Implementasi AI (Artificial Intelligence) dalam Dunia Broadcasting Masa Kini dan Nanti

Aug 06, 2024 broadcastmagz Column, Techno, What's On Comments Off on Implementasi AI (Artificial Intelligence) dalam Dunia Broadcasting Masa Kini dan Nanti

---

A Definition of Artificial Intelligence – Artificial Intelligence (AI) is a branch of computer science that aims at creating intelligent technology capable of replicating human learning and problem solving skills. AI adalah singkatan dari Artificial Intelligence, atau yang dalam bahasa Indonesia dikenal sebagai Kecerdasan Buatan. AI merujuk pada kemampuan mesin atau komputer untuk meniru kecerdasan manusia dalam melakukan tugas-tugas tertentu. Ini mencakup berbagai teknik dan pendekatan yang digunakan untuk membuat sistem komputer yang dapat memahami, belajar, merencanakan, dan menyelesaikan masalah seperti halnya manusia.

Teknologi AI mencakup berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan suara dan gambar, analisis data, perencanaan otomatis, hingga sistem yang bisa belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerja mereka seiring waktu. AI telah menjadi bagian integral dari berbagai aspek kehidupan modern, termasuk di bidang otomatisasi industri, kendaraan otonom, pelayanan pelanggan berbasis chatbot, dan banyak lagi.

AI Masa Kini
Pendanaan kecerdasan buatan mencapai puncaknya pada tahun 2016 ketika penerapan besar pertama teknologi tersebut pada industri media juga mulai diadopsi. Pada tahun 2016, pemasok teknologi media yang sudah mapan meluncurkan fungsi AI baru dalam penawaran produk mereka, sementara sekelompok startup AI yang fokus pada industri media memperoleh momentum.
Munculnya teknologi cloud dalam infrastruktur pelanggan teknologi media juga memungkinkan mereka memperoleh lebih banyak informasi mengenai operasional mereka. Tantangan berikutnya bagi kebanyakan dari mereka adalah mendapatkan lebih banyak data tentang audiens, dengan melakukan pendekatan langsung ke konsumen.

Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa, manajemen konten adalah kategori paling populer untuk kemungkinan penerapan AI (40%) dan distribusi konten berada di urutan kedua (37%). Pasca-produksi berada di urutan terbawah dengan hanya 27% pengguna akhir yang cenderung menggunakan teknologi AI dalam kategori ini.
Tidak mengherankan jika AI dapat diterapkan secara efektif pada sistem manajemen konten untuk mengotomatiskan tugas-tugas rutin/berulang seperti penandaan metadata, pengenalan gambar, dan ucapan ke teks – kami telah melihat semakin banyak pemasok yang menggabungkan fungsi-fungsi ini.

Penerapan AI dalam industri penyiaran dapat merevolusi berbagai aspek operasional, pembuatan konten, distribusi, dan keterlibatan pemirsa. Berikut adalah pendekatan terstruktur untuk menerapkan AI dalam penyiaran:
Pembuatan dan Kurasi Konten: Alat yang didukung AI dapat mengotomatiskan pengeditan video, termasuk deteksi adegan, ekstraksi sorotan, dan transisi, sehingga mengurangi waktu pascaproduksi secara signifikan. Algoritme Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dapat membantu dalam menghasilkan skrip, artikel berita, dan bahkan konten kreatif seperti dialog untuk acara. Selain itu, AI dapat menyusun rekomendasi konten yang dipersonalisasi untuk pemirsa berdasarkan preferensi dan riwayat penayangan mereka.

Produksi: Asisten berbasis AI dapat membantu penjadwalan, pengelolaan sumber daya, dan koordinasi di lokasi syuting. AI juga dapat memberikan analisis siaran langsung secara real-time, membantu produser mengambil keputusan cepat berdasarkan reaksi penonton dan metrik lainnya.

Distribusi dan Pengiriman: AI dapat mengoptimalkan Jaringan Pengiriman Konten (CDN) untuk pengiriman konten yang lebih baik dengan memprediksi pola lalu lintas dan mengalokasikan sumber daya secara dinamis. Algoritme AI juga dapat menyesuaikan kualitas streaming secara real-time untuk memastikan pengalaman menonton terbaik berdasarkan kondisi jaringan.

Keterlibatan Audiens: Chatbot yang didukung AI dapat berinteraksi dengan pemirsa di media sosial, situs web, dan aplikasi seluler, memberikan informasi, menjawab pertanyaan, dan bahkan berpartisipasi dalam obrolan langsung selama siaran. AI dapat menganalisis sentimen penonton dari media sosial dan platform lain untuk mengukur reaksi terhadap konten, membantu lembaga penyiaran memahami preferensi dan masukan penonton.

Periklanan dan Monetisasi: AI dapat menganalisis data pemirsa untuk menayangkan iklan bertarget, sehingga meningkatkan relevansi dan keterlibatan. Selain itu, AI dapat dengan mudah menyisipkan iklan ke dalam konten langsung dan rekaman sebelumnya tanpa mengganggu pengalaman menonton.
Kontrol Kualitas: AI dapat secara otomatis mendeteksi dan menandai konten yang tidak pantas atau berhak cipta, memastikan kepatuhan terhadap peraturan penyiaran. AI juga dapat terus memantau kualitas streaming audio dan video, mendeteksi masalah, dan memicu tindakan perbaikan.

Analisis dan Wawasan Data: AI dapat memberikan wawasan mendalam tentang perilaku, preferensi, dan demografi pemirsa, sehingga membantu lembaga penyiaran menyesuaikan strategi konten mereka. AI juga dapat memprediksi tren dan permintaan pemirsa, membantu lembaga penyiaran membuat keputusan yang tepat mengenai akuisisi dan penjadwalan konten.

Mengimplementasikan AI dalam Langkah-langkah yang Terstruktur
Langkah pertama dalam implementasi AI adalah mengidentifikasi area di mana AI dapat memberikan nilai tambah terbesar, kemudian mengembangkan peta jalan dan strategi yang jelas. Setelah itu, pilih alat dan platform AI yang tepat sesuai tujuan, dengan mempertimbangkan solusi AI berbasis cloud untuk skalabilitas dan fleksibilitas.

Pastikan infrastruktur data yang diperlukan tersedia dan implementasikan sistem pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data yang kuat. Integrasikan alat AI dengan sistem penyiaran dan alur kerja yang ada untuk memastikan aliran data dan interoperabilitas berjalan lancar. Melatih staf dalam menggunakan alat AI dan menafsirkan wawasan yang dihasilkan AI sangat penting, serta menumbuhkan budaya inovasi dan pembelajaran berkelanjutan dalam organisasi.

Mulailah dengan proyek percontohan untuk menguji implementasi AI dalam lingkungan terkendali, kumpulkan umpan balik, dan lakukan penyesuaian yang diperlukan. Setelah proyek percontohan berhasil, langkah selanjutnya adalah meluncurkan solusi AI secara bertahap di seluruh organisasi, memonitor kinerja, dan melakukan optimasi sesuai kebutuhan. Pastikan penerapan AI mematuhi peraturan penyiaran dan standar etika, mengatasi masalah privasi, dan memastikan keamanan data untuk menjaga kepercayaan pemirsa dan regulator. Dengan menerapkan AI secara strategis, lembaga penyiaran dapat meningkatkan efisiensi operasional, membuat konten menarik, dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada audiensnya.

Contoh konkret penggunaan AI dalam broadcasting
Saat ini, aplikasi AI dalam dunia broadcasting sudah cukup bervariasi dan dapat ditemukan di berbagai bagian industri tersebut. Berikut beberapa contoh konkret penggunaan AI dalam broadcasting saat ini:

Pengoptimalan Proses Produksi: AI digunakan untuk meningkatkan efisiensi produksi konten. Contohnya adalah penggunaan AI dalam proses editing video, di mana teknologi deep learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi klip yang paling menarik, menyusun urutan, dan bahkan menambahkan efek khusus.
Pengenalan dan Pemrosesan Bahasa: AI digunakan untuk mengenali dan memproses bahasa, baik dalam transkripsi otomatis dari siaran langsung maupun untuk mengubah teks menjadi suara (text-to-speech) atau sebaliknya (speech-to-text). Hal ini membantu dalam pembuatan subtitle otomatis atau dalam mengelola konten yang terstruktur berdasarkan transkrip siaran.

