Explorando el papel de la inteligencia artificial en la gestión de activos multimedia

Gestión de activos multimedia (MAM) es un proceso importante para las organizaciones que gestionan grandes volúmenes de contenido multimedia, como imágenes, vídeos y archivos de audio. El MAM implica organizar, almacenar, recuperar y distribuir los activos multimedia. A medida que las bibliotecas multimedia crecen, administrarlas manualmente se vuelve difícil y lleva mucho tiempo. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA). Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático están revolucionando el MAM al automatizar las tareas repetitivas. La IA puede analizar y etiquetar los activos multimedia en función del contenido, lo que permite una búsqueda y un descubrimiento más inteligentes. También puede generar metadatos y transcripciones para los activos. Esta entrada de blog explora cómo se está transformando la IA Soluciones de gestión de activos multimedia.

Introducción a la inteligencia artificial (IA) en el contexto del MAM

La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, se refiere al desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas.

La IA se aplica cada vez más en el software de gestión de activos multimedia para ayudar a las organizaciones a organizar, encontrar y aprovechar mejor su contenido multimedia enriquecido. Mediante técnicas como el aprendizaje automático, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, la IA ayuda en tareas como la categorización, el etiquetado y la descripción automáticos de los archivos multimedia en función de sus características visuales o sonoras sin intervención humana.

Por ejemplo, los modelos de IA pueden analizar imágenes o vídeos para reconocer objetos, escenas, actividades e incluso emociones. Pueden escuchar clips de audio para entender los temas, los idiomas hablados y otros atributos. Basándose en lo que aprenden de grandes conjuntos de datos de entrenamiento, los sistemas de inteligencia artificial pueden generar automáticamente metadatos, como palabras clave, temas, ubicaciones y períodos de tiempo, para ayudar a los usuarios a explorar las bibliotecas multimedia de forma más intuitiva mediante búsquedas facetadas y de texto completo.

La IA también está mejorando los flujos de trabajo multimedia. Permite revisar rápidamente enormes bibliotecas multimedia para encontrar imágenes para editarlas o reutilizarlas. Las recomendaciones de IA ayudan a los usuarios a descubrir contenido relacionado o complementario que, de otro modo, podrían haberse perdido. El etiquetado y la transcripción automatizados mediante la IA facilitan aún más las actividades de descubrimiento multimedia, colaboración y cumplimiento, como la gestión de derechos, entre otras.

Importancia de una gestión eficiente de los activos multimedia en varios sectores

Las soluciones eficientes de gestión de activos multimedia son cruciales para que las organizaciones de muchos sectores maximicen el valor de sus archivos de vídeo, imágenes y audio. Un MAM adecuado permite a los diferentes sectores:

• Radiodifusión y medios: encuentre imágenes más rápido para la producción de noticias, programas y documentales. Gestione los derechos de reutilización del material y, al mismo tiempo, garantice el cumplimiento.
• Empresas: acceda a los activos de marca para las campañas de marketing. Optimice el proceso de revisión para la verificación legal y de cumplimiento de los anuncios.
• Entretenimiento: almacena años de prisas, tomas descartadas y filmaciones para reutilizarlos fácilmente. Colabore a nivel mundial en proyectos entre casas de producción.
• Deportes: produce resúmenes y momentos destacados rápidamente a partir de imágenes de juegos. Archiva momentos históricos para futuros documentales y paquetes de aniversario.
• Organizaciones sin fines de lucro: compartan videos educativos, de capacitación o de archivo en todo el mundo. Selecciona colecciones fotográficas digitalmente y conserva las impresiones físicas.
• Gobierno: mantenga las imágenes de las elecciones y las audiencias de forma segura con restricciones de acceso. Optimice el intercambio de archivos entre departamentos y regiones.
• Educación: cree bancos de conferencias y demostraciones en línea. Optimice los procesos para revisar, subtitular y distribuir los recursos del curso.

Un MAM adecuado permite encontrar fácilmente los recursos multimedia correctos en todos los proyectos y equipos. Reduce la replicación y, al mismo tiempo, garantiza la seguridad y los permisos de los archivos. Las bibliotecas multimedia optimizadas mediante MAM aumentan la productividad y ahorran costos de manera significativa para los objetivos de la organización.

