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MediaPower e l'A.I. applicata al broadcast

Francisco Fronda, Direttore Marketing di MediaPower, ha pubblicato un interessante articolo che parla delle relazioni tra l'Intelligenza Artificiale e le aree broadcast e media.

Al giorno d'oggi non possiamo evitare di sentire notizie sulla tecnologia che riguardano robot, intelligenza artificiale o apprendimento automatico. Ogni volta che leggo notizie e tecnologie del settore, l'intelligenza artificiale è sempre un argomento pervasivo. Un buon numero di articoli che condividiamo sui nostri account di social media sono sul tema dell'IA. Ma rispetto ad altri settori, sembrano esserci meno articoli che si concentrano sull'applicazione di AI alla TV e Broadcast, o su come fornisce vantaggi indiscutibili e immediatamente realizzabili. Quindi, ho fatto qualche ulteriore lettura per vedere come sta progredendo la IA nelle aree Broadcast & Media.

L'intelligenza artificiale in TV era vista solo come parte di programmi televisivi o documentari. Ovviamente, questo non è più il caso. Tuttavia, non è facile determinare quali segmenti del settore Broadcast e Media subiscano l'impatto più significativo dagli sviluppi nell'IA. Siamo ancora lontani dall'applicare l'intelligenza artificiale per creare automaticamente programmi che siano consumabili da un pubblico regolare. Vediamo l'IA insinuarsi in molti aspetti della TV e dei media attraverso alcune applicazioni tradizionali e in diversi casi d'uso non molto lontani.

Content Discovery e personalizzazione

Mentre ci sono molti casi d'uso generici per l'intelligenza artificiale nella creazione e distribuzione di contenuti, le due applicazioni più incentrate sugli spettatori dovrebbero essere la scoperta dei contenuti e la personalizzazione dei contenuti. L'obiettivo è offrire esperienze personalizzate e mirate a un pubblico multischermo per farli tornare. Sia attraverso l'analisi di big data che in combinazione con i metodi del machine learning, l'obiettivo di fondo è lo stesso: mostrare contenuti curati in base alle informazioni dell'utente, alle preferenze, alla cronologia e al contesto.

Uno di questi esempi sarebbe Netflix. Da molto tempo Netflix fornisce consigli di visualizzazione basati su video visualizzati o cercati in precedenza. Gli algoritmi di Netflix sono sofisticati e complessi. Nel corso del tempo, hanno fatto passi da gigante tramite l'aggiunta di AI nel mix. Il loro motore di raccomandazione utilizza già l'apprendimento automatico per fornire raccomandazioni all'utente.

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