Rekomendasi Konten: AI digunakan untuk menganalisis perilaku penonton dan memberikan rekomendasi konten yang personal. Sistem ini memanfaatkan teknik-teknik seperti collaborative filtering dan pemrosesan pola untuk mengidentifikasi preferensi penonton dan memperbaiki pengalaman pengguna.
Pengelolaan Metadata: AI digunakan untuk mengelola metadata dari konten siaran. Ini termasuk otomatisasi pencocokan metadata dengan konten, pengelompokan berdasarkan topik atau genre, dan memperkaya metadata untuk meningkatkan pencarian dan katalogisasi konten.

Analisis Sentimen dan Umpan Balik Penonton: AI digunakan untuk menganalisis sentimen dari umpan balik penonton di media sosial atau platform digital lainnya. Ini membantu broadcaster untuk memahami respon penonton terhadap program atau berita tertentu, serta untuk merespons dengan cepat terhadap tren atau perubahan opini publik.

Penggunaan Chatbot dan Interaksi Real-Time: AI digunakan untuk mengimplementasikan chatbot dalam platform digital broadcasting. Chatbot dapat memberikan informasi tentang jadwal siaran, memproses permintaan penonton, dan memberikan respons real-time dalam sesi interaktif.

Analisis Big Data: AI digunakan untuk menganalisis big data yang dihasilkan oleh penonton dan platform digital broadcasting. Ini membantu dalam pemahaman tren penonton, prediksi rating siaran, serta untuk pengambilan keputusan berbasis data yang lebih akurat.

Keamanan dan Deteksi Konten Tidak Layak: AI digunakan untuk meningkatkan keamanan konten dengan mendeteksi konten yang tidak pantas atau ilegal, seperti gambar atau kata-kata yang tidak sesuai dengan standar penyiaran.
Penggunaan AI dalam broadcasting saat ini masih terus berkembang dengan adanya penemuan teknologi baru dan peningkatan dalam kapabilitas komputasi. Hal ini membantu broadcaster untuk mengoptimalkan operasional, meningkatkan interaksi dengan penonton, serta menyediakan konten yang lebih relevan dan terarah.

Kecerdasan Buatan dalam Penyiaran & Media
Bagian ini membahas adopsi kecerdasan buatan di bidang penyiaran dan media. Pendanaan kecerdasan buatan mencapai puncaknya pada tahun 2016 ketika penerapan besar pertama teknologi tersebut pada industri media juga mulai diadopsi. Pada tahun 2016, pemasok teknologi media yang sudah mapan meluncurkan fungsi AI baru dalam penawaran produk mereka, sementara sekelompok startup AI yang fokus pada industri media memperoleh momentum.

Munculnya teknologi cloud dalam infrastruktur pelanggan teknologi media juga memungkinkan mereka memperoleh lebih banyak informasi mengenai operasional mereka. Tantangan berikutnya bagi kebanyakan dari mereka adalah mendapatkan lebih banyak data tentang audiens, dengan melakukan pendekatan langsung ke konsumen.
Pada pameran dagang terbaru IBC 2017, kecerdasan buatan untuk pertama kalinya menjadi salah satu tema utama, baik pada pameran maupun sesi konferensi. Data kini dianggap sebagai salah satu elemen terpenting (jika bukan elemen terpenting) dalam strategi masa depan perusahaan media.

Penerapan Kecerdasan Buatan di Penyiaran & Media
Menurut data IABM, pembeli teknologi media berencana untuk menerapkan AI terutama pada alur kerja manajemen konten dan distribusi (lihat grafik di bawah) meskipun sebagian besar responden mengatakan bahwa mereka berencana untuk menggunakan AI di seluruh rantai pasokan konten.

Manajemen konten adalah kategori paling populer untuk kemungkinan penerapan AI (40%) dan distribusi konten berada di urutan kedua (37%). Pasca-produksi berada di urutan terbawah dengan hanya 27% pengguna akhir yang cenderung menggunakan teknologi AI dalam kategori ini.

Tidak mengherankan jika AI dapat diterapkan secara efektif pada sistem manajemen konten untuk mengotomatiskan tugas-tugas rutin/berulang seperti penandaan metadata, pengenalan gambar, dan ucapan ke teks – kami telah melihat semakin banyak pemasok yang menggabungkan fungsi-fungsi ini ke dalam penawaran produk mereka di IBC 2017.

