يشهد مشهد الإعلام والترفيه والرياضة تحولاً جذرياً، مدفوعاً بالتقدم المتواصل للذكاء الاصطناعي. يواجه منشئو المحتوى والمذيعون والموزعون كميات غير مسبوقة من الأصول الرقمية، ويواجهون ضغوطاً شديدة لتبسيط العمليات، وإشراك الجماهير بطرق جديدة، وإطلاق العنان للقيمة المخفية داخل أرشيفاتهم. إدراكاً لهذه اللحظة المحورية، يتكثف التعاون بين Qvest، وهي شركة استشارات تكنولوجية مرموقة، و NVIDIA، الشركة الرائدة في مجال الحوسبة المسرعة، بهدف تزويد الصناعة بأدوات ذكاء اصطناعي قوية وعملية. يجمع هذا التعاون، النشط منذ أوائل عام 2024، بين خبرة Qvest العميقة في سير عمل الوسائط ومنصات الذكاء الاصطناعي المتطورة من NVIDIA، واعداً بحلول تتجاوز مجرد الحداثة التكنولوجية لتقديم نتائج أعمال ملموسة. يعد معرض NAB Show المرموق بمثابة المسرح لأحدث ابتكاراتهم، حيث من المقرر أن تكشف Qvest عن حلين رائدين من حلول Applied AI المصممة لتمكين المؤسسات من تسخير الإمكانات الكاملة لمكتبات المحتوى الرقمي والبث المباشر.
التآزر الذي يقود تحول الإعلام
لا يقتصر التحالف بين Qvest و NVIDIA على مجرد الجمع بين الشعارات؛ بل يمثل اندماجاً استراتيجياً للقدرات الأساسية للتنقل في تعقيدات تطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئات التي تركز على الوسائط. تجلب Qvest عقوداً من الخبرة في فهم سير العمل المعقد والتحديات الفريدة والاحتياجات المحددة للمذيعين والاستوديوهات والبطولات الرياضية وكيانات الوسائط الأخرى. إنهم يفهمون الرحلة من إنشاء المحتوى مروراً بالمعالجة والإدارة والتوزيع وتحقيق الدخل. وعلى العكس من ذلك، توفر NVIDIA التكنولوجيا التأسيسية - وحدات معالجة الرسومات القوية (GPUs)، ومجموعات تطوير البرامج المتطورة (SDKs)، والنماذج المدربة مسبقاً التي تشكل محرك الذكاء الاصطناعي الحديث.
يركز هذا التعاون على ترجمة الإمكانات المجردة للذكاء الاصطناعي إلى تطبيقات ملموسة تعالج نقاط الضعف المحددة في الصناعة. غالباً ما تغرق شركات الإعلام في البيانات - ساعات من اللقطات الخام، وأرشيفات واسعة النطاق، ومسارات صوتية متنوعة، وبيانات وصفية معقدة. لا يكمن التحدي في تخزين هذا المحتوى فحسب، بل في البحث عنه وتحليله وإعادة استخدامه وتحقيق الدخل منه بكفاءة. غالباً ما تتضمن الطرق التقليدية عمالة يدوية كبيرة، مما يؤدي إلى اختناقات وفرص ضائعة وتكاليف تشغيلية عالية. تستهدف مبادرة Qvest-NVIDIA بشكل مباشر أوجه القصور هذه، بهدف تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي من خلال توفير حلول تعزز الكفاءة التشغيلية، وتفتح الأبواب أمام مصادر إيرادات جديدة، وبشكل حاسم، تعزز قدراً أكبر من الإبداع عن طريق تحرير المواهب البشرية من المهام المتكررة. الهدف هو تجاوز المشاريع التجريبية وإثباتات المفاهيم إلى عمليات نشر الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والجاهزة للمؤسسات والتي تحقق عائداً قابلاً للقياس على الاستثمار.
الكشف عن أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في NAB Show
يوفر معرض NAB Show، وهو مركز عالمي لمحترفي الإعلام والترفيه والتكنولوجيا، الخلفية المثالية لشركة Qvest لتقديم أحدث عروضها المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تم تطويرها بالاستفادة من مجموعة تكنولوجيا NVIDIA الهائلة. هذه ليست بنيات نظرية ولكنها أدوات عملية مصممة للتأثير الفوري.
