Al di là delle applicazioni creative dell’Artificial Intelligence, è in corso una significativa trasformazione nelle operazioni broadcast e nell’intelligence aziendale. Mentre i professionisti si preparano per l’IBC 2025 ad Amsterdam, le aziende segnalano sostanziali aumenti di efficienza derivanti dalle applicazioni di IA che ottimizzano le infrastrutture, l’engagement del pubblico e le strategie di monetizzazione. L’IA è sempre più utilizzata per monitorare le prestazioni e regolare automaticamente le risorse in base alle condizioni di trasmissione in tempo reale.

“La maggior parte delle discussioni sull’IA nello streaming riguarda l’analisi o la creazione di contenuti, ma il vero cambiamento sarà l’automazione all’interno dell’infrastruttura stessa”, ha affermato Michael Vitale, VP of AI strategy and product intelligence presso Wowza. “Gli sviluppatori hanno bisogno di sistemi in grado di osservare cosa sta accadendo a uno stream, di intraprendere azioni correttive e di scalare automaticamente le risorse, sia che si tratti di un aumento degli spettatori, di un problema di larghezza di banda o di un guasto del flusso di lavoro”. Questa focalizzazione operativa rappresenta un passaggio dalla risoluzione reattiva dei problemi alla gestione predittiva del sistema, in cui l’IA monitora molteplici indicatori di performance e previene i problemi prima che influenzino gli spettatori o la consegna dei contenuti. “Questo tipo di IA operativa è ciò che distinguerà le piattaforme di streaming affidabili da quelle che semplicemente raccolgono dati sui problemi dopo che si sono verificati”, ha aggiunto Vitale.

Le applicazioni di IA operative offrono valore in aree spesso trascurate, affrontando processi backend che impattano sull’intera catena di fornitura dei contenuti. “La maggior parte delle discussioni si concentra sulle applicazioni creative, ma il livello operativo viene spesso trascurato”, ha affermato Francesca Pezzoli, VP of marketing presso Looper Insights. “L’automazione della gestione dei metadati, dell’audit del posizionamento e della generazione di insight può ridurre inefficienze nascoste che gravano sull’intera catena di fornitura dei contenuti. È qui che l’IA offre un valore composito che non è sempre visibile”. Looper Insights utilizza il machine learning per ottimizzare il posizionamento dei contenuti, traducendo le metriche di visibilità in risultati aziendali previsti. “Utilizziamo il machine learning per valutare i posizionamenti on-screen attraverso gli store digitali, aiutando i partner ad allocare la spesa marketing alle opportunità di maggiore impatto”, ha spiegato Pezzoli. “I modelli predittivi traducono la visibilità in risultati previsti come entrate o impressioni, guidando decisioni più intelligenti su dove e quando i contenuti dovrebbero apparire”.

Alcune aziende integrano l’IA nell’intero processo di monetizzazione dei contenuti, creando sistemi che ottimizzano la pianificazione, il targeting del pubblico e la gestione dei diritti. “Stiamo sfruttando il machine learning attraverso il nostro Self-Optimizing Content Monetization Flywheel per ottimizzare l’intero ciclo di vita dei contenuti, non solo le raccomandazioni”, ha affermato Ivan Verbesselt, chief product and marketing officer presso Mediagenix. “Predictive Content Intelligence: la nostra integrazione Spideo analizza gli schemi di engagement per creare ‘Smart Content Pools’ che anticipano le preferenze del pubblico, offrendo miglioramenti del 40% nella scoperta dei contenuti prima ancora che la pianificazione abbia inizio”. Questo crea un effetto composito: previsioni migliori portano a una pianificazione più efficace, generando dati di pubblico più ricchi per previsioni future ancora più accurate. “L’effetto volano moltiplica i guadagni: previsioni migliori consentono una pianificazione più intelligente, che genera dati di engagement più ricchi, alimentando previsioni ancora più accurate”, ha osservato Verbesselt. “Stiamo documentando miglioramenti della conversione del 35% entro pochi mesi – intelligence che apprende da ogni interazione con il pubblico”.

