La IA empresarial requiere un puente entre los modelos potentes y los datos de referencia. Nuestro informe sobre IA de 2026 revela una enorme brecha de confianza: el 75 % de los usuarios verifica los resultados de la IA porque no confía en ellos. El servidor del Protocolo de Contexto de Modelos Gracenote (MCP) Gracenote proporciona una base estandarizada y una capa de inteligencia que conecta su pila de IA con nuestro gráfico de conocimiento sobre entretenimiento. Al activar los datos de vídeo de referencia Gracenotepara automatizar y validar flujos de trabajo impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM), puede simplificar las operaciones de back-end y mejorar la experiencia de usuario con la precisión de alto nivel que exige el público actual.
Echa un vistazo a nuestro último estudio de mercado, que revela que al 42 % de los usuarios les preocupa que la IA ofrezca resultados que parezcan verídicos aunque sean inexactos.
Lee el informeNo te pierdas este interesante debate sobre la importancia fundamental de basar los modelos de lenguaje grande (LLM) en datos verificados por personas, para que puedas mantenerte a la vanguardia de la IA.
Ve el seminario webDescargue nuestro libro blanco para conocer a fondo la tecnología, sus ventajas y sus aplicaciones reales.
Descargar el libro blancoNuestro estudio, en el que se comparan las respuestas de un modelo de lenguaje grande (LLM) con información real con las de un LLM sin información real (basado únicamente en datos de entrenamiento), muestra que el LLM sin información real inventó todos los metadatos de 1 de cada 5 títulos de series y películas.
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Asegúrate de que todas las respuestas generadas por IA sean precisas, exhaustivas y estén actualizadas, evitando las «alucinaciones» de los modelos de lenguaje grande (LLM) gracias a los metadatos de vídeo, las imágenes y los identificadores de contenido Gracenote, fiables y verificados por personas.
Automatizar y ampliar las operaciones de back-end, desde la armonización y el enriquecimiento de datos hasta la verificación editorial de datos y la selección de recomendaciones
El MCP, basado en estándares abiertos, es compatible con tu pila tecnológica de IA, lo que reduce las dificultades de implementación y los costes
Ofrece una búsqueda sofisticada y coloquial, así como recomendaciones de contenido dinámicas y personalizadas, para aumentar el tiempo de visualización y reducir la pérdida de clientes



¿Estás listo para descubrir todo el potencial del Video MCP Server la inteligencia artificial? Tanto si quieres conocer sus funciones a través de una demostración práctica en línea como si deseas iniciar una evaluación técnica con tu equipo de ingeniería, tenemos una opción que te ayudará a dar los primeros pasos.
Testimonios
Bei Li
Senior Manager CMS & Metadata Product DevelopmentBongjun Ko
Corporate EVP, Samsung ElectronicsPresente visualmente su catálogo de contenidos con la colección definitiva de datos, imágenes e identificadores de contenidos de películas, programas de televisión y programación deportiva para impulsar la participación de la audiencia.
Más informaciónAyude al público a encontrar y ver sus películas, programas de televisión y deportes favoritos en todos los proveedores, plataformas y servicios con enlaces profundos directamente al programa para una experiencia de transmición sin interrupciones.
Más informaciónCree recomendaciones de vídeo personalizadas emparejando metadatos descriptivos profundos con el comportamiento del espectador, sus preferencias y otras señales contextuales.
Más informaciónPerspectivas
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) tienen el potencial de aliviar la creciente frustración que genera la búsqueda de contenidos, pero no si ofrecen malos resultados.
Sin una base sólida, los grandes modelos de lenguaje no son capaces de ofrecer resultados precisos de búsqueda y descubrimiento a los telespectadores.
La retransmisión centralizada del Mundial de 2026 se ofrecerá sin fragmentación a los aficionados al deporte de Estados Unidos, una característica que podría cambiar en futuros torneos.
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