Los espectadores de FAST tienen un 26,6 % más de programas de noticias y un 37,5 % más de programas deportivos entre los que elegir que hace un año.
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) desempeñarán un papel clave en el descubrimiento de contenidos, pero las estrategias de IA que tengan éxito no se basarán en modelos más grandes.
Sin una base adecuada, las respuestas de los modelos de lenguaje grande (LLM) sobre episodios de televisión suelen ser incorrectas.
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.
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.
Descubre por qué el gasto en CTV está aumentando, pero sigue quedando eclipsado por las inversiones destinadas a la televisión tradicional.
La oferta deportiva de los proveedores de SVOD a nivel mundial supera ya los 38 500 programas.
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 modelos de lenguaje grande (LLM) distan mucho de ser perfectos y, en el mundo del entretenimiento, creen saber más de lo que realmente saben.
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 IA general tiene el poder de poner en contacto a las personas con el contenido que buscan, pero la confianza supone un obstáculo considerable.
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.