04.07.2018 | Mundo | Tecnología

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática cuyo objetivo es crear una tecnología inteligente y capaz de replicar la capacidad de aprendizaje y resolución de problemas de la mente humana. El término IA engloba diversas áreas de la informática, como machine learning o deep learning y, aunque ha existido desde hace décadas, las nuevas tecnologías derivadas de su aplicación están teniendo un gran impacto en el sector de los medios de comunicación en la actualidad.

 

Sin embargo, todavía son pocos los que saben con exactitud a qué hace referencia el término IA, y el porcentaje de empresas que la han adoptado es todavía reducido. Según el último estudio realizado por The IABM, tan solo el 8% de los clientes del sector de tecnología broadcast y media habían adoptado herramientas de IA antes de IBC 2017, aunque la cifra ha aumentado drásticamente desde entonces. No obstante, el 56% afirmó estar interesado en su implementación en los siguientes 2 a 3 años. De acuerdo con este estudio, las áreas en las que los usuarios ven mayor potencial a la aplicación de IA son las de gestión de media (40%) y distribución de contenidos (37%).

 

La mayor parte de los estudios realizados destacan el gran potencial de esta tecnología pero... ¿cómo afecta la IA a los sectores de Broadcast y Media? ¿Tiene la IA una aplicación realmente útil a la gestión de media?

 

El desarrollo de tecnologías basadas en IA ha abierto la puerta a nuevas posibilidades de catalogación, aprovechamiento y monetización de los archivos de media. 

 

Sistemas de detección avanzados como los de Microsoft Azure, Google o IBM Watson permiten la automatización de la extracción de esta información o metadatos directamente de la media. Esto reduce exponencialmente el tiempo necesario para su catalogación, cercana al tiempo real gracias a la IA, lo que aplicado a la realidad del día a día de una cadena de televisión puede proporcionar herramientas de análisis potentes que pueden ser utilizadas incluso en eventos en vivo.

 

Estas soluciones de IA pueden procesar cualquier tipo de información del archivo de media para la extracción de metadatos y categorización automática del contenido. Entre las funciones más destacadas de estos sistemas, como VSNExplorer MAM, se encuentran el reconocimiento facial, identificación de objetos, lugares, música, voz, efectos de audio; detección de acciones y correlación con verbos y términos relevantes; detección de entidades, partidos políticos, logos, marcas; análisis de sentimiento (positivo o negativo) y detección de emociones en la media; reconocimiento óptico de caracteres (OCR); o transcripción y traducción automática de texto y audio, entre otras funciones.

 

También conocido como machine learning, los usuarios de herramientas de IA pueden “entrenar” al sistema y hacerle recordar elementos concretos. La cara de una persona desconocida o el modelo concreto de un vehículo, por ejemplo, pueden registrarse en la base de datos del MAM para que se detecten de forma automática al extraer información de otros archivos mediante IA. Basándose en el análisis que proporciona la IA, estos elementos pueden detectarse de forma automática en otros archivos de media ya presentes en el MAM cada vez que se realice una búsqueda y se detecte un criterio o keyword en un archivo. Un ejemplo de aplicación podría ser la detección de contenido sensible o para adultos, así como texto o diálogos que deba ser eliminado o modificado para facilitar la moderación de contenidos.”

 

Por otro lado, la expansión de la tecnología Cloud ha sido uno de los factores decisivos a la hora de acercar la Inteligencia Artificial al sector. La Nube ha hecho estos sistemas accesibles a cualquier compañía. Los servicios de IA se basan en un modelo SaaS escalable según la necesidad de información del cliente, sin necesidad de construir su propio centro de procesamiento de datos on premise.

 

La plataforma de gestión de media de VSN también puede alojarse en cloud, proporcionando a sus usuarios mayor flexibilidad y alternativas comerciales a los típicos modelos de inversión en tecnología CAPEX.

 

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