All'IBC 2025 ad Amsterdam, l'IA è al centro dell'attenzione, rimodellando i flussi di lavoro creativi lungo tutta la pipeline di produzione dei contenuti. I leader del settore confermano che gli strumenti di IA hanno superato le fasi sperimentali e sono ormai parte integrante della produzione, automatizzando attività dispendiose in termini di tempo ed espandendo il potenziale creativo. Questi sistemi assistono i creatori dalla concezione iniziale alla consegna finale.

“L'IA sta trasformando la produzione di contenuti end-to-end. Automatizza la scrittura di script, arricchisce la produzione live con tag in tempo reale e accelera la post-produzione con highlights, modifiche e localizzazione istantanee”, ha affermato Ross Tanner, senior vice president for EMEA di Magnifi. “Per lo sport e i media, trasforma giorni di lavoro in minuti, consentendo la creazione di contenuti personalizzati e pronti per la piattaforma su larga scala, dando ai creatori più tempo per concentrarsi sulla narrazione.”

L'evoluzione va oltre la semplice automazione; è una partnership creativa. I sistemi di IA forniscono supporto in tempo reale durante le trasmissioni live, gestendo gli aspetti tecnici senza interrompere il flusso creativo. Questi sistemi gestiscono il tracking automatico della telecamera, l'ottimizzazione del livello audio e la generazione di grafica in tempo reale. “Oltre a essere uno strumento per automatizzare le attività, l'IA è sempre più un partner creativo per i team di produzione live”, ha affermato Roberto Musso, direttore tecnico di NDI. “L'utilizzo di IA nei flussi di lavoro ha permesso ai team di semplificare il processo di produzione dei contenuti utilizzando strumenti che offrono funzioni come il tracking automatico della telecamera, l'ottimizzazione dei livelli audio e la generazione di grafica in tempo reale.”

I flussi di lavoro agentic rappresentano un progresso significativo. I sistemi di IA eseguono attività complesse a più fasi con un intervento umano minimo, mantenendo gli standard editoriali. Questi sistemi personalizzano i contenuti per diversi pubblici, applicano metadati in tempo reale e formattano i contenuti per più piattaforme contemporaneamente. “L'IA, soprattutto sotto forma di flussi di lavoro agentic, sta ora accelerando ogni fase della pipeline dei contenuti, dalla scoperta automatica di storie e dalla generazione di script al clipping multipiattaforma e alla post-produzione”, ha affermato Jonas Michaelis, CEO di Qibb. “Questi sistemi possono adattare rapidamente i contenuti per diversi pubblici, applicare metadati in tempo reale e formattarli per una gamma di canali, attività che in genere richiedono team grandi e specializzati.”

Tuttavia, la supervisione umana rimane fondamentale per mantenere gli standard editoriali e l'intento creativo, soprattutto nelle notizie e nei contenuti sensibili alla conformità. Questo approccio "human in the loop" salvaguarda la qualità editoriale e la conformità. “Anche con l'IA che fa il lavoro più pesante, avere un 'human in the loop' rimane essenziale per garantire la qualità editoriale, la conformità e l'intento creativo, accelerando al contempo i tempi di messa in onda”, ha affermato Michaelis.

L'impatto dell'IA è particolarmente evidente nelle notizie, rispondendo alla necessità di velocità e precisione. I sistemi automatizzati gestiscono la trascrizione, la traduzione e l'arricchimento dei metadati, liberando i giornalisti per concentrarsi sul reporting e sull'analisi. Ciò risponde alla crescente domanda di consegna di contenuti multipiattaforma. “L'IA sta passando dalla sperimentazione ai processi di produzione principali, con il maggiore impatto riscontrato nell'accelerazione dei tempi e nella riduzione delle ore dedicate alle attività ad alta intensità manuale”, ha affermato Craig Wilson, product evangelist di Avid. “Nelle notizie, questo include l'automazione della trascrizione, della traduzione e dell'arricchimento dei metadati per supportare una creazione di storie più rapida e una consegna multipiattaforma.”

In post-produzione, le applicazioni di IA si concentrano sulla scoperta di contenuti e sull'editing accelerato. I sistemi identificano clip specifiche, eliminando la revisione manuale. Ciò si estende al perfezionamento delle prestazioni e alla localizzazione. “L'IA consente flussi di lavoro di post-produzione più veloci automatizzando attività come l'indicizzazione video e la scoperta di contenuti”, ha affermato Frederic Petitpont, CTO e co-fondatore di Moments Lab. “L'IA e gli agenti di IA riducono significativamente il tempo che gli editor trascorrono, ad esempio, a scorrere le riprese per trovare clip esatte. Il risultato è che i team creativi aumentano significativamente la loro produzione video.”

L'implementazione efficace dell'IA dipende da una solida infrastruttura tecnica e da flussi di lavoro dei dati. Un'implementazione di successo richiede repository di contenuti centralizzati. “In questo momento c'è molta aria fritta in giro per quanto riguarda l'IA. Attenzione all'acquisto”, ha affermato Derek Barrilleaux, CEO di Projective. “Se i contenuti sono sparsi in tutta l'organizzazione, sarà quasi impossibile ottenere un reale valore utilizzabile dall'IA. Ma se tutto è centralizzato e coerente, ora gli strumenti di IA possono davvero fornire valore.”

L'architettura tecnica influenza le prestazioni e l'economicità dell'IA. Il consolidamento della compressione video e dell'elaborazione dell'IA utilizzando GPU produce significativi guadagni di efficienza. “Molte aziende multimediali utilizzano l'elaborazione basata su CPU lenta, complessa e costosa, in cui una pipeline gestisce la compressione e un'altra gestisce l'elaborazione dell'IA”, ha affermato Sharon Carmel, CEO di Beamr. “Utilizzando esclusivamente GPU, la compressione video e i miglioramenti dell'IA possono essere eseguiti insieme nella stessa pipeline in tempo reale, con elaborazione video e dati più veloce, efficiente ed economica.”

La qualità dei dati è fondamentale. Le organizzazioni devono investire in una catalogazione e indicizzazione complete dei contenuti per massimizzare il valore degli strumenti di IA. “Gli agenti di IA sono buoni quanto la qualità dei dati che vengono loro forniti e i progetti di indicizzazione video su larga scala sono essenziali per sbloccare il pieno valore dei flussi di lavoro basati sull'IA”, ha affermato Petitpont. Gli approcci basati sullo streaming eliminano i colli di bottiglia della preparazione dei dati.

“L'IA è l'amo, automatizza le attività ripetitive e porta alla luce informazioni da un'unica fonte di verità”, ha affermato Peter Thompson, CEO e co-fondatore di Lucidlink. “I flussi di lavoro basati sullo streaming eliminano i colli di bottiglia della preparazione dei dati nelle pipeline Gen-AI, consentendo ai team di dedicare meno tempo alla gestione dei dati e più tempo alla consegna di informazioni e impatto.”

Le applicazioni di IA identificano problemi tecnici che in precedenza richiedevano ispezione umana, inclusi problemi di sincronizzazione audio-visiva e interferenze grafiche. La creazione di flussi di lavoro basata sul linguaggio naturale democratizza le operazioni multimediali. “Anche il controllo di qualità si sta evolvendo; invece di affidarsi esclusivamente a controlli basati su regole, l'IA può ora identificare problemi come discrepanze di sincronizzazione labiale o interferenze grafiche che tradizionalmente richiedevano una revisione umana”, ha affermato Charlie Dunn, vicepresidente esecutivo dei prodotti di Telestream. “Forse il cambiamento più profondo è l'ascesa della creazione di flussi di lavoro basata sul linguaggio naturale, che abbassa le barriere tecniche e democratizza le operazioni multimediali.”

Le capacità dell'IA nell'elaborazione audio vanno oltre il semplice controllo del volume a una gestione sofisticata del linguaggio e della voce. I sistemi di machine learning gestiscono contenuti multilingue complessi, identificando relatori, lingue e incoerenze. “Le funzioni di IA sono sempre più in grado di gestire la chiarezza del linguaggio e della voce su larga scala, andando ben oltre il semplice controllo del volume”, ha affermato Costa Nikols, consulente strategico del team esecutivo per i media e l'intrattenimento di Telos Alliance. “Il machine learning può identificare relatori, lingue, segnalare incoerenze, adattare i mix per la comprensibilità su diversi dispositivi e rilevare parolacce in più lingue e dialetti.”

I sistemi di IA avanzati analizzano contemporaneamente più elementi di contenuto per metadati completi e manipolazione sofisticata dei contenuti attraverso l'analisi multimodale. Ciò consente la generazione automatica di highlight, la creazione di trailer e sequenze di replay. “La tecnologia esamina elementi visivi, audio e narrativi fotogramma per fotogramma per catturare il contesto completo di ogni scena e generare automaticamente metadati dettagliati”, ha affermato Adam Massaro, senior product marketing manager di Bitmovin, osservando che può aiutare a offrire esperienze di visione iper-personalizzate e un targeting degli annunci più efficace.

Con l'avvicinarsi dell'IBC 2025, il settore radiotelevisivo sta valutando attentamente le applicazioni dell'IA, concentrandosi su strumenti pratici che si integrano perfettamente nei flussi di lavoro esistenti, mantenendo al contempo gli standard editoriali.