Para las experiencias de entretenimiento de última generación, los modelos de lenguaje grande (LLM) son tan buenos como los datos a los que pueden acceder

En nuestra búsqueda constante de información, las herramientas y los hábitos de búsqueda están cambiando. La inteligencia artificial, ahora integrada en los motores de búsqueda tradicionales, ofrece algo que un algoritmo basado en la coincidencia de palabras clave no puede proporcionar: una experiencia conversacional que es personal e interactiva.

Sin embargo, en el ámbito del entretenimiento, la mayoría de los proveedores aún no están preparados para ofrecer los mismos resultados que los populares chatbots de IA generativa, como ChatGPT y Gemini. Esto se debe a que los grandes modelos de lenguaje (^LLM1) que se licencian a las empresas no están «basados» en fuentes de conocimiento externas del mundo real.

Como consecuencia de la rápida adopción de la inteligencia artificial, existe una brecha entre las expectativas de las empresas que desean aprovechar los modelos de lenguaje grande (LLM) para sus propios casos de uso. Sin embargo, para que los LLM empresariales puedan ofrecer las experiencias de contenido de última generación de las que son capaces, es fundamental disponer de datos fiables y específicos del sector.

En el ámbito del descubrimiento de contenidos, la gente ya tiene grandes expectativas respecto a la inteligencia artificial.

Resolver el problema del descubrimiento de contenidos en un panorama televisivo fragmentado

Los modelos de lenguaje grande (LLM) aportan nuevas funcionalidades y un enorme potencial a la experiencia televisiva. Ofrecen, por ejemplo, funciones de búsqueda muy mejoradas, lo que permite a los espectadores formular preguntas increíblemente sofisticadas que superan con creces las limitaciones de las búsquedas tradicionales. Los LLM también pueden reescribir o ampliar dinámicamente la descripción de una película o un episodio para que resulte más actual —e incluso más relevante desde el punto de vista geográfico— para cada usuario.

En determinados sectores, la formación y los conocimientos básicos deben ser mucho más profundos de lo que puede ofrecer Internet. En el sector del entretenimiento, las expectativas de los consumidores, impulsadas por los avances tecnológicos, no dejan de crecer. A la luz de las previsiones del sector sobre^{el gasto en servicios} OTT y televisión de pago^², los proveedores de contenidos tienen un gran incentivo para perfeccionar sus propuestas de valor individuales.

En un momento en el que el 26 % de los estadounidenses afirma saber qué quiere ver y, aun así, no^{lo encuentra³}, la IA tiene el potencial de ayudar. Pero en este ámbito, incluso los chatbots más populares tienen dificultades. Un estudio de Veed Analytics de 2025 sobre el uso de chatbots para el descubrimiento de contenidos, por ejemplo, reveló que solo dos tercios de los resultados de los^chatbots probados⁴ identificaban correctamente dónde encontrar un programa específico. Y, lo que quizá resulte menos satisfactorio desde el punto de vista del usuario, solo el 31 % proporcionaba el enlace directo al título del programa.

Desde el punto de vista de la mejora en la búsqueda de contenidos, los modelos de lenguaje grande (LLM) ofrecen tres ventajas significativas con respecto a las bases de datos tradicionales y las funciones de búsqueda básicas:

• Capacidades de búsqueda semántica notablemente mejoradas
• Catálogos de contenidos exhaustivos y armonizados
• Potentes funciones de clasificación y ordenación

El panorama actual de los contenidos es demasiado amplio como para navegar por él con las funciones de búsqueda tradicionales, incluso dentro de las propias plataformas y servicios. La introducción de la IA generativa (GenAI) para la búsqueda y el descubrimiento de contenidos propiciará un cambio radical en la experiencia del usuario que tiene el potencial de reducir en gran medida la insatisfacción de los espectadores, ya que la saturación y la fragmentación de los contenidos dificultan el disfrute general de la televisión; pero solo si ofrece resultados precisos. 

Para obtener más información, descarga nuestra Búsqueda y descubrimiento de contenidos televisivos en la era de la IA . 

Notas

1. Los LLM son un tipo de IA generativa que crea contenido basándose en patrones aprendidos.
2. PwC prevé que el gasto de los consumidores en servicios «over-the-top» (OTT) y televisión de pago alcanzará los 318 500 millones de dólares en 2029.
3. Encuesta de Gracenote sobreel consumo destreaming de 2025.
4. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity