¿Cómo se usa la IA en el entretenimiento? Casos de uso, ejemplos y herramientas

La industria del entretenimiento se ha vuelto cada vez más diversa y compleja, y abarca varios sectores como el cine, la televisión, la música, los juegos y los deportes. Los límites entre estos segmentos son cada vez menos claros, pero todos comparten un objetivo común: proporcionar contenido cautivador que se pueda monetizar.

¿Qué determina si un producto de entretenimiento determinado es rentable o permanece por debajo de la línea? Siempre depende de varios factores, incluida la elección de los canales de distribución, la eficacia de la publicidad y los patrocinios, y el nivel de demanda de los consumidores. De ahí el creciente interés por la IA en la industria del entretenimiento: esta tecnología puede abordar la mayoría de estas áreas a la vez.

¿Cómo se utiliza la IA en el desarrollo del entretenimiento? En el artículo, consideraremos la respuesta a esta pregunta a través del prisma de tres áreas comerciales clave:

1. Mejorar la creación y producción de contenido,
2. Personalización de las experiencias de la audiencia,
3. Mejorar la monetización.

Además, analizaremos las aplicaciones más comunes de la IA en el sector de la industria del entretenimiento en función de las experiencias de jugadores clave como Netflix, Disney, Ubisoft y Spotify. Luego, hablaremos sobre tecnologías, tendencias y herramientas específicas utilizadas en varios sectores del entretenimiento, desde la música hasta los juegos. ¡Vamos a empezar!

¿Cómo se usa la IA en el entretenimiento ? Casos de uso

Según el Índice de adopción de IA global de IBM (2022), que cubre empresas de diversas industrias en todo el mundo, la IA actualmente se usa más comúnmente para TI y automatización de procesos comerciales, seguridad y detección de amenazas, marketing y ventas, así como análisis o inteligencia comercial.

El sector de los medios y el entretenimiento no es una excepción a esta tendencia. Las empresas de esta industria a menudo aprovechan las herramientas basadas en IA que ayudan en la aceleración digital al crear sistemas de recomendación, acelerar la creación de contenido, desarrollar chatbots personalizados para fines de CRM, análisis de audiencia y moderación de contenido, especialmente en las redes sociales. Echemos un vistazo más de cerca a cada una de estas aplicaciones y veamos qué empresas conocidas las utilizan.

Sistemas de recomendación basados ​​en IA

La IA se usa ampliamente en plataformas de entretenimiento como YouTube, Netflix y Amazon Prime Video para brindar recomendaciones personalizadas a los usuarios. Al analizar las preferencias del usuario, el historial de navegación y el comportamiento, los algoritmos de IA pueden sugerir películas, programas de televisión, música, libros y otros contenidos que probablemente disfruten los usuarios.

Los sistemas de recomendación recopilan datos de los usuarios, analizan sus perfiles, navegan y visualizan el historial e identifican similitudes y patrones de comportamiento. Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, estos sistemas aprenden de datos históricos y crean modelos que pueden predecir las preferencias de los usuarios. Posteriormente, generan recomendaciones personalizadas y las actualizan y mejoran continuamente en función de los comentarios e interacciones de los usuarios. Este ciclo de retroalimentación mejora la precisión y la relevancia de las recomendaciones a lo largo del tiempo.

Recomendaciones personalizadas en Netflix

Netflix, la plataforma de transmisión líder en el mundo, utiliza algoritmos de IA para brindar recomendaciones personalizadas a sus suscriptores. Al analizar los datos de los usuarios, los hábitos de visualización y las preferencias históricas, el motor de recomendaciones de Netflix sugiere contenido adaptado a los gustos individuales, lo que aumenta la participación y la satisfacción de los usuarios.

Sabemos que a veces los miembros tienen algo en mente cuando visitan el servicio, por lo que ofrecemos una capacidad de búsqueda sofisticada para mostrar los videos adecuados para nuestros miembros. Esto implica abordar los desafíos de manejar una multitud de idiomas y mecanismos de entrada desde diferentes dispositivos, incluidos los controles remotos de TV y los controles de voz. Utilizamos una multitud de algoritmos de recomendación y aprendizaje automático que se ejecutan a gran escala para impulsar nuestras experiencias de búsqueda y personalización.

Personalización y búsqueda por Netflix Research

IA en la industria del entretenimiento para la creación de contenido

La IA en los negocios también se utiliza para tareas de creación de contenido, incluida la escritura de guiones, la generación de música y la creación de efectos visuales. Las tecnologías basadas en IA pueden analizar grandes conjuntos de datos y reutilizar contenido antiguo para generar nuevas historias, diálogos o incluso guiones completos. También pueden ayudar a componer música identificando patrones y estilos observados en composiciones existentes. Además, empresas de renombre han adoptado herramientas de efectos visuales impulsadas por IA que automatizan la mejora o modificación de imágenes y videos. Exploremos qué empresas conocidas utilizan soluciones de IA para la generación y creación de contenido.

Generación de contenido procesal impulsada por IA por Ubisoft

¿Cómo se utiliza la IA en el entretenimiento por parte de la industria del juego? Ubisoft, un desarrollador líder de videojuegos, aprovecha la IA para la generación de contenido procedimental (PCG). Los algoritmos de PCG analizan grandes cantidades de datos, incluidos mapas, texturas y mecánicas de juego, para generar contenido de juego diverso y dinámico automáticamente. Este enfoque le permite a Ubisoft crear mundos de juego expansivos, generar paisajes realistas y llenarlos con elementos interactivos mientras reduce el esfuerzo manual requerido para la creación de contenido. Como resultado, Ubisoft es capaz de ofrecer experiencias de juego inmersivas que cautivan a los jugadores con contenido en constante evolución.

Algoritmo basado en IA que genera mundos virtuales realistas en No Man's Sky

En la industria del juego, los algoritmos de IA pueden generar mundos virtuales realistas, poblarlos con personajes inteligentes que no son jugadores (NPC) e incluso crear sistemas de narración de procedimientos (es decir, sistemas en los que el juego reacciona a las acciones del jugador). Uno de los casos de uso más impresionantes de IA en la industria del entretenimiento es el videojuego "No Man's Sky" de Hello Games, donde un algoritmo basado en IA crea automáticamente galaxias y planetas completamente diferentes a escala real.

En “No Man's Sky”, los jugadores se embarcan en un viaje de exploración espacial, atravesando un universo prácticamente infinito compuesto por miles de millones de galaxias, cada una de las cuales contiene innumerables planetas. Lo que hace que el juego sea realmente excepcional es que cada planeta, con su entorno, terreno, flora y fauna únicos, se genera mediante procedimientos a escala real. Esto significa que el algoritmo de IA del juego crea un universo completo sobre la marcha a medida que los jugadores exploran, lo que garantiza una variedad infinita de descubrimientos.

Animación y efectos visuales impulsados ​​por IA de Disney

Disney, pionera en animación y efectos visuales, también ha adoptado la IA empresarial para mejorar sus procesos creativos. Con la adquisición de empresas como Pixar e Industrial Light & Magic por parte de George Lucas (ILM), Disney ha integrado la IA en sus flujos de trabajo de animación y efectos visuales (VFX). Las herramientas impulsadas por IA ayudan a los animadores en la animación de personajes, el seguimiento de movimiento y la representación, optimizando el tiempo y los costos de producción. Al automatizar ciertos aspectos de la animación y los efectos visuales, Disney puede enfocarse en superar los límites creativos y ofrecer contenido visualmente sorprendente a audiencias de todo el mundo.

Compromiso de la audiencia y publicidad

Las tecnologías de IA permiten a las empresas de entretenimiento comprender mejor a su audiencia y adaptar su contenido. Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) pueden analizar las tendencias de las redes sociales, los comentarios y el análisis de sentimientos para medir la opinión pública y las reacciones a películas, programas de televisión o eventos específicos. Esta información se puede utilizar para mejorar las estrategias de marketing, desarrollar campañas publicitarias específicas e interactuar con los espectadores en tiempo real a través de las plataformas de redes sociales.

Publicidad impulsada por IA

La publicidad es uno de los usos más comunes de la IA en la industria del entretenimiento . Al aprovechar los datos históricos, las empresas pueden tomar decisiones más inteligentes con respecto a las creatividades personalizadas y llegar a la audiencia adecuada. Según IBM, las ventajas clave de la IA sobre los métodos publicitarios tradicionales radican en sus capacidades de aprendizaje automático y la utilización de big data y análisis. En primer lugar, los algoritmos informáticos analizan la nueva información del consumidor en función de datos históricos relevantes y mejoran automáticamente las experiencias. En segundo lugar, los especialistas en marketing que usan big data pueden monitorear cómo sus esfuerzos demuestran valor a través de diferentes canales y optimizar continuamente sus estrategias en función de muestras de investigación apropiadas.

