo existente lo que les permite aumentar los ingresos sin altos riesgos. Esto incluye la creación de nuevas experiencias, conocimientos y contenidos para la satisfacción y crecimiento del consumidor haciendo uso de su catálogo actual de producciones. El archiconocido ejemplo de los FAST channels, de los que ya hemos hablado en TM Broadcast, es claro ejemplo de ello y de la aplicación más directa del machine learning en nuestra industria.

Además, la IA juega un papel crucial en la reducción de los costes operativos en el sector audiovisual en particular y en el de alta tecnología en general. Al optimizar la creación, distribución y consumo de contenidos a través de la automatización, las empresas pueden garantizar una reducción sostenible de costes y una mejora de la eficiencia. Y ojo, que reducción de costes no implica reducción de personal, sino que las personas se dediquen a crear y añadir valor allí donde se requiere y dejen de hacer tareas repetitivas o de poco valor que son fácilmente automatizables. Es un arma de doble filo, sin duda, pero al igual que ocurrió con la máquina de vapor en la revolución industrial, hay que aprender a usar la IA como se merece.

 

Aumento del consumo de contenidos de los espectadores con IA

Las decisiones impulsadas por la IA en los medios producen un sistema de distribución de contenido mucho más sólido, impulsando el consumo de productos audiovisuales y los ingresos. Los metadatos personalizados mejoran las experiencias de los espectadores, la precisión de la búsqueda y las actualizaciones de contenido en tiempo real.

Si en lugar de ofrecer a todos los espectadores los mismos metadatos, la misma descripción de la película, serie o programa, ofrecemos descripciones diferentes en función del perfil demográfico del espectador concreto, incluso de su estado de ánimo, como veremos más adelante, hora del día y momento del año, la experiencia se enriquece enormemente. Y esto no requiere una inversión desmesurada ni una complejidad extraordinaria, es aplicar la IA como una herramienta que complemente nuestro flujo de trabajo actual.

La IA también permite la presentación dinámica de producciones, la retroalimentación en tiempo real y las mejoras de accesibilidad, que mejoran la usabilidad y la inclusión. Las sugerencias en tiempo real mantienen el interés del espectador con contenido que realmente le gusta, mientras que la analítica predictiva alinea el contenido específico con las preferencias que el espectador espera. Y no estamos hablando solo de los típicos motores de recomendación basados en colaborative filtering que comparan usuarios similares, y para los que hacen falta miles de usuarios para que funcionen “bien”, nótense las comillas, sino de algoritmos que son capaces de detectar y predecir patrones con el simple consumo de contenido.

Además, la IA puede generar subtítulos a partir de audio para mejorar la accesibilidad y la experiencia del usuario en tiempo real y en cualquier idioma, sin necesidad de generarlos previamente. ¿A quién no le gustaría disponer de una plataforma que ofreciera contenido en cualquier idioma del mundo? Increíble.

También puede implementar un sistema de navegación impulsado por IA que aprende de las preferencias y del comportamiento del usuario para proporcionar una interfaz gráfica personalizada con el menú en un orden concreto “como a mí me gusta”; y, todo esto, diferente para cada espectador, momento del día o estado de ánimo, impresionante.

Todos estos conceptos van en la misma dirección, que el espectador perciba una alta personalización de sus servicios sin una complejidad extraordinaria ni unos costes desorbitados.

 

Nuevos canales de ingresos a través de la IA

La segmentación de medios impulsada por la IA mejora los ingresos a través de la publicidad ultra dirigida y segmentada más allá de las suscripciones premium. Y no son solo canales nicho donde programamos contenido para un segmento de población en concreto, segmentándolos simplemente con datos demográficos y poniendo anunciantes estereotipados, sino inserciones de publicidad dinámicas y diferentes para cada espectador, o grupo de estos, con su contenido favorito en el momento del día y la semana concretos, por ejemplo. En resumen, FAST channels vitaminados a la enésima potencia.

La analítica emocional para la creación y distribución de contenidos puede proporcionar conocimientos sobre las preferencias de los espectadores, ayudando a los creadores a producir contenido emocionalmente atractivo que atraiga a una audiencia más grande y genere más ingresos. Esto va más allá de ofrecer contenido si estamos tristes, contentos, cansados o alegres; se trata de usar esta información para crear dichos contenidos y ofrecerlos en el momento oportuno. Y por el momento no es solo decidir cuándo estrenarlo, sino a qué hora ofrecerlo en mi plataforma OTT o recibir una notificación en mi móvil para verlo ahora que estoy sentado en el sofá después de comer tras un día duro de trabajo o después de entrenar, que no es lo mismo.

También se pueden identificar tendencias emocionales y sentimientos dentro de los segmentos de espectadores, facilitando asociaciones con marcas que se alinean con temas emocionales específicos, lo que lleva a nuevas oportunidades de ingresos. Si siempre que estoy contento veo cierto producto, el perro de Paulov que todos llevamos dentro asociará ese producto con mi felicidad.

Es posible que a algunos ya nos llegue un tufillo de: “¿Inconscientemente podemos sugestionar a la audiencia y persuadirla sin que lo sepa?”. Es una conclusión válida pero ahora abordaremos este dilema ético que a estas alturas podemos habernos planteado ya…

 

Reducción de costos operativos con IA

La IA puede ayudar a reducir los costos operativos automatizando varias tareas. Por ejemplo, un sistema de IA puede generar automáticamente metadatos de contenido, identificar escenas clave, generar miniaturas, tráileres y descripciones estándar de la industria, asegurando precisión y consistencia.

La IA también puede utilizarse para desarrollar un sistema de búsqueda unificado que integre grandes modelos de lenguaje con todas las fuentes de información interna, proporcionando una interfaz de búsqueda unificada para consultar este contenido, y externa, como IMDB o Internet en general.

Y aquí reiteramos que no hablamos de sustituir personas por máquinas, sino de que la gente deje de hacer tareas repetitivas y automatizables que no añaden ningún valor y comience a hacer cosas interesantes y que realmente aportan al proceso creativo y a los espectadores, que al fin y al cabo de eso va nuestra industria.

 

El poder de la hiperpersonalización

Como ya hemos comentado anteriormente, la hiperpersonalización es uno de los beneficios más significativos de la IA en la industria audiovisual. Al analizar el comportamiento y las preferencias de los espectadores, la IA puede crear recomendaciones de contenido personalizadas, mejorando la experiencia del espectador e incrementando el consumo de producciones.

La hiperpersonalización va más allá de simplemente recomendar contenido basado en el historial de visualización pasado. También puede tener en cuenta factores como el estado de ánimo del espectador, la hora del día e incluso el clima, para recomendar contenido que es más probable que sea disfrutado. Este nivel de personalización puede aumentar significativamente el consumo de contenido y la lealtad del espectador, lo que lleva a mayores ingresos.

En este punto comenzamos a pisar terrenos fangosos. ¿Es ético hacer uso del estado de ánimo predicho de los espectadores para modular nuestra oferta hacia ellos? ¿Hasta qué punto dichas predicciones son precisas o pueden sugestionar a la audiencia de manera inconsciente? Y en esto último está el quid de la cuestión, en que el espectador sea consciente de por qué le recomendamos cierto contenido o su plataforma se comporta de dicha manera. Siempre y cuando se explicite que la recomendación o la personalización ofrecida se realiza basándose en ciertos criterios subjetivos la ética no resulta un problema pero, cuando usamos esos datos para modular de manera subyacente el comportamiento de nuestra audiencia sin que esta sea consciente de ello, eso es harina de otro costal.

 

El papel de la analítica emocional

La analítica emocional es otra área donde la IA puede tener un impacto significativo en la industria audiovisual. Al analizar las reacciones y emociones de los espectadores, la IA puede proporcionar conocimientos sobre qué tipo de contenido gusta más a quién y en qué momento del día, semana o año. Esto puede ayudar a los creadores de contenido a producir material más atractivo emocionalmente.

También se puede utilizar la analítica emocional para personalizar las recomendaciones de contenido. Por ejemplo, si un espectador tiende a disfrutar de producciones que evocan una cierta emoción, la IA puede recomendar contenido similar. Esto puede mejorar aún más la experiencia del espectador e incrementar el consumo audiovisual.

 

Los desafíos por delante

Aunque lo hemos ido comentado a lo largo del artículo, no está de más recalcar que hay que ir con pies de plomo a la hora de aplicar esta nueva herramienta para no errar en el intento. Y esto ocurre con cada innovación o avance significativo en la humanidad en general, necesitamos tiempo para aprender a usarlo. La IA no es una excepción, sino un ejemplo más, y muy significativo.

A pesar de los numerosos beneficios de la IA, también hay desafíos que deben abordarse. Uno de los principales retos es el potencial de sesgo en los algoritmos de IA. Si no se gestiona adecuadamente, la IA puede reforzar los sesgos existentes, lo que lleva a resultados injustos. Cuando se implementa un modelo de IA, al ser realmente complejo, puede tener resultados inesperados con el paso del tiempo o cuando se van agregando datos de manera masiva. Por eso, la monitorización constante es muy necesaria y es necesario corregir, de manera sincera, estos sesgos.

Otro desafío es el potencial de desplazamiento laboral. A medida que la IA automatiza diversas tareas, existe el riesgo de que algunos trabajos puedan volverse obsoletos. Por lo tanto, las empresas necesitan invertir en el reciclaje y la mejora de las habilidades de su personal, para asegurar que puedan adaptarse al cambiante panorama.

Y aquí mismo hemos esbozado ciertas soluciones. Estas tareas que antes se realizaban de manera manual, y que por lo tanto requerían de personas para ejecutarlas, se han automatizado, pero se han creado nuevas tareas como la monitorización de los algoritmos, la corrección de sesgos o la optimización de los sistemas. Y es que, al igual que el motor de vapor no acabó con la mano de obra directa en la revolución industrial, la IA no va a llevarnos a todos al paro de la moche a la mañana.

 

Conclusiones

En conclusión, la IA está transformando la industria audiovisual, ofreciendo numerosas oportunidades para la hiperpersonalización, el aumento del consumo de contenido de los espectadores, nuevos canales de ingresos y la reducción de los costos operativos. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas oportunidades, las empresas necesitan invertir en la infraestructura y las habilidades necesarias, así como abordar los desafíos que plantea la IA como la automatización de tareas o los sesgos que dichos algoritmos pueden introducir.

A medida que la IA continúa evolucionando, sin duda seguirá moldeando el futuro de la industria audiovisual, haciéndola más dinámica, atractiva y rentable. Y, como siempre, nosotros deberemos adaptarnos con ella. Hoy nuestra industria es más emocionante que hace 5, 10 o 15 años, y lo es menos que dentro de una década. No todas las industrias pueden decir lo mismo, disfrutemos el momento.

 

 

 

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