נוף המדיה, הבידור והספורט עובר שינוי סייסמי, המונע על ידי ההתקדמות הבלתי פוסקת של בינה מלאכותית. יוצרי תוכן, גופי שידור ומפיצים מתמודדים עם כמויות חסרות תקדים של נכסים דיגיטליים, ניצבים בפני לחץ עז לייעל תהליכים, למשוך קהלים בדרכים חדשניות ולפתוח ערך חבוי בארכיונים שלהם. מתוך הכרה ברגע מכריע זה, שיתוף הפעולה בין Qvest, חברת ייעוץ טכנולוגי מוערכת, ו-NVIDIA, החלוצה בתחום המחשוב המואץ, מתהדק, במטרה לצייד את התעשייה בכלי AI עוצמתיים ומעשיים. שותפות זו, הפעילה מאז תחילת 2024, משלבת את המומחיות העמוקה של Qvest בתהליכי עבודה במדיה עם פלטפורמות ה-AI המתקדמות של NVIDIA, ומבטיחה פתרונות שמתעלים מעל חידוש טכנולוגי גרידא כדי לספק תוצאות עסקיות מוחשיות. תערוכת NAB Show היוקרתית משמשת במה לחידושים האחרונים שלהן, שם Qvest עתידה לחשוף שני פתרונות Applied AI פורצי דרך שנועדו להעצים ארגונים לרתום את מלוא הפוטנציאל של ספריות התוכן הדיגיטלי והשידורים החיים שלהם.
הסינרגיה המניעה את מהפכת המדיה
הברית בין Qvest ו-NVIDIA אינה רק שילוב של לוגואים; היא מייצגת מיזוג אסטרטגי של יכולות חיוניות לניווט במורכבויות של יישום AI בסביבות ממוקדות-מדיה. Qvest מביאה עשרות שנות ניסיון בהבנת תהליכי העבודה המורכבים, האתגרים הייחודיים והצרכים הספציפיים של גופי שידור, אולפנים, ליגות ספורט וגופי מדיה אחרים. הם מבינים את המסע מיצירת תוכן דרך עיבוד, ניהול, הפצה ומונטיזציה. NVIDIA, לעומת זאת, מספקת את הטכנולוגיה הבסיסית – ה-GPUs העוצמתיים, ערכות פיתוח התוכנה (SDKs) המתוחכמות והמודלים המאומנים מראש המהווים את המנוע של ה-AI המודרני.
שיתוף פעולה זה מתמקד בתרגום הפוטנציאל המופשט של בינה מלאכותית ליישומים קונקרטיים הנותנים מענה לנקודות כאב ספציפיות בתעשייה. חברות מדיה טובעות לעתים קרובות בנתונים – שעות של חומר גלם, ארכיונים נרחבים, רצועות שמע מגוונות ומטא-דאטה מורכבת. האתגר טמון לא רק באחסון תוכן זה, אלא בחיפוש, ניתוח, שימוש חוזר ומונטיזציה יעילים שלו. שיטות מסורתיות כרוכות לעתים קרובות בעבודה ידנית משמעותית, המובילה לצווארי בקבוק, הזדמנויות מוחמצות ועלויות תפעוליות גבוהות. יוזמת Qvest-NVIDIA מכוונת ישירות לחוסר יעילות אלה, במטרה להאיץ את אימוץ ה-AI על ידי מתן פתרונות המשפרים את היעילות התפעולית, פותחים דלתות לזרמי הכנסה חדשים, ובאופן מכריע, מטפחים יצירתיות רבה יותר על ידי שחרור כישרון אנושי ממשימות חוזרות ונשנות. המטרה היא לעבור מעבר לפרויקטי פיילוט והוכחות היתכנות לפריסות AI ניתנות להרחבה ומוכנות לארגונים, המספקות החזר השקעה מדיד.
חשיפת כלי AI מתקדמים בתערוכת NAB Show
תערוכת NAB Show, מוקד עולמי לאנשי מקצוע בתחומי המדיה, הבידור והטכנולוגיה, מספקת את הרקע האידיאלי עבור Qvest להציג את הצעות ה-AI העדכניות ביותר שלה, שפותחו תוך מינוף ערימת הטכנולוגיה האדירה של NVIDIA. אלו אינם מבנים תיאורטיים אלא כלים מעשיים שנועדו להשפעה מיידית.