La IA en publicidad y marketing es una práctica común empleada por empresas conocidas en la industria del entretenimiento. Por ejemplo, Disney+ utiliza publicidad dirigida impulsada por IA para ofrecer anuncios más relevantes a sus suscriptores. Al aprovechar los datos de los usuarios, incluidos los datos demográficos, las preferencias y los hábitos de visualización, los algoritmos de IA pueden identificar segmentos de audiencia específicos y ofrecer anuncios adaptados a sus intereses. Este enfoque específico mejora la eficacia de las campañas publicitarias y mejora la experiencia del usuario al mostrar anuncios que tienen más probabilidades de resonar entre los espectadores.

Análisis de los sentimientos

¿ Cómo se usa la IA en el entretenimiento para obtener información del público? El análisis de sentimientos es una técnica utilizada para determinar el sentimiento o la emoción expresada en un texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas o artículos de noticias. En la industria de los medios y el entretenimiento, el análisis de sentimientos puede ser valioso para comprender la opinión pública, medir las reacciones de la audiencia y tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, las empresas de medios y entretenimiento analizan el sentimiento para obtener información sobre las reacciones de la audiencia hacia su contenido.

Al monitorear las conversaciones, los comentarios y las reseñas de las redes sociales, pueden identificar tendencias, cambios de opinión y la satisfacción general de la audiencia. El análisis de sentimientos también ayuda a las marcas a monitorear y administrar su reputación en línea. Al analizar el sentimiento en varias plataformas, las empresas pueden detectar el sentimiento negativo de manera temprana y abordar las inquietudes de los clientes con prontitud. Este método es ampliamente utilizado, especialmente por marcas grandes y reconocibles que operan en varias plataformas fuera de línea y en línea.

Análisis de reseñas de Disneyland con PNL

Disneyland emplea el análisis de sentimientos para monitorear los comentarios en tiempo real de los visitantes en las plataformas de redes sociales, sitios web de reseñas y encuestas de clientes. Este método les permite identificar rápidamente los sentimientos positivos y negativos, lo que permite una respuesta y resolución rápidas.

El análisis de sentimiento permite que Disneyland también segmente a sus visitantes según el sentimiento y las preferencias. Al clasificar a los visitantes en diferentes grupos, como familias, buscadores de emociones o entusiastas de Disney, Disneyland puede adaptar las campañas de marketing, las ofertas y las experiencias a segmentos de audiencia específicos.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo se utiliza la IA en la industria del entretenimiento y los medios. El campo está evolucionando rápidamente y las tecnologías de IA continúan remodelando varios aspectos de la creación, distribución y experiencia del usuario de contenido. Ahora, pasemos a analizar las herramientas específicas que se utilizan en el sector de los medios y el entretenimiento.

IA en la industria del entretenimiento : herramientas

La inteligencia artificial está transformando la industria del entretenimiento al proporcionar herramientas que automatizan tareas, agilizan los flujos de trabajo y desbloquean nuevas posibilidades creativas. Las áreas de entretenimiento en las que la IA se usa con mayor frecuencia incluyen la escritura de guiones y la narración de historias, la edición de videos, la postproducción, la animación, los efectos visuales, el análisis de la audiencia y las recomendaciones.

Herramientas de IA para la escritura de guiones y la narración de historias

Las herramientas impulsadas por IA como Scriptbook e HyperWrite tienen un potencial impresionante en la escritura de guiones y la narración de historias. Scriptbook utiliza algoritmos de IA para analizar grandes cantidades de contenido existente y generar narrativas coherentes mediante la identificación de patrones y estructuras. Brinda a los escritores ideas y sugerencias para optimizar su trabajo y desbloquear nuevas posibilidades en la narración. Por otro lado, HyperWrite ofrece cientos de miniherramientas de IA para generar copias, refinar la escritura y acelerar el flujo de trabajo desde la idea hasta el borrador final.

Herramientas de edición y postproducción de video

En cuanto a la edición y postproducción de video, las herramientas de inteligencia artificial como Adobe Sensei y Magisto están teniendo un impacto significativo. Adobe Sensei, integrado en Adobe Premiere Pro, utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar el contenido visual, lo que permite funciones de edición de video automáticas, como la detección inteligente de cortes de escenas, la gradación de colores y el relleno según el contenido. Ayuda a los editores a optimizar su flujo de trabajo y lograr resultados de alta calidad de manera eficiente. Magisto, una plataforma de edición de video impulsada por IA, automatiza todo el proceso de posproducción mediante el análisis de imágenes, la selección de las mejores tomas, la aplicación de filtros y la adición de música. Atiende tanto a editores profesionales como a usuarios ocasionales, lo que hace que la edición de video sea accesible para una audiencia más amplia.

