За межами творчих застосувань штучного інтелекту відбувається значна трансформація в телевізійних операціях та системах бізнес-аналітики. Під час підготовки до IBC 2025 в Амстердамі компанії повідомляють про значне підвищення ефективності завдяки застосуванню ШІ для оптимізації інфраструктури, залучення аудиторії та стратегій монетизації. ШІ все частіше використовується для моніторингу продуктивності та автоматичного регулювання ресурсів на основі умов реального часу в інфраструктурі мовлення.

«Більшість розмов про ШІ у стрімінгу стосуються аналітики чи створення контенту, але справжній зсув буде в автоматизації самої інфраструктури», — сказав Майкл Вітале, віце-президент зі стратегії ШІ та інтелекту продукту в Wowza. «Розробникам потрібні системи, які можуть спостерігати за тим, що відбувається зі потоком, вживати виправних заходів та автоматично масштабувати ресурси — незалежно від того, чи це сплеск переглядів, проблема з шириною смуги чи збій у робочому процесі». Цей оперативний фокус є переходом від реактивного вирішення проблем до прогностичного управління системою, де ШІ моніторить безліч показників продуктивності та запобігає проблемам, перш ніж вони вплинуть на глядачів або доставку контенту. «Саме такий операційний ШІ відрізнить надійні платформи потокового передавання від тих, що просто збирають дані про проблеми після їх виникнення», — додав Вітале.

Операційні застосування ШІ забезпечують цінність у часто недооцінених сферах, вирішуючи проблеми бекенд-процесів, які впливають на всю ланцюжок постачання контенту. «Більшість обговорень зосереджуються на творчих застосуваннях, але операційний рівень часто залишається поза увагою», — сказала Франческа Пеццолі, віце-президент з маркетингу в Looper Insights. «Автоматизація управління метаданими, аудит розміщення та генерація аналітики можуть зменшити приховану неефективність, яка тяжіє на всьому ланцюжку постачання контенту. Саме тут ШІ забезпечує складову цінність, яка не завжди помітна». Looper Insights використовує машинне навчання для оптимізації розміщення контенту на цифрових платформах, перетворюючи показники видимості на прогнозовані бізнес-результати. «Ми використовуємо машинне навчання для оцінки розміщення на екрані на цифрових вітринах, допомагаючи партнерам розподіляти маркетингові витрати на найефективніші можливості», — пояснила Пеццолі. «Прогностичні моделі перетворюють видимість на прогнозовані результати, такі як дохід або враження, керуючи більш розумними рішеннями щодо того, де та коли контент повинен з’являтися».

Деякі компанії інтегрують ШІ в весь процес монетизації контенту, створюючи системи, які оптимізують планування, таргетинг аудиторії та управління правами. «Ми використовуємо машинне навчання у нашому самооптимізуючому маховику монетизації контенту для оптимізації всього життєвого циклу контенту, а не лише рекомендацій», — сказав Іван Вербессельт, головний директор з продуктів та маркетингу в Mediagenix. «Прогностичний контентний інтелект: наша інтеграція Spideo аналізує моделі залучення для створення «розумних пулів контенту», які передбачають переваги аудиторії, забезпечуючи 40% поліпшення відкриття контенту ще до початку планування». Це створює кумулятивний ефект: кращі прогнози призводять до більш ефективного планування, генеруючи більш багаті дані про аудиторію для ще точніших прогнозів у майбутньому. «Ефект маховика збільшує прибуток: кращі прогнози забезпечують розумніше планування, що генерує більш багаті дані про залучення, що підживлює ще точніші прогнози», — зазначив Вербессельт. «Ми документуємо 35% поліпшення конверсії протягом кількох місяців — інтелект, який навчається на кожній взаємодії з аудиторією».

