في معرض IBC 2025 في أمستردام، يُعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) محط الأنظار، حيث يُعيد تشكيل سير العمل الإبداعي عبر مراحل إنتاج المحتوى. يؤكد قادة الصناعة أن أدوات الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت المراحل التجريبية وأصبحت الآن جزءًا لا يتجزأ من الإنتاج، حيث تقوم بأتمتة المهام المستهلكة للوقت وتوسيع الإمكانات الإبداعية. تساعد هذه الأنظمة المبدعين من المفهوم الأولي وحتى التسليم النهائي.
يقول Ross Tanner، نائب الرئيس الأول لمنطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا في شركة Magnifi: "الذكاء الاصطناعي يُحدث تحولاً شاملاً في إنتاج المحتوى. فهو يُمكن من أتمتة كتابة السيناريو، وإثراء الإنتاج الحي من خلال الوسم في الوقت الفعلي، وتسريع مرحلة ما بعد الإنتاج من خلال تسليط الضوء الفوري، والتحرير، والترجمة". "بالنسبة للرياضة والإعلام، يحول هذا الأمر أيامًا من العمل إلى دقائق، مما يُمكن من إنتاج محتوى مُخصص وجاهز للنشر على نطاق واسع، مع منح المبدعين المزيد من الوقت للتركيز على سرد القصص."
لا يقتصر التطور على الأتمتة فحسب؛ بل هو شراكة إبداعية. توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي دعمًا في الوقت الفعلي أثناء البث المباشر، حيث تدير الجوانب التقنية دون مقاطعة التدفق الإبداعي. تتعامل هذه الأنظمة مع تتبع الكاميرا التلقائي، وتحسين مستوى الصوت، وإنشاء الرسومات في الوقت الفعلي. يقول Roberto Musso، المدير التقني في شركة NDI: "الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة لأتمتة المهام، بل أصبح شريكًا إبداعيًا بشكل متزايد لفِرق الإنتاج الحي. لقد سمح استخدام الذكاء الاصطناعي في سير العمل للفِرق بتبسيط عملية إنتاج المحتوى من خلال استخدام أدوات توفر وظائف مثل تتبع الكاميرا التلقائي، وتحسين مستويات الصوت، وإنشاء الرسومات في الوقت الفعلي."
تمثل سير العمل الوكيلة تقدمًا كبيرًا. تُنفذ أنظمة الذكاء الاصطناعي مهامًا معقدة متعددة الخطوات بأقل قدر من التدخل البشري مع الحفاظ على المعايير التحريرية. تُخصص هذه الأنظمة المحتوى لجمهور متنوع، وتطبق بيانات وصفية في الوقت الفعلي، وتُهيئ المحتوى للعديد من المنصات في وقت واحد. يقول Jonas Michaelis، الرئيس التنفيذي لشركة Qibb: "الذكاء الاصطناعي، خاصةً في شكل سير العمل الوكيلة، يُسرع الآن كل مرحلة من مراحل خط أنابيب المحتوى - من اكتشاف القصة التلقائي وإنشاء السيناريو إلى القص متعدد المنصات وما بعد الإنتاج. يمكن لهذه الأنظمة تخصيص المحتوى بسرعة لجمهور مختلف، وتطبيق بيانات وصفية في الوقت الفعلي، وتنسيقه لمجموعة من القنوات - وهي مهام تتطلب عادةً فرقًا كبيرة ومتخصصة."
ومع ذلك، لا يزال الإشراف البشري أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على المعايير التحريرية والنية الإبداعية، خاصةً في الأخبار والمحتوى الحساس للمطابقة. يُحافظ هذا النهج "البشري في الحلقة" على جودة التحرير والمطابقة. يقول Michaelis: "حتى مع قيام الذكاء الاصطناعي بالمزيد من العمل الشاق، يبقى وجود "إنسان في الحلقة" أمرًا ضروريًا لضمان جودة التحرير، والمطابقة، والنية الإبداعية مع تسريع وقت البث".
يُلاحظ تأثير الذكاء الاصطناعي بشكل خاص في الأخبار، حيث يُعالج الحاجة إلى السرعة والدقة. تتعامل الأنظمة الآلية مع النسخ، والترجمة، وإثراء البيانات الوصفية، مما يُحرر الصحفيين للتركيز على الإبلاغ والتحليل. يُعالج هذا الأمر الطلب المتزايد على توصيل المحتوى عبر منصات متعددة. يقول Craig Wilson، مُبشر المنتجات في شركة Avid: "يتجاوز الذكاء الاصطناعي التجارب إلى عمليات الإنتاج الأساسية، مع أكبر تأثير يُرى في تسريع الجداول الزمنية وتقليل الساعات التي تُقضى في المهام اليدوية المكثفة. في الأخبار، يتضمن هذا أتمتة النسخ، والترجمة، وإثراء البيانات الوصفية لدعم إنشاء القصص بشكل أسرع وتوصيلها عبر منصات متعددة."
في مرحلة ما بعد الإنتاج، تركز تطبيقات الذكاء الاصطناعي على اكتشاف المحتوى وتسريع التحرير. تحدد الأنظمة مقاطع محددة، مما يلغي المراجعة اليدوية. يُمتد هذا إلى تحسين الأداء والترجمة. يقول Frederic Petitpont، كبير مسؤولي التكنولوجيا والرئيس المُشارك لشركة Moments Lab: "يُمكن الذكاء الاصطناعي سير عمل ما بعد الإنتاج بشكل أسرع من خلال أتمتة المهام مثل فهرسة الفيديو واكتشاف المحتوى. يُقلل الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من الوقت الذي يقضيه المحررون، على سبيل المثال، في البحث عن اللقطات للعثور على مقاطع دقيقة. النتيجة هي زيادة كبيرة في إنتاج الفيديو من قِبل الفرق الإبداعية."
يعتمد التنفيذ الفعال لـ الذكاء الاصطناعي على بنية تحتية تقنية قوية وسير عمل البيانات. يتطلب التنفيذ الناجح مستودعات محتوى مركزية. يقول Derek Barrilleaux، الرئيس التنفيذي لشركة Projective: "هناك الكثير من المنتجات غير الفعالة في السوق فيما يتعلق بـ الذكاء الاصطناعي. احذر من المشتريات. إذا كان المحتوى مُبعثرًا في جميع أنحاء المؤسسة، فسيكون من المستحيل تقريبًا الحصول على قيمة حقيقية قابلة للاستخدام من الذكاء الاصطناعي. ولكن إذا كان لديك كل شيء مُركزًا ومتماسكًا، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر قيمة حقيقية."
تؤثر البنية التحتية التقنية على أداء الذكاء الاصطناعي وفعاليته من حيث التكلفة. يُحقق دمج ضغط الفيديو ومعالجة الذكاء الاصطناعي باستخدام وحدات معالجة الرسومات مكاسب كبيرة في الكفاءة. تقول Sharon Carmel، الرئيس التنفيذي لشركة Beamr: "تستخدم العديد من شركات الوسائط عملية معالجة بطيئة ومعقدة ومكلفة تعتمد على وحدة المعالجة المركزية، حيث تُعالج قناة واحدة الضغط وقناة أخرى تُعالج الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام وحدات معالجة الرسومات حصريًا، يمكن تشغيل ضغط الفيديو وتحسينات الذكاء الاصطناعي معًا في نفس خط الأنابيب في الوقت الفعلي، مع معالجة فيديو وبيانات أسرع وأكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة."