מודיעין בזמן אמת: ה-Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor
דמיינו סיקור של אירוע ספורט גדול בשידור חי או סיפור חדשותי מתפתח במהירות עם מספר ערוצי מצלמה המשדרים בו-זמנית. הנפח העצום של הווידאו הנכנס מציב אתגר משמעותי לצוותי הפקה השואפים ללכוד כל רגע מכריע, לזהות את זוויות הצילום הטובות ביותר וליצור סיכומים או תקצירים במהירות. ה-Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor מתמודד עם זה חזיתית.
פתרון מתוחכם זה פועל בזמן אמת, ומנתח מספר זרמי וידאו נכנסים במקביל. יכולות הליבה שלו כוללות:
- זיהוי אירועים אוטומטי: המערכת משתמשת באלגוריתמים מתקדמים של ראייה ממוחשבת, שעשויים להיות מאומנים על מערכי נתונים עצומים של אירועים דומים, כדי לזהות באופן אוטומטי התרחשויות משמעותיות בתוך השידורים החיים. במשחק כדורגל, זה יכול להיות זיהוי שערים, עבירות, הצלות מפתח או פעולות שחקן ספציפיות. במסיבת עיתונאים, זה עשוי לזהות רגעים של רגש מוגבר, מחוות ספציפיות או הופעה של אנשים מרכזיים.
- סיכום חכם: מעבר לזיהוי פשוט, הכלי יכול ליצור סיכומים תמציתיים של האירועים המתפתחים על פני הערוצים השונים. זה מאפשר למפיקים לתפוס במהירות את זרימת הנרטיב ולקבל החלטות מושכלות מבלי לסרוק ידנית שעות של צילומים מזוויות שונות.
- זיהוי הצילום הטוב ביותר: פונקציה קריטית להפקה חיה היא בחירת זווית המצלמה המשכנעת ביותר בכל רגע נתון. פתרון AI זה מנתח גורמים כמו קומפוזיציית הצילום, יציבות המצלמה, מיקוד הנושא ורלוונטיות הפעולה בכל הערוצים הזמינים כדי להמליץ או אפילו לעבור אוטומטית לצילום האופטימלי, ובכך לסייע באופן משמעותי לבמאי ולשפר את חווית הצופה.
- חילוץ נתונים מובנים: אולי באופן העוצמתי ביותר, המערכת הופכת נתוני וידאו לא מובנים למידע מובנה וניתן לחיפוש. אירועים, חותמות זמן, זוויות מצלמה, ואולי אפילו אנשים או אובייקטים מזוהים נרשמים כמטא-דאטה. נתונים מובנים אלה יקרי ערך לניתוח לאחר האירוע, יצירת חבילות תקצירים מהירות, אספקת תוכן מותאם אישית (למשל, הצגת תקצירי שחקן ספציפי) והעשרת נגישות הארכיון.
ההשלכות הן עמוקות. גופי שידור יכולים לייעל את תהליכי ההפקה החיה שלהם, ולהפחית את הצורך בצוותים גדולים הרושמים אירועים באופן ידני. ליגות ספורט יכולות ליצור תקצירים כמעט מיידיים למעורבות במדיה החברתית או להציע לאוהדים חוויות צפייה מותאמות אישית. חברות מדיה המסקרות אירועים חיים יכולות לנהל את משאביהן בצורה יעילה יותר ולהפיק ערך רב יותר מהתוכן שלהן, הן במהלך האירוע והן לאחריו. זה עובר מעבר לאוטומציה פשוטה לעבר הגברה חכמה של תהליך ההפקה.
דמוקרטיזציה של תובנות: ה-No-Code Media-Centric AI Agent Builder
בעוד שהפוטנציאל של AI בניתוח מדיה הוא עצום, אימוצו נבלם לעתים קרובות על ידי הצורך בכישורים טכניים מיוחדים. מדעני נתונים ומהנדסי AI מבוקשים מאוד, ופיתוח מודלי AI מותאמים אישית יכול להיות גוזל זמן ויקר. Qvest מתמודדת עם צוואר בקבוק זה באמצעות ה-No-Code Media-Centric AI Agent Builder.
