У світі існує дещо однобоке бачення того, як медіа використовують штучний інтелект (AI – від англ. Artificial Intelligence) чи машинне навчання (ML – від англ. Machine Learning). Здебільшого в цьому контексті йдеться про висвітлення процесів у великих західних редакціях, які можуть собі це дозволити.
Нещодавно International Media Support, The Fix та El Clip дослідили роботу медіакомпаній 20 країн Латинської Америки, Центральної та Східної Європи, які використовують AI, ML та обробку даних різного ступеня. Дані зібрали у 44 ЗМІ за допомогою методу case study, а також провели понад 33 годин інтерв’ю з експертами.
Основні знахідки опублікувало видання The Fix. Скорочено розповідаємо їхню суть, а звіт у повному обсязі можна прочитати тут.
Іноді кажуть, що штучний інтелект і машинне навчання здійснили третій прорив у медіасекторі. Першим була поява Інтернету, потім — соціальних платформ. Тепер нові технології докорінно змінюють механізм роботи ЗМІ — те, як вони збирають дані, створюють історії, просувають контент, займаються монетизацією.
Водночас є багато побоювань, що роботи витіснятимуть журналістів, а також суперечок про етичність використання AI/ML. Це дослідження припускає, що їхня історія в ЗМІ стосується збільшення можливостей, а не витіснення.
«Машинне навчання, автоматизація, персоналізація, аналіз даних і інструменти обробки мовлення спроможні зробити сучасні медіа більш потужними. Вони здатні допомогти збільшити аудиторію і доходи. Вони можуть виконувати велику частину складної або нудної роботи, дозволяючи журналістам зосередитися на творчості та роздумах» — каже професор Лондонської школи економіки та керівник глобального проєкту JournalismAI Чарлі Бекет.
У звіті вказується, що все більша кількість медіаорганізацій як у Латинській Америці, так і в Центральній та Східній Європі використовують технології у всьому ланцюжку створення продукту. Особливо штучний інтелект затребуваний, коли йдеться про керування підписками, генерування історій та автоматизацію виробництва контенту.
Далі — про основні аспекти звіту, пов’язані зі штучним інтелектом.
Знахідка 1. АІ перетворює користувача у клієнта
Деякі організації в Центральній та Східній Європі прагнуть більшого, тому створюють рішення з глобальним охопленням і масштабом. Наприклад, постачальники рішень на базі штучного інтелекту, такі як Deep BI, вже надають послуги керування підписками видавцям по всьому світу. Компанія заявляє, що може передбачити поведінку користувачів та перетворити їх на платоспроможних клієнтів.
Так само платформа REMP2030, яку наразі розробляє Fat Chilli в Братиславі, у найближчому майбутньому хоче створювати рішення для монетизації аудиторії на базі штучного інтелекту.
Знахідка 2. За фахівців у сфері АІ потрібно конкурувати
У звіті також неодноразово згадуються ризики посилення нерівності в доступі та використанні цих технологій. В основі розриву між тими, хто має і не має доступ до АІ, лежить здатність залучати, розвивати й утримувати таланти. Тут на засоби масової інформації чекає нелегка битва. Перехід до цифрових моделей, прискорений пандемією, означає, що всі галузі відчайдушно шукають фахівців з обробки даних, інженерів і розробників, що володіють навичками AI/ML.
Медіакомпаніям необхідно буде конкурувати зі значно багатшими галузями, коли мова йтиме про заробітні плати для фахівців з AI/ML. Проблема особливо гостро стоїть на ринках, що розвиваються, де галузі ІТ-аутсорсингу перебувають на підйомі.
Знахідка 3. Діджитал-фахівцям потрібні виклики
Ймовірно, не менш складним завданням є створення правильного середовища для інтеграції цифрових експертів, підтримки в них інтересу до роботи. Багато редакцій залишаються ізольованими — їхні працівники не розмовляють з іншими відділами і навіть можуть дивляться на них зверхньо.
«Несподіваною проблемою для залучення та утримання провідних фахівців в області даних і цифрових технологій є те, що завдання занадто дрібні. Діджитал-фахівцям стає нудно», — пояснює професор Бергенського університету в Норвегії Карл-Густав Лінден.
Знахідка 4. Рухатися до операцій з AI легше, коли цього хочуть засновники
Цікаво, що один з ключових висновків полягав у тому, що грамотне керівництво (особливо засновники) виявилося важливим фактором, що допомагає ЗМІ почати роботу з AI/ML. Наявність потрібної людини в потрібний час може запустити активний цикл. Засновники переконують відділи розмовляти один з одним і справді розуміти, про що йдеться.
Знахідка 5. Редакціям не вистачає знань
Не так просто перенести рішення на медійні реалії. Багатьом редакціям не вистачає навіть базових знань про те, як працюють нові технології і що вони можуть запропонувати. Відправною точкою для руху до рішення на основі AI/ML має стати спроба редакційних та комерційних команд пояснити з технічної точки зору типи проблем, з якими вони стикаються.
У найближчі роки це стане величезною проблемою як для медіаорганізацій, так і для спільноти, що займається розробками та розвитком медіа. Але в AI/ML варто інвестувати, якщо ми хочемо, щоб медіасектор впорався з новим цифровим переворотом уже краще.
Переклала: Юлія Карманська
Зображення: Unsplash
