{"id":12984,"date":"2024-02-19T12:06:00","date_gmt":"2024-02-19T11:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quobis.com\/?p=12984"},"modified":"2024-08-01T15:07:56","modified_gmt":"2024-08-01T13:07:56","slug":"ingestia-inteligencia-artificial-y-produccion-broadcast","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quobis.com\/es\/2024\/02\/19\/ingestia-inteligencia-artificial-y-produccion-broadcast\/","title":{"rendered":"Ingestia | Inteligencia Artificial y producci\u00f3n Broadcast"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Inteligencia artificial<\/h2>\n\n\n\n<p>Como tecnolog\u00eda habilitadora, la&nbsp;<strong>IA<\/strong>&nbsp;(inteligencia artificial) est\u00e1 presente en casi cualquier sector y a muy diferentes niveles. El caso de la producci\u00f3n de contenidos no es una excepci\u00f3n, y en los \u00faltimos a\u00f1os hemos sido testigos de una paulatina adopci\u00f3n de estos sistemas, para \u00e1reas tan diferentes como la transmisi\u00f3n de se\u00f1al o la producci\u00f3n de contenidos.<\/p>\n\n\n\n<p>Podr\u00edamos definir dos grandes \u00e1reas de aplicaci\u00f3n de la IA en procesos de producci\u00f3n broadcast:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Accesibilidad y documentaci\u00f3n:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Transcripci\u00f3n<\/li>\n\n\n\n<li>Traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/li>\n\n\n\n<li>Etiquetado de contenidos automatizado<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Aplicaciones creativas y experiencia del usuario:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Creatividades basadas en IAs generativas<\/li>\n\n\n\n<li>Plat\u00f3 virtual<\/li>\n\n\n\n<li>Personalizaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Accesibilidad y documentaci\u00f3n:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Documentar de forma eficiente todo el contenido generado durante la creaci\u00f3n de un programa de televisi\u00f3n como un informativo, con varias emisiones diarias en directo, supone un esfuerzo ingente pero irrenunciable, ya que s\u00f3lo teniendo bien documentados los assets es posible emplearlos con agilidad para crear nuevos contenidos. Tareas como la&nbsp;<strong>transcripci\u00f3n<\/strong>&nbsp;son una exigencia legal, como elemento de accesibilidad para personas sordas. Tambi\u00e9n la descripci\u00f3n del contenido de la imagen, es una funcionalidad cada vez m\u00e1s frecuente y que puede ayudar a personas con problemas de visi\u00f3n a entender el contenido de una imagen.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas tareas, tradicionalmente recaen en un equipo de profesionales que clasifican de una forma estructurada la informaci\u00f3n, con las limitaciones que esto puede tener, y que inevitablemente generan sesgos de todo tipo, ya que el esquema de datos no puede prever todas las posibles necesidades de informaci\u00f3n futuras, y el tiempo disponible es limitado.<\/p>\n\n\n\n<p>Por su naturaleza, el etiquetado de contenido siempre ser\u00e1 una tarea parcial, y siempre existir\u00e1 la posibilidad de que surjan nuevas necesidades que no se hayan previsto (p.e. tal vez no se hayan etiquetado modelos de veh\u00edculos, negocios, edades de personas en segundo plano, lugares, mobiliario urbano, condiciones metereol\u00f3gicas, sonidos, emociones\u2026).<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, imaginemos que queremos recuperar las im\u00e1genes en las que D.Trump aparece junto a Storm Daniels. Esta \u00faltima, pudo haber resultad irrelevante para el documentalista hasta que pasa a un primer plano por su denuncia al expresidente, entonces \u00bfes viable revisar todo el material en el que D.Trump aparece acompa\u00f1ado de otras personas en los \u00faltimos 20 a\u00f1os, para ilustrar una nueva noticia? Pues, realmente, hasta hace pocos a\u00f1os no habr\u00eda otra soluci\u00f3n que visualizar cientos de horas de archivo para localizar apenas unos segundos de v\u00eddeo. Hoy en d\u00eda, gracias a sistemas de reconocimiento facial, podr\u00edamos automatizar esta tarea y simplemente generar ese registro cuando lo necesitemos. No hay necesidad de previsi\u00f3n, simplemente damos un input actual y el sistema revisa el material digitalizado con ese nuevo criterio.<\/p>\n\n\n\n<p>El&nbsp;<strong>etiquetado autom\u00e1tico<\/strong>, es la base para agilizar los procesos de producci\u00f3n, ofreciendo un acceso inmediato al creador de contenidos, a materiales de archivo que tal vez no se hab\u00edan utilizado antes, a trav\u00e9s de una interfaz de texto accesible, que le permite generar prompts en lenguaje natural al estilo ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de multiplicar la capacidad de producci\u00f3n de nuevos contenidos, es innegable un impacto positivo en la amortizaci\u00f3n del archivo de contenidos del que dispone el canal. Un programa como \u201c<a href=\"https:\/\/www.rtve.es\/play\/videos\/cachitos-de-hierro-y-cromo\/\">Cachitos de hierro y cromo<\/a>\u201d que parte del archivo de TVE, se podr\u00eda generar en minutos pr\u00e1cticamente con un \u00fanico prompt como \u201ccanciones con nombres de mujer\u201d, \u201cduetos en blanco y negro\u201d, \u201cviedoclips con bailarines\u201d. Ya s\u00f3lo faltar\u00eda a\u00f1adirle los comentarios de la presentadora y los ingeniosos r\u00f3tulos de los guionistas.<\/p>\n\n\n\n<p>La transcripci\u00f3n de los di\u00e1logos, es tambi\u00e9n una excelente base de documentaci\u00f3n, y un paso previo para la traducci\u00f3n de contenidos en tiempo real. Si juntamos traducci\u00f3n en tiempo real y tecnolog\u00edas de deepfake, podemos disponer de diferentes streams de video en los que el presentador habla con su propia voz y articula su vocalizaci\u00f3n en idiomas que desconoce. Esto que parece ciencia ficci\u00f3n ya lo est\u00e1n haciendo empresas como&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/2021\/5\/18\/22430340\/deepfake-dubs-dubbing-film-tv-flawless-startup\">Flawless<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Creaci\u00f3n de contenidos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>\u00bfY si vamos m\u00e1s lejos, y creamos contenido de la \u201cnada\u201d? (una \u201cnada\u201d relativa, ya que en el caso de IAs generativas, el sistema se ha entrenado con contenidos preexistentes).<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfC\u00f3mo puede ayudar la IA generativa a la creaci\u00f3n de contenidos broadcast? Tal vez estemos a a\u00f1os luz de ver a una IA generar un programa de TV completo como sugiere el cap\u00edtulo de Black Mirror \u201c Joan is Awful\u201d, pero ya estamos en un momento de madurez suficiente para ayudar a los profesionales. Por ejemplo, generar una pista de background sonoro para reforzar la tensi\u00f3n de una noticia, o como ayuda en los procesos de composici\u00f3n digital (p.e. secuencia de paisajes relajantes). Adobe, la suite creativa m\u00e1s popular del planeta, ya integra soluciones basadas en IA como&nbsp;<a href=\"https:\/\/firefly.adobe.com\/\">Firefly<\/a>&nbsp;con la que realizar ediciones de gran calidad simplemente describiendo con texto lo que quieres obtener (por ejemplo, a\u00f1adir un cielo estrellado a la foto).<\/p>\n\n\n\n<p>Existen algunas cuestiones legales, que deber\u00e1n ser resueltas en cuanto a la propiedad intelectual, transparencia y veracidad de estos contenidos generados o alterados mediante IAs generativas. A d\u00eda de hoy, una imagen creada con&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.midjourney.org\/\">Midjourney<\/a>&nbsp;por ejemplo, no genera unos derechos de autor que puedan proteger la obra frente a copias o usos indebidos. Adem\u00e1s parece claro que el contenido creado o modificado con inteligencia artificial deber\u00e1 ser etiquetado de alguna manera, para que el espectador pueda distinguirlo de contenido \u201craw\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Inteligencia artificial Como tecnolog\u00eda habilitadora, la&nbsp;IA&nbsp;(inteligencia artificial) est\u00e1 presente en casi cualquier sector y a muy diferentes niveles. 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