Históricamente, las organizaciones que resisten las tecnologías disruptivas enfrentan un camino difícil hacia adelante. Si bien los primeros en adoptar tienen la ventaja de desarrollar habilidades fundamentales, los últimos en adoptar a menudo se esfuerzan por ponerse al día, arriesgando su posición en el mercado. La **inteligencia artificial** (IA) es particularmente disruptiva porque es un habilitador amplio, que afecta todo, desde el desarrollo de software hasta el funcionamiento de la sociedad en el futuro. La industria de los medios y el entretenimiento, con su demanda cada vez mayor de contenido personalizado de alta calidad y presiones de costos interminables, es una de las primeras en adoptar la IA generativa y ahora se beneficia de la innovación impulsada por la IA general en las esferas de distribución y operativas. Para las empresas de medios, la pregunta ha pasado de si integrar la IA a cómo hacerlo de manera efectiva. Aquellos que naveguen esta transición con éxito optimizarán las operaciones y desbloquearán nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento. A medida que la IA madura, sigue un ciclo de adopción de tecnología bien conocido, pasando de la innovación de productos y soluciones a la disrupción en toda la industria. Los pioneros en la industria de los medios y el entretenimiento ya han comenzado a integrar la IA y el aprendizaje automático (ML) en sus flujos de trabajo. Los ejemplos de dónde se está utilizando la tecnología para mejorar la eficiencia, la personalización y la creatividad están creciendo. El motor de recomendación impulsado por IA de Netflix, por ejemplo, personaliza las experiencias de los usuarios para aumentar el compromiso. Además, Netflix aprovecha la IA para crear avances atractivos para su contenido, identificando qué combinación de aspectos destacados tiene más probabilidades de generar el compromiso de los espectadores. El DJ de IA de Spotify crea listas de reproducción personalizadas, combinando datos con creatividad. Spotify también utiliza la IA para darle a su DJ "sintético" una voz humana, con la capacidad de cambiar el tono, el acento y el género para crear una mayor resonancia con sus suscriptores. La plataforma Azure de Microsoft ofrece herramientas de moderación de contenido basadas en IA, y Video Indexer de Azure utiliza la IA para analizar el contenido y enriquecer los metadatos asociados. Freewheel ha desarrollado tecnologías de inserción y segmentación de anuncios impulsadas por IA, para aumentar la eficiencia de la monetización de anuncios. Estos son solo algunos ejemplos de cómo la IA está revolucionando silenciosamente la industria, y los casos de uso solo seguirán creciendo. Para las empresas de medios que enfrentan esta ola de ofertas de IA, el verdadero desafío no es si la IA puede ayudar, sino cómo elegir las herramientas y estrategias adecuadas para sus necesidades. El primer paso para integrar la IA en los flujos de trabajo de los medios es comprender la preparación de la organización para adoptar un caso de uso de IA. Las soluciones de **IA** con implicaciones de base amplia, que afectan a múltiples funciones organizativas y fuentes de datos, requerirán modelos de evaluación complejos para garantizar que se consideren todos los aspectos del negocio. Mucho más fáciles de digerir son las soluciones de **IA** que son más estrechas en alcance, por ejemplo, mejorar el rendimiento del codificador, lo que requiere modelos de evaluación más simples para determinar si son adecuados para las necesidades de la organización. El segundo paso para determinar un buen caso de uso es definir un resultado deseado que sea medible a través de KPI operativos claros. Por lo general, esto está claramente relacionado con el aumento de la eficiencia (reducción de costos), la mejora de la experiencia del cliente (reducción de la rotación y aumento del compromiso) o la generación de ingresos adicionales. El tercer paso es evaluar la solidez de las soluciones disponibles y determinar el umbral de rendimiento que definiría un resultado exitoso para un caso de uso dado. En la mayoría de los casos, la organización no está creando y entrenando sus propios modelos de **IA**, sino aprovechando modelos de IA de terceros a través de API y ejerciendo ese modelo en su propio conjunto de datos o contenido. Tener una comprensión clara del rango de resultados potenciales utilizando métricas más fáciles de evaluar, como la calidad visible, el tiempo que se tarda en entregar los activos o incluso factores como la utilización del ancho de banda, ayudará a calificar los casos de uso valiosos y ayudará a evitar decepciones. Hay una serie de factores que deben considerarse al evaluar una solución de IA para su organización. Para ilustrar el punto, a continuación se muestra un modelo de evaluación de ejemplo para evaluar si se debe aprovechar la IA en un flujo de trabajo de codificación. Este modelo de evaluación analiza cinco factores clave: * **Costo y Ahorros**: La IA incorporada en la codificación ahorrará ancho de banda de distribución, pero tendrá el costo de recursos informáticos adicionales y posibles costos de licencias de software. Un buen modelo de evaluación considerará no solo los ahorros en el costo del ancho de banda de distribución, sino también el costo adicional de la infraestructura para administrar la mayor carga computacional. Tener un punto de referencia de los costos para un proceso existente basado en algunas métricas simples, como el "tiempo transcurrido" o el "activo procesado", para comparar con un flujo de trabajo de IA puede ayudar con los cálculos del TCO. Pero recuerde siempre: los procesos de IA pasan por mejoras tanto del modelo como del flujo de trabajo que tienden a proporcionar beneficios incrementales