Para experiências de entretenimento de última geração, os LLMs são tão bons quanto os dados aos quais têm acesso

Em nossa busca constante por informações, as ferramentas de busca e os comportamentos estão mudando. Agora integrada aos mecanismos de busca tradicionais, a IA oferece algo que um algoritmo de correspondência de palavras-chave não consegue: uma experiência conversacional que é pessoal e iterativa.

No setor do entretenimento, no entanto, a maioria dos provedores ainda não está preparada para oferecer serviços da mesma forma que os populares chatbots de IA generativa, como o ChatGPT e o Gemini. Isso ocorre porque os grandes modelos de linguagem (^LLMs1) licenciados para empresas não estão “ancorados” em fontes externas de conhecimento do mundo real.

Devido à rápida adoção da IA, há uma discrepância entre as expectativas das empresas que buscam aproveitar os LLMs para seus próprios casos de negócios. No entanto, para que os LLMs corporativos ofereçam as experiências de conteúdo de última geração das quais são capazes, o acesso a dados confiáveis e específicos do setor é fundamental.

No campo da descoberta de conteúdo, as pessoas já têm grandes expectativas em relação à IA.

Resolvendo o desafio da descoberta de conteúdo em um cenário televisivo fragmentado

Os LLMs trazem novos recursos e um enorme potencial para a experiência televisiva. Eles oferecem recursos de pesquisa significativamente aprimorados, por exemplo, permitindo que os telespectadores façam perguntas incrivelmente sofisticadas, muito além das limitações da pesquisa tradicional. Os LLMs também podem reescrever ou complementar dinamicamente a descrição de um filme ou episódio para torná-la mais atual — e até mesmo mais relevante geograficamente — para cada usuário.

Em setores específicos, os dados de treinamento e base teórica precisam ser muito mais aprofundados do que aqueles que a internet aberta pode oferecer. No setor de entretenimento, as expectativas dos consumidores, impulsionadas pelos avanços tecnológicos, estão aumentando. Com base nas projeções do setor sobre^{os gastos com serviços} OTT e TV por^assinatura², os provedores de conteúdo têm um grande incentivo para aprimorar suas propostas de valor individuais.

Em um momento em que 26% dos americanos afirmam saber o que querem assistir, mas ainda assim não conseguem^encontrar3, a IA tem o poder de ajudar. Mas, nesse ponto, até mesmo os chatbots mais populares enfrentam dificuldades. Um estudo da Veed Analytics de 2025 sobre o uso de chatbots para descoberta de conteúdo, por exemplo, constatou que apenas dois terços dos resultados dos^chatbots testados⁴ estavam corretos ao identificar onde encontrar um programa específico. E, talvez menos satisfatório do ponto de vista do usuário, apenas 31% forneceram o link direto para o título do programa.

Do ponto de vista da melhoria na descoberta de conteúdo, os LLMs oferecem três vantagens significativas em relação aos bancos de dados tradicionais e às funções de busca rudimentares:

• Recursos de pesquisa semântica significativamente aprimorados
• Catálogos de conteúdo exaustivos e harmonizados
• Recursos avançados de classificação e ordenação

O panorama atual de conteúdo é vasto demais para ser explorado com funções de busca tradicionais — mesmo dentro de plataformas e serviços específicos. A introdução da GenAI para busca e descoberta de conteúdo facilitará uma mudança radical na experiência do usuário, com potencial para reduzir significativamente o descontentamento dos telespectadores, já que o excesso e a fragmentação de conteúdo prejudicam o prazer geral de assistir à TV — mas somente se ela fornecer resultados precisos. 

Para saber mais, baixe nosso relatório “Pesquisa e descoberta de programas de TV na era da IA” . 

Notas

1. Os LLMs são um tipo de IA generativa que cria conteúdo com base em padrões aprendidos.
2. A PwC projeta que os gastos dos consumidores com serviços over-the-top (OTT3) e TV por assinatura atingirão US$ 318,5 bilhões em 2029.
3. Pesquisa com consumidores sobre streaming da Gracenote de 2025.
4. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity