媒体公司正逐步部署人工智能（AI）和机器学习技术，主要是通过自动化来提高流程效率。
在疫情前，我们看到媒体行业正在逐渐采用AI和机器学习，特别是在内容自动化分析方面。有好多高调的AI公开演示，如天空电视台为皇家婚礼实时标记。更广泛的实际部署开始悄然发生，通常是支持编目和合并档案以便在流媒体服务上利用它们；或者减少合规所花费的时间。在大量的情况下，操作者每一个内容节省几分钟时间，总体时间就会显著减少。
AI技术发展或部署方面最大的挑战是厌烦但重要的东西：传统的基础设施。在制作规模上使用AI处理内容通常需要大量资源；训练通常用于视频或声音处理的深度神经网络需要大量的内容和处理能力，而且要求更多的计算以及内容容易访问以便进行分析。通常，您希望您的内容在公有云上，这对媒体公司来说是迈出了一大步。传统工作流程通常假定内容都在手边，用起来很方便，所以他们不只是将内容迁移到云，还有一些相当重要的工作流程。在困难的商业环境中，变革性的项目可能是艰苦的工作。
而在疫情期间，一方面，我们看到基于公有云和远程的工作流程几乎在一夜之间被大量采用。将制作和分发工作流程转移到云端几乎成了生死攸关的问题，而一旦到了云端，用AI支持归档、合规及其它工作流程就变成了一种增量式的转变。我们也看到了一些AI驱动的制作解决方案快于常规被采用——例如Salsa Sound的自动混音和虚拟观众解决方案被快速接受，在一个空场的世界里保持高质量的体育比赛体验。
未来几年，AI将继续对行业产生深远影响。非炫耀技艺的AI应用将继续产生重大影响；谷歌用AI显著降低数据中心的冷却成本就是一个很好的例子。我们已经看到AI对合规、归档、 QC和一些视觉特效工作流程（如动态遮罩）的影响，这将变得越来越成套和普及。与此相一致的是，我们还将看到AI向价值链上游转移，越来越帮助优化和自动化制作工作流程各部分，让规模较小、缺乏经验的故事讲述者有可能在制作价值上展开竞争。AI技术在公共云中的广泛可用性也意味着新技术一推出我们的行业就可以马上利用它们，这是一个令人耳目一新的速度。B&P