Хорошо, прошло ровно 10 дней с тех пор, как мы услышали эти печально известные последние слова из громкоговорителей в конференц-центре Лас-Вегаса… «Внимание, сейчас 2:00 четверга, а это значит, что NAB 2019 наконец-то подошла к концу!» По всему залу раздались возгласы аплодисментов, кабинки были разобраны, и напитки были выпиты. Как может подтвердить любой, кто был на NAB, требуется около 10 дней, чтобы оправиться от обилия информации, разговоров, презентаций и обсуждения последних и лучших событий в нашей сумасшедшей индустрии, и теперь, похоже, самое подходящее время, чтобы резюмировать ключевые выводы, которые мы увезли из Лас-Вегаса.

  1. В этом году люди действительно попробовали технологии искусственного интеллекта для видео. Это был первый год, когда мы в команде Vidrovr провели содержательные беседы с представителями отрасли о попытках запуска решений искусственного интеллекта. В 2017 и 2018 годах все знали об «ИИ», но 90% людей, с которыми мы разговаривали, от руководителей до продюсеров, на самом деле никогда не пытались использовать продукт с поддержкой ИИ ни для постпродакшна, ни для индексации, или улучшения рабочего процесса. Люди только начали задумываться о множестве способов, которыми решения ИИ, в частности для видео, могут изменить их бизнес, и некоторые из безумных вариантов использования, которые мы представили, показали, что необходимо более глубокое техническое мышление, чтобы понять, что делает успешный вариант использования машинного обучения. В этом году таких разговоров было гораздо меньше. Вместо этого в этом году к нам подходили люди (иногда клиенты) и рассказывали о том, что они уже ПОПРОБОВАЛИ в своих компаниях. В большинстве случаев их эксперименты были безуспешными, но это нормально: чем больше у компании опыта использования машинного обучения для разумного расширения своих рабочих процессов, тем быстрее люди поймут, что не работает, и перейдут к тому, что работает.
  2. Использование машинного обучения для расширения медиабизнеса — это инициатива, исходящая сверху вниз. В 2019 году руководителей отделов, руководителей проектов и менеджеров сильно подталкивают к интеграции и поиску наилучшего способа использовать технологии машинного обучения в видеопространстве в своем бизнесе. Это отличный знак, поскольку он показывает, что заинтересованность руководства в обучении, прогрессе, достижении успеха и потенциальном провале при запуске технологий машинного обучения в 2019 г. будет усилена. Это должно привести к большому количеству POC и тестов в течение 2019 г. Ловушка, в которой люди должны убедиться, что они не поддаются, заключается в попытке найти проблему для ML, которая не является основной для их основного бизнеса. Поверьте нам, как молодому стартапу, который решил множество проблем, которые не считались «основными» для бизнеса для клиента, это не те решения, которые окажут долгосрочное влияние или вернутся в 2020 году. бюджет.
  3. Поставщики работают с поставщиками. Впервые в моей карьере в NAB стало очевидно, что поставщики работают вместе, чтобы предоставлять клиентам более полные решения. Это беспроигрышная ситуация для всех участников. Клиент не получает 2 панели мониторинга, 2 входа в систему и 2 разных ключа API, он просто получает одно цельное решение со всеми ценностными предложениями, которые ему нужны. Это было видно по множеству анонсов, подобных этому одному. Сам Vidrovr нашел массу преимуществ, объединив наше решение в этом году с другими поставщиками и разработав более целостные, полностью интегрированные сквозные решения для клиентов с нашими партнерами, такими как JWPlayer и другими.
  4. Предоставление вашим клиентам доступа к вашему контенту делает общество и вашу компанию богаче. Мы поговорили с различными клиентами, которые реализовали разовые проекты, чтобы лучше монетизировать свой живой и архивный видеоконтент за счет многократного просмотра с поддержкой машинного обучения. опыт. Прекрасным примером того, как взять контент, который не монетизировался в 2018 году, и сделать его доступным для широких масс в 2019 году, стал Архив Уоррена Баффета CNBC. CNBC смог взять тонны контента, который люди хотят и о котором заботятся, и сделать его доступным, увеличивая наши знания как общества и их прибыль за счет дополнительных просмотров видео. Больше об этом в 2019 году, и мы надеемся, что индустрия объединится вокруг этой модели в 2020 году, но расширится за пределы разовых проектов, чтобы сделать все свои видеобиблиотеки доступными и доступными.
  5. HotelTonight Rocks: Нет, серьезно, команда Vidrovr использовала его, чтобы увидеть Вегас-Стрип всю неделю, и мы очень довольны нашим опытом. В следующий раз, когда вы отправитесь на конференцию, серьезно подумайте о том, чтобы просто пойти и выяснить, куда вас приведет приложение HotelTonight!

За отличный 2019 год, и спасибо всем людям, которых мы встретили на улице, остановились у стенда или пообщались с нами в конференц-центре. Встреча с людьми, продвигающими нашу отрасль вперед, всегда вдохновляет. Увидимся в 2020 году в Верхнем Южном зале (надеюсь, ближе к центру, приходите за очками лояльности)!