L’intelligenza artificiale nei media sta penetrando sempre più nelle strutture dei team editoriali, degli studi di produzione e delle piattaforme di streaming. L’IA sta cambiando il modo in cui i contenuti vengono creati, distribuiti e personalizzati, adattando i materiali e la loro presentazione alle preferenze individuali del pubblico. Questa tecnologia facilita il lavoro editoriale e rivoluziona le interazioni con gli spettatori e gli ascoltatori, fornendo loro esperienze uniche. Dalla generazione di contenuti all’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale nei media sta guadagnando importanza come strumento che supporta sia le piccole che le grandi aziende mediatiche nella fornitura di contenuti ricchi, coinvolgenti e credibili. Diamo un’occhiata più da vicino a come i giganti del settore stanno sfruttando l’IA.
Nel 2023, Spotify ha introdotto molte soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Una di esse è DJ AI, che fornisce raccomandazioni musicali personalizzate per gli utenti. DJ AI utilizza:
DJ AI può fornire agli utenti un elenco personalizzato di canzoni insieme a commenti su artisti e brani che potrebbero piacere. DJ AI impara costantemente e aggiorna le sue raccomandazioni in base al feedback degli utenti.
Un’altra soluzione basata sull’IA è la raccomandazione iper-personalizzata, in cui i contenuti audio vengono raccomandati agli utenti in base alle loro preferenze musicali. Spotify utilizza modelli di IA per raccomandare musica e podcast per migliorare la soddisfazione degli utenti.
Fonte: Spotify (https://engineering.atspotify.com/2023/06/experimenting-with-machine-learning-to-target-in-app-messaging/)
Spotify sta anche testando modelli di machine learning per decidere a quali utenti mostrare messaggi nell’app mobile. Secondo i risultati di un esperimento A/B descritto nel Spotify Engineering Blog, tale targeting personalizzato ha migliorato significativamente il tasso di retention, ovvero quanto tempo gli utenti sono rimasti con il servizio di streaming.
Tuttavia, Spotify sottolinea che deve essere molto attenta e selettiva nella scelta dei destinatari di tali messaggi per non interferire con l’esperienza di ascolto della loro musica preferita, mentre i suoi algoritmi di machine learning vengono costantemente migliorati per comprendere al meglio le intenzioni e le preferenze degli ascoltatori.
Netflix è inestricabilmente intrecciato con sistemi avanzati di intelligenza artificiale utilizzati per personalizzare le offerte e migliorare la qualità dello streaming. Algoritmi speciali raccomandano film e programmi che meglio corrispondono ai gusti degli utenti, basandosi sulla loro attività passata.
Netflix utilizza algoritmi di machine learning per ottimizzare la qualità video. Questi algoritmi analizzano la connessione Internet di un utente, il dispositivo e le impostazioni video, e poi regolano la qualità video per fornire la migliore esperienza di visione. Netflix utilizza anche modelli di machine learning per prevedere le future richieste di traffico. Questo consente all’azienda di ottimizzare le prestazioni del server, anche durante i periodi di punta. L’IA consente anche il rendering di trailer e grafiche personalizzate per incoraggiare la visione di produzioni specifiche.
Fonte: Netflix (https://about.netflix.com/en/news/netflix-2023-upfront-building-a-forever-business)
L’intelligenza artificiale nei media è utilizzata anche da Netflix per:
L’IA è utilizzata anche nella produzione di contenuti video e audio, assistendo con il montaggio e la post-produzione. Netflix utilizza l’IA per selezionare clip per il cosiddetto Mega Asset, che viene poi utilizzato per creare Dynamic Sizzles personalizzati. Questo aiuta a generare in modo efficiente molteplici combinazioni video personalizzate, risparmiando fino al 70% in tempo e costi (secondo Netflix TechBlog).
È interessante notare che James Earl Jones ha concesso a Netflix i diritti delle sue registrazioni vocali, consentendo all’IA di replicare la sua voce come Darth Vader.
L’intelligenza artificiale nei media è utilizzata anche da Netflix per:
Un influente quotidiano, The New York Times, sta testando l’uso di algoritmi di machine learning per personalizzare i contenuti. Ad esempio, la piattaforma NYT Cooking offre agli utenti raccomandazioni di ricette personalizzate basate sulle loro scelte e attività passate sul sito.
Tuttavia, secondo un sondaggio, solo il 22% degli adulti americani valuta la qualità e la credibilità degli articoli generati automaticamente dall’intelligenza artificiale come buoni. The New York Times deve quindi implementare tali soluzioni con molta attenzione ed etica, per non perdere la fiducia dei suoi lettori a scapito di vantaggi commerciali discutibili.
Recentemente, The New York Times ha persino intentato una causa contro Open AI, i creatori di ChatGPT, e il suo patrocinatore aziendale, Microsoft, accusandoli di utilizzare illegalmente i contenuti del giornale per addestrare modelli di IA senza adeguati accordi di licenza.
Secondo la causa, le due aziende avrebbero ottenuto in questo modo vantaggi finanziari ingiusti. The New York Times stima che fino a 66 milioni di articoli dai suoi siti web siano stati utilizzati per addestrare ChatGPT senza il permesso o il compenso dell’editore. È quindi in corso una disputa legale sulle regole per l’uso dei contenuti altrui nello sviluppo di applicazioni commerciali di intelligenza artificiale.
Fonte: Reuters (https://www.reuters.com/legal/transactional/ny-times-sues-openai-microsoft-infringing-copyrighted-work-2023-12-27/)
L’intelligenza artificiale non è solo dominio dei giganti dei media. Anche nelle aziende più piccole e negli uffici editoriali, l’IA può assumere una serie di compiti di routine dai dipendenti dei media che sono dispendiosi in termini di tempo ma semplici e ripetitivi:
Ad esempio, Bertie, un CMS creato dalla rivista Forbes, può elaborare autonomamente i dati dai rapporti finanziari delle aziende e scrivere articoli con fatti e cifre chiave basati sui dati.
Tuttavia, secondo un sondaggio pubblicato da Forbes, fino al 76% degli adulti americani è preoccupato per la potenziale disinformazione che potrebbe essere causata dall’uso dell’intelligenza artificiale nei media. Le persone temono che le macchine intelligenti portino a un crollo degli standard giornalistici. I contenuti generati automaticamente potrebbero contenere errori, diffondere fatti non verificati o essere manipolati. Ecco perché molte persone sono scettiche riguardo a un’eccessiva dipendenza dall’IA da parte degli editori.
Un’altra applicazione dell’intelligenza artificiale nei media è la personalizzazione dei contenuti per i gusti e gli interessi individuali degli utenti. Questo comporta l’analisi dell’attività del pubblico sui siti mediatici e poi la selezione di raccomandazioni personalizzate per ciascuno di essi.
Spotify, ad esempio, tiene traccia della cronologia di ascolto e delle preferenze musicali e offre playlist più personalizzate e nuove funzionalità di scoperta musicale a utenti specifici. Allo stesso modo, Netflix analizza le scelte cinematografiche dei suoi abbonati e fornisce raccomandazioni personalizzate, trailer e grafiche in-app.
Le raccomandazioni personalizzate sono il modo più efficace per scoprire nuovi film, serie o programmi. Utilizzando l’IA in questo modo, le aziende mediatiche possono aumentare significativamente il coinvolgimento e la fedeltà del pubblico.
Un’altra applicazione dell’intelligenza artificiale nei media è il targeting pubblicitario intelligente. Gli algoritmi analizzano il comportamento degli utenti per adattare i messaggi pubblicitari a pubblici specifici. Questo aumenta l’efficacia delle campagne e quindi la loro redditività. Ad esempio, il sistema di raccomandazione di Netflix è responsabile di successi inaspettati come “La Casa de Papel” – la produzione ha mirato a spettatori interessati ai thriller.L’intelligenza artificiale viene applicata anche alla creazione di contenuti multimediali. I nuovi modelli di IA, noti come modelli di IA generativa, possono generare autonomamente immagini, testo e persino tracce audio basate su descrizioni in linguaggio naturale. Tali sistemi possono automaticamente prototipare grafiche, suggerire sceneggiature, scrivere riassunti di trama o generare dialoghi tra i personaggi.
I modelli di IA specializzati possono anche imitare voci specifiche di attori famosi, creando una colonna sonora completamente sintetizzata. Questo apre nuove possibilità per il doppiaggio di videogiochi o film animati senza la necessità di attori costosi. L’intelligenza artificiale sta migliorando la produzione di contenuti video e audio e creando formati di intrattenimento completamente nuovi.
L’intelligenza artificiale può analizzare i contenuti per identificare fake news e disinformazione. Gli algoritmi rilevano caratteristiche tipiche delle fake news, come la mancanza di fonti, linguaggio emotivo o manipolazione. Gli strumenti di IA verificano i fatti e segnalano parti discutibili dei testi. Questo tipo di monitoraggio può aiutare le organizzazioni mediatiche a migliorare la credibilità dei loro messaggi e guadagnare la fiducia del loro pubblico.
In sintesi, l’intelligenza artificiale sta cambiando profondamente l’industria dei media e dell’intrattenimento. Gli algoritmi di machine learning stanno automatizzando il lavoro dei giornalisti, personalizzando i contenuti, semplificando la produzione mediatica e aiutando a mirare con precisione agli annunci. Analizzando l’attività degli utenti, i modelli di IA prevedono anche le future tendenze nel consumo dei media e le modellano in modo controllato.
Aziende come Netflix, Spotify e The New York Times stanno sperimentando varie applicazioni dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, sorgono ancora controversie sulla trasparenza delle operazioni algoritmiche e sul rispetto dei diritti dei creatori di contenuti utilizzati per l’addestramento dei modelli di IA. Pertanto, lo sviluppo ulteriore di questa tecnologia nell’industria dei media richiederà un approccio saggio, etico e responsabile.
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Esperto di JavaScript e istruttore che forma i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.
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