Історично, організації, які протистоять руйнівним технологіям, стикаються з непростим шляхом вперед. Хоча ранні користувачі мають перевагу в побудові фундаментальних навичок, пізні користувачі часто поспішають наздогнати, ризикуючи своєю ринковою позицією. Штучний інтелект (ШІ) є особливо руйнівним, оскільки це широкий драйвер, який впливає на все, від розробки програмного забезпечення до того, як функціонуватиме суспільство в майбутньому. Медіа та розважальна галузь, з її постійно зростаючим попитом на високоякісний персоніфікований контент і безперервним тиском на витрати, є раннім користувачем генеративного ШІ і тепер отримує вигоду від загальних інновацій, керованих ШІ, у сферах дистрибуції та операцій.
Для медіакомпаній питання перемістилося з того, чи інтегрувати ШІ, до того, як це робити ефективно. Ті, хто успішно проходить через цей перехід, оптимізують операції та розкриють нові можливості для інновацій та зростання.
Оскільки ШІ розвивається, він слідує відомому циклу впровадження технологій, переходячи від інновацій продукту та рішення до руйнування в масштабах всієї галузі. Піонери в медіа та розважальній галузі вже почали інтегрувати ШІ та машинне навчання (ML) у свої робочі процеси.
Приклади того, як ця технологія використовується для підвищення ефективності, персоналізації та креативності, зростають. Наприклад, рекомендаційна система Netflix, керована ШІ, персоналізує досвід користувачів для підвищення залученості. Крім того, Netflix використовує ШІ для створення захоплюючих анонсів для свого контенту, визначаючи, яка комбінація найважливіших моментів з найбільшою ймовірністю створить залученість глядача. AI DJ від Spotify створює персоналізовані плейлисти, поєднуючи дані з креативністю. Spotify також використовує ШІ, щоб надати своєму «синтетичному» DJ людський голос, з можливістю змінювати тон, акцент і стать, щоб створити більший резонанс серед своїх абонентів. Платформа Azure від Microsoft пропонує інструменти модерації контенту на основі ШІ, а Video Indexer від Azure використовує ШІ для аналізу контенту та збагачення відповідних метаданих. Freewheel розробив технології вставки та цільової реклами, що базуються на ШІ, щоб підвищити ефективність монетизації реклами.
Це лише кілька прикладів того, як ШІ непомітно революціонізує галузь, і випадки використання тільки продовжуватимуть зростати. Для медіакомпаній, які стикаються з цією хвилею пропозицій ШІ, реальна проблема полягає не в тому, чи може ШІ допомогти, а в тому, як вибрати правильні інструменти та стратегії для своїх потреб.
Першим кроком в інтеграції ШІ в медіа-робочі процеси є розуміння готовності організації до впровадження сценарію використання ШІ. ШІ-рішення з широкими наслідками, що торкаються кількох функцій та джерел даних організації, вимагатимуть складних моделей оцінки, щоб забезпечити врахування всіх аспектів бізнесу. Набагато простіше засвоїти ШІ-рішення, які мають більш вузький спектр — наприклад, покращення продуктивності кодера — що вимагають простіших моделей оцінки, щоб визначити, чи вони підходять для потреб організації.
Другим кроком у визначенні хорошого сценарію використання є визначення бажаного результату, який є вимірюваним за допомогою чітких операційних KPI. Як правило, це чітко пов'язано з підвищенням ефективності (зменшення витрат), покращенням досвіду клієнтів (зменшення відтоку та підвищення залученості) або збільшенням доходів.
Третім кроком є оцінка надійності доступних рішень і визначення порогу продуктивності, який визначив би успішний результат для даного сценарію використання. У більшості випадків організація не будує та не навчає власні моделі ШІ, а використовує сторонні моделі ШІ за допомогою API та застосовує цю модель до власного набору даних або контенту. Маючи чітке розуміння діапазону можливих результатів за допомогою легших для оцінки показників, таких як видима якість, час, витрачений на доставку активів, або навіть таких факторів, як використання пропускної здатності, допоможе кваліфікувати цінні сценарії використання та уникнути розчарувань. Існує цілий ряд факторів, які необхідно враховувати при оцінці рішення ШІ для вашої організації. Щоб проілюструвати це, нижче наведено приклад моделі оцінки для визначення того, чи слід використовувати ШІ в робочому процесі кодування. Ця модель оцінки розглядає п'ять ключових факторів:
- Вартість і економія: ШІ, інтегрований у кодування, заощадить пропускну здатність розповсюдження, але при цьому виникнуть витрати на додаткові обчислювальні ресурси та можливі витрати на ліцензування програмного забезпечення. Хороша модель оцінки враховуватиме не тільки економії на вартості пропускної здатності розповсюдження, але й додаткові витрати на інфраструктуру для управління зростаючим обчислювальним навантаженням. Наявність еталонних показників витрат для існуючого процесу на основі кількох простих показників, таких як «час, витрачений» або «оброблений актив», для порівняння з робочим процесом ШІ може допомогти у розрахунках загальної вартості володіння. Але завжди пам'ятайте: процеси ШІ проходять як модельні, так і робочі вдосконалення, які, як правило, забезпечують додаткові переваги через наступні версії, тому загальна вартість володіння є еволюційним розрахунком.
- Вплив на продуктивність: Додаткова обробка на основі ШІ може призвести до появи латентності в робочому процесі кодування. Якщо рішення ШІ вводить затримку в кілька секунд для прямої трансляції, це може суттєво вплинути на досвід користувачів і матеріально вплинути на бізнес. У деяких випадках рішення ШІ також може впливати на клієнтську сторону, що може бути неприйнятним. Хороша модель оцінки враховуватиме всі наслідки для кінцевих користувачів при впровадженні рішення та матиме чіткий поріг прийнятної продуктивності.
- Операційний вплив: Будь-які впливи на повсякденні операції слід добре розуміти. Чи потрібен додатковий моніторинг, щоб забезпечити стабільну продуктивність економії пропускної здатності та/або якості зображення? Чи потрібно перенавчати персонал, щоб зрозуміти будь-які нові показники продуктивності, конфігурації та налаштування? Чи існують наслідки для сталого розвитку, які необхідно оцінити з урахуванням ініціатив організації в сфері ESG через збільшення споживання енергії?
- Інтеграція та ризики системи: Чи є в робочому процесі відеокодування та розповсюдження інші системи, які також використовують автоматизацію та/або ШІ? Чи добре розуміються ризики для системи від кінця до кінця, щоб пом'якшити будь-які події, які впливають на бізнес? Чи можуть існувати потенційні каскадні ефекти від несправної системи, що подається в іншу систему, що працює на ШІ, і чи є нинішні запобіжники та резервні системи достатніми? Запуск робочих процесів спочатку в тестових та розробних середовищах, а також моделювання відмов — це чудовий спосіб зрозуміти, як працюють запобіжники та резервне копіювання перед розгортанням на виробництві.
- Етика та конфіденційність: Етичні та конфіденційні міркування завжди повинні бути частиною кожної моделі оцінки. Чи може система будь-як змінити контент? Чи є можливість, що система, керована ШІ, може торкнутися даних клієнтів? Наприклад, можуть бути системи кодування, що працюють на ШІ, які мають вбудовані механізми для автоматичного дубляжу мови або виявлення брендів у кадрі та заміни їх у комерційних цілях. Забезпечення відповідного контролю та дозволів для збереження прав власника/творця контенту має вирішальне значення.
Після того, як сценарій використання обрано, розробіть поступові способи його впровадження в організацію. Обмежте початкове впровадження, щоб добре розуміти наслідки для організації, а також потенціал досягнення бажаних результатів.
Медіакомпанії, такі як BBC, успішно впровадили цей підхід, запускаючи кілька ініціатив, керованих ШІ, у обмежених внутрішніх налаштуваннях. Наприклад, функції персоналізації контенту були запущені в контрольованих налаштуваннях перед їх розгортанням для більш широкої аудиторії. BBC також гарантує, що всі ініціативи регулюються основними принципами, які формують їх власні внутрішні моделі оцінки.
Також корисно розглянути сценарії, в яких система може працювати дуже добре в якості пілота, але зіткнутися із значними проблемами в масштабі. Визначте потенційні проблеми, які можуть вплинути на масштабування ваших рішень, що працюють на ШІ, як частину моделі оцінки, та подумайте, чи можуть бути потрібні механізми відкоту.
ШІ — це не просто інструмент — він швидко стає стратегічним імперативом для медіа та розважальної галузі. Впроваджуючи методичний підхід — починаючи з чітко визначених сценаріїв використання, що підтримуються надійними моделями оцінки, і проводячи ретельно перевірені пілотні проекти в контрольованих середовищах, — медіакомпанії можуть використовувати ШІ для стимулювання як ефективності, так і інновацій.
З ранніх користувачів ясно, що ШІ — це не універсальне рішення. Компанії, які відмінно використовують ШІ, — це ті, хто добре розуміє робочі процеси медіа, технічні програми та проблеми галузі. Ці піонери найкраще підготовлені для ефективного використання ШІ, налаштовуючи його можливості відповідно до своїх конкретних потреб.
Ще один ключовий момент — низька вартість експериментування. Запускаючи пілотні проекти паралельно або в невиробничих середовищах, компанії можуть досліджувати потенціал ШІ, не перериваючи поточні операції. Найголовніше, що цей процес проб і помилок не тільки налаштовує реалізацію ШІ, але й розвиває критичну внутрішню грамотність в галузі ШІ, яка принесе довгострокову цінність.
Не сумнівайтеся — ШІ вже перетворює галузь. Опитування Gartner 2023 року серед понад 1400 керівників показало, що 45% запускають пілотні проекти з генеративними рішеннями ШІ, а 10% вже розгорнули їх на виробництві. Це різке зростання в порівнянні з лише 15% пілотних проектів і 4% на виробництві в минулому році, що підкреслює нагальність, з якою компанії впроваджують ШІ, щоб залишатися конкурентоспроможними. Оскільки цифровий ландшафт швидко розвивається, ті, хто діятиме зараз, щоб дослідити можливості ШІ, одночасно розвиваючи фундаментальні навички та стратегії, будуть у найкращому становищі для розкриття нових можливостей зростання та поглиблення залучення аудиторії. ШІ — це не просто майбутнє — це ключ до того, щоб залишатися на крок попереду в швидкозмінному світі.