כלי זה מייצג צעד משמעותי לקראת דמוקרטיזציה של AI עבור אנשי מקצוע בתחום המדיה. כפי שהשם מרמז, הוא מאפשר למשתמשים ללא מומחיות בקידוד לבנות ולפרוס סוכני AI המסוגלים לחלץ תובנות משמעותיות מפורמטי מדיה שונים. היבטים מרכזיים כוללים:
- ממשק פשוט: משתמשים מתקשרים עם הבונה דרך ממשק גרפי אינטואיטיבי, מגדירים את סוגי המדיה שהם רוצים לנתח ואת התובנות הספציפיות שהם מחפשים, במקום לכתוב קוד מורכב.
- טיפול רב-תכליתי במדיה: הפלטפורמה מיועדת לקלוט ולנתח מגוון רחב של מדיה לא מובנית הנפוצה בתעשייה, כולל:
- וידאו: ניתוח סצנות, זיהוי אובייקטים או אנשים, זיהוי פעולות ספציפיות, תמלול דיבור.
- שמע: תמלול דיבור, זיהוי דוברים, ניתוח סנטימנט, זיהוי צלילים או מוזיקה ספציפיים.
- תמונות: זיהוי אובייקטים, פנים, טקסט (OCR), הערכת איכות או אסתטיקה של תמונה.
- מסמכים מורכבים: חילוץ מידע מרכזי, סיכום טקסט, זיהוי סעיפים או ישויות בתוך חוזים או תסריטים.
- יצירת תובנות אוטומטית: על ידי מינוף מודלים מאומנים מראש (שעשויים לכלול מודלי יסוד של NVIDIA הנגישים דרך ממשקים כמו NVIDIA NIM microservices) ואפשור תצורה מונחית-משתמש, הבונה מאוטמט את תהליך הניתוח. זה יכול לכלול משימות כמו תיוג אוטומטי של נכסים במילות מפתח רלוונטיות בהתבסס על תוכן חזותי או שמיעתי, יצירת סיכומים של סרטונים או מסמכים ארוכים, זיהוי בעיות תאימות בקריאייטיבים של מודעות, או ניתוח סנטימנט קהל מרצועות פרשנות.
- הפחתת עבודה ידנית: היתרון המיידי ביותר הוא הפחתה דרסטית במאמץ הידני הנדרש למשימות כמו רישום תוכן, בדיקת תאימות וניתוח בסיסי. זה משחרר משאבי אנוש יקרים למשימות יצירתיות ואסטרטגיות ברמה גבוהה יותר.
- איסוף מידע מרכזי: על ידי עיבוד נכסי מדיה מגוונים דרך פלטפורמה מאוחדת, ארגונים יכולים ליצור מאגר מרכזי של תובנות שחולצו, לשבור ממגורות מידע ולספק מבט הוליסטי יותר על נוף התוכן שלהם.
- זמן-לתובנה מואץ: אוטומציה של ניתוח מאיצה באופן משמעותי את תהליך הפקת מודיעין בר-פעולה מנכסי מדיה. זה מאפשר קבלת החלטות מהירה יותר בנוגע לאסטרטגיית תוכן, לוחות זמנים של תכניות, קמפיינים שיווקיים וניהול זכויות.
גישה זו ללא קוד מעצימה מומחי נושא – ארכיונאים, משווקים, צוותים משפטיים, אסטרטגי תוכן – למנף ישירות AI לצרכים הספציפיים שלהם, מטפחת אימוץ רחב יותר וחדשנות ברחבי הארגון ללא תלות אוניברסלית בצוותי תכנות AI ייעודיים.
ציוויים אסטרטגיים ויסודות טכנולוגיים
השקת פתרונות אלה מדגישה חזון אסטרטגי שנוסח על ידי הנהגת Qvest. Christophe Ponsart, מוביל שותף ב-Applied AI ב-Qvest, מדגיש את האופי השיתופי של המאמץ: “שיתוף הפעולה המתמשך שלנו עם NVIDIA מאפשר לנו לספק פתרונות מותאמים אישית ממוקדי-מדיה כדי לפתוח את הערך של התוכן הדיגיטלי של חברות. יחד, אנו עוזרים ללקוחותינו לזהות את היישומים המעשיים ביותר עבור AI, וליישם פתרונות שזוכים לאימוץ ומניבים החזר על ההשקעה.” זה מדגיש התמקדות לא רק בטכנולוגיה, אלא ביישום מעשי, אימוץ משתמשים ותועלות פיננסיות מוחשיות – גורמים מכריעים לכל השקעה ארגונית.