الذكاء في الوقت الفعلي: Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor
تخيل تغطية حدث رياضي مباشر كبير أو قصة إخبارية عاجلة مع تدفقات كاميرات متعددة في وقت واحد. يمثل الحجم الهائل للفيديو الوارد تحدياً كبيراً لفرق الإنتاج التي تهدف إلى التقاط كل لحظة حاسمة، وتحديد أفضل زوايا الكاميرا، وإنشاء ملخصات أو أبرز اللقطات بسرعة. يعالج Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor هذا الأمر بشكل مباشر.
يعمل هذا الحل المتطور في الوقت الفعلي، ويحلل تدفقات الفيديو الواردة المتعددة بشكل متزامن. تشمل قدراته الأساسية ما يلي:
- الكشف التلقائي عن الأحداث: يستخدم النظام خوارزميات رؤية حاسوبية متقدمة، من المحتمل أن تكون مدربة على مجموعات بيانات واسعة من الأحداث المماثلة، لتحديد الأحداث الهامة تلقائياً داخل البث المباشر. في مباراة كرة قدم، قد يعني هذا اكتشاف الأهداف أو الأخطاء أو التصديات الرئيسية أو تصرفات لاعب معين. في مؤتمر صحفي، قد يحدد لحظات الانفعال الشديد أو الإيماءات المحددة أو ظهور أفراد رئيسيين.
- التلخيص الذكي: بالإضافة إلى الكشف البسيط، يمكن للأداة إنشاء ملخصات موجزة للأحداث التي تتكشف عبر مختلف التدفقات. يتيح ذلك للمنتجين فهم تدفق السرد بسرعة واتخاذ قرارات مستنيرة دون الحاجة إلى البحث يدوياً في ساعات من اللقطات من زوايا مختلفة.
- تحديد أفضل لقطة: تتمثل إحدى الوظائف الحاسمة للإنتاج المباشر في اختيار زاوية الكاميرا الأكثر إقناعاً في أي لحظة معينة. يحلل حل الذكاء الاصطناعي هذا عوامل مثل تكوين اللقطة، واستقرار الكاميرا، وتركيز الهدف، وأهمية الحدث عبر جميع التدفقات المتاحة للتوصية أو حتى التبديل تلقائياً إلى اللقطة المثلى، مما يساعد المخرج بشكل كبير ويعزز تجربة المشاهد.
- استخراج البيانات المهيكلة: ربما الأقوى من ذلك، يقوم النظام بتحويل بيانات الفيديو غير المهيكلة إلى معلومات مهيكلة وقابلة للبحث. يتم تسجيل الأحداث والطوابع الزمنية وزوايا الكاميرا وربما حتى الأفراد أو الكائنات المعترف بها كبيانات وصفية. هذه البيانات المهيكلة لا تقدر بثمن لتحليل ما بعد الحدث، وإنشاء حزم أبرز اللقطات بسرعة، وتقديم محتوى مخصص (على سبيل المثال، عرض أبرز لقطات لاعب معين)، وإثراء إمكانية الوصول إلى الأرشيف.
الآثار المترتبة عميقة. يمكن للمذيعين تبسيط سير عمل الإنتاج المباشر، مما يقلل الحاجة إلى أطقم كبيرة تسجل الأحداث يدوياً. يمكن للبطولات الرياضية إنشاء أبرز اللقطات بشكل شبه فوري للمشاركة عبر وسائل التواصل الاجتماعي أو تقديم تجارب مشاهدة مخصصة للجماهير. يمكن لشركات الإعلام التي تغطي الأحداث المباشرة إدارة مواردها بكفاءة أكبر واستخلاص قيمة أكبر من محتواها، أثناء الحدث وبعده. يتجاوز هذا الأتمتة البسيطة نحو التعزيز الذكي لعملية الإنتاج.
إضفاء الطابع الديمقراطي على الرؤى: No-Code Media-Centric AI Agent Builder
في حين أن إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحليل الوسائط هائلة، إلا أن اعتماده غالباً ما كان يعوقه الحاجة إلى مهارات تقنية متخصصة. هناك طلب كبير على علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن يكون تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة مستهلكاً للوقت ومكلفاً. تعالج Qvest هذا الاختناق باستخدام No-Code Media-Centric AI Agent Builder.
