Il settore dei media sta affrontando, da anni, importanti cambiamenti, spinto sia dall’evoluzione delle aspettative da parte degli spettatori, che esigono sempre più scelta e personalizzazione, sia dall’entrata sul mercato di nuovi player e formati ibridi, digitali e in short-form. Per fronteggiare questo clima estremamente dinamico, il settore sta investendo in nuove soluzioni tecnologiche e modernizzando i sistemi tradizionali. L’introduzione dell’intelligenza artificiale sta portando un’innovazione dirompente. Mentre i riflettori si accendono spesso sui benefici dell’AI nella generazione di contenuti, è bene sottolineare come stia già avendo un ruolo fondamentale nella trasformazione dell’intera content value chain.
I vantaggi dell’elaborazione automatica dei contenuti tramite l’AI
L’intelligenza artificiale può, ad esempio, ottimizzare la gestione dei contenuti valorizzandoli al meglio. Grazie all’AI, content owner, aggregatori e distributori possono elaborare velocemente grandi quantità di contenuti e associarvi in modo semplice e rapido i metadati pertinenti. Questo approccio può essere applicato non solo ai contenuti video, sfruttando tecnologie di video AI abilitate dal Machine learning, ma anche ai dialoghi audio, che possono essere prima processati da strumenti di speech-to-text e quindi analizzati da tecnologie di Natural Language Processing (NLP) e Large Language Model (LLM). L’associazione automatica dei metadati a grandi volumi di contenuti permette di agevolare l’identificazione, la descrizione, la categorizzazione e la ricerca, ottimizzando la gestione del proprio catalogo.
L’elaborazione automatica dei contenuti attraverso l’AI consente inoltre di migliorare l’efficienza operativa. Un esempio di rilievo, oltre a quello della generazione e associazione automatica dei metadati ai contenuti, riguarda l’individuazione automatica dei punti idonei all’interno dei video per l’inserimento di interruzioni pubblicitarie, attività in passato effettuate manualmente con grande dispendio di tempo ed elevato rischio di errori.
L’intelligenza artificiale offre anche notevoli vantaggi nello snellire e semplificare le procedure di back-office, velocizzando i processi e liberando tempo e risorse preziose. Un esempio è l’analisi automatica di contratti e documenti attraverso tecnologie di NLP e LLM che individuano informazioni pertinenti dai contratti, le estraggono, le revisionano e le trasformano in clausole “machine readable” importabili automaticamente nei sistemi aziendali, evitando l’inserimento manuale dei dati.
Come l’AI sta cambiando la monetizzazione dei contenuti
Il contributo dell’AI risulta rilevante anche nel supportare gli utenti interni nell’utilizzo dei sistemi aziendali, accelerando le loro curve di apprendimento. Ad esempio, gli utenti possono avvalersi del supporto di assistenti virtuali, ingaggiabili tramite chat o interazione vocale, per chiedere di recuperare dati, raccogliere informazioni o completare attività nuove o non effettuate con frequenza.
Il ruolo dell’AI sta rivoluzionando in modo importante anche la monetizzazione dei contenuti, abilitando ad esempio interessanti scenari di contextual advertising. Grazie all’intelligenza artificiale, infatti, gli annunci pubblicitari possono essere inseriti all’interno dei contenuti video in modo intelligente, personalizzandoli su più livelli, migliorando l’esperienza dello spettatore e il suo coinvolgimento.
La categorizzazione automatica dei contenuti – o di loro sotto-segmenti – sulla base della tassonomia IAB (Interactive Advertising Bureau) rende possibile la corrispondenza tra i contenuti e gli annunci pubblicitari, proponendo spot pertinenti al contenuto visualizzato, acuendo l’interesse degli spettatori e aumentando il relativo ROI delle campagne ADV.
I motori di raccomandazione basati su AI
Infine, l’intelligenza artificiale sta anche influenzando profondamente il modo in cui il pubblico scopre e consuma i contenuti. Ad esempio, i motori di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale migliorano l’esperienza degli spettatori analizzando il loro comportamento e confrontandolo con i metadati editoriali legati ai contenuti disponibili, per fare proposte basate sulle preferenze individuali, sulla cronologia di navigazione e sulla pertinenza contestuale. Analizzando le interazioni e i feedback degli utenti, i sistemi di raccomandazione perfezionano continuamente i loro algoritmi, offrendo suggerimenti di contenuti più accurati e sempre più coinvolgenti.
Conclusioni
La rivoluzione AI è in atto nel mondo dei media, ma per riuscire a integrare questa tecnologia nei processi aziendali e per sfruttarne appieno le potenzialità è necessario il supporto di system integrator esperti con una profonda conoscenza verticale dei processi e forti competenze tecnologiche.
Avvalersi di partner che sanno guardare al futuro e guidare gli operatori media nei loro percorsi di innovazione è quanto mai fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo nell’era dell’AI.
