Gracenote 스포츠 MCP 서버, 엔터테인먼트 SLM 및 에이전트를 통해 AI 제품 로드맵을 확장합니다

계획된 솔루션들은 시청자 경험 및 미디어 운영 전반에 걸쳐 AI를 대규모로 도입하는 데 있어 정확도, 비용, 지연 시간 등의 장벽을 해소합니다.

뉴욕, 2026년 9월 9일 — Nielsen의 콘텐츠 인텔리전스 사업부인 Gracenote 는 오늘 AI 제품 로드맵의 다음 단계를 공개했다. 비디오 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 핵심으로 하는 Gracenote 는 전용 스포츠 MCP 서버, 엔터테인먼트에 중점을 둔 소형 언어 모델(SLM), 그리고 과제 중심 에이전트를 제공할 계획입니다. 조합이 가능하도록 설계된 이러한 구성 요소들은 독립적으로 사용하거나 다양한 사용 사례에 맞춰 결합하여 활용할 수 있어, 각 AI 구현을 처음부터 새로 구축해야 하는 부담을 줄여줍니다.

이러한 확장은 미디어 생태계 전반의 기업들이 시청자 경험을 개선하고, 콘텐츠 관련 의사결정을 지원하며, 운영을 효율화하기 위해 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 점점 더 많이 도입함에 따라 이루어지고 있다. 그러나 정확성, 응답 시간, 예측 불가능한 비용에 대한 우려로 인해 대규모 도입은 여전히 제한을 받고 있다.

Gracenote2026년 6월 발표된 한 연구에서는 정확도 위험을 정량화했다. 연구진은 13개국에 걸쳐 인기 있는 영화 및 TV 프로그램 2,600편의 제목에 대해, 훈련 데이터에만 의존하는 대규모 언어 모델(LLM)의 출력 결과를 평가했다. 그 결과, 506편(약 5편 중 1편)의 경우, 모델이 조사된 모든 메타데이터 속성에 대해 허위 정보를 생성한 것으로 나타났다.

Gracenote 의 CEO인 자레드 그루스드(Jared Grusd)는 “미디어 업계에서 AI 도입은 점진적인 과정이 될 것이지만, 그 영향은 혁명적일 것”이라고 말했다. “앞으로 몇 년 동안 업계는 기존 프로세스를 최적화하는 단계에서, 이전에는 해결하기 너무 어렵거나 비용이 많이 들었던 과제들을 해결하는 단계로 발전할 것이며, 궁극적으로는 프로그램의 확보, 관리 및 제공 방식을 재설계하는 단계로 나아갈 것입니다. Gracenote의 역할은 이러한 점진적인 발전이 누적되어 업계 전반의 변혁으로 이어질 수 있도록 지원하는, 신뢰할 수 있는 콘텐츠 인텔리전스 인프라를 제공하는 것입니다.”

업계는 로드맵을 수립해야 합니다

고객과의 대화에서 꾸준히 제기된 세 가지 우선 과제, 즉 ‘관객 참여도 심화’, ‘프로그램 분석 정교화’, ‘미디어 운영 효율화’는 Gracenote의 제품 개발이 AI 스택의 세 가지 계층 전반에 걸쳐 나아가는 방향을 제시하고 있습니다:

• 도메인별 데이터 액세스 및 사전 구축된 도구: 현재 이용 가능한 ‘ Video MCP Server ’는 고객이 선호하는 AI 모델을, 5,500만 개 이상의 타이틀을 포괄하고 시청 가능 여부에 대한 데이터가 지속적으로 업데이트되는 ‘ Gracenote’의 출처 검증 메타데이터와 연결해 줍니다. ‘ Gracenote’의 글로벌 엔터테인먼트 지식 그래프는 프로그램, 출연진 및 제작진 간의 관계를 매핑하며, 영구적이고 이식 가능한 콘텐츠 ID는 다양한 출처와 서비스 간의 기록을 연결합니다. 스포츠 MCP 서버는 일정, 점수, 순위, 통계 및 시청 정보 등을 포함한 생중계, 예정된 이벤트 및 최근 이벤트에 대한 데이터로 이러한 기반을 더욱 확장할 것입니다. 이러한 솔루션들이 결합되어 더욱 신뢰할 수 있는 대화형 검색과 개인 맞춤형 추천 기능을 제공함으로써, 시청자들이 콘텐츠를 발견하고, 경기를 찾으며, 좋아하는 팀과 선수에 대한 답변을 얻을 수 있도록 지원할 것입니다.
• 전문적 추론: Gracenote의 엔터테인먼트 분야 중심 SLM은 낮은 지연 시간과 예측 가능한 비용이 중요한 대용량 워크로드에 도메인별 추론 기능을 제공할 것입니다. Gracenote 의 데이터 및 도구와 결합할 경우, 인수 및 라이선싱 기회 평가, 카탈로그 공백 파악, 이용 가능 기간 분석 등의 분야에 활용될 수 있습니다.
• 작업 실행: 에이전트의 기능은 AI 모델과 Gracenote 도구를 고객이 정의한 비즈니스 로직 및 안전 장치와 결합하여, 개별적인 고객 대상 및 운영 워크플로우를 자동화합니다. 잠재적인 적용 분야로는 콘텐츠 식별 정보 확인, 카탈로그 정보 조정, 피드 보강, 이미지 선정, 일정 관리 및 가용성 업데이트 등이 있습니다. 예를 들어, 저작권 모니터링 에이전트는 공개 웹을 스캔하여 고객의 카탈로그와 관련된 전체 에피소드를 찾아내고, 이를 Gracenote ID와 대조한 뒤, 잠재적인 저작권 침해 사례를 법적 검토를 위해 표시할 수 있습니다.

Gracenote 의 AI 제품 담당 수석 부사장인 타일러 벨(Tyler Bell)은 “미디어 기업들은 모든 일을 수행하도록 설계된 단일 어시스턴트만으로는 AI의 진정한 가치를 온전히 실현할 수 없다”고 말했다. “검색, 카탈로그 매칭, 편성 품질은 근본적으로 서로 다른 문제이며, 각각 고유한 데이터, 지연 시간 및 감독 요건을 가지고 있다. AI를 실제 운영 환경에 도입하려면 명확하게 정의된 과제, 측정 가능한 성과, 그리고 가장 중요한 부분에 대한 사람의 점검 단계가 필요합니다. Gracenote의 확고한 콘텐츠 기반, 심도 있는 미디어 전문 지식, 그리고 전용으로 개발된 도구를 통해 당사는 고객이 AI가 가져다주는 혁신적인 이점을 실현할 수 있도록 독보적인 입지를 확보하고 있습니다.”

Gracenote 9월 11일부터 14일까지 암스테르담 RAI에서 열리는 IBC2026에서 자사의 ‘ Video MCP Server ’을 선보이고, ‘Sports MCP Server’를 미리 공개하며, “AI를 통한 진정한 혁신 대 점진적 변화” 패널 토론에 참여할 예정입니다. IBC2026에서 Gracenote 에 대해 자세히 알아보세요.

Gracenote 소개

Gracenote Nielsen 의 콘텐츠 인텔리전스 사업부입니다. 당사는 전 세계 미디어 및 엔터테인먼트 생태계가 콘텐츠와 관련 메타데이터를 색인화하는 방식을 표준화하여, 창작자, 유통사, 플랫폼 및 광고주 간에 콘텐츠가 원활하게 유통될 수 있도록 지원합니다. 5,500만 개 이상의 타이틀과 8만 개 이상의 채널 및 카탈로그에 걸쳐 타의 추종을 불허하는 심도 있는 정보를 제공함으로써, 80개국 이상에서 70개 이상의 언어로 사람들이 좋아하는 TV 프로그램, 영화, 음악, 스포츠를 접할 수 있도록 지원하는 현대적인 검색, 발견 및 탐색 경험을 구현합니다. 자세한 내용은 Gracenote.com을 방문하거나 LinkedIn에서 당사를 팔로우해 주십시오.

미디어 연락처

마크 야마다
mark.yamada@nielsen.com