ШІ-планування може автоматично замінювати контент зі слабкими показниками та оптимізувати сетки каналів на основі реакції аудиторії в реальному часі, що дозволяє швидко запускати канали. «Один клієнт запустив 40 каналів за три дні лише з двома співробітниками — на 80% швидше, ніж традиційними методами», — додав Вербессельт. Технологія також обробляє управління правами, прогнозуючи оптимальні вікна ліцензування та визначаючи можливості монетизації на різних платформах та каналах розповсюдження. З боку абонента ШІ аналізує поведінку глядачів, щоб передбачати відмови та забезпечувати проактивні стратегії утримання. «Машинне навчання та прогностична аналітика покращують залучення аудиторії завдяки гіперперсоналізації та рекомендаціям у реальному часі», — сказала Ейнайт Каханам, віце-президент з рішень для продуктів у Viaccess-Orca. «Для монетизації ШІ забезпечує інтелектуальну рекламну технологію, динамічно створюючи та оптимізуючи персоналізовані оголошення для підвищення коефіцієнтів конверсії. Крім того, прогностична аналітика допомагає передбачати відтік абонентів, дозволяючи використовувати проактивні стратегії утримання». «ШІ також забезпечує динамічні, постійно оновлювані редакторські зміни у масштабі, що гарантує, що платформа залишається свіжою та актуальною», — додала Каханам.

Моніторинг навколишнього середовища є новим застосуванням, відстежуючи викиди вуглецю та споживання енергії. «Аспект сталого розвитку особливо недооцінюється, проте телевізійні операції створюють значні вуглецеві сліди через використання серверів та передачу даних», — сказав Лі Оттервей, комерційний директор Dot Group. «Йдеться не тільки про ефективність, а й про використання ШІ для того, щоб зробити телевізійні операції більш стабільними та прибутковими одночасно», — заявив Оттервей.

Вдале впровадження ШІ вимагає інтеграції в основні бізнес-системи, а не просто поверхневих доповнень. «Всі говорять про те, що може зробити ШІ, але недостатньо людей говорять про те, що ШІ повинен робити», — сказав Саймон Руе, керуючий директор VIDA. «Занадто багато компаній додають чат-бот або інструмент транскрипції поверх тих самих зламаних робочих процесів». Фокус повинен бути на ШІ як невід’ємній частині бізнес-операцій, а не додатковому технологічному рівні. «Що відсутнє, це розмова про ШІ як частину операційної моделі, а не як вигадку», — сказав Руе. «Справжня перемога — це коли ШІ перестає бути побочним явищем і починає робити основні бізнес-системи розумнішими, більш взаємопов’язаними та менш залежними від армій людей, які переміщують файли та метадані».

Операційні застосування ШІ пропонують безпосередню цінність, зосереджуючись на оптимізації бізнесу, а не тільки на створенні контенту. «Відсутня розмова — це операційна розвідка — як ШІ може оптимізувати бізнес мовлення, а не тільки створення контенту», — сказав Оттервей. «Тоді як галузь інтенсивно зосереджується на ШІ для створення контенту та поліпшення постпродакшену, ми не помічаємо трансформаційного потенціалу ШІ для операційної ефективності та сталого розвитку».

Практичні реалізації ШІ зосереджуються на областях, де ШІ перевершує можливості людини. «Ми впровадили ШІ-автоматичне субтитрування, яке перевершує можливості людських транскрипторів у стресових умовах», — сказав Ян Вайгнер, технічний директор Cinegy. «На відміну від людей, яким потрібна ротація кожні 15 хвилин для підтримки якості, наш ШІ забезпечує стабільні результати трансляційної якості цілий день. Це практичний ШІ».

Етичне впровадження ШІ є критичним, особливо щодо ліцензування контенту. «Організації, такі як Troveo, Adapt Global та інші, розпочали етичну подорож агрегації контенту, ліцензуючи контент від творців для прискорення та навчання відеоплатформ ШІ, таких як Moonvalley, OpenAI та інші», — сказав Маджед Альхаджрі, технічний директор та тимчасовий генеральний директор MASV. «Завдяки збору контенту від студій та творців з’явився новий ринок для курації контенту ШІ». «Підписання ліцензійних угод замість збору контенту забезпечує етичне та прозоре використання ШІ у відео та мовленні», — додав Альхаджрі. «Студії та творці тепер можуть доповнювати свою роботу контентом ШІ, який етично навчений, де всі учасники отримують вигоду на етапі виробництва».

Напередодні IBC 2025 операційні застосування ШІ розширюються в основні бізнес-процеси, зосереджуючись на безшовної інтеграції та вимірюваних поліпшеннях ефективності. IBC 2025 надасть можливості для оцінки цих застосувань та їх потенційного впливу на бізнес-продуктивність та операційну ефективність.