На IBC 2025 в Амстердаме ИИ занимает центральное место, преобразуя творческие рабочие процессы на всех этапах производства контента. Лидеры отрасли подтверждают, что инструменты ИИ вышли за рамки экспериментальной стадии и теперь являются неотъемлемой частью производства, автоматизируя трудоемкие задачи и расширяя творческий потенциал. Эти системы помогают создателям контента от начальной концепции до финальной доставки.
«ИИ преобразует производство контента от начала до конца. Автоматизация написания сценариев, обогащение прямого эфира тегированием в реальном времени и ускорение пост-продакшна с мгновенными моментами, редактированием и локализацией», — сказал Ross Tanner, старший вице-президент по региону EMEA в Magnifi. «Для спорта и СМИ это превращает дни работы в минуты, позволяя создавать персонализированный контент, готовый к размещению на разных платформах, в больших масштабах, при этом предоставляя создателям больше времени для работы над сюжетом».
Эволюция выходит за рамки простой автоматизации; это творческое партнерство. ИИ-системы обеспечивают поддержку в реальном времени во время прямых трансляций, управляя техническими аспектами, не прерывая творческого процесса. Эти системы обрабатывают автоматическое отслеживание камеры, оптимизацию уровня звука и генерацию графики в реальном времени. «ИИ — это не просто инструмент для автоматизации задач, это все больше становится творческим партнером для команд, работающих над прямыми трансляциями», — сказал Roberto Musso, технический директор в NDI. «Использование ИИ в рабочих процессах позволило командам упростить процесс производства контента, используя инструменты, которые предлагают такие функции, как автоматическое отслеживание камеры, оптимизация уровня звука и генерация графики в реальном времени».
Агентные рабочие процессы представляют собой значительный шаг вперед. ИИ-системы выполняют сложные многоэтапные задачи с минимальным вмешательством человека, придерживаясь редакционных стандартов. Эти системы персонализируют контент для разных аудиторий, применяют метаданные в реальном времени и форматируют контент для нескольких платформ одновременно. «ИИ, особенно в форме агентных рабочих процессов, теперь ускоряет каждый этап конвейера контента — от автоматического поиска сюжетов и генерации сценариев до многоплатформенного клиппинга и пост-продакшна», — сказал Jonas Michaelis, генеральный директор Qibb. «Эти системы могут быстро адаптировать контент для разных аудиторий, применять метаданные в реальном времени и форматировать его для различных каналов — задачи, которые обычно требуют больших специализированных команд».
Однако человеческий надзор остается важным для поддержания редакционных стандартов и творческого замысла, особенно в новостях и контенте, чувствительном к соблюдению требований. Этот подход «человек в цикле» обеспечивает качество редакции и соблюдение требований. «Даже если ИИ выполняет большую часть работы, наличие «человека в цикле» остается необходимым для обеспечения качества редакции, соблюдения требований и творческого замысла, одновременно ускоряя время выхода в эфир», — сказал Michaelis.
Влияние ИИ особенно заметно в новостях, где требуется скорость и точность. Автоматизированные системы выполняют транскрипцию, перевод и обогащение метаданными, освобождая журналистов для работы над репортажами и анализом. Это отвечает растущему спросу на доставку контента на многочисленные платформы. «ИИ выходит за рамки экспериментов и становится частью основных производственных процессов, наиболее заметное влияние оказывает на ускорение сроков и сокращение времени, затрачиваемого на трудоемкие ручные задачи», — сказал Craig Wilson, евангелист продукта в Avid. «В новостях это включает автоматизацию транскрипции, перевода и обогащения метаданными для ускорения создания сюжетов и доставки на многочисленные платформы».
В пост-продакшне приложения ИИ ориентированы на поиск контента и ускоренное редактирование. Системы идентифицируют конкретные клипы, исключая ручной просмотр. Это распространяется на улучшение производительности и локализацию. «ИИ обеспечивает более быстрые рабочие процессы пост-продакшна, автоматизируя такие задачи, как индексация видео и поиск контента», — сказал Frederic Petitpont, технический директор и соучредитель Moments Lab. «ИИ и агенты ИИ значительно сокращают время, которое редакторы тратят, например, на просмотр отснятого материала для поиска точных клипов. В результате творческие команды значительно увеличивают объем выпускаемого видео».
Эффективная реализация ИИ зависит от надежной технической инфраструктуры и рабочих процессов обработки данных. Успешная реализация требует централизованных хранилищ контента. «Сейчас на рынке много «пустышек» в отношении ИИ. Покупатель, будьте осторожны», — сказал Derek Barrilleaux, генеральный директор Projective. «Если контент разбросан по всей организации, получить реальную пользу от ИИ будет практически невозможно. Но если все централизовано и согласовано, инструменты ИИ могут действительно принести пользу».
Техническая архитектура влияет на производительность и экономическую эффективность ИИ. Консолидация сжатия видео и обработки ИИ с использованием графических процессоров (GPU) обеспечивает значительный выигрыш в эффективности. «Многие медиакомпании используют медленную, сложную и дорогостоящую обработку на базе центральных процессоров (CPU), где один конвейер обрабатывает сжатие, а другой — обработку ИИ», — сказала Sharon Carmel, генеральный директор Beamr. «Используя исключительно графические процессоры (GPU), сжатие видео и улучшения ИИ могут выполняться одновременно в одном конвейере реального времени, обеспечивая более быструю, эффективную и экономичную обработку видео и данных».
Качество данных имеет первостепенное значение. Организации должны инвестировать в комплексное каталогизирование и индексирование контента, чтобы максимизировать ценность инструментов ИИ. «Агенты ИИ так же хороши, как и качество данных, которыми они питаются, а крупномасштабные проекты по индексированию видео необходимы для раскрытия полного потенциала рабочих процессов ИИ», — сказал Petitpont. Потоковые подходы устраняют узкие места в подготовке данных.
«ИИ — это крючок, автоматизирующий повторяющиеся задачи и предоставляющий информацию из единого источника истины», — сказал Peter Thompson, генеральный директор и соучредитель Lucidlink. «Рабочие процессы «поток, а не синхронизация» устраняют узкие места в подготовке данных в конвейерах Gen-AI, позволяя командам тратить меньше времени на подготовку данных и больше времени на получение информации и результатов».
Приложения ИИ выявляют технические проблемы, которые ранее требовали проверки человеком, включая проблемы синхронизации аудио и видео и графические помехи. Создание рабочих процессов на основе естественного языка демократизирует работу в сфере медиа. «Контроль качества также развивается; вместо того, чтобы полагаться исключительно на проверки на основе правил, ИИ теперь может выявлять такие проблемы, как несоответствие синхронизации губ или графические помехи, которые традиционно требовали проверки человеком», — сказал Charlie Dunn, исполнительный вице-президент по продуктам в Telestream. «Возможно, наиболее глубокое изменение — это рост создания рабочих процессов на основе естественного языка, что снижает технические барьеры и демократизирует работу в сфере медиа».
Возможности ИИ в обработке звука выходят за рамки базового управления громкостью и включают в себя сложные функции управления языком и речью. Системы машинного обучения обрабатывают сложный многоязычный контент, идентифицируя говорящих, языки и несоответствия. «Функции ИИ все чаще способны управлять ясностью языка и речи в больших масштабах, выходя далеко за рамки базового управления громкостью», — сказал Costa Nikols, советник исполнительной команды по стратегии для медиа и развлечений в Telos Alliance. «Машинное обучение может идентифицировать говорящих, языки, отмечать несоответствия, адаптировать миксы для разборчивости на разных устройствах и обнаруживать нецензурную лексику на множестве языков и диалектов».
Передовые системы ИИ одновременно анализируют множество элементов контента для получения комплексных метаданных и сложной обработки контента с помощью многомодального анализа. Это позволяет автоматизировать создание моментов, трейлеров и повторов. «Технология анализирует визуальные, аудио и повествовательные элементы кадр за кадром, чтобы захватить весь контекст каждой сцены и автоматически генерировать подробные метаданные», — сказал Adam Massaro, старший менеджер по продуктовому маркетингу в Bitmovin, отметив, что это может помочь обеспечить гиперперсонализированные впечатления от просмотра и более эффективную таргетированную рекламу.
По мере приближения IBC 2025 вещательная отрасль тщательно оценивает приложения ИИ, сосредотачиваясь на практических инструментах, которые бесшовно интегрируются в существующие рабочие процессы, сохраняя при этом редакционные стандарты.