Metadatos potenciados con IA, el futuro de la gestión de media

Durante varios planos de esta escena, vemos la realidad como el terminator la está viendo: un plano teñido en rojo térmico, binario y lleno de detalles. Su interfaz le permite analizar y evaluar en profundidad todo lo que mira de un solo vistazo: letreros, vehículos, sustancias, sonidos y personas, lo que le asiste en tomar decisiones rápidas y efectivas en la búsqueda de las tres cosas que necesita para continuar su misión. ¿No sería maravilloso disponer de una herramienta tan inteligente en nuestro trabajo diario?

Se estima que un científico ocupa aproximadamente en 60% de su tiempo seleccionando y organizando datos, y otro 15% obteniéndolos. Es decir, que ocupan la gran mayoría de su tiempo en una tarea repetitiva, ineficiente y propensa al error. Algo parecido ocurre si nos trasladamos al sector de Broadcast & Media, donde catalogadores, editores y otros tantos perfiles que trabajan codo con codo con sistemas de gestión de media (MAM) a diario se ven a menudo atascados en labores de clasificación que rara vez resultan eficientes. La principal diferencia es que, como James Cameron profetizaba en cierta medida , la tecnología IA sí puede ayudar a estos profesionales a gestionar mucho más contenido con las mismas manos.  

Desde hace tiempo, VSNExplorer MAM, la plataforma de gestión de media de VSN, integra distintos motores de Inteligencia Artificial (IA) como IBM Watson, Google Cloud, Microsoft Azure, AWS y EtiqMedia para obtener metadatos automáticos de los contenidos. Esta tecnología no se limita ni mucho menos a las características habituales del propio archivo (como formato, duración o fecha de creación), sino que va mucho más allá, siendo también capaz de reconocer elementos de las imágenes que el sistema ingesta y almacena: personas, objetos, logos y textos – gracias a tecnología OCR que también posibilita funcionalidades de transcripción (speech-to-text) y traducción de los mismos. El poder de la Inteligencia Artificial no acaba aquí: también es capaz de reconocer los elementos de audio, como voces y música, tecnologías con las que muchos estarán familiarizados por su aplicación para proteger derechos de autor en algunas de las plataformas de vídeo más populares, como YouTube o Twitch.

Pero si hay funcionalidades de IA integradas en VSNExplorer MAM que podamos calificar sin titubeos como futuristas, estas son el reconocimiento dinámico de acciones que aúna análisis de sonido e imagen para correlacionar verbos, menciones y términos y reconocer las emociones mostradas (enfado, alegría, tristeza, miedo…) y que, junto al resto de datos recogidos, resultan en assets de media analizados al detalle que no solo ahorrarán muchísimo tiempo a sus usuarios, sino que sin duda asistirán a sus empresas en su misión principal, ya sea crear los contenidos que sus audiencias quieren ver (canales lineales y no lineales), localizar un segmento de media crucial (empresas de seguridad y organizaciones públicas), sacar a la luz contenidos de gran valor histórico (documentalistas) o escoger los mejores segmentos e imágenes más impactantes para una edición de vídeo (programas informativos y deportes).

¿Lo mejor de todo? El potencial de la IA integrada en VSNExplorer MAM no acaba aquí. Si contamos con un servicio propio de estas características en local, podemos adaptarlo a nuestras necesidades específicas, ‘entrenando’ al sistema para reconocer cada vez mejor los metadatos que nos sean de mayor interés y automatizando procesos de manera progresivamente más eficaz, lo que lo convierte no solo en una funcionalidad potente, sino también flexible, personalizable y escalable. Desde luego, con herramientas como esta no resulta difícil predecir que lo planteado por la ficción está cada vez más cerca, y que el futuro de la gestión de media ya es inteligente.