Çdo ditë që nga lançimi i ChatGPT, të gjithë nga drejtuesit e studiove deri te drejtuesit e transmetimit dhe rrjetit më kanë bërë të njëjtën pyetje: “Si ta përdorim AI për t’u bërë më të shpejtë/më të mirë/më të zgjuar?” Është një temë e nxehtë, me një përgjigje të thjeshtë: Përparësia më e madhe që ofron AI është simulimi.
Pse? Simulimi është çelësi për zgjidhjen e problemit të përsëritjes së ngadaltë. Pavarësisht nëse është optimizimi i përmbajtjes ose një fushatë marketingu në argëtim, procesi aktual për të përfunduar një cikël përsëritës është i ngadaltë dhe i shtrenjtë. Një cikël përsëritës është ideimi, zhvillimi, testimi dhe përsosja. Ky cikël ndodh si në ekipet e përmbajtjes ashtu edhe në atë të marketingut.
Po sikur ta zgjidhni këtë në një ditë apo një orë? Shpejtësia është ajo që është e rëndësishme. Kjo është ajo ku simulimi i fuqizuar nga AI mund ta përshpejtojë me shpejtësi procesin, duke identifikuar rrugët e vlefshme herët duke shmangur gabimet e shtrenjta. Është si testimi A/B në steroid.
Dy lloje të simulimit të zhbllokimit të AI. E para është AI parashikuese, e cila përdor metoda të analizës së të dhënave që parashikojnë dhe parashikojnë ngjarjet e ardhshme. Kjo teknologji formon shtyllën kurrizore të sistemeve të rekomandimeve si Netflix dhe strategjitë e shpenzimeve të reklamave në Facebook. AI parashikuese fuqizon gjithashtu aplikacione si Google Maps, duke ju ndihmuar të simuloni skenarë të ndryshëm, të vizualizoni rrugët dhe të vlerësoni kohën e mbërritjes.
Lloji i dytë i AI që zhbllokon simulimin është AI gjeneruese, e cila mund të prodhojë lloje të ndryshme të përmbajtjes, duke përfshirë tekst, imazhe, audio dhe madje edhe video. Modelet e mëdha të gjuhëve (LLM) janë forca lëvizëse pas AI gjeneruese. LLM-të tresin sasi të mëdha të të dhënave tekstuale dhe nxjerrin përfundime midis fjalëve brenda tekstit. Produkte të tilla si ChatGPT dhe Midjourney janë shembuj të mirë të AI gjeneruese.
Të përdorura së bashku, AI parashikuese dhe AI gjeneruese zgjidhin problemin e përsëritjes së ngadaltë për drejtuesit e përmbajtjes dhe marketingut.
Imagjinoni që jeni një ekip me përmbajtje që mbikëqyr zhvillimin e një serie të re rreth legjendës olimpike të notit, Michael Phelps. Koncepti është të detajojë historinë e origjinës së Phelps dhe sprovat dhe mundimet në rrugën e tij për të fituar tetë medalje të arta. Ekipi po kërkon njohuri mbi historinë dhe opsionet se kush mund të luajë Phelps. Për këtë shembull imagjinar, le të përqendrohemi në mënyrë specifike në casting. Tre emra vazhdojnë të paraqiten për rolin e lakmuar: John Krasinski, Chris Evans dhe Liam Hemsworth. Ja ku ndodh magjia:
Duke përdorur AI parashikuese, mund të merrni njohuri të shpejta mbi ndikimin e secilit talent në kërkesën (dhe rezultatet e tjera tregtare) për serinë. Më pas, duke gërmuar më thellë, mund të shihni parashikimet se cilët audienca dhe grupe fansash do të rezonojnë më shumë me secilin aktor. Së fundi, ekipi mund të përdorë këto njohuri në procesin e tyre të vendimmarrjes.
Më pas, duke përdorur inteligjencën artificiale gjeneruese, mund të vizualizoni skena kyçe me talentin më me ndikim, duke e sjellë skenarin në jetë dhe duke përafruar krijuesit dhe vendimmarrësit.