تمثل هذه الأداة خطوة مهمة نحو إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي لمحترفي الإعلام. كما يوحي الاسم، فإنه يسمح للمستخدمين الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة ببناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على استخلاص رؤى ذات مغزى من تنسيقات الوسائط المختلفة. تشمل الجوانب الرئيسية ما يلي:
- واجهة مبسطة: يتفاعل المستخدمون مع المنشئ من خلال واجهة رسومية سهلة الاستخدام، ويحددون أنواع الوسائط التي يريدون تحليلها والرؤى المحددة التي يبحثون عنها، بدلاً من كتابة تعليمات برمجية معقدة.
- معالجة وسائط متعددة الاستخدامات: تم تصميم المنصة لاستيعاب وتحليل مجموعة واسعة من الوسائط غير المهيكلة الشائعة في الصناعة، بما في ذلك:
- الفيديو: تحليل المشاهد، وتحديد الكائنات أو الأشخاص، واكتشاف إجراءات محددة، ونسخ الكلام.
- الصوت: نسخ الكلام، وتحديد المتحدثين، وتحليل المشاعر، واكتشاف أصوات أو موسيقى معينة.
- الصور: التعرف على الكائنات والوجوه والنصوص (OCR)، وتقييم جودة الصورة أو جمالياتها.
- المستندات المعقدة: استخراج المعلومات الأساسية، وتلخيص النصوص، وتحديد البنود أو الكيانات داخل العقود أو النصوص.
- إنشاء رؤى تلقائية: من خلال الاستفادة من النماذج المدربة مسبقاً (ربما بما في ذلك نماذج NVIDIA التأسيسية التي يتم الوصول إليها عبر واجهات مثل NVIDIA NIM microservices) والسماح بالتكوين الموجه من قبل المستخدم، يقوم المنشئ بأتمتة عملية التحليل. قد يشمل ذلك مهام مثل وضع علامات تلقائية على الأصول بالكلمات الرئيسية ذات الصلة بناءً على المحتوى المرئي أو السمعي، وإنشاء ملخصات لمقاطع الفيديو أو المستندات الطويلة، وتحديد مشكلات الامتثال في تصميمات الإعلانات، أو تحليل مشاعر الجمهور من مسارات التعليق.
- تقليل العمل اليدوي: الفائدة الأكثر فورية هي التخفيض الكبير في الجهد اليدوي المطلوب لمهام مثل تسجيل المحتوى، والتحقق من الامتثال، والتحليل الأساسي. يؤدي هذا إلى تحرير الموارد البشرية القيمة للمهام الإبداعية والاستراتيجية ذات المستوى الأعلى.
- جمع المعلومات المركزي: من خلال معالجة أصول الوسائط المتنوعة من خلال منصة موحدة، يمكن للمؤسسات إنشاء مستودع مركزي للرؤى المستخلصة، وكسر صوامع المعلومات وتوفير رؤية أكثر شمولية لمشهد المحتوى الخاص بهم.
- تسريع الوقت للحصول على الرؤى: يؤدي تحليل الأتمتة إلى تسريع عملية استخلاص المعلومات القابلة للتنفيذ من أصول الوسائط بشكل كبير. يتيح ذلك اتخاذ قرارات أسرع فيما يتعلق باستراتيجية المحتوى وجداول البرمجة والحملات التسويقية وإدارة الحقوق.
يمكّن هذا النهج الذي لا يتطلب تعليمات برمجية الخبراء المتخصصين - أمناء الأرشيف والمسوقين والفرق القانونية ومخططي المحتوى - من الاستفادة مباشرة من الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجاتهم الخاصة، مما يعزز التبني الأوسع والابتكار عبر المؤسسة دون الاعتماد الشامل على فرق برمجة الذكاء الاصطناعي المخصصة.
الضرورات الاستراتيجية والأسس التكنولوجية
يؤكد إطلاق هذه الحلول على رؤية استراتيجية عبرت عنها قيادة Qvest. يؤكد كريستوف بونسارت، الرئيس المشارك للذكاء الاصطناعي التطبيقي في Qvest، على الطبيعة التعاونية للجهد: ‘يتيح لنا تعاوننا المستمر مع NVIDIA تقديم حلول مخصصة تركز على الوسائط لإطلاق العنان لقيمة المحتوى الرقمي للشركات. معاً، نساعد عملائنا على تحديد التطبيقات الأكثر عملية للذكاء الاصطناعي، وتنفيذ الحلول التي تكتسب التبني وتحقق عائداً على الاستثمار’. يسلط هذا الضوء على التركيز ليس فقط على التكنولوجيا، ولكن على التنفيذ العملي، وتبني المستخدم، والفوائد المالية الملموسة - وهي عوامل حاسمة لأي استثمار مؤسسي.
