Jeśli chodzi o rozrywkę nowej generacji, jakość modeli LLM zależy wyłącznie od jakości danych, do których mają dostęp

W ramach nieustannego poszukiwania informacji zmieniają się narzędzia wyszukiwania i zachowania użytkowników. Sztuczna inteligencja, zintegrowana obecnie z tradycyjnymi wyszukiwarkami, oferuje coś, czego nie jest w stanie zapewnić algorytm oparty na dopasowywaniu słów kluczowych: spersonalizowaną i interaktywną obsługę przypominającą rozmowę.

W branży rozrywkowej większość dostawców nie jest jednak gotowa do świadczenia usług na takim poziomie, jak popularne generatywne chatboty oparte na sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT i Gemini. Wynika to z faktu, że duże modele językowe (^LLM1), na które firmy otrzymują licencje, nie są „uzupełnione” o zewnętrzne źródła wiedzy pochodzące ze świata rzeczywistego.

W związku z szybkim upowszechnianiem się sztucznej inteligencji wśród firm, które chcą wykorzystać duże modele językowe (LLM) w swoich własnych zastosowaniach biznesowych, pojawia się rozbieżność między oczekiwaniami a rzeczywistością. Aby jednak korporacyjne duże modele językowe mogły zapewnić użytkownikom doświadczenia związane z treścią nowej generacji, do czego są w stanie, kluczowe znaczenie ma dostęp do wiarygodnych danych branżowych.

Jeśli chodzi o wyszukiwanie treści, ludzie już teraz wiążą z sztuczną inteligencją duże nadzieje.

Rozwiązanie problemu wyszukiwania treści w rozdrobnionym środowisku telewizyjnym

Modele językowe (LLM) wnoszą do oglądania telewizji nowe możliwości i ogromny potencjał. Zapewniają one na przykład znacznie ulepszone funkcje wyszukiwania, umożliwiając widzom zadawanie niezwykle złożonych pytań, wykraczających daleko poza ograniczenia tradycyjnych wyszukiwarek. Modele językowe mogą również dynamicznie przerabiać lub uzupełniać opisy filmów lub odcinków seriali, aby dostosować je do aktualnych wydarzeń – a nawet do lokalizacji – poszczególnych użytkowników.

W niektórych branżach dane dotyczące szkoleń i podstawowej wiedzy muszą być znacznie bardziej szczegółowe niż te dostępne w ogólnodostępnej sieci. W branży rozrywkowej oczekiwania konsumentów, napędzane przez postęp technologiczny, stale rosną. Biorąc pod uwagę prognozy branżowe dotyczące^{wydatków na usługi} OTT i płatną^telewizję², dostawcy treści mają silną motywację do dopracowania swoich indywidualnych ofert wartości.

W czasach, gdy 26% Amerykanów twierdzi, że wie, co chce obejrzeć, a mimo to nie może^tego znaleźć³, sztuczna inteligencja może okazać się pomocna. Jednak nawet popularne chatboty mają z tym problem. Na przykład badanie Veed Analytics z 2025 r. dotyczące wykorzystania chatbotów do wyszukiwania treści wykazało, że tylko dwie trzecie wyników z testowanych^chatbotów4 prawidłowo wskazywało, gdzie można znaleźć konkretny program. Co więcej, co może być mniej satysfakcjonujące z punktu widzenia użytkownika, tylko 31% z nich podawało bezpośredni link do tytułu programu.

W kontekście usprawnionego wyszukiwania treści modele językowe (LLM) mają trzy istotne zalety w porównaniu z tradycyjnymi bazami danych i podstawowymi funkcjami wyszukiwania:

• Znacznie ulepszone funkcje wyszukiwania semantycznego
• Wyczerpujące i ujednolicone katalogi treści
• Zaawansowane funkcje sortowania i tworzenia rankingów

Dzisiejszy świat treści jest zbyt rozległy, by poruszać się po nim za pomocą tradycyjnych funkcji wyszukiwania – nawet w obrębie poszczególnych platform i serwisów. Wprowadzenie technologii GenAI do wyszukiwania i odkrywania treści przyczyni się do radykalnej zmiany w zakresie wrażeń użytkownika, która może znacznie zmniejszyć negatywne nastawienie widzów, ponieważ nadmiar i fragmentacja treści ograniczają ogólną przyjemność z oglądania telewizji – ale tylko pod warunkiem, że zapewni ona trafne wyniki. 

Aby uzyskać więcej informacji, pobierz nasz Wyszukiwanie i odkrywanie programów telewizyjnych w erze sztucznej inteligencji . 

Uwagi

1. LLM to rodzaj generatywnej sztucznej inteligencji, która tworzy treści w oparciu o wyuczone wzorce.
2. Według prognoz PwC wydatki konsumentów na usługi typu over-the-top (OTT3) oraz płatną telewizję osiągną w 2029 roku poziom 318,5 mld dolarów.
3. Badanie konsumenckie Gracenote dotyczące streamingu z 2025 r.
4. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity