Revolucionando la Gestión de Contenido: DPG Media Optimiza Metadatos de Video con Amazon Bedrock y Amazon Transcribe impulsados por IA

DPG Media, un importante actor en el sector de medios del Benelux, ha dado un giro innovador en la gestión de su catálogo audiovisual mediante la adopción de tecnologías basadas en inteligencia artificial. Frente al reto de manejar un extenso y creciente inventario de contenido en su plataforma VTM GO, que ofrece más de 500 días de programación ininterrumpida, la compañía ha integrado las avanzadas herramientas de Amazon, Bedrock y Transcribe, en sus procesos de publicación. Esta iniciativa busca optimizar la generación y gestión de metadatos de sus contenidos multimedia.

Con el crecimiento de su biblioteca de videos, DPG Media se dio cuenta de la importancia crucial de manejar eficientemente los metadatos, que incluyen datos como la información de actores, géneros, sinopsis de episodios y el tono emocional de los programas. La precisión en estos metadatos no solo mejora la descripción en las guías de televisión, sino que también alinea mejor las recomendaciones de contenido y facilita la exploración por parte de los usuarios.

Entre los principales desafíos al integrar esta automatización se encontraban la diversidad lingüística, la variabilidad en el volumen de contenido y la frecuencia de lanzamientos, lo que complicaba la estandarización de los metadatos. Además, la agregación de datos era un reto significativo, requiriendo una consolidación confiable a lo largo de las temporadas de un show.

El enfoque de DPG Media para superar estos obstáculos se centró en el procesamiento de audio, dejando de lado el análisis de video, costoso en tiempo y recursos. Implementaron un sistema de dos etapas: inicialmente, generaron transcripciones a partir de las pistas de audio utilizando modelos de reconocimiento de voz; posteriormente, extrajeron y generaron metadatos detallados con modelos de lenguaje extensivo (LLMs).

Al inicio del proyecto, DPG Media exploró diversas soluciones de transcripción, decidiéndose finalmente por Amazon Transcribe. Esta solución gestionada brinda transcripciones de audio precisas, beneficiándose de la actualización automática de modelos y funciones como la diarización de locutores. Para la generación de metadatos, eligieron Amazon Bedrock y el modelo Anthropic Claude 3 Sonnet, seleccionados por su eficacia en el idioma neerlandés y su capacidad de razonamiento.

La aplicación de esta tecnología ha permitido a DPG Media ahorrar tiempo considerable en la generación de metadatos, mejorando desde la producción de subtítulos hasta la creación de resúmenes completos de series. Aunque el sistema automatiza la creación de metadatos, se mantiene una validación humana final para garantizar la calidad antes de su difusión al público. Este enfoque no solo enriquece la experiencia del usuario con recomendaciones más precisas, sino que también reafirma el compromiso de DPG Media de fusionar inteligentemente habilidades humanas con tecnologías de vanguardia.

La iniciativa de DPG Media es un ejemplo de modernización continua que busca mejorar la experiencia del consumidor en una industria en constante transformación. La empresa sigue explorando nuevas oportunidades para experimentar con modelos adicionales y mejorar sus sistemas, persiguiendo siempre que la oferta de contenido esté alineada con los hábitos de consumo actuales y los avances tecnológicos.

Silvia Pastor
Silvia Pastor
Silvia Pastor es una destacada periodista de Noticias.Madrid, especializada en periodismo de investigación. Su labor diaria incluye la cobertura de eventos importantes en la capital, la redacción de artículos de actualidad y la producción de segmentos audiovisuales. Silvia realiza entrevistas a figuras clave, proporciona análisis expertos y mantiene una presencia activa en redes sociales, compartiendo sus artículos y ofreciendo actualizaciones en tiempo real. Su enfoque profesional, centrado en la veracidad, objetividad y ética periodística, la convierte en una fuente confiable de información para su audiencia.

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