Nel comparto media e broadcasting, le sfide competitive si stanno ridefinendo lungo due direttrici convergenti: l’esplosione della complessità operativa e l’urgenza di estrarre valore dai dati generati lungo tutta la catena del contenuto. La progressiva smaterializzazione e digitalizzazione dei modelli produttivi, l’ampliamento dei formati distributivi e l’elevata variabilità del comportamento delle audience impongono ai broadcaster tradizionali una revisione profonda delle logiche di programmazione, gestione editoriale e monetizzazione.
In uno scenario caratterizzato da una crescita esponenziale del volume di contenuti generati e gestiti, i processi di produzione e distribuzione si stanno riconfigurando su architetture sempre più complesse, multilivello e spesso disaggregate, in grado di alimentare simultaneamente canali lineari, on demand, streaming e piattaforme digitali verticali. Questa pluralità di formati e finestre distributive comporta una frammentazione operativa che investe i contenuti, dalla generazione iniziale fino alla delivery personalizzata. Parallelamente, il comportamento delle audience evolve in modo altrettanto dinamico e non lineare, con consumatori che spostano le proprie preferenze tra dispositivi, tempi e modalità di fruizione, richiedendo ai broadcaster un continuo adattamento editoriale e commerciale supportato da sistemi intelligenti di analisi predittiva e personalizzazione.
Per questo i broadcaster si trovano nella condizione di dover ripensare strutturalmente processi, strumenti e modelli di relazione con l’audience. La pressione competitiva, unita alla necessità di contenere i costi e ottimizzare ogni fase del ciclo produttivo, impone un cambiamento profondo. In questo contesto, l’intelligenza artificiale non viene più valutata come tecnologia emergente ma come fattore abilitante per governare la nuova complessità e garantire scalabilità ai processi. L’approccio che NTT DATA propone parte dalla necessità di ottimizzare la filiera, dalla produzione alla distribuzione, con sistemi automatizzati capaci di orchestrare contenuti, risorse e infrastrutture in modo adattivo e continuo.
AI e broadcasting, scenario in accelerazione
L’analisi sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore dei broadcasting in Italia, realizzata da NetConsulting cube in collaborazione con NTT DATA, fotografa questo scenario. Già oggi broadcaster italiani non solo considerano l’intelligenza artificiale come rilevante, ma sono impegnati in percorsi concreti di adozione: il 38% ha un piano in atto o in fase avanzata, mentre un ulteriore 50% è impegnato nello sviluppo di una propria strategia di implementazione. Soltanto una parte marginale, pari al 12%, non ha ancora formalizzato un piano, ma discute e si confronta attivamente sul tema. Di fatto nessuna realtà considera l’AI estranea al proprio interesse strategico nell’orizzonte di due anni, e questo è un segnale di sensibilità a questi temi da parte del mercato e di consapevolezza rispetto al ruolo trasformativo delle tecnologie intelligenti.
Obiettivi e priorità
Se lo scenario è in evoluzione, gli obiettivi che muovono l’adozione dell’AI sono articolati. L’efficienza operativa rappresenta la priorità assoluta per i broadcaster, che attribuiscono a questo ambito un livello di importanza pari a 4,5 su 5, in una scala da uno a cinque dove a cinque corrisponde l’idea di un obiettivo primario. Il dato riflette il bisogno urgente di ottimizzare le fasi di produzione, post-produzione, programmazione e distribuzione dei contenuti, in modo da permettere ai broadcaster di focalizzarsi sui compiti ad alto valore aggiunto.
Accanto a questo primo obiettivo, emerge con forza anche la volontà di migliorare la relazione con il pubblico. L’adozione di strumenti capaci di personalizzare l’esperienza utente (UX), attraverso la raccomandazione automatica dei contenuti o l’interazione con assistenti virtuali, viene valutata con un punteggio di pochissimo inferiore (4,4). L’engagement e la fidelizzazione degli utenti restano elementi centrali per competere in un contesto così disintermediato.
Un ulteriore ambito ad alto valore strategico riguarda la capacità di estrarre insight utili dai dati di audience e di performance dei contenuti. Anche in questo caso il livello di priorità si attesta a 4,4 su 5, segno che le decisioni editoriali e commerciali si stanno progressivamente orientando verso modelli data-driven. I broadcaster puntano quindi a costruire un vantaggio competitivo basato sulla capacità di analizzare le preferenze degli spettatori e sull’ottimizzazione delle strategie di programmazione e distribuzione. Seguono, con valori leggermente inferiori ma comunque significativi, altre aree di interesse come il miglioramento delle attività di pianificazione strategica e di quelle previsionali (3,9), il rafforzamento della cybersecurity (3,8), e l’innovazione nei formati e servizi offerti con un indice di priorità pari a 3,1.
Le tecnologie strategiche e gli ambiti applicativi
Le tecnologie a supporto di questi obiettivi si distribuiscono su più “fronti”, mostrando come l’AI stia gradualmente permeando ogni fase della catena del valore, supportata da tutta la sfera che riguarda il riconoscimento e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Tra le aree tecnologiche a supporto dei piani l’RPA non è completamente superata, alcune aziende stanno adottando un approccio ibrido, utilizzando RPA per task semplici e riserva l’utilizzo dell’AI per processi più complessi (vale per il 63% del campione di indagine). L’intelligent data processing è a supporto dei piani di AI per il 50% delle aziende, che in uguale percentuale fanno affidamento sul potenziale del machine learning e delle reti neurali (50%). Inoltre si afferma l’utilizzo di chat/voice bot, che gestiscono autonomamente richieste di supporto tecnico o amministrativo, riducendo il carico di lavoro sugli operatori umani e offrendo risposte immediate ai clienti. Sono utilizzati poi i sistemi di raccomandazione, che operano in background analizzando diversi fattori (es. lo storico comportamentale del singolo cliente, i pattern di utenti con profili simili e le caratteristiche dei contenuti stessi). Questi sistemi personalizzano l’esperienza utente suggerendo contenuti rilevanti nella homepage o inviando comunicazioni email mirate con proposte che hanno alta probabilità di interessare il destinatario. E il 75% del mondo broadcasting indica questa area come prioritaria a supporto dei piani. Con la stessa percentuale di adozione si colloca anche l’automazione dei processi amministrativi e di back-office, finalizzata a ridurre i costi e migliorare l’efficienza delle interazioni interne.
Un altro campo d’applicazione emergente è quello della ricerca e generazione automatica di report editoriali, con il 63% delle realtà intervistate che già sfrutta sistemi di AI per ottenere insights tempestivi e personalizzati sull’audience. La stessa percentuale si registra per l’automazione delle operation IT, nella risoluzione dei problemi tecnici più comuni in modo automatico migliorando la disponibilità dei servizi, monitorando i sistemi, gestendo le risorse cloud e risolvendo i bug. A completare il quadro c’è l’ottimizzazione dei processi di produzione. Per la gestione intelligente delle risorse tecniche e potenziare la qualità video e l’efficienza della Content Delivery Network, facendo leva al contempo su strategie di manutenzione predittiva. E si rivela essenziale l’adozione di tecnologie di difesa avanzata per la protezione contro minacce di cybersecurity: entrambe queste aree sono considerate cruciali da circa il 50% del campione.
NTT DATA, la proposta
È in questo contesto articolato che si inserisce la proposta di NTT DATA, che interpreta l’evoluzione dell’intelligenza artificiale nel settore broadcasting come un processo non solo tecnologico, ma anche strategico e culturale. L’azienda propone un portafoglio di soluzioni sviluppate per affrontare le criticità operative e valorizzare i contenuti delle media library.
Nell’era degli archivi digitali sempre più vasti e complessi, la generazione dei metadati è un tema chiave per facilitare le ricerche e valorizzare i contenuti, per esempio generando clip video basate su highlights di eventi sportivi, video celebrativi o trailer, ottimizzate per la distribuzione su diversi canali e personalizzate in temini di formato e contenuto in funzione dell’audience e del contesto editoriale. La video analisi e il riconoscimento delle scene permettono inoltre di creare asset di accessibilità – come sottotitoli e traduzioni – elementi imprescindibili per essere compliant con le normative vigenti.
Parallelamente, NTT DATA propone soluzioni E2E per il monitoraggio della qualità video percepita dagli utenti finali. In un contesto di infrastrutture digitali eterogenee e distribuite, con contenuti sempre più frammentati – dalle produzioni proprie ai contenuti esteri, è indispensabile analizzare il mercato di riferimento e disporre di strumenti che migliorano la qualità dello streaming, ottimizzano l’encoding e automatizzano il controllo qualità dei contenuti video e audio. NTT DATA, inoltre, propone modelli di ottimizzazione della distribuzione in funzione della rete, del device e della location di fruizione, aumentando la qualità percepita e riducendo i costi di distribuzione.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel settore broadcasting si delinea quindi sempre più come abilitante di una metamorfosi profonda, che tocca ogni snodo della filiera produttiva e distributiva. Il valore dell’AI non risiede soltanto nella sua capacità di automatizzare compiti o ridurre i costi, ma nella possibilità di estrarre dati di valore dai contenuti multimediali e di ridefinire il modo in cui i contenuti vengono ideati, gestiti, proposti e valorizzati, lasciando il controllo decisionale nelle mani degli esperti umani.
In questo percorso, NTT DATA si pone come partner tecnologico e strategico di riferimento, aiutando i broadcaster a esplorare, evolvere e avere successo in un ecosistema media in rapido mutamento. Ne parliamo in un contributo dedicato.
Per saperne di più scarica l’infografica: L’intelligenza artificiale nel settore broadcasting in Italia
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