Qvest & NVIDIA: Neue Wege für Medien-KI auf der NAB Show

Die Medien-, Unterhaltungs- und Sportlandschaft befindet sich in einem seismischen Wandel, angetrieben durch den unaufhaltsamen Vormarsch der künstlichen Intelligenz. Content-Ersteller, Sendeanstalten und Distributoren kämpfen mit beispiellosen Mengen an digitalen Assets und stehen unter enormem Druck, Betriebsabläufe zu rationalisieren, Zielgruppen auf neuartige Weise anzusprechen und verborgene Werte in ihren Archiven zu erschließen. In Anerkennung dieses entscheidenden Moments intensiviert sich die Zusammenarbeit zwischen Qvest, einem renommierten Technologieberatungsunternehmen, und NVIDIA, dem Pionier im Bereich Accelerated Computing, mit dem Ziel, die Branche mit leistungsstarken, praktischen KI-Werkzeugen auszustatten. Diese seit Anfang 2024 aktive Partnerschaft verbindet Qvests tiefgreifendes Fachwissen im Bereich Medien-Workflows mit NVIDIAs hochmodernen KI-Plattformen und verspricht Lösungen, die über bloße technologische Neuheiten hinausgehen und greifbare Geschäftsergebnisse liefern. Die prestigeträchtige NAB Show dient als Bühne für ihre neuesten Innovationen, auf der Qvest zwei bahnbrechende ‘Applied AI’-Lösungen vorstellen wird, die Unternehmen befähigen sollen, das volle Potenzial ihrer digitalen Content-Bibliotheken und Live-Streams zu nutzen.

Die Synergie, die die Medientransformation vorantreibt

Die Allianz zwischen Qvest und NVIDIA bedeutet nicht nur die Kombination von Logos; sie repräsentiert eine strategische Verschmelzung von Fähigkeiten, die für die Bewältigung der Komplexität der KI-Implementierung in medienzentrierten Umgebungen unerlässlich sind. Qvest bringt jahrzehntelange Erfahrung im Verständnis der komplexen Workflows, einzigartigen Herausforderungen und spezifischen Bedürfnisse von Sendeanstalten, Studios, Sportligen und anderen Medienunternehmen mit. Sie verstehen den Weg von der Content-Erstellung über die Verarbeitung, Verwaltung, Distribution bis hin zur Monetarisierung. NVIDIA hingegen liefert die grundlegende Technologie – die leistungsstarken GPUs, hochentwickelten Software Development Kits (SDKs) und vortrainierten Modelle, die den Motor moderner KI bilden.

Diese Zusammenarbeit konzentriert sich darauf, das abstrakte Potenzial künstlicher Intelligenz in konkrete Anwendungen zu übersetzen, die spezifische Schwachstellen der Branche adressieren. Medienunternehmen ertrinken oft in Daten – Stunden an Rohmaterial, umfangreiche Archive, diverse Audiospuren und komplexe Metadaten. Die Herausforderung liegt nicht nur in der Speicherung dieses Contents, sondern auch in dessen effizienter Suche, Analyse, Wiederverwendung und Monetarisierung. Traditionelle Methoden erfordern oft erheblichen manuellen Aufwand, was zu Engpässen, verpassten Chancen und hohen Betriebskosten führt. Die Qvest-NVIDIA-Initiative zielt direkt auf diese Ineffizienzen ab, um die KI-Einführung zu beschleunigen, indem Lösungen bereitgestellt werden, die die betriebliche Effizienz steigern, Türen zu neuen Einnahmequellen öffnen und, was entscheidend ist, die Kreativität fördern, indem menschliche Talente von repetitiven Aufgaben befreit werden. Das Ziel ist es, über Pilotprojekte und Proof-of-Concepts hinauszugehen und skalierbare, unternehmensreife KI-Implementierungen zu schaffen, die einen messbaren Return on Investment liefern.

Vorstellung fortschrittlicher KI-Tools auf der NAB Show

Die NAB Show, ein globales Epizentrum für Fachleute aus Medien, Unterhaltung und Technologie, bietet den idealen Rahmen für Qvest, um seine neuesten KI-gestützten Angebote vorzustellen, die unter Nutzung des beeindruckenden Technologie-Stacks von NVIDIA entwickelt wurden. Dies sind keine theoretischen Konstrukte, sondern praktische Werkzeuge, die für eine sofortige Wirkung konzipiert sind.

Echtzeit-Intelligenz: Der Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor

Stellen Sie sich vor, Sie berichten über ein großes Live-Sportereignis oder eine Eilmeldung mit mehreren gleichzeitig streamenden Kamera-Feeds. Die schiere Menge an eingehendem Videomaterial stellt eine erhebliche Herausforderung für Produktionsteams dar, die jeden entscheidenden Moment festhalten, die besten Kamerawinkel identifizieren und schnell Zusammenfassungen oder Highlights erstellen möchten. Der Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor packt dieses Problem direkt an.

Diese hochentwickelte Lösung arbeitet in Echtzeit und analysiert mehrere eingehende Videoströme gleichzeitig. Ihre Kernfähigkeiten umfassen:

• Automatisierte Ereigniserkennung: Das System verwendet fortschrittliche Computer-Vision-Algorithmen, die potenziell auf riesigen Datensätzen ähnlicher Ereignisse trainiert wurden, um signifikante Vorkommnisse in den Live-Feeds automatisch zu identifizieren. Bei einem Fußballspiel könnte dies die Erkennung von Toren, Fouls, wichtigen Paraden oder spezifischen Spieleraktionen bedeuten. Bei einer Pressekonferenz könnten Momente erhöhter Emotionen, spezifische Gesten oder das Erscheinen von Schlüsselpersonen identifiziert werden.
• Intelligente Zusammenfassung: Über die einfache Erkennung hinaus kann das Tool prägnante Zusammenfassungen der Ereignisse erstellen, die sich über die verschiedenen Feeds entfalten. Dies ermöglicht es Produzenten, den narrativen Fluss schnell zu erfassen und fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne manuell stundenlanges Material aus verschiedenen Blickwinkeln durchsehen zu müssen.
• Identifizierung des besten Bildes: Eine kritische Funktion für die Live-Produktion ist die Auswahl des überzeugendsten Kamerawinkels zu jedem gegebenen Zeitpunkt. Diese KI-Lösung analysiert Faktoren wie Bildkomposition, Kamerastabilität, Motivfokus und Aktionsrelevanz über alle verfügbaren Feeds hinweg, um den optimalen Shot zu empfehlen oder sogar automatisch darauf umzuschalten, was den Regisseur erheblich unterstützt und das Zuschauererlebnis verbessert.
• Strukturierte Datenextraktion: Vielleicht am leistungsfähigsten ist die Fähigkeit des Systems, unstrukturierte Videodaten in strukturierte, durchsuchbare Informationen umzuwandeln. Ereignisse, Zeitstempel, Kamerawinkel und potenziell sogar erkannte Personen oder Objekte werden als Metadaten protokolliert. Diese strukturierten Daten sind von unschätzbarem Wert für die Analyse nach dem Ereignis, die schnelle Erstellung von Highlight-Paketen, die personalisierte Content-Bereitstellung (z. B. das Anzeigen der Highlights eines bestimmten Spielers) und die Verbesserung der Zugänglichkeit von Archiven.

Die Auswirkungen sind tiefgreifend. Sendeanstalten können ihre Live-Produktionsworkflows rationalisieren und den Bedarf an großen Teams reduzieren, die Ereignisse manuell protokollieren. Sportligen können nahezu sofortige Highlights für das Social-Media-Engagement generieren oder Fans maßgeschneiderte Seherlebnisse bieten. Medienunternehmen, die Live-Events abdecken, können ihre Ressourcen effizienter verwalten und sowohl während als auch nach dem Ereignis einen größeren Wert aus ihrem Content ziehen. Dies geht über die einfache Automatisierung hinaus und führt zu einer intelligenten Erweiterung des Produktionsprozesses.

Demokratisierung von Einblicken: Der No-Code Media-Centric AI Agent Builder

Obwohl das Potenzial von KI in der Medienanalyse immens ist, wurde ihre Einführung oft durch den Bedarf an spezialisierten technischen Fähigkeiten behindert. Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure sind sehr gefragt, und die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Modelle kann zeitaufwändig und teuer sein. Qvest adressiert diesen Engpass mit dem No-Code Media-Centric AI Agent Builder.

Dieses Tool stellt einen bedeutenden Schritt zur Demokratisierung von KI für Medienfachleute dar. Wie der Name schon sagt, ermöglicht es Benutzern ohne Programmierkenntnisse, KI-Agenten zu erstellen und bereitzustellen, die in der Lage sind, aussagekräftige Einblicke aus verschiedenen Medienformaten zu extrahieren. Zu den Hauptaspekten gehören:

• Vereinfachte Benutzeroberfläche: Benutzer interagieren mit dem Builder über eine intuitive grafische Oberfläche, definieren die Arten von Medien, die sie analysieren möchten, und die spezifischen Einblicke, die sie suchen, anstatt komplexen Code zu schreiben.
• Vielseitige Medienverarbeitung: Die Plattform ist darauf ausgelegt, eine breite Palette unstrukturierter Medien, die in der Branche üblich sind, aufzunehmen und zu analysieren, darunter:
  • Video: Analyse von Szenen, Identifizierung von Objekten oder Personen, Erkennung spezifischer Aktionen, Transkription von Sprache.
  • Audio: Transkription von Sprache, Identifizierung von Sprechern, Analyse von Stimmungen, Erkennung spezifischer Geräusche oder Musik.
  • Bilder: Erkennung von Objekten, Gesichtern, Text (OCR), Bewertung der Bildqualität oder Ästhetik.
  • Komplexe Dokumente: Extraktion von Schlüsselinformationen, Zusammenfassung von Texten, Identifizierung von Klauseln oder Entitäten in Verträgen oder Skripten.
• Automatisierte Einblicksgenerierung: Durch die Nutzung vortrainierter Modelle (potenziell einschließlich NVIDIAs Foundation Models, auf die über Schnittstellen wie NVIDIA NIM Microservices zugegriffen wird) und die Möglichkeit einer benutzergesteuerten Konfiguration automatisiert der Builder den Analyseprozess. Dies könnte Aufgaben umfassen wie das automatische Taggen von Assets mit relevanten Schlüsselwörtern basierend auf visuellem oder auditivem Inhalt, das Generieren von Zusammenfassungen langer Videos oder Dokumente, das Identifizieren von Compliance-Problemen in Werbemitteln oder das Analysieren der Publikumsstimmung aus Kommentarspuren.
• Reduzierung manueller Arbeit: Der unmittelbarste Vorteil ist eine drastische Reduzierung des manuellen Aufwands für Aufgaben wie Content-Protokollierung, Compliance-Prüfung und grundlegende Analysen. Dies setzt wertvolle menschliche Ressourcen für höherwertige kreative und strategische Aufgaben frei.
• Zentralisierte Informationssammlung: Durch die Verarbeitung verschiedener Medien-Assets über eine einheitliche Plattform können Unternehmen ein zentralisiertes Repository extrahierter Einblicke erstellen, Informationssilos aufbrechen und eine ganzheitlichere Sicht auf ihre Content-Landschaft erhalten.
• Beschleunigte Time-to-Insight: Die Automatisierung der Analyse beschleunigt den Prozess der Gewinnung handlungsrelevanter Intelligenz aus Medien-Assets erheblich. Dies ermöglicht schnellere Entscheidungen bezüglich Content-Strategie, Programmplanung, Marketingkampagnen und Rechteverwaltung.

Dieser No-Code-Ansatz befähigt Fachexperten – Archivare, Vermarkter, Rechtsteams, Content-Strategen – KI direkt für ihre spezifischen Bedürfnisse zu nutzen und fördert so eine breitere Akzeptanz und Innovation im gesamten Unternehmen, ohne eine universelle Abhängigkeit von dedizierten KI-Programmiererteams.

Strategische Imperative und technologische Grundlagen

Die Einführung dieser Lösungen unterstreicht eine strategische Vision, die von der Qvest-Führung formuliert wurde. Christophe Ponsart, Co-Leiter für Applied AI bei Qvest, betont den kollaborativen Charakter der Bemühungen: ‘Unsere fortlaufende Zusammenarbeit mit NVIDIA ermöglicht es uns, maßgeschneiderte medienzentrierte Lösungen zu liefern, um den Wert des digitalen Contents von Unternehmen zu erschließen. Gemeinsam helfen wir unseren Kunden, die praktischsten Anwendungen für KI zu identifizieren und Lösungen zu implementieren, die Akzeptanz finden und einen Return on Investment erzielen.’ Dies unterstreicht einen Fokus nicht nur auf Technologie, sondern auch auf praktische Implementierung, Benutzerakzeptanz und greifbare finanzielle Vorteile – entscheidende Faktoren für jede Unternehmensinvestition.

Qvest und NVIDIA positionieren diese Tools als ‘enterprise-ready’, was bedeutet, dass sie für Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Integration in bestehende komplexe Medienökosysteme konzipiert sind. Die Lösungen zielen darauf ab, die Kernanforderungen der modernen Medienlandschaft direkt anzugehen: die effiziente Verarbeitung enormer Mengen an Echtzeit- und archiviertem Content, die Umwandlung unstrukturierter Formate in nutzbare strukturierte Informationen und letztendlich die Rationalisierung der Entscheidungsfindung über die gesamte Medienwertschöpfungskette hinweg, von der Erstproduktion über die Content-Anreicherung bis zur endgültigen Distribution. Der Schwerpunkt liegt klar auf der Maximierung der Automatisierung, der Reduzierung der betrieblichen Komplexität und der Beschleunigung der Wertrealisierung aus digitalen Assets.

NVIDIAs Perspektive, geteilt von Richard Kerris, VP of Media and Entertainment, ergänzt diese Sichtweise. ‘Die Einführung von KI im Medienbereich erfordert, dass Unternehmen neue Produktionstechniken und Werkzeuge einführen, um Funktionalität und Nutzerengagement sicherzustellen’, erklärte Kerris. Die erfolgreiche Integration von KI bedeutet nicht nur das Anschließen eines neuen Softwaremoduls; sie erfordert oft ein Überdenken etablierter Workflows und die Annahme anderer operativer Paradigmen. Kerris erwähnte ausdrücklich die Rolle von NVIDIA NIM Microservices – optimierte, Cloud-native KI-Modelle, die auf verschiedenen Plattformen bereitgestellt werden können – und NVIDIA Holoscan for Media, eine Plattform zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen für Live-Medien und Rundfunk. Diese Technologien bilden die zugrunde liegende Infrastruktur, die es Partnern wie Qvest ermöglicht, anspruchsvolle Echtzeit-KI-Anwendungen schneller und effektiver zu entwickeln und bereitzustellen, was der Branche hilft, die KI-Einführung zu beschleunigen und ‘echte Ergebnisse’ zu erzielen.

Fortgesetztes Engagement und breiterer Kontext

Die Vorstellung am NAB Show Stand W2055 ist nur eine Facette des Engagements von Qvest. Das Unternehmen nimmt auch an einem Fireside Chat zusammen mit NVIDIA und AWS teil, der sich eingehender mit dem Thema der Erschließung von Content-Wert durch KI befasst – ein Beweis für den branchenweiten Fokus auf diese Herausforderung.

Über die NAB hinaus planen Qvest und NVIDIA im Mai ein Webinar, das sich der Priorisierung von KI-Anwendungsfällen widmet, die Umsatz und betriebliche Effizienz maximieren. Diese Bildungsinitiative unterstreicht ihr Engagement, nicht nur Werkzeuge bereitzustellen, sondern die Branche auch bei der strategischen Implementierung von KI für die bestmöglichen Ergebnisse zu begleiten. Diese neu eingeführten KI-Beschleuniger sind Teil des breiteren Portfolios von Qvest an medienfokussierten Dienstleistungen, das Applied AI Consulting, die Entwicklung von Over-The-Top (OTT)-Plattformen, die Optimierung der Digital Media Supply Chain, Broadcast Transformation-Strategien und Systemintegration umfasst. Dieser Kontext zeigt, dass die KI-Lösungen Teil eines umfassenden Ansatzes sind, um Medienorganisationen bei der Bewältigung der technologischen und geschäftlichen Transformationen zu unterstützen, die ihre Zukunft gestalten. Der Weg zu vollständig KI-integrierten Medienbetrieben ist komplex, aber durch strategische Partnerschaften und die Entwicklung gezielter, benutzerfreundlicher Werkzeuge ebnen Unternehmen wie Qvest und NVIDIA den Weg für eine effizientere, aufschlussreichere und ansprechendere Medienlandschaft.