Вещательная индустрия претерпевает значительные изменения, обусловленные интеграцией искусственного интеллекта (ИИ). В этой статье рассматривается, как поставщики технологий преодолевают трудности и используют возможности, предоставляемые ИИ, уделяя особое внимание развитию персонала и важному сотрудничеству между вещательными компаниями и разработчиками технологий. Обсуждение сосредоточено на развивающихся навыках, необходимых специалистам в области вещания, поскольку автоматизация на основе ИИ меняет традиционные роли.
Эксперты отрасли подчеркивают важность партнерских отношений для решения проблем внедрения. Эти проблемы варьируются от значительных затрат на инфраструктуру до необходимости проведения комплексных программ обучения персонала. Помимо технических аспектов, обсуждение затрагивает часто упускаемые из виду области, такие как этические соображения, управление данными и установление четких стандартов обработки контента, созданного с помощью ИИ. Bob Caniglia, директор по продажам в Северной и Южной Америке, Blackmagic Design, подчеркивает, что «цель технологии на основе ИИ должна заключаться в расширении творческих возможностей, а не в замене творческих работников».
Ken Kobayashi, руководитель отдела продаж, Sony Electronics, указывает на трудности найма квалифицированных операторов камер и решение, которое предлагает ИИ: «Нанять опытных операторов камер за короткий срок или обучить существующих операторов за короткий срок может быть непросто. Система слежения за камерой на основе ИИ становится все более точной и надежной, с расширенными автоматизированными возможностями захвата, такими как отслеживание нескольких человек или отслеживание зарегистрированного лица, что способствует повышению качества производства, обеспечивает дополнительную вовлеченность и упрощает работу».
Интеграция ИИ требует изменения требований к навыкам. Costa Nikols, советник по стратегии в области медиа и развлечений, Telos Alliance, отмечает, что «распространение ИИ и машинного обучения предъявляет новые требования к навыкам специалистов по производству. Хотя традиционно трудоемкие процессы, такие как контроль качества, могут быть автоматизированы с помощью инструментов машинного обучения, пользователи начинают брать на себя больше задач, ориентированных на данные, которые требуют от них взаимодействия с новыми выходными данными и понимания их, а также управления автоматизированными и виртуализированными рабочими процессами». Это требует сочетания цифровой интуиции и глубоких технических знаний.
Эксперты сходятся во мнении, что технологии должны улучшать, а не заменять человеческие роли. Simon Parkinson, управляющий директор, Dot Group, заявляет: «Технологии призваны облегчать работу и автоматизировать множество рутинных операций, чтобы сотрудники могли освободиться для работы над более сложными или творческими задачами. Технологии должны сокращать разрыв в навыках, а не расширять его, чтобы предприятия могли максимально эффективно использовать свои технологические инвестиции». Он также подчеркивает ориентированный на пользователя дизайн многих технологий ИИ, подчеркивая их роль в качестве помощников, а не заменителей.
Подготовка рабочей силы к этим изменениям имеет решающее значение. Peyton Thomas, менеджер по продуктам, Panasonic Connect, советует вещательным компаниям «внедрять программно-определяемые платформы и новые транспортные протоколы, такие как ST2110, уже сегодня». Этот упреждающий подход обеспечивает плавный переход к рабочим процессам на основе ИИ. Bob Caniglia подчеркивает важность «постоянного повышения квалификации» для того, чтобы идти в ногу с технологическим прогрессом.
Jordan Thomas, менеджер по маркетингу, QuickLink, подчеркивает ценность практического обучения, в то время как Steve Taylor, главный специалист по продуктам и технологиям, Vizrt, подчеркивает необходимость построения доверия, рассматривая ИИ как «генератор времени», оптимизирующий менее интересные задачи и освобождая творческих работников для сосредоточения на повествовании. Noa Magrisso, разработчик ИИ, TAG Video Systems, отмечает переход от ручных задач к стратегическим знаниям в области инструментов ИИ, что приводит к появлению новых специализированных ролей.
В статье также затрагивается экономическое воздействие ИИ, причем Simon Parkinson ссылается на прогноз Всемирного экономического форума о замещении и создании рабочих мест. Kathy Klinger, директор по маркетингу, Brightcove, подчеркивает необходимость инвестиций как в технологии, так и в таланты, подчеркивая надежную инфраструктуру данных и культуру непрерывного обучения. Siddarth Gupta, главный инженер, Interra Systems, обсуждает значительные затраты на внедрение и проблемы, связанные с внедрением ИИ.
Решение этических проблем и обеспечение качества и подлинности имеют первостепенное значение. Kathy Klinger указывает на проблемы, создаваемые отсутствием у ИИ тонкого понимания, в то время как Yang Cai, генеральный директор и президент, VisualOn, упоминает барьеры высоких затрат, сложности интеграции и отсутствия технических знаний. Zeenal Thakare, старший вице-президент по архитектуре корпоративных решений, Ateliere, подчеркивает необходимость учета этических последствий и предвзятости в алгоритмах, особенно в новостных сообщениях.
Статья заканчивается акцентом на сотрудничестве. Stefan Lederer, генеральный директор и соучредитель, Bitmovin, подчеркивает важность сотрудничества, упоминая сообщество AI Accelerator Community. Bob Caniglia подчеркивает важность прямой обратной связи от вещательных компаний. Costa Nikols выступает за практическое внедрение, ориентированное на конкретные случаи использования. Steve Taylor повторяет жизненно важную роль сотрудничества между пользователями и экспертами по технологиям. Sam Bogoch, генеральный директор, Axle AI, подчеркивает необходимость отфильтровывать возможности в целенаправленные решения. Noa Magrisso указывает на преимущества тесного сотрудничества между разработчиками и вещательными компаниями. Наконец, Jordan Thomas подчеркивает необходимость отраслевых дискуссий по вопросам управления, справедливости и инклюзивности.