تضع Qvest و NVIDIA هذه الأدوات على أنها ‘جاهزة للمؤسسات’، مما يعني أنها مصممة للتوسع والموثوقية والتكامل داخل النظم البيئية المعقدة للوسائط الحالية. تهدف الحلول إلى مواجهة المتطلبات الأساسية لمشهد الوسائط الحديث بشكل مباشر: معالجة كميات هائلة من المحتوى في الوقت الفعلي والمؤرشف بكفاءة، وتحويل التنسيقات غير المهيكلة إلى معلومات مهيكلة قابلة للاستخدام، وفي النهاية تبسيط عملية صنع القرار عبر سلسلة قيمة الوسائط بأكملها، من الإنتاج الأولي مروراً بإثراء المحتوى إلى التوزيع النهائي. ينصب التركيز بشكل مباشر على زيادة الأتمتة وتقليل التعقيد التشغيلي وتسريع تحقيق القيمة من الأصول الرقمية.
يكمل منظور NVIDIA، الذي يشاركه ريتشارد كيريس، نائب رئيس قسم الإعلام والترفيه، هذه الرؤية. صرح كيريس قائلاً: ‘يتطلب إدخال الذكاء الاصطناعي في مجال الإعلام من الشركات تبني تقنيات وأدوات إنتاج جديدة لضمان الوظائف ومشاركة المستخدم’. لا يقتصر التكامل الناجح للذكاء الاصطناعي على مجرد توصيل وحدة برمجية جديدة؛ بل يستلزم غالباً إعادة التفكير في سير العمل الراسخ وتبني نماذج تشغيلية مختلفة. ذكر كيريس على وجه التحديد دور NVIDIA NIM microservices - نماذج الذكاء الاصطناعي المحسّنة والسحابية الأصلية القابلة للنشر عبر منصات مختلفة - و NVIDIA Holoscan for Media، وهي منصة مصممة لبناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي للوسائط الحية والبث. توفر هذه التقنيات البنية التحتية الأساسية التي تمكن الشركاء مثل Qvest من بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة في الوقت الفعلي بسرعة وفعالية أكبر، مما يساعد الصناعة على تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي وتحقيق ‘نتائج حقيقية’.
المشاركة المستمرة والسياق الأوسع
إن الكشف في جناح NAB Show W2055 هو مجرد جانب واحد من مشاركة Qvest. تشارك الشركة أيضاً في جلسة حوارية (Fireside Chat) إلى جانب NVIDIA و AWS، وتتعمق أكثر في موضوع إطلاق العنان لقيمة المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي - وهو دليل على التركيز على مستوى الصناعة على هذا التحدي.
بالنظر إلى ما هو أبعد من NAB، تخطط Qvest و NVIDIA لعقد ندوة عبر الإنترنت في مايو مخصصة لتحديد أولويات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي تزيد الإيرادات والكفاءة التشغيلية إلى أقصى حد. يؤكد هذا التواصل التثقيفي التزامهم ليس فقط بتوفير الأدوات ولكن أيضاً بتوجيه الصناعة بشأن التنفيذ الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي لتحقيق أفضل النتائج الممكنة. تقع مسرعات الذكاء الاصطناعي التي تم تقديمها حديثاً ضمن محفظة Qvest الأوسع من الخدمات التي تركز على الوسائط، والتي تشمل استشارات Applied AI، وتطوير منصات Over-The-Top (OTT)، وتحسين Digital Media Supply Chain، واستراتيجيات Broadcast Transformation، و Systems Integration. يوضح هذا السياق أن حلول الذكاء الاصطناعي هي جزء من نهج شامل لمساعدة مؤسسات الإعلام على التنقل في التحولات التكنولوجية والتجارية التي تشكل مستقبلها. إن الرحلة نحو عمليات إعلامية متكاملة تماماً مع الذكاء الاصطناعي معقدة، ولكن من خلال الشراكات الاستراتيجية وتطوير أدوات مستهدفة وسهلة الاستخدام، تمهد شركات مثل Qvest و NVIDIA الطريق لمشهد إعلامي أكثر كفاءة وبصيرة وجاذبية.