a través de versiones posteriores, por lo que el TCO es un cálculo en evolución. * **Impacto en el rendimiento**: El procesamiento adicional basado en IA puede introducir latencia en el flujo de trabajo de codificación. Si la solución de IA introduce varios segundos de latencia para una transmisión en vivo, el impacto en la experiencia del espectador puede afectar materialmente al negocio. En algunos casos, la solución de IA también puede tener impactos en el lado del cliente, lo que puede no ser aceptable. Un buen modelo de evaluación considerará todos los impactos del usuario final en la implementación de la solución y tendrá un umbral claro para un rendimiento aceptable. * **Impacto operativo**: Cualquier impacto en las operaciones diarias debe entenderse bien. ¿Se requiere monitoreo adicional para garantizar un rendimiento sostenido de los ahorros de ancho de banda y/o la calidad de la imagen? ¿El personal necesita ser capacitado nuevamente para comprender las nuevas métricas de rendimiento, configuraciones y ajustes? ¿Hay implicaciones de sostenibilidad que deben evaluarse frente a las iniciativas ESG de la organización debido al aumento del consumo de energía? * **Integración del sistema y riesgo**: ¿Hay otros sistemas en el flujo de trabajo de codificación y distribución de video que también utilizan la automatización y/o la IA? ¿Se comprenden bien los riesgos del sistema de extremo a extremo para mitigar cualquier evento que afecte al negocio? ¿Podría haber efectos en cascada potenciales de un sistema que funciona mal que se alimenta a otro sistema habilitado para IA, y las protecciones y redundancias actuales son suficientes? Ejecutar flujos de trabajo inicialmente en entornos de prueba y desarrollo, así como simular fallas, es una excelente manera de comprender cómo se comportan las protecciones y la redundancia antes de la implementación de producción. * **Ética y privacidad**: Las consideraciones éticas y de privacidad siempre deben formar parte de cada modelo de evaluación. ¿Puede el sistema alterar el contenido de alguna manera? ¿Existe alguna posibilidad de que el sistema impulsado por IA pueda tocar los datos del cliente? Por ejemplo, podría haber sistemas de codificación habilitados para IA que tienen mecanismos integrados para el doblaje automático de idiomas o la detección y el reemplazo de marcas en el cuadro para fines de monetización. Es fundamental garantizar los controles y permisos adecuados para preservar los derechos del propietario/creador del contenido. Una vez que se selecciona un caso de uso, desarrolle modos graduales de introducción en la organización. Restrinja la implementación inicial para que las implicaciones para la organización se comprendan bien, así como el potencial para lograr los resultados deseados. Las empresas de medios como la BBC han adoptado con éxito este enfoque, probando múltiples iniciativas impulsadas por IA en entornos internos limitados. Por ejemplo, las funciones de personalización de contenido se lanzaron en entornos controlados antes de implementarlas en una audiencia más amplia. La BBC también garantiza que todas las iniciativas se rijan por principios básicos, que informan sus propios modelos de evaluación internos. También es útil considerar escenarios en los que el sistema puede funcionar muy bien como piloto pero encontrar problemas importantes a escala. Defina los problemas potenciales que pueden afectar el escalado de sus soluciones habilitadas para IA como parte del modelo de evaluación y considere si se pueden necesitar mecanismos de reversión. La IA no es solo una herramienta, se está convirtiendo rápidamente en un imperativo estratégico para la industria de los medios y el entretenimiento. Al adoptar un enfoque metódico, comenzando con casos de uso claramente definidos, respaldados por marcos de evaluación sólidos y llevando a cabo pruebas piloto exhaustivas en entornos controlados, las empresas de medios pueden aprovechar la IA para impulsar tanto la eficiencia como la innovación. De los primeros en adoptar, está claro que la IA no es una solución única para todos. Las empresas que sobresalen en el aprovechamiento de la IA son aquellas que tienen una profunda comprensión de los flujos de trabajo de los medios, las aplicaciones técnicas y los puntos débiles de la industria. Estos pioneros están mejor equipados para utilizar la IA de manera efectiva, personalizando sus capacidades para sus necesidades específicas. Otra conclusión clave es el bajo costo de la experimentación. Al ejecutar pruebas piloto en paralelo o dentro de entornos no de producción, las empresas pueden explorar el potencial de la IA sin interrumpir las operaciones en curso. Fundamentalmente, este proceso de prueba y error no solo ajusta las implementaciones de IA, sino que también desarrolla una alfabetización interna crítica de la IA que impulsará el valor a largo plazo. No se equivoquen, la IA ya está transformando la industria. Una encuesta de Gartner de 2023 a más de 1400 líderes ejecutivos reveló que el 45% está probando soluciones de IA generativa, y el 10% ya las ha implementado en producción. Este es un fuerte aumento con respecto al 15% que pilotaba y el 4% en producción el año anterior, lo que subraya la urgencia con la que las empresas están adoptando la IA para mantenerse competitivas. A medida que el panorama digital evoluciona rápidamente, aquellos que actúen ahora para explorar las posibilidades de la IA, mientras desarrollan las habilidades y estrategias fundamentales, estarán mejor posicionados para desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y profundizar el compromiso de la audiencia. La IA no es solo el futuro, es la clave para mantenerse a la vanguardia en un mundo que cambia rápidamente.