Más allá de las aplicaciones creativas de la Inteligencia Artificial, se está produciendo una transformación significativa en las operaciones de radiodifusión y la inteligencia empresarial. Mientras los profesionales se preparan para el IBC 2025 en Ámsterdam, las empresas informan de importantes ganancias de eficiencia gracias a las aplicaciones de IA que optimizan la infraestructura, la interacción con la audiencia y las estrategias de monetización. La IA se utiliza cada vez más para monitorizar el rendimiento y ajustar automáticamente los recursos en función de las condiciones de transmisión en tiempo real.

“La mayoría de las conversaciones sobre IA en streaming se centran en el análisis o la creación de contenido, pero el verdadero cambio será la automatización dentro de la propia infraestructura”, afirmó Michael Vitale, vicepresidente de estrategia de IA e inteligencia de producto en Wowza. “Los desarrolladores necesitan sistemas que puedan observar lo que le sucede a una transmisión, tomar medidas correctivas y escalar los recursos automáticamente, ya sea un aumento de espectadores, un problema de ancho de banda o un fallo en el flujo de trabajo.” Este enfoque operativo supone un cambio de la resolución reactiva de problemas a la gestión predictiva de sistemas, donde la IA monitoriza múltiples indicadores de rendimiento y previene problemas antes de que afecten a los espectadores o a la entrega de contenido. “Ese tipo de IA operativa es lo que diferenciará a las plataformas de streaming fiables de las que solo recopilan datos sobre los problemas una vez que ocurren”, añadió Vitale.

Las aplicaciones de IA operativa aportan valor en áreas a menudo pasadas por alto, abordando los procesos de back-end que impactan en toda la cadena de suministro de contenido. “La mayoría de las discusiones se centran en las aplicaciones creativas, pero la capa operativa a menudo se pasa por alto”, afirmó Francesca Pezzoli, vicepresidenta de marketing de Looper Insights. “La automatización de la gestión de metadatos, la auditoría de la colocación y la generación de información pueden reducir las ineficiencias ocultas que pesan sobre toda la cadena de suministro de contenido. Ahí es donde la IA ofrece un valor compuesto que no siempre es visible.” Looper Insights utiliza el aprendizaje automático para optimizar la colocación de contenido, traduciendo las métricas de visibilidad en resultados empresariales proyectados. “Utilizamos el aprendizaje automático para valorar las colocaciones en pantalla en los escaparates digitales, ayudando a los socios a asignar el gasto de marketing a las oportunidades de mayor impacto”, explicó Pezzoli. “Los modelos predictivos traducen la visibilidad en resultados proyectados como ingresos o impresiones, guiando decisiones más inteligentes sobre dónde y cuándo debe aparecer el contenido.”

Algunas empresas integran la IA en todo el proceso de monetización de contenido, creando sistemas que optimizan la programación, la segmentación de la audiencia y la gestión de derechos. “Estamos aprovechando el aprendizaje automático en nuestro Self-Optimizing Content Monetization Flywheel para optimizar todo el ciclo de vida del contenido, no solo las recomendaciones”, afirmó Ivan Verbesselt, director de producto y marketing de Mediagenix. “Predictive Content Intelligence: Nuestra integración de Spideo analiza los patrones de interacción para crear ‘Smart Content Pools’ que anticipan las preferencias de la audiencia, ofreciendo mejoras del 40% en el descubrimiento de contenido antes incluso de que comience la programación.” Esto crea un efecto compuesto: mejores predicciones conducen a una programación más eficaz, generando datos más ricos de la audiencia para predicciones futuras aún más precisas. “El efecto volante compuesto las ganancias: mejores predicciones permiten una programación más inteligente, lo que genera datos de interacción más ricos, impulsando predicciones aún más precisas”, señaló Verbesselt. “Estamos documentando mejoras de conversión del 35% en cuestión de meses: inteligencia que aprende de cada interacción con la audiencia.”