Qvest ו-NVIDIA ממצבות כלים אלה כ-‘enterprise-ready’, מה שמרמז שהם בנויים להרחבה, אמינות ושילוב בתוך מערכות אקולוגיות מורכבות קיימות של מדיה. הפתרונות שואפים להתמודד ישירות עם הדרישות המרכזיות של נוף המדיה המודרני: עיבוד יעיל של כמויות עצומות של תוכן בזמן אמת ותוכן מארכיון, המרת פורמטים לא מובנים למידע מובנה שמיש, ובסופו של דבר ייעול קבלת ההחלטות לאורך כל שרשרת הערך של המדיה, מהפקה ראשונית דרך העשרת תוכן ועד להפצה סופית. הדגש הוא באופן מוחלט על מקסום האוטומציה, הפחתת המורכבות התפעולית והאצת מימוש הערך מנכסים דיגיטליים.
נקודת המבט של NVIDIA, המשותפת ל-Richard Kerris, סגן נשיא למדיה ובידור, משלימה תפיסה זו. “הכנסת AI לתחום המדיה דורשת מחברות לאמץ טכניקות וכלים חדשים להפקה כדי להבטיח פונקציונליות ומעורבות משתמשים”, ציין Kerris. השילוב המוצלח של AI אינו רק חיבור של מודול תוכנה חדש; הוא מחייב לעתים קרובות חשיבה מחודשת על תהליכי עבודה מבוססים ואימוץ פרדיגמות תפעוליות שונות. Kerris הזכיר במפורש את תפקידם של NVIDIA NIM microservices – מודלי AI מותאמים, מבוססי ענן, הניתנים לפריסה על פני פלטפורמות שונות – ו-NVIDIA Holoscan for Media, פלטפורמה המיועדת לבנייה ופריסה של יישומי AI למדיה חיה ושידור. טכנולוגיות אלו מספקות את התשתית הבסיסית המאפשרת לשותפים כמו Qvest לבנות ולפרוס יישומי AI מתוחכמים בזמן אמת במהירות וביעילות רבה יותר, ובכך לעזור לתעשייה להאיץ את אימוץ ה-AI ולהשיג ‘תוצאות אמיתיות’.
מעורבות מתמשכת והקשר רחב יותר
החשיפה בביתן W2055 בתערוכת NAB Show היא רק פן אחד של המעורבות של Qvest. החברה משתתפת גם ב-Fireside Chat לצד NVIDIA ו-AWS, תוך העמקה בנושא פתיחת ערך התוכן באמצעות AI – עדות להתמקדות כלל-תעשייתית באתגר זה.
מעבר ל-NAB, Qvest ו-NVIDIA מתכננות וובינר במאי שיוקדש לתעדוף מקרי שימוש ב-AI הממקסמים הכנסות ויעילות תפעולית. הסברה חינוכית זו מדגישה את מחויבותן לא רק לספק כלים אלא גם להנחות את התעשייה ביישום אסטרטגי של AI לתוצאות הטובות ביותר האפשריות. מאיצי AI חדשים אלה יושבים בתוך הפורטפוליו הרחב יותר של שירותים ממוקדי-מדיה של Qvest, הכוללים ייעוץ Applied AI, פיתוח פלטפורמות Over-The-Top (OTT), אופטימיזציה של Digital Media Supply Chain, אסטרטגיות Broadcast Transformation ו-Systems Integration. הקשר זה מראה שפתרונות ה-AI הם חלק מגישה מקיפה לסייע לארגוני מדיה לנווט את השינויים הטכנולוגיים והעסקיים המעצבים את עתידם. המסע לעבר פעילות מדיה משולבת-AI לחלוטין הוא מורכב, אך באמצעות שותפויות אסטרטגיות ופיתוח כלים ממוקדים וידידותיים למשתמש, חברות כמו Qvest ו-NVIDIA סוללות את הדרך לנוף מדיה יעיל יותר, בעל תובנות רבות יותר ומרתק יותר.