Desafíos de la gestión de activos multimedia tradicionales

Los sistemas MAM tradicionales que se basan exclusivamente en el esfuerzo humano se enfrentan a numerosas limitaciones a medida que el volumen de los medios crece exponencialmente. Algunos desafíos pueden incluir:

• Los procesos manuales consumen mucho tiempo: organizar, describir y etiquetar manualmente grandes bibliotecas multimedia es tedioso y requiere mucho trabajo. Retrasa los proyectos.
• Metadatos inconsistentes: sin controles automatizados, los datos ingresados por humanos varían en formato, ortografía y terminología, lo que dificulta la búsqueda precisa.
• Problemas de escalabilidad: a medida que las colecciones de archivos aumentan a lo largo de las décadas, las bases de datos tradicionales no pueden escalar de manera asequible para procesar petabytes de contenido. El rendimiento se ve afectado.
• Puntos problemáticos de descubrimiento: encontrar el clip necesario de años de contenido enterrado en un sistema resulta difícil sin las capacidades de búsqueda semántica.
• Problemas con la gestión de derechos: es casi imposible obtener licencias complejas y volver a planificar los permisos de reutilización de forma manual entre varias partes interesadas.
• Barreras de colaboración global: con solo controles de acceso centralizados, el intercambio seguro de recursos multimedia entre regiones y socios aumenta la fricción.
• Pesadillas con el control de versiones: las variaciones y los duplicados proliferan a medida que los mismos archivos se editan de forma independiente varias veces a lo largo de los años en silos separados.
• Revisiones manuales costosas: las comprobaciones legales y de cumplimiento de todos los usos de vídeo propuestos antes de su publicación siguen siendo procesos costosos y lentos.

Estos desafíos relacionados con la intensidad del esfuerzo humano, la consistencia, la escala y la seguridad tradicionalmente restringían el verdadero valor potencial que se podía aprovechar de los archivos multimedia mediante MAM.

Integración de la inteligencia artificial en MAM

La inteligencia artificial desempeña un papel cada vez más importante en Software de gestión de activos multimedia. Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a automatizar las tareas tediosas y lentas relacionadas con la organización del contenido, el etiquetado de metadatos y la búsqueda/descubrimiento.

Al aprovechar el aprendizaje automático y las redes neuronales profundas, la IA puede analizar el contenido de vídeo e imagen para generar etiquetas y subtítulos automáticamente. Esta visión computarizada brinda a los sistemas MAM una comprensión más profunda de lo que se representa visualmente en los archivos, más allá de los metadatos básicos como el nombre del archivo, la fecha de creación y otros datos incrustados. La posibilidad de buscar por personas, objetos, escenas o actividades hace que el contenido sea mucho más fácil de encontrar para los usuarios.

La IA también puede reconocer las palabras habladas y el lenguaje en los archivos de audio para generar transcripciones. Esto permite buscar recursos de audio en texto completo al igual que en documentos. Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural mejoran aún más esta tarea, ya que permiten determinar los temas, los nombres propios, los sentimientos y mucho más a partir del lenguaje escrito.

La integración de la IA en todo el flujo de trabajo de MAM ayuda a mejorar la productividad. Las tareas que antes requerían un análisis humano práctico ahora se pueden automatizar parcial o totalmente. De este modo, el personal ahorra tiempo que antes dedicaba a introducir metadatos de forma manual y a realizar actividades de búsqueda y navegación para centrarse en un trabajo más estratégico y creativo. Los procesos automatizados de IA también garantizan la calidad y la coherencia de los metadatos a gran escala en las grandes bibliotecas multimedia.

Impacto de la IA en la producción y distribución de medios

La inteligencia artificial también está influyendo en muchos aspectos del proceso de producción y la cadena de distribución de los medios. En la edición de vídeo, las herramientas de inteligencia artificial pueden analizar automáticamente las imágenes y generar cortes iniciales en función del tipo de toma, los cambios de escena y otros patrones de edición habituales. Esto supone un importante ahorro de tiempo para los editores. La IA también puede rotar, recortar, estabilizar y mejorar automáticamente la calidad del vídeo y la imagen durante la posproducción.

En lo que respecta a la distribución, la IA desempeña un papel en la optimización del contenido para múltiples plataformas y dispositivos. Permite la conversión automática de formatos, el ajuste de resolución y la compresión para que coincidan con las diferentes especificaciones técnicas. La IA ayuda a generar versiones de varios formatos y velocidades de bits para garantizar una reproducción fluida en una amplia gama de teléfonos móviles, tabletas, cajas de streaming y otros productos electrónicos de consumo.

La segmentación y las recomendaciones son una parte importante de la búsqueda de contenido en línea. La IA proporciona sugerencias personalizadas basadas en el historial de visualización, los intereses y las preferencias del usuario. Esto mejora la retención de la audiencia y el descubrimiento de nuevo contenido relacionado. La IA también se encarga del análisis, mide el comportamiento y la participación de la audiencia para obtener información sobre qué temas y tipos de programas son los más populares.

La generación automática de subtítulos y subtítulos acelera la localización del contenido. La IA puede traducir la programación a numerosos idiomas y, al mismo tiempo, mantener el contexto, los matices culturales y las características vocales importantes para una experiencia de calidad en otros mercados. Como resultado, se abren más oportunidades de distribución.

¿Cómo utiliza ioMovo la IA en su plataforma MAM?

ioMovo es uno de los principales proveedores de MAM que utiliza la inteligencia artificial de formas innovadoras. Su módulo de IA integrado aporta potentes herramientas de generación, análisis y descubrimiento de metadatos a sus Plataforma de gestión de activos multimedia.

Mediante la visión artificial, ioMovo puede reconocer automáticamente miles de objetos, ubicaciones, actividades y personas en archivos de vídeo e imagen. Esto permite el etiquetado de metadatos totalmente automatizado a nivel de fotograma, lo que proporciona clasificaciones e información extremadamente detalladas.

ioMovo aprovecha el procesamiento del lenguaje natural para las capacidades de conversión de voz a texto. Las transcripciones de audio se generan con metadatos de código de tiempo para permitir la búsqueda de texto completo en programas de televisión, películas, anuncios y otros contenidos. Las transcripciones también se traducen a más de 50 idiomas para poder consultarlas en todo el mundo.

ioMovo's Plataforma de gestión de activos multimedia aprende de los comentarios de los usuarios para mejorar continuamente la precisión de los metadatos a lo largo del tiempo. Una interfaz intuitiva permite la verificación y edición colaborativas de etiquetas automatizadas. Estos datos de capacitación mejoran la visión artificial y los modelos lingüísticos para garantizar capacidades de análisis de la más alta calidad.

Una herramienta patentada de «gráficos de contenido» traza visualmente personajes, temas y relaciones dentro de las bibliotecas multimedia mediante algoritmos de aprendizaje automático no supervisados. Esto proporciona un conocimiento de alto nivel para facilitar el descubrimiento y la gestión de derechos y autorizaciones.

Al incorporar varias tecnologías de inteligencia artificial, ioMovo ofrece una experiencia MAM poderosa y perspicaz. Su plataforma mejora los flujos de trabajo mediante la creación automatizada de metadatos, la búsqueda inteligente, la navegación y las funciones de análisis.

Conclusión

Hemos explorado varias aplicaciones de la IA que están modernizando la gestión de activos multimedia. El etiquetado automático basado en el reconocimiento de imágenes y voz agiliza el proceso de indexación de los activos. La IA también puede generar automáticamente metadatos, como subtítulos y palabras clave. Las herramientas de conversión de voz a texto impulsadas por IA convierten el contenido hablado en texto editable. El reconocimiento facial permite etiquetar activos que contengan personas específicas. Los motores de recomendación de IA muestran los recursos multimedia relevantes en función del comportamiento de los usuarios. Estas innovaciones permiten flujos de trabajo de MAM más inteligentes, automatizados y escalables.

Las empresas pueden administrar bibliotecas multimedia en crecimiento exponencial sin un crecimiento proporcional de los costos y la mano de obra. Si bien la IA en MAM sigue evolucionando, sus aplicaciones actuales son muy prometedoras. Con los avances continuos en el aprendizaje automático, podemos esperar que la IA asuma más responsabilidades en las herramientas de gestión de activos multimedia en el futuro. Esto permitirá a los equipos centrarse en tareas creativas en lugar de en tareas administrativas de gestión de activos.

Para obtener más información sobre la gestión de activos multimedia, consulte la innovadora plataforma de ioMovo y haga clic aquí.

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