Khususnya terkait penandaan metadata, pengguna akhir menganggap hal ini sangat penting secara strategis untuk membangun basis data konten yang semakin terperinci guna bersaing dengan pemain baru seperti Netflix dan Amazon, yang memiliki data sebagai inti strategi mereka.

Mengejutkan melihat monetisasi begitu rendah dalam daftar. Namun, wawasan AI yang diperoleh dari sistem pengelolaan konten juga dapat mendorong alur kerja monetisasi – seperti yang ditunjukkan oleh beberapa kasus penggunaan di bawah ini – serta menyederhanakan proses produksi.

Distribusi konten adalah salah satu area penerapan yang paling diminati oleh pengguna akhir yang berencana memanfaatkan potensi AI untuk menghilangkan ‘pekerjaan berat’ yang diperlukan untuk mendistribusikan konten di semakin banyak platform/perangkat sambil mempersonalisasi pengalaman pelanggan. Sehubungan dengan hal ini, transcoding/pengemasan ulang konten secara otomatis agar sesuai dengan kebutuhan perangkat/platform yang berbeda merupakan aplikasi yang penting.

Meskipun produksi dan pasca produksi berada di urutan paling bawah, kita akan melihat bagaimana AI juga dapat melakukan banyak hal untuk mengotomatiskan bagian-bagian alur kerja ini.

AI Masa Mendatang
Di masa mendatang, aplikasi AI dalam broadcasting diperkirakan akan semakin maju dan tersebar luas, membawa dampak signifikan terhadap berbagai aspek industri ini. Berikut beberapa perkiraan mengenai aplikasi AI di masa mendatang dalam dunia broadcasting:

Pembuatan konten otomatis akan menjadi lebih umum dengan penggunaan AI untuk menciptakan berbagai jenis konten, termasuk artikel berita, skenario untuk program TV atau film, serta musik dan konten visual lainnya. Teknologi generative AI akan membantu menciptakan konten yang unik dan menarik. Peningkatan kualitas produksi konten audio visual juga akan didorong oleh AI, dengan penggunaan algoritma deep learning untuk editing video yang lebih cerdas, pembuatan efek khusus yang lebih realistis, dan peningkatan kualitas audio melalui teknik pemrosesan suara.

AI akan memainkan peran yang lebih besar dalam interaksi dengan penonton, di mana sistem rekomendasi akan semakin disempurnakan untuk memberikan rekomendasi konten yang sangat personal berdasarkan preferensi individual. Chatbot cerdas akan menjadi lebih canggih dalam menyediakan informasi dan layanan interaktif. Analisis prediktif yang lebih akurat terkait dengan tren penonton, prediksi rating siaran, dan optimisasi strategi pemasaran akan semakin didorong oleh AI, membantu broadcaster mengambil keputusan bisnis yang lebih tepat dan efisien.

Pengalaman augmented reality (AR) dan virtual reality (VR) akan menjadi lebih immersif dengan integrasi AI, yang akan menghadirkan karakter virtual yang responsif dan berinteraksi secara real-time dengan penonton. AI juga akan terus berkembang dalam analisis big data untuk memahami perilaku penonton lebih mendalam. Dengan menggunakan teknik machine learning, AI akan membantu broadcaster mengoptimalkan strategi distribusi konten, memprediksi tren pasar, dan mengukur efektivitas kampanye promosi.

Dalam jurnalisme, AI akan semakin terlibat dalam analisis data besar untuk mendeteksi tren berita, menghasilkan laporan otomatis, dan melakukan verifikasi fakta secara cepat dan akurat. Keamanan dan pengelolaan konten akan ditingkatkan dengan AI yang mendeteksi konten ilegal atau tidak pantas secara otomatis serta membantu dalam pengelolaan hak cipta dan manajemen konten digital.

Dengan terus berkembangnya teknologi AI dan peningkatan kemampuan komputasi, masa depan broadcasting akan dipengaruhi secara signifikan oleh inovasi-inovasi ini. Hal ini tidak hanya akan mengubah cara kita mengonsumsi konten media, tetapi juga cara produksi, distribusi, dan interaksi di dalam industri broadcasting. (Dari berbagai sumber: Wahjoe B. Oetomo, Business Solutions Consultant)

Comments

comments

---

• AI, Artificial Intelligence