جودة البيانات ذات أهمية قصوى. يجب على المؤسسات الاستثمار في فهرسة المحتوى الشاملة لتعظيم قيمة أدوات الذكاء الاصطناعي. يقول Petitpont: "وكلاء الذكاء الاصطناعي جيدون فقط مثل جودة البيانات التي يتم تغذيتها بها، ومشاريع فهرسة الفيديو على نطاق واسع ضرورية لإطلاق العنان للقيمة الكاملة لسير عمل الذكاء الاصطناعي". تقنيات البث تُزيل الاختناقات في إعداد البيانات.
يقول Peter Thompson، الرئيس التنفيذي والرئيس المُشارك لشركة Lucidlink: "الذكاء الاصطناعي هو العنصر الأساسي، حيث يُمكن من أتمتة المهام المتكررة مع عرض رؤى من مصدر واحد للحقيقة. تُزيل سير عمل "البث وليس المزامنة" الاختناقات في إعداد البيانات في خطوط أنابيب الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي، مما يُمكن الفرق من قضاء وقت أقل في معالجة البيانات ووقت أكثر في تقديم رؤى وتأثير".
تحدد تطبيقات الذكاء الاصطناعي المشاكل التقنية التي تتطلب سابقًا فحصًا بشريًا، بما في ذلك مشاكل مزامنة الصوت والصورة والتداخل الرسومي. يُسهل إنشاء سير العمل القائم على اللغة الطبيعية عمليات الوسائط. يقول Charlie Dunn، نائب الرئيس التنفيذي للمنتجات في شركة Telestream: "تتطور مراقبة الجودة أيضًا؛ فبدلاً من الاعتماد فقط على عمليات الفحص القائمة على القواعد، يمكن لـ الذكاء الاصطناعي الآن تحديد المشكلات مثل عدم تطابق مزامنة الشفاه أو التداخل الرسومي التي تتطلب تقليديًا مراجعة بشرية. ربما يكون التحول الأكثر عمقًا هو ظهور إنشاء سير العمل القائم على اللغة الطبيعية، والذي يُقلل من الحواجز التقنية ويُسهل عمليات الوسائط".
تتجاوز إمكانات الذكاء الاصطناعي في معالجة الصوت التحكم الأساسي في مستوى الصوت لتصل إلى إدارة اللغة والكلام المتطورة. تتعامل أنظمة التعلم الآلي مع المحتوى متعدد اللغات المعقد، حيث تحدد المتحدثين واللغات والاختلافات. يقول Costa Nikols، مستشار استراتيجية الفريق التنفيذي للإعلام والترفيه في شركة Telos Alliance: "أصبحت وظائف الذكاء الاصطناعي قادرة بشكل متزايد على إدارة وضوح اللغة والكلام على نطاق واسع، متجاوزة التحكم الأساسي في مستوى الصوت. يمكن للتعلم الآلي تحديد المتحدثين، واللغات، وتحديد الاختلافات، وتكييف المزائج من أجل الوضوح عبر الأجهزة، والكشف عن الكلمات البذيئة بلغات اللهجات المتعددة".
تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة عناصر المحتوى المتعددة في وقت واحد للحصول على بيانات وصفية شاملة وتلاعب مُتطور بالمحتوى من خلال التحليل متعدد الوسائط. يُمكن هذا من إنشاء تسليط الضوء التلقائي، وإنشاء الإعلانات الدعائية، وتسلسلات التشغيل المُعاد. يقول Adam Massaro، مدير التسويق الأولي للمنتجات في شركة Bitmovin، مشيرًا إلى أنه يمكن أن يُساعد في تقديم تجارب مشاهدة مُخصصة للغاية واستهداف إعلانات أكثر فعالية: "تقوم التكنولوجيا بفحص العناصر المرئية والصوتية والروائية لقطة بلقطة لالتقاط السياق الكامل لكل مشهد وإنشاء بيانات وصفية مفصلة تلقائيًا".
مع اقتراب معرض IBC 2025، تُقيّم صناعة البث بعناية تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الأدوات العملية التي تتكامل بسلاسة مع سير العمل الحالي مع الحفاظ على المعايير التحريرية.