W branży medialnej dostawcy usług rozrywkowych zaczynają wykorzystywać sztuczną inteligencję do personalizacji wyników wyszukiwania i odkrywania treści dla użytkowników w obliczu rosnącego natłoku treści i usług. Większość dostawców nie dysponuje jednak takimi możliwościami, jak popularne chatboty, co może negatywnie wpłynąć na komfort użytkowania.
W odróżnieniu od modeli stosowanych w popularnych chatbotach, takich jak ChatGPT, duże modele językowe (LLM) udostępniane firmom na licencji nie są połączone z zewnętrznymi źródłami wiedzy z prawdziwego świata (tzw. „grounding”). Są to po prostu potężne „mózgi” sztucznej inteligencji, które nie mają dostępu do żadnych informacji wykraczających poza zakres ich szkolenia.
66% konsumentów uważa, że sztuczna inteligencja będzie miała duże znaczenie dla zapewnienia wysokiej jakości rozrywki
– Badanie Gracenote dotyczące wykorzystania Gracenote sztucznej inteligencji z 2026 r.
W niniejszym badaniu porównano wykorzystanie modelu LLM opartego na danych rzeczywistych w wyszukiwaniu i odkrywaniu treści wideo z modelem LLM nieopartym na takich danych. Wyniki badania, które objęło 2600 programów telewizyjnych i filmów z 13 krajów, podkreślają znaczenie korzystania z wiarygodnych i sprawdzonych danych dla zapewnienia kompleksowego, opartego na faktach i aktualnego doświadczenia w zakresie odkrywania treści.
Koszt fragmentacji: Trudności związane z dostępem do transmisji sprawiają, że fani sportu sięgają po skróty meczów
Dla fanów sportu większą przeszkodą jest dostęp do transmisji niż koszt subskrypcji.
Jak zapobiegać rezygnacjom użytkowników serwisu sportowego: przewaga ekranu głównego we współczesnych serwisach streamingowych
Zgromadzenie w jednym miejscu wszystkiego, czego szukają fani, może zmniejszyć odpływ klientów i sprzyjać długoterminowemu zaangażowaniu.
Przewaga ekranu głównego
Scentralizowane centra sportowe mogą stanowić przełom dla dostawców treści.