人工智能如何重塑媒体工作流程和竞争策略

人工智能 (AI) 正在成为媒体和娱乐行业的一股变革力量。通过帮助公司简化多渠道运营、减少延迟和利用数据驱动的洞察力，AI 不仅优化了工作流程，还重新定义了竞争策略。随着媒体公司面临日益复杂的市场需求和快速变化的市场需求，成熟的 AI 解决方案提供了一套新的工具来促进适应。然而，AI 的采用也带来了挑战，从道德考量到集成复杂性。

简化多渠道运营

传统电视、流媒体服务和社交媒体等平台的激增为媒体公司带来了碎片化的运营格局。人工智能驱动的工具具有独特的优势，可以统一和优化这些运营，减少冗余并提高效率。

例如，康卡斯特的 AI 接入网络通过其大规模网络功能虚拟化 (NFV) 项目“Janus”将实时遥测与自我修复功能相结合。通过消除核心网络运营中的人为错误，康卡斯特确保即使在高需求时期也能无缝交付实时内容。首席网络官 Elad Nafshi 解释说：“数据使用量持续飙升……主要是由于高质量体育直播流媒体的快速增长。”

人工智能还有助于实现日常任务的自动化——Netflix 使用人工智能算法，根据观众位置和网络可用性动态调整流媒体质量，这一功能在移动流媒体占主导地位的新兴市场中尤其有价值。这种适应性通过减少对持续人工监控的需求，改善了用户体验并最大限度地降低了运营成本。根据德勤的一份报告，采用类似基于人工智能的优化的公司运营成本可节省高达 20%，凸显了人工智能可以实现的成本效率。

提高系统性能并减少延迟

人工智能监控、预测和适应实时需求的能力正在改变媒体性能，特别是在直播和交互式媒体等对延迟敏感的应用中。

在高流量的现场体育赛事或重大新闻广播期间，Amazon Prime Video 的 AI 算法会动态分配资源以保持流媒体质量，无需人工干预即可避免中断。除了流媒体之外，AI 驱动的压缩工具对于 VR 和 AR 等新格式也至关重要。例如，一些公司正在开发 AI 增强型编解码器，以减少延迟，同时保持沉浸式视觉保真度。

虽然直播通常是延迟讨论的焦点，但人工智能的作用还扩展到优化内容交付网络 (CDN)，减少点播内容的延迟。例如，Akamai 使用人工智能驱动的分析来预测需求高峰并主动优化服务器使用率，减少延迟并避免瓶颈，Netflix 使用人工智能来优化其 Open Connect Appliance，将热门内容预先定位到更近的位置，以减少向最终用户的交付时间并确保流畅播放。

人工智能驱动的市场竞争力洞察

在拥挤的媒体环境中，了解受众偏好并响应市场趋势至关重要。人工智能分析使公司能够从大量数据集中提取可操作的见解，确保其内容和策略保持相关性。

例如，迪士尼和 Hulu 使用人工智能分析观众数据，实现有针对性的广告和内容推荐。麦肯锡报告称，采用个性化人工智能策略的公司可以提高收入 10%，这得益于客户保留率的提高。

Netflix 的推荐引擎不仅可以提高用户参与度，还可以通过预测观众需求来支持战略内容投资。除了老牌公司之外，小型平台也在通过第三方分析服务利用类似的人工智能功能，在观众保留和货币化方面创造公平的竞争环境。

引领技术变革和市场需求

媒体行业对技术颠覆并不陌生。能够快速适应新工具的公司往往能获得竞争优势，而落后的公司则面临运营负担加重的风险。人工智能为媒体公司提供了灵活性，使其能够有效应对这些转变。

华纳兄弟探索频道 (Warner Bros Discovery) 正在使用 AI 进行精准广告定位，提高相关性和用户参与度。迪士尼成立了技术支持办公室，以确保对 AI 和 AR/VR 等技术采取深思熟虑的方法，以确保与公司的更广泛战略保持一致。这将使迪士尼能够采取分阶段的整合方法，而不会扰乱更广泛的运营。

新兴的人工智能技术（例如用于内容创作的生成式人工智能）也在重塑行业。Runway 等初创公司正在利用文本转视频人工智能进行广告制作，为低成本内容生成提供新的机会。