StreamGuys acelera la monetización de podcast con integración de IA a flujos de trabajo

StreamGuys ingresa al universo de la IA con el debut de nuevas integraciones de flujo de trabajo que simplifican algunas de las tareas más laboriosas asociadas con la producción de contenido en streaming en vivo y bajo demanda. Las primeras implementaciones de servicios de IA de la empresa abordarán el proceso de etiquetado manual de marcadores de anuncios en podcasts y contenido bajo demanda, y ampliarán los servicios de subtitulado de transmisiones en vivo de StreamGuys para reducir los plazos de subtitulado de medios bajo demanda.

El primer servicio de IA de StreamGuys, que se presentará en NAB Show 2025 (Stand 1743), elimina la tediosa responsabilidad de cuándo, dónde y cómo etiquetar los puntos de transición en podcasts y transmisiones de audio bajo demanda donde aparecerían anuncios. Esto es particularmente útil para los midrolls que aparecen a lo largo de la transmisión y requieren marcadores cuidadosamente colocados para insertar y activar los anuncios en momentos específicos.

La aplicación de IA de StreamGuys para el etiquetado de marcadores de anuncios es una extensión de las herramientas de conversión de flujo de trabajo de la empresa para metadatos relacionados con las inserciones de anuncios. En 2023, StreamGuys presentó nuevos conjuntos de herramientas de conversión para convertir automáticamente los marcadores de inserción de anuncios de video SCTE-35 en marcadores de metadatos ID3 que se usan comúnmente en conjuntos de herramientas de inserción de solo audio. Si bien esos conjuntos de herramientas automatizaron la conversión de marcadores de anuncios de metadatos para anuncios intermedios y otras inserciones de anuncios entre video y audio, el etiquetado de esos marcadores siguió siendo un proceso manual.

La incorporación de IA elimina la monotonía de insertar manualmente marcadores en el segundo preciso en el que debe activarse cada pausa publicitaria. La aplicación de IA está entrenada para reconocer el punto natural de transición entre el final del segmento y una pausa publicitaria. La aplicación es especialmente valiosa para los clientes de StreamGuys que usan su servicio SGrecast para convertir transmisiones en vivo en podcasts con la intención de monetizar ese contenido, lo que permite que el personal de producción se concentre en lo que es importante: crear contenido que sea atractivo y monetizable.

“Nuestros clientes de SGrecast ahora pueden usar muy fácilmente nuestras integraciones de flujo de trabajo de IA para insertar automáticamente pre-rolls, mid-rolls y post-rolls, y luego redirigir el contenido nuevamente a SGrecast para su publicación” dijo Eduardo Martínez, VP de Tecnología de StreamGuys. “Si bien la aplicación de IA para el etiquetado automático es un ahorro de tiempo incluso para un solo podcast, los ahorros incrementales de tiempo, dinero y esfuerzo se suman para los editores con cientos o miles de podcasts en sus bibliotecas”.

Martínez agrega que la misma tecnología de IA puede proporcionar resúmenes y transcripciones automáticas de podcasts que son útiles para el personal de producción a medida que se agregan marcadores de anuncios. Además, StreamGuys demostrará cómo la misma aplicación de IA puede admitir subtítulos y traducciones rápidas y precisas para contenido a pedido, eliminando la necesidad de que los productores de contenido trabajen manualmente con grandes bibliotecas de podcasts nuevos y existentes.

“Estamos aplicando el poder del reconocimiento de voz automatizado al contenido pregrabado y ahorrando a los equipos de producción horas aparentemente interminables de trabajo manual para que los podcasts existentes y el contenido a pedido cumplan con las normas” dijo Martínez. “Con nuestra nueva innovación en inteligencia artificial, nuestros clientes pueden insertar marcadores intermedios, producir resúmenes textuales, extrapolar palabras clave, mejorar la capacidad de búsqueda y entregar subtítulos y traducciones completos y precisos. En conjunto, estamos utilizando la inteligencia artificial como un complemento a los flujos de trabajo de producción operados por humanos para devolver tiempo y trabajo al personal y aumentar las fuentes de ingresos a través de estrategias de monetización inteligentes”.