Помимо креативного применения искусственного интеллекта, происходит значительная трансформация в вещательных операциях и бизнес-аналитике. По мере подготовки специалистов к IBC 2025 в Амстердаме, компании сообщают о существенном повышении эффективности благодаря приложениям ИИ, оптимизирующим инфраструктуру, вовлечение аудитории и стратегии монетизации. ИИ все чаще используется для мониторинга производительности и автоматической корректировки ресурсов в зависимости от условий вещания в режиме реального времени.

«Большинство разговоров об ИИ в потоковой передаче данных посвящено аналитике или созданию контента, но реальный сдвиг произойдет в автоматизации самой инфраструктуры», — сказал Michael Vitale, вице-президент по стратегии ИИ и анализу продуктов в Wowza. «Разработчикам необходимы системы, которые могут наблюдать за происходящим со потоком, принимать корректирующие действия и автоматически масштабировать ресурсы — будь то резкий рост числа зрителей, проблема с пропускной способностью или сбой в рабочем процессе». Эта оперативная направленность представляет собой переход от реактивного решения проблем к предсказуемому управлению системами, где ИИ отслеживает множество показателей производительности и предотвращает проблемы, прежде чем они повлияют на зрителей или доставку контента. «Именно такой оперативный ИИ будет отличать надежные платформы потоковой передачи от тех, которые просто собирают данные о проблемах после их возникновения», — добавил Vitale.

Оперативные приложения ИИ приносят ценность в часто упускаемых из виду областях, решая проблемы с бэкэнд-процессами, которые влияют на всю цепочку поставок контента. «Большинство дискуссий сосредоточено на креативных приложениях, но оперативный уровень часто упускается из виду», — сказала Francesca Pezzoli, вице-президент по маркетингу в Looper Insights. «Автоматизация управления метаданными, аудита размещения и генерации аналитики может сократить скрытые неэффективности, которые влияют на всю цепочку поставок контента. Именно здесь ИИ обеспечивает накопительную ценность, которая не всегда видна». Looper Insights использует машинное обучение для оптимизации размещения контента, преобразуя показатели видимости в прогнозируемые бизнес-результаты. «Мы используем машинное обучение для оценки размещения на экране в цифровых витринах, помогая партнерам распределять маркетинговые расходы на наиболее эффективные возможности», — объяснила Pezzoli. «Прогнозные модели преобразуют видимость в прогнозируемые результаты, такие как доход или показы, что позволяет принимать более обоснованные решения о том, где и когда должен отображаться контент».

Некоторые компании интегрируют ИИ во весь процесс монетизации контента, создавая системы, которые оптимизируют планирование, таргетинг аудитории и управление правами. «Мы используем машинное обучение в нашем самооптимизирующемся маховике монетизации контента для оптимизации всего жизненного цикла контента, а не только рекомендаций», — сказал Ivan Verbesselt, главный директор по продуктам и маркетингу в Mediagenix. «Прогнозная аналитика контента: наша интеграция Spideo анализирует модели вовлечения для создания «умных пулов контента», которые предвосхищают предпочтения аудитории, обеспечивая 40% улучшение обнаружения контента еще до начала планирования». Это создает кумулятивный эффект: лучшие прогнозы приводят к более эффективному планированию, генерируя более богатые данные об аудитории для еще более точных будущих прогнозов. «Эффект маховика усиливает выгоды: лучшие прогнозы обеспечивают более умное планирование, которое генерирует более богатые данные о вовлеченности, обеспечивая еще более точные прогнозы», — отметил Verbesselt. «Мы документируем 35% улучшение конверсии в течение нескольких месяцев — интеллект, который учится на каждом взаимодействии с аудиторией».

ИИ-планирование может автоматически заменять низкоэффективный контент и оптимизировать сетки каналов на основе реакции аудитории в режиме реального времени, что позволяет быстро развертывать каналы. «Один клиент запустил 40 каналов за три дня всего с двумя сотрудниками — на 80% быстрее, чем традиционные методы», — добавил Verbesselt. Технология также управляет правами, прогнозируя оптимальные окна лицензирования и выявляя возможности монетизации на разных платформах. Со стороны подписчиков ИИ анализирует поведение зрителей, чтобы предсказывать отмены подписки и обеспечивать упреждающее удержание. «Машинное обучение и прогнозная аналитика повышают вовлеченность аудитории за счет гиперперсонализации и рекомендаций в режиме реального времени», — сказала Einat Kahanam, вице-президент по продуктовым решениям в Viaccess-Orca. «Для монетизации ИИ обеспечивает интеллектуальную adtech, динамически создавая и оптимизируя персонализированную рекламу для повышения коэффициента конверсии. Кроме того, прогнозная аналитика помогает предвидеть отток подписчиков, что позволяет применять упреждающие стратегии удержания». «ИИ также обеспечивает динамические, постоянно обновляемые редакционные изменения в масштабе, гарантируя, что платформа остается свежей и актуальной», — добавила Kahanam.

Мониторинг окружающей среды — это новое приложение, отслеживающее выбросы углерода и потребление энергии. «Аспект устойчивости особенно упускается из виду, хотя вещательные операции создают значительный углеродный след за счет использования серверов и передачи данных», — сказал Lee Otterway, коммерческий директор Dot Group. «Речь идет не только об эффективности, но и об использовании ИИ для одновременного повышения устойчивости и прибыльности вещательных операций», — заявил Otterway.

Успешная внедрение ИИ требует интеграции в основные бизнес-системы, а не просто поверхностных дополнений. «Все говорят о том, что может сделать ИИ, но недостаточно людей говорят о том, что ИИ должен делать», — сказал Symon Roue, управляющий директор VIDA. «Слишком много компаний добавляют чат-бот или инструмент транскрипции поверх тех же сломанных рабочих процессов». В центре внимания должен быть ИИ как неотъемлемая часть бизнес-операций, а не дополнительный технологический слой. «Чего не хватает, так это разговора об ИИ как части операционной модели, а не как о трюке», — сказал Roue. «Настоящая победа — это когда ИИ перестает быть побочным явлением и начинает делать основные бизнес-системы более умными, более взаимосвязанными и менее зависимыми от армий людей, перемещающих файлы и метаданные».

Оперативные приложения ИИ предлагают немедленную ценность, сосредотачиваясь на оптимизации бизнеса, а не только на создании контента. «Отсутствующий разговор — это операционная разведка — как ИИ может оптимизировать бизнес вещания, а не только создание контента», — сказал Otterway. «В то время как отрасль интенсивно фокусируется на ИИ для создания контента и улучшения постпродакшна, мы упускаем из виду трансформационный потенциал ИИ для повышения операционной эффективности и устойчивости».

Практические реализации ИИ сосредоточены на областях, где ИИ превосходит людей. «Мы внедрили автоматическое субтитрование на основе ИИ, которое превосходит человеческих транскрипторов в условиях высокого стресса», — сказал Jan Weigner, технический директор Cinegy. «В отличие от людей, которым требуется смена каждые 15 минут для поддержания качества, наш ИИ обеспечивает согласованные результаты вещательного качества в течение всего дня. Это практический ИИ».

Этическое развертывание ИИ имеет решающее значение, особенно в отношении лицензирования контента. «Такие организации, как Troveo, Adapt Global и другие, начали этическое путешествие по агрегации контента, лицензируя контент у создателей для ускорения и обучения видеоплатформ ИИ, таких как Moonvalley, OpenAI и другие», — сказал Majed Alhajry, технический директор и временный генеральный директор MASV. «Благодаря сбору контента у студий и создателей появился новый рынок для курации контента ИИ». «Подписание лицензионных соглашений вместо сбора контента обеспечивает этичное и прозрачное использование ИИ в видео и вещании», — добавил Alhajry. «Студии и создатели теперь могут дополнять свою работу контентом ИИ, который этично обучен, где все участники выигрывают на протяжении всей производственной цепочки».

По мере приближения IBC 2025 оперативные приложения ИИ расширяются до основных бизнес-процессов, ориентируясь на бесшовную интеграцию и измеримые улучшения эффективности. IBC 2025 предоставит возможности для оценки этих приложений и их потенциального влияния на эффективность бизнеса и оперативную эффективность.