La programación basada en IA puede sustituir automáticamente el contenido con bajo rendimiento y optimizar las alineaciones de canales en función de la respuesta de la audiencia en tiempo real, permitiendo un despliegue rápido de canales. “Un cliente lanzó 40 canales en tres días con solo dos empleados, un 80% más rápido que los métodos tradicionales”, añadió Verbesselt. La tecnología también gestiona los derechos, prediciendo los periodos de licencia óptimos e identificando oportunidades de monetización en todas las plataformas. En el lado del suscriptor, la IA analiza el comportamiento del espectador para predecir las cancelaciones y permitir la retención proactiva. “El aprendizaje automático y el análisis predictivo mejoran la interacción con la audiencia a través de la hiperpersonalización y las recomendaciones en tiempo real”, afirmó Einat Kahanam, vicepresidenta de soluciones de producto de Viaccess-Orca. “Para la monetización, la IA impulsa una tecnología publicitaria inteligente, creando y optimizando dinámicamente anuncios personalizados para aumentar las tasas de conversión. Además, el análisis predictivo ayuda a anticipar la cancelación de suscripciones, permitiendo estrategias de retención proactivas.” “La IA también permite cambios editoriales dinámicos y en constante actualización a escala, asegurando que la plataforma se mantenga fresca y relevante”, añadió Kahanam.

La monitorización ambiental es una aplicación emergente que rastrea las emisiones de carbono y el consumo de energía. “El aspecto de la sostenibilidad se pasa por alto, pero las operaciones de radiodifusión generan una huella de carbono significativa a través del uso de servidores y la transferencia de datos”, afirmó Lee Otterway, director comercial de Dot Group. “No se trata solo de eficiencia, sino de utilizar la IA para hacer que las operaciones de radiodifusión sean más sostenibles y rentables simultáneamente”, declaró Otterway.

La implementación exitosa de la IA requiere la integración en los sistemas empresariales centrales, no solo adiciones superficiales. “Todo el mundo habla de lo que puede hacer la IA, pero no hay suficientes personas que hablen de lo que debería hacer la IA”, afirmó Symon Roue, director general de VIDA. “Demasiadas empresas añaden un chatbot o una herramienta de transcripción encima de los mismos flujos de trabajo rotos.” El enfoque debe estar en la IA como parte integral de las operaciones empresariales, no como una capa tecnológica adicional. “Lo que falta es la conversación sobre la IA como parte del modelo operativo, no como un truco”, dijo Roue. “La verdadera victoria es cuando la IA deja de ser un espectáculo secundario y empieza a hacer que los sistemas empresariales centrales sean más inteligentes, más conectados y menos dependientes de ejércitos de personas que mueven archivos y metadatos.”

Las aplicaciones de IA operativa ofrecen un valor inmediato al centrarse en la optimización empresarial en lugar de solo en la generación de contenido. “La conversación que falta es la inteligencia operativa: cómo la IA puede optimizar el negocio de la radiodifusión, no solo la creación de contenido”, dijo Otterway. “Mientras que la industria se centra intensamente en la IA para la generación de contenido y la mejora de la postproducción, estamos pasando por alto el potencial transformador de la IA para la eficiencia operativa y la sostenibilidad.”

Las implementaciones prácticas de IA se centran en áreas donde la IA supera a los humanos. “Hemos implementado subtitulado automático con tecnología de IA que supera a los transcriptores humanos en entornos de alta presión”, afirmó Jan Weigner, director de tecnología de Cinegy. “A diferencia de los humanos, que necesitan rotación cada 15 minutos para mantener la calidad, nuestra IA ofrece resultados consistentes de calidad de transmisión durante todo el día. Eso es IA práctica.”

El despliegue ético de la IA es crucial, especialmente en lo que respecta a las licencias de contenido. “Organizaciones como Troveo, Adapt Global y otras se han embarcado en un viaje de agregación de contenido ético mediante la concesión de licencias de contenido de los creadores para acelerar y entrenar plataformas de vídeo de IA como Moonvalley, OpenAI y otras”, afirmó Majed Alhajry, director de tecnología y director general interino de MASV. “Al recopilar contenido de estudios y creadores, ha surgido un nuevo mercado para la curación de contenido de IA.” “La firma de acuerdos de licencia en lugar de raspar contenido garantiza un uso ético y transparente de la IA en vídeo y radiodifusión”, añadió Alhajry. “Los estudios y los creadores ahora pueden complementar su trabajo con contenido de IA que está éticamente entrenado, donde todos los contribuyentes se benefician a lo largo de la cadena de producción.”

A medida que se acerca el IBC 2025, las aplicaciones de IA operativa se están expandiendo a los procesos empresariales centrales, centrándose en la integración perfecta y en mejoras de eficiencia medibles. El IBC 2025 ofrecerá oportunidades para evaluar estas aplicaciones y su impacto potencial en el rendimiento empresarial y la eficiencia operativa.