Herramientas para Animación y Efectos Visuales

Maya de Autodesk con Bifrost y las tecnologías de aprendizaje profundo basadas en IA de NVIDIA están transformando la animación y los efectos visuales. Al aprovechar los algoritmos de IA, Maya con Bifrost permite a los artistas simular efectos complejos, como agua, fuego y tela. Estos algoritmos analizan la física del mundo real y generan animaciones realistas, ahorrando tiempo y recursos. Las tecnologías de aprendizaje profundo de NVIDIA, incluidas las GAN y las redes neuronales, permiten a los artistas mejorar las texturas, la iluminación y la composición, creando efectos visualmente sorprendentes con una eficiencia mejorada.

Herramientas de Análisis y Recomendación de Audiencias

La industria del entretenimiento se basa en gran medida en la personalización de las experiencias de la audiencia para mejorar el compromiso y crear interacciones memorables. Las herramientas impulsadas por IA, como Canvs y Zefr, brindan poderosas capacidades de análisis y recomendación de audiencia. Canvs aprovecha la IA para analizar las conversaciones en las redes sociales, brindando a los creadores y productores de contenido información valiosa sobre el sentimiento y las preferencias de la audiencia. Les ayuda a comprender cómo los espectadores interactúan con su contenido y toman decisiones basadas en datos.

Amazon Personalize es un servicio de aprendizaje automático que ayuda a las empresas a brindar recomendaciones personalizadas a los clientes. Utiliza datos recopilados de las interacciones de los usuarios para generar recomendaciones individualizadas, como películas, programas de televisión o música, según sus preferencias.

IA en el entretenimiento: predicciones clave para el futuro

La Inteligencia Artificial ha revolucionado la forma en que se crea y produce contenido en varios sectores del entretenimiento. Desde juegos hasta desarrollo de aplicaciones musicales, películas y escritura creativa, las herramientas de IA mejoran el proceso creativo y superan los límites de lo que es posible, lo que permite a los creadores de contenido explorar nuevos territorios artísticos a una velocidad vertiginosa.

Los algoritmos de IA pueden ayudar a generar ideas y proporcionar inspiración. También se destacan en la automatización de tareas repetitivas y en la sugerencia de mejoras de productividad, lo que permite a los artistas concentrarse en los aspectos más creativos de su trabajo. Además, los sistemas de recomendación impulsados ​​por IA mejoran la curación de contenido personalizado, lo que permite a los usuarios descubrir nuevas películas, música y libros adaptados a sus preferencias. La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos y predecir las preferencias de la audiencia permite a los creadores de contenido ofrecer experiencias de entretenimiento más cautivadoras y atractivas. En general, la IA en el entretenimiento tiene un enorme potencial para revolucionar la industria y brindar al público un compromiso y disfrute sin precedentes.

Sin duda, el uso de la IA en el entretenimiento suscita diversas controversias y debates éticos. Una preocupación importante gira en torno al impacto potencial de la IA en el mercado laboral, en particular para los profesionales creativos. A medida que los algoritmos de IA se vuelven cada vez más hábiles para generar música, arte e incluso guiones, surgen preguntas sobre el futuro de la creatividad humana y el posible desplazamiento de artistas e intérpretes. Las implicaciones éticas de la tecnología deep fake, que permite la manipulación de audio y video para crear contenido realista pero fabricado, también generan preocupaciones sobre la desinformación, la violación de la privacidad y la erosión de la confianza en los medios.

En general, la incorporación de IA en el entretenimiento brinda posibilidades emocionantes y problemas polémicos que exigen una cuidadosa consideración y regulación. En los próximos años, es crucial establecer marcos transparentes y responsables para abordar preocupaciones como la privacidad, el sesgo y el uso responsable del contenido generado por IA. Luego, la industria del entretenimiento puede aprovechar todo su potencial para ofrecer experiencias atractivas e inmersivas para las audiencias de todo el mundo aprovechando la IA para la innovación y la creatividad, al mismo tiempo que mantiene los estándares éticos.