Información para ayudarle a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa
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.
El creciente panorama de la televisión conectada (CTV) abre un sinfín de oportunidades publicitarias que van mucho más allá de los acuerdos nacionales de venta anticipada.
Los anunciantes ven el potencial de la televisión conectada (CTV), pero se muestran reacios a reasignar presupuesto de la televisión lineal debido a la falta de información.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) distan mucho de ser perfectos y, en el mundo del entretenimiento, creen saber más de lo que realmente saben.
Caso práctico: La marca mexicana de cerveza Dos Equis amplió con éxito una estrategia de nicho centrada en los deportes en directo en CTV sin desperdiciar recursos.
Para que los modelos de lenguaje grande (LLM) empresariales puedan ofrecer las experiencias de contenido de última generación de las que son capaces, es fundamental disponer de acceso a datos fiables y específicos del sector.
La forma en que la gente busca información está cambiando, pero sin los datos adecuados, la IA no hará más que confirmar que no es fiable.
Los datos erróneos son una amenaza real. Los LLM son herramientas poderosas, pero su eficacia depende de la calidad de la información a la que tienen acceso.
RAG y MCP abordan las limitaciones de los LLM, pero lo hacen de maneras fundamentalmente diferentes.
Los espectadores de streaming se sienten abrumados por la gran cantidad de opciones y la fragmentación. Este sentimiento va en aumento y tiene una serie de efectos secundarios.
Las frustraciones de los espectadores aumentan a medida que crece la congestión de los servicios de streaming, lo que pone de relieve las oportunidades de mejorar la UX y el descubrimiento de contenidos.
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