En IBC 2025 en Ámsterdam, la IA ocupa un lugar central, remodelando los flujos de trabajo creativos en toda la cadena de producción de contenido. Los líderes de la industria confirman que las herramientas de IA han superado las fases experimentales y ahora son integrales para la producción, automatizando tareas que consumen mucho tiempo y expandiendo el potencial creativo. Estos sistemas ayudan a los creadores desde la concepción inicial hasta la entrega final.

“La IA está transformando la producción de contenido de extremo a extremo. Automatizando la creación de guiones, enriqueciendo la producción en vivo con etiquetado en tiempo real y acelerando la postproducción con aspectos destacados, ediciones y localización instantáneas”, dijo Ross Tanner, vicepresidente senior para EMEA en Magnifi. “Para los deportes y los medios, convierte días de trabajo en minutos, permitiendo contenido personalizado y listo para la plataforma a escala, al tiempo que brinda a los creadores más tiempo para concentrarse en la narración de historias.”

La evolución va más allá de la mera automatización; es una asociación creativa. Los sistemas de IA brindan soporte en tiempo real durante las transmisiones en vivo, administrando los aspectos técnicos sin interrumpir el flujo creativo. Estos sistemas manejan el seguimiento automático de la cámara, la optimización del nivel de audio y la generación de gráficos en tiempo real. “Más allá de una herramienta para automatizar tareas, la IA es cada vez más un socio creativo para los equipos de producción en vivo”, dijo Roberto Musso, director técnico de NDI. “El uso de IA en los flujos de trabajo ha permitido a los equipos simplificar el proceso de producción de contenido al utilizar herramientas que ofrecen funciones como el seguimiento automático de la cámara, la optimización de los niveles de audio y la generación de gráficos en tiempo real.”

Los flujos de trabajo agentivos representan un avance significativo. Los sistemas de IA ejecutan tareas complejas de varios pasos con una mínima intervención humana, al tiempo que mantienen los estándares editoriales. Estos sistemas personalizan el contenido para diversas audiencias, aplican metadatos en tiempo real y formatean el contenido para múltiples plataformas simultáneamente. “La IA, especialmente en forma de flujos de trabajo agentivos, ahora está acelerando cada etapa de la cadena de contenido, desde el descubrimiento automático de historias y la generación de guiones hasta el recorte multipantalla y la postproducción”, dijo Jonas Michaelis, CEO de Qibb. “Estos sistemas pueden adaptar rápidamente el contenido para diferentes audiencias, aplicar metadatos en tiempo real y formatearlo para una variedad de canales; tareas que normalmente requieren equipos grandes y especializados.”

Sin embargo, la supervisión humana sigue siendo crucial para mantener los estándares editoriales y la intención creativa, especialmente en noticias y contenido sensible al cumplimiento. Este enfoque de “humano en el circuito” protege la calidad editorial y el cumplimiento. “Incluso con la IA haciendo más trabajo pesado, tener un ‘humano en el circuito’ sigue siendo esencial para garantizar la calidad editorial, el cumplimiento y la intención creativa, al tiempo que se acelera el tiempo de emisión”, dijo Michaelis.

El impacto de la IA es particularmente notable en las noticias, abordando la necesidad de velocidad y precisión. Los sistemas automatizados manejan la transcripción, la traducción y el enriquecimiento de metadatos, liberando a los periodistas para que se concentren en los informes y el análisis. Esto aborda la creciente demanda de entrega de contenido multipantalla. “La IA está pasando de la experimentación a los procesos de producción centrales, con el mayor impacto en la aceleración de los plazos y la reducción de las horas dedicadas a tareas manuales intensivas”, dijo Craig Wilson, evangelista de productos en Avid. “En noticias, esto incluye la automatización de la transcripción, la traducción y el enriquecimiento de metadatos para respaldar una creación de historias más rápida y una entrega multipantalla.”

En la postproducción, las aplicaciones de IA se centran en el descubrimiento de contenido y la edición acelerada. Los sistemas identifican clips específicos, eliminando la revisión manual. Esto se extiende al refinamiento del rendimiento y la localización. “La IA permite flujos de trabajo de postproducción más rápidos al automatizar tareas como la indexación de video y el descubrimiento de contenido”, dijo Frederic Petitpont, CTO y cofundador de Moments Lab. “La IA y los agentes de IA reducen significativamente el tiempo que los editores dedican, por ejemplo, a revisar las imágenes para encontrar clips exactos. El resultado es que los equipos creativos aumentan significativamente su producción de video.”

La implementación eficaz de la IA depende de una infraestructura técnica sólida y flujos de trabajo de datos. La implementación exitosa requiere repositorios de contenido centralizados. “Hay mucho aceite de serpiente en este momento cuando se trata de IA. Cuidado con el comprador”, dijo Derek Barrilleaux, CEO de Projective. “Si el contenido está esparcido por toda la organización, será casi imposible obtener un valor real utilizable de la IA. Pero si tiene todo centralizado y coherente, ahora las herramientas de IA realmente pueden proporcionar valor.”

La arquitectura técnica afecta el rendimiento y la rentabilidad de la IA. La consolidación de la compresión de video y el procesamiento de IA utilizando GPU produce ganancias de eficiencia significativas. “Muchas empresas de medios utilizan un procesamiento basado en CPU lento, complejo y costoso, donde una canalización maneja la compresión y otra maneja el procesamiento de IA”, dijo Sharon Carmel, CEO de Beamr. “Al usar GPU exclusivamente, la compresión de video y las mejoras de IA pueden ejecutarse juntas en la misma canalización en tiempo real, con un procesamiento de video y datos más rápido, eficiente y rentable.”

La calidad de los datos es primordial. Las organizaciones deben invertir en una catalogación e indexación exhaustivas del contenido para maximizar el valor de las herramientas de IA. “Los agentes de IA son tan buenos como la calidad de los datos que se les proporcionan, y los proyectos de indexación de video a gran escala son esenciales para desbloquear el valor total de los flujos de trabajo de IA”, dijo Petitpont. Los enfoques basados en transmisión eliminan los cuellos de botella en la preparación de datos.

“La IA es el gancho, automatiza tareas repetitivas al tiempo que muestra información de una única fuente de verdad”, dijo Peter Thompson, CEO y cofundador de Lucidlink. “Los flujos de trabajo de transmisión, no de sincronización, eliminan los cuellos de botella en la preparación de datos en las canalizaciones de IA generativa, lo que permite a los equipos dedicar menos tiempo a organizar datos y más tiempo a entregar información e impacto.”

Las aplicaciones de IA identifican problemas técnicos que antes requerían inspección humana, incluidos problemas de sincronización audiovisual e interferencia gráfica. La creación de flujos de trabajo impulsada por el lenguaje natural democratiza las operaciones de los medios. “El control de calidad también está evolucionando; en lugar de depender únicamente de comprobaciones basadas en reglas, la IA ahora puede identificar problemas como discrepancias de sincronización de labios o interferencias gráficas que tradicionalmente requerían revisión humana”, dijo Charlie Dunn, vicepresidente ejecutivo de productos de Telestream. “Quizás el cambio más profundo es el auge de la creación de flujos de trabajo impulsada por el lenguaje natural, que reduce las barreras técnicas y democratiza las operaciones de los medios.”

Las capacidades de IA en el procesamiento de audio se extienden más allá del control básico de volumen a la gestión sofisticada del lenguaje y el habla. Los sistemas de aprendizaje automático manejan contenido multilingüe complejo, identificando hablantes, idiomas e inconsistencias. “Las funciones de IA son cada vez más capaces de gestionar la claridad del lenguaje y el habla a escala, yendo mucho más allá del control básico de volumen”, dijo Costa Nikols, asesor de estrategia del equipo ejecutivo para medios y entretenimiento en Telos Alliance. “El aprendizaje automático puede identificar hablantes, idiomas, marcar inconsistencias, adaptar las mezclas para la inteligibilidad en todos los dispositivos y detectar malas palabras en múltiples idiomas y dialectos.”

Los sistemas avanzados de IA analizan simultáneamente múltiples elementos de contenido para obtener metadatos completos y una manipulación sofisticada del contenido a través del análisis multimodal. Esto permite la generación automática de aspectos destacados, la creación de avances y las secuencias de repetición. “La tecnología examina los elementos visuales, de audio y narrativos fotograma a fotograma para capturar el contexto completo de cada escena y generar automáticamente metadatos detallados”, dijo Adam Massaro, gerente senior de marketing de productos en Bitmovin, señalando que puede ayudar a brindar experiencias de visualización hiperpersonalizadas y una orientación publicitaria más efectiva.

A medida que se acerca IBC 2025, la industria de la radiodifusión está evaluando cuidadosamente las aplicaciones de IA, centrándose en herramientas prácticas que se integran perfectamente en los flujos de trabajo existentes al tiempo que mantienen los estándares editoriales.