Introducción: de la exploración a la realidad operativa

En un número anterior de esta revista se abordaba cómo OBS había comenzado a explorar el uso de la inteligencia artificial como una herramienta estratégica para gestionar la creciente complejidad de la producción olímpica. En aquel contexto se hablaba principalmente de conceptos, pruebas iniciales y posibles líneas de evolución.

Tras Milano‑Cortina, muchas de esas ideas han dejado de ser una visión de futuro para convertirse en capacidades plenamente integradas en producción, utilizadas tanto en el directo como en los flujos editoriales y de distribución de contenido. Este artículo recoge esa evolución y muestra cómo la IA se ha incorporado de forma pragmática a la operación diaria de OBS.

Replay avanzado y análisis visual en tiempo real

Uno de los avances más visibles para el espectador es la consolidación de los sistemas de replay 360° en tiempo real. Estos sistemas permiten congelar la acción en el instante clave, navegar alrededor del atleta desde múltiples puntos de vista y descomponer el gesto deportivo con una claridad imposible de lograr con cámaras tradicionales.

En Milano‑Cortina, esta tecnología se utilizó en producción, integrada directamente en la realización, permitiendo que el análisis visual forme parte de la narrativa del directo y no únicamente de programas posteriores. El replay deja de ser solo un recurso espectacular para convertirse en una herramienta de explicación deportiva.

Grafismo descriptivo basado en metadatos: ya en producción

El siguiente paso natural ha sido el grafismo descriptivo apoyado en metadatos avanzados, que no fue un proof of concept, sino una capacidad operativa utilizada en producción.

En deportes técnicamente complejos o extremadamente rápidos, el grafismo deja de limitarse a mostrar resultados o puntuaciones y pasa a representar visualmente la performance del atleta. En disciplinas como el figure skating, el espectador puede ver en pantalla no solo valores numéricos, sino representaciones gráficas de:

• Velocidad lineal en el despegue y el aterrizaje
• Altura del salto y tiempo en el aire
• Número de giros
• Trayectorias y mapas de ejecución

Este tipo de grafismo permite “ver” elementos técnicos que incluso para el ojo experto son difíciles de distinguir en tiempo real. El objetivo no es añadir complejidad, sino hacer el deporte más comprensible, ampliando la audiencia potencial sin perder profundidad analítica.

Metadatos como elemento estructural del storytelling

Tanto el replay avanzado como el grafismo descriptivo se apoyan en una base común: metadatos ricos y coherentes, generados durante la competición y correlacionados con la señal de vídeo.

La IA actúa aquí como una capa de enlace entre:

• Los datos deportivos oficiales,
• la información de tracking,
• la señal de cámara,
• y el contexto editorial.

Este enfoque no solo mejora el directo, sino que genera un beneficio clave a largo plazo: convierte cada segundo de contenido en un activo buscable, reutilizable y contextualizable, reforzando el valor del archivo olímpico y permitiendo descubrir material que tradicionalmente quedaba oculto por puro volumen de producción.

AMD (AUTOMATIC MEDIA DESCRIPTION): descripción automática y aceleración editorial

En paralelo a las capacidades visibles en pantalla, OBS ha desarrollado y desplegado AMD (Automatic Media Description) en colaboración con su partner estratégico Alibaba. AMD utiliza IA multimodal —incluyendo Video Large Models (VLM)— para analizar la señal de vídeo y generar descripciones visuales automáticas del contenido.

A esta descripción se le añaden:

• Los metadatos generados durante la competición,
• los logs de los documentalistas,
• y el análisis del comentario mediante tecnologías de speech‑to‑text.

El resultado es un sistema que no edita por sí mismo, pero que reduce de forma radical el tiempo necesario para encontrar, entender y preparar contenido, desplazando el trabajo humano desde la descripción manual hacia la validación editorial y el control de calidad.

Pruebas de concepto (AMD)

AMD sí se plantea como un desarrollo progresivo, validado en operaciones reales, cuyo objetivo es escalar la capacidad editorial sin multiplicar recursos humanos, manteniendo siempre la supervisión humana.

Edición y generación de resúmenes mediante lenguaje natural

Uno de los cambios más relevantes derivados de AMD es la forma de interactuar con los sistemas de edición. OBS ha desarrollado un plug‑in propio integrado en entornos de edición no lineal, que permite generar resúmenes o highlights con intervención humana mínima.

El editor define la intención mediante un prompt en lenguaje natural (tipo de resumen, enfoque, duración) y el sistema:

• Selecciona el material relevante,
• estructura la secuencia,
• genera un guion editorial.

El rol del editor pasa a ser el de supervisor y refinador creativo, no el de ensamblador manual de planos desde cero.

Distribución inteligente a MRHs mediante LLM

Los scripts y piezas generadas pueden ser distribuidos a los Media Rights‑Holders (MRHs), utilizando LLMs para adaptar contenido y descripciones a distintos contextos editoriales.

Esto abre la puerta a modelos más escalables y personalizables, donde un mismo evento puede generar múltiples productos adaptados a países, deportes o audiencias específicas, sin aumentar proporcionalmente la carga operativa.

IA aplicada al audio: apoyo al ingeniero, no sustitución

La inteligencia artificial también se ha aplicado al audio, especialmente en deportes de muy alta velocidad como bobsleigh, luge o skeleton.

Aquí la IA no busca reemplazar al ingeniero de sonido, sino apoyar la mezcla en situaciones donde el seguimiento manual es extremadamente exigente. Mediante el uso de datos de tracking y cronometraje, el sistema puede ayudar a automatizar transiciones entre micrófonos y mantener una coherencia sonora estable, liberando al equipo humano para centrarse en los aspectos creativos e inmersivos del sonido.

En este ámbito, la IA se ha abordado como prueba controlada y apoyo parcial, siempre bajo supervisión humana.

IA en planificación y operación

Finalmente, muchas aplicaciones de IA operan fuera de cámara, en la planificación y operación diaria. Herramientas de análisis, simulación y apoyo a la toma de decisiones permiten gestionar recursos, anticipar escenarios y mejorar la eficiencia operativa en producciones de enorme escala como unos Juegos Olímpicos.

Conclusión

La experiencia de Milano‑Cortina demuestra que la inteligencia artificial en OBS ya no es una promesa futura, sino una realidad integrada en producción, especialmente en áreas como replay, grafismo descriptivo y gestión de metadatos.

El enfoque es claro y consistente: la IA se utiliza como multiplicador de capacidades, automatizando tareas repetitivas y de gran volumen, mientras que el criterio editorial, la creatividad y la responsabilidad final permanecen siempre en manos humanas.