La pianificazione guidata dall’IA può sostituire automaticamente i contenuti con prestazioni inferiori e ottimizzare le lineup dei canali in base alla risposta del pubblico in tempo reale, consentendo una rapida implementazione dei canali. “Un cliente ha lanciato 40 canali in tre giorni con solo due dipendenti – l’80% più velocemente rispetto ai metodi tradizionali”, ha aggiunto Verbesselt. La tecnologia gestisce anche la gestione dei diritti, prevedendo finestre di licenza ottimali e identificando opportunità di monetizzazione su diverse piattaforme. Dal lato degli abbonati, l’IA analizza il comportamento degli spettatori per prevedere le cancellazioni e consentire strategie di fidelizzazione proattive. “Il machine learning e l’analisi predittiva migliorano l’engagement del pubblico attraverso l’iper-personalizzazione e le raccomandazioni in tempo reale”, ha affermato Einat Kahanam, vice president of product solutions presso Viaccess-Orca. “Per la monetizzazione, l’IA alimenta l’adtech intelligente, creando e ottimizzando dinamicamente annunci personalizzati per aumentare i tassi di conversione. Inoltre, l’analisi predittiva aiuta ad anticipare il churn degli abbonati, consentendo strategie di fidelizzazione proattive”. “L’IA consente inoltre modifiche editoriali dinamiche e in costante aggiornamento su larga scala, garantendo che la piattaforma rimanga fresca e rilevante”, ha aggiunto Kahanam.

Il monitoraggio ambientale è un’applicazione emergente, che tiene traccia delle emissioni di carbonio e del consumo di energia. “L’aspetto della sostenibilità è particolarmente trascurato, eppure le operazioni di broadcasting generano impronte di carbonio significative attraverso l’utilizzo dei server e il trasferimento di dati”, ha affermato Lee Otterway, commercial director per Dot Group. “Non si tratta solo di efficienza, ma di utilizzare l’IA per rendere le operazioni di broadcasting contemporaneamente più sostenibili e redditizie”, ha dichiarato Otterway.

L’implementazione riuscita dell’IA richiede l’integrazione nei sistemi aziendali principali, non solo aggiunte superficiali. “Tutti parlano di cosa può fare l’IA, ma non abbastanza persone parlano di cosa dovrebbe fare l’IA”, ha affermato Symon Roue, managing director presso VIDA. “Troppe aziende aggiungono un chatbot o uno strumento di trascrizione sopra gli stessi flussi di lavoro inefficienti”. L’attenzione dovrebbe essere sull’IA come parte integrante delle operazioni aziendali, non come uno strato tecnologico aggiuntivo. “Ciò che manca è la conversazione sull’IA come parte del modello operativo, non come un gadget”, ha detto Roue. “La vera vittoria è quando l’IA smette di essere uno spettacolo collaterale e inizia a rendere i sistemi aziendali principali più intelligenti, più connessi e meno dipendenti da eserciti di persone che spostano file e metadati”.

Le applicazioni di IA operative offrono un valore immediato concentrandosi sull’ottimizzazione aziendale piuttosto che sulla semplice generazione di contenuti. “La conversazione mancante è l’intelligence operativa – come l’IA può ottimizzare il business del broadcasting, non solo la creazione di contenuti”, ha affermato Otterway. “Mentre il settore si concentra intensamente sull’IA per la generazione di contenuti e il miglioramento della post-produzione, stiamo trascurando il potenziale trasformativo dell’IA per l’efficienza operativa e la sostenibilità”.

Le implementazioni pratiche dell’IA si concentrano sulle aree in cui l’IA surclassa gli umani. “Abbiamo implementato sottotitoli automatici basati sull’IA che superano i trascrittori umani in ambienti ad alta pressione”, ha affermato Jan Weigner, CTO di Cinegy. “A differenza degli umani che hanno bisogno di rotazione ogni 15 minuti per mantenere la qualità, la nostra IA offre risultati coerenti di qualità broadcast per tutto il giorno. Questa è l’IA pratica”.

L’implementazione etica dell’IA è fondamentale, soprattutto per quanto riguarda le licenze dei contenuti. “Organizzazioni come Troveo, Adapt Global e altre si sono imbarcate in un percorso di aggregazione etica dei contenuti ottenendo in licenza contenuti dai creatori per accelerare e addestrare piattaforme video basate sull’IA come Moonvalley, OpenAI e altre”, ha affermato Majed Alhajry, CTO e interim CEO presso MASV. “Raccogliendo contenuti da studi e creatori, è emerso un nuovo mercato per la curation di contenuti basata sull’IA”. “La firma di accordi di licenza invece di scraping di contenuti garantisce un utilizzo etico e trasparente dell’IA nel video e nel broadcasting”, ha aggiunto Alhajry. “Gli studi e i creatori possono ora integrare il loro lavoro con contenuti basati sull’IA che sono eticamente addestrati, dove tutti i contributori beneficiano lungo la catena di produzione”.

Con l’avvicinarsi dell’IBC 2025, le applicazioni di IA operative si stanno espandendo nei processi aziendali principali, concentrandosi su un’integrazione senza soluzione di continuità e su miglioramenti di efficienza misurabili. L’IBC 2025 offrirà l’opportunità di valutare queste applicazioni e il loro potenziale impatto sulle prestazioni aziendali e sull’efficienza operativa.