No debería ninguna empresa de medios invertir en herramientas de IA para la gestión de contenido si no han considerado previamente cómo optimizar su aplicación

Las herramientas de Inteligencia Artificial han comenzado a evolucionar de una etapa de infancia temprana a su juventud en la industria de la Transmisión y los Medios. Se podría decir que ya hemos superado la fase en la que todos hablan de ello, pero nadie se atreve a adoptarlo. Hoy, la implementación de estas herramientas para la gestión y creación de contenido está comenzando a ser mucho más extensa, aunque todavía queda un largo camino por recorrer antes de llegar a la adopción total. Entonces, ¿cuál es el principal obstáculo que enfrentan las empresas hoy en día para maximizar la aplicación y el rendimiento que pueden extraer de esta tecnología?

Podríamos enumerar varias razones por las que las empresas afirman no avanzar hacia la adopción total de la IA. Por ejemplo, suelen preocuparse por no poder extraer resultados precisos adaptados a sus necesidades, así como por la seguridad de sus datos al utilizar plataformas de terceros en la nube, además de la posibilidad de no poder estimar correctamente los costos de estos servicios, entre otras desventajas.

De hecho, como la IA aún está en desarrollo, pueden surgir muchas dudas cuando valoramos invertir en ella o no. Pero aquí no debemos engañarnos: todos los obstáculos mencionados anteriormente no son consecuencia de una tecnología inmadura. El principal desencadenante de todos ellos radica exclusivamente en no hacernos las dos preguntas más importantes de todas antes de invertir: primero, ¿qué aplicación real quiero darle a la Inteligencia Artificial en mi empresa? y segundo, ¿está mi sistema de gestión de contenido preparado para integrar esta tecnología de manera útil y rentable?

Un sistema de Gestión de Activos de Medios (MAM) con herramientas de IA es tan valioso como los conjuntos de imágenes y metadatos que el motor de IA elegido analiza, por un lado, y el uso y gestión que hacemos de toda esta información a través del MAM, por otro. Es decir, no tiene sentido tener un servicio que nos proporcione una cantidad infinita de información sobre nuestros archivos de medios si no somos capaces de configurar y adaptar nuestro MAM para gestionar todos estos datos asociados, analizarlos y presentarlos correctamente, permitiéndonos así sacar conclusiones y alcanzar nuestros objetivos comerciales.

Hacer que la inversión en IA sea útil y rentable requiere tener un MAM capaz de vincular y entender toda la información "fuera de control" que ofrecen los motores de IA. Solo un sistema capaz de filtrar y mostrar todos los datos de manera lógica y coherente, e incluso capaz de integrar varios motores de IA al mismo tiempo y adaptarse a diferentes modelos de datos que deben ser ordenados y armonizados, nos permitirá aprovechar mejor todo el potencial de estas herramientas para producir y gestionar más contenido en menos tiempo. 

Normalmente vemos a muchas empresas invertir en esta tecnología sin saber con claridad qué beneficios puede aportar y ni siquiera siendo conscientes de si su infraestructura y sistemas están listos para ello. Por eso, terminan implementando un costoso servicio de IA exclusivamente para catalogar contenido. La falta de planificación y análisis previos suele limitar el potencial de esta tecnología, ignorando muchas de las aplicaciones reales que puede ofrecer hoy.

Si prestamos atención, por ejemplo, al consumo de contenido (qué audiencia los consume y cuándo y cómo lo hacen), la IA puede ayudarnos a predecir comportamientos futuros y ayudarnos en la planificación de nuestros recursos disponibles para  producciones. De manera similar, en lo que respecta a la automatización de procesos, las herramientas de IA pueden predecir posibles interrupciones en la cadena de valor del contenido o en la cadena de suministro al analizar patrones. Y en términos de pura producción, las posibilidades son infinitas: desde traducir automáticamente contenido a múltiples idiomas para distribución global, hasta sugerir activos y secuencias específicas al editar nuestros videos en función de lo que mejor nos ha funcionado. Y para eso, no importa si toda esta información proviene de un solo motor de IA o de varios (utilizando, por ejemplo, la transcripción de Google para el reconocimiento de audio y un sistema de IA local entrenado por nosotros para la detección de rostros y objetos). Al final, lo que realmente importa es tener una idea clara de los objetivos que buscamos al adquirir este servicio y, por supuesto, saber si nuestro MAM es adecuado para integrar estas herramientas. 

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