Per quanto riguarda le esperienze di intrattenimento di nuova generazione, la qualità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) dipende interamente dai dati a cui hanno accesso

Nella nostra continua ricerca di informazioni, gli strumenti e le modalità di ricerca stanno cambiando. Ormai integrata nei motori di ricerca tradizionali, l'intelligenza artificiale offre qualcosa che un algoritmo basato sulla corrispondenza delle parole chiave non è in grado di fornire: un'esperienza conversazionale personalizzata e iterativa.

Nel settore dell'intrattenimento, tuttavia, la maggior parte dei fornitori non è ancora in grado di offrire servizi paragonabili a quelli dei popolari chatbot basati sull'intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT e Gemini. Ciò è dovuto al fatto che i modelli linguistici di grandi dimensioni (^LLM1) concessi in licenza alle aziende non sono "ancorati" a fonti di conoscenza esterne e attinte al mondo reale.

A seguito della rapida diffusione dell'intelligenza artificiale, si è creato un divario tra le aspettative delle aziende che intendono sfruttare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per i propri contesti aziendali. Tuttavia, affinché gli LLM aziendali possano offrire le esperienze di contenuto di nuova generazione di cui sono capaci, è fondamentale poter accedere a dati affidabili e specifici del settore.

Nel campo della scoperta dei contenuti, le persone nutrono già grandi aspettative nei confronti dell'intelligenza artificiale.

Affrontare la sfida della scoperta dei contenuti in un panorama televisivo frammentato

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) apportano nuove funzionalità e un enorme potenziale all'esperienza televisiva. Offrono, ad esempio, funzionalità di ricerca notevolmente migliorate, consentendo agli spettatori di porre domande incredibilmente sofisticate che vanno ben oltre i limiti della ricerca tradizionale. Gli LLM possono inoltre riscrivere o arricchire in modo dinamico la descrizione di un film o di un episodio per renderla più attuale — e persino più pertinente dal punto di vista geografico — per i singoli utenti.

In determinati settori, i dati relativi alla formazione e alle competenze di base devono essere molto più approfonditi di quelli che Internet può fornire. Nel settore dell'intrattenimento, le aspettative dei consumatori, alimentate dal progresso tecnologico, sono in aumento. Sulla base delle proiezioni del settore relative^{alla spesa per} i servizi OTT e la pay^TV², i fornitori di contenuti hanno un forte incentivo a perfezionare le proprie proposte di valore.

In un momento in cui il 26% degli americani dichiara di sapere cosa vuole guardare ma non riesce comunque a^trovarlo³, l’intelligenza artificiale ha il potere di aiutare. Ma in questo ambito, anche i chatbot più diffusi incontrano difficoltà. Uno studio del 2025 di Veed Analytics sull'uso dei chatbot per la scoperta di contenuti, ad esempio, ha rilevato che solo due terzi dei risultati dei^chatbot testati4 erano corretti nell'identificare dove trovare un programma specifico. E, cosa forse meno soddisfacente dal punto di vista dell'utente, solo il 31% ha fornito il deep link al titolo del programma.

Dal punto di vista di una migliore individuazione dei contenuti, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) offrono tre vantaggi significativi rispetto ai database tradizionali e alle funzioni di ricerca di base:

• Funzionalità di ricerca semantica notevolmente migliorate
• Cataloghi dei contenuti esaustivi e armonizzati
• Potenti funzionalità di classificazione e ordinamento

Il panorama dei contenuti odierno è troppo vasto per poter essere esplorato con le funzioni di ricerca tradizionali, anche all'interno delle singole piattaforme e dei singoli servizi. L'introduzione della GenAI per la ricerca e la scoperta dei contenuti faciliterà un cambiamento epocale nell'esperienza utente, che ha il potenziale di ridurre notevolmente il malcontento degli spettatori, dato che la congestione e la frammentazione dei contenuti ostacolano il godimento complessivo della TV — ma solo se fornirà risultati accurati. 

Per ulteriori approfondimenti, scarica la nostra Ricerca e scoperta televisiva nell'era dell'IA . 

Note

1. Gli LLM sono un tipo di IA generativa che crea contenuti sulla base di modelli appresi.
2. Secondo le previsioni di PwC, la spesa dei consumatori per i servizi over-the-top (OTT) e la pay-TV raggiungerà i 318,5 miliardi di dollari nel 2029.
3. Sondaggio Gracenote 2025sugli utenti di servizi di streaming.
4. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity