Este es un caso de estudio del Inter de Milán y Evolphin que detalla cómo el club de fútbol italiano modernizó su gestión de activos digitales (MAM) impulsada por la inteligencia artificial (IA) para aprovechar sus extensos archivos de contenido, mejorar la interacción con los fans a nivel global y enriquecer los metadatos del contenido del día del partido para análisis más profundos.

El contenido que ofrecemos fue publicado por la compañía Evolphin para mostrar su potencial. Tiene valor porque es un ejemplo transparente sobre cómo un club de fútbol puede poner en valor sus contenidos audiovisuales.

Retos del Inter de Milán

• Aprovechar y monetizar archivos masivos de contenido: El Inter de Milán contaba con más de 600 terabytes de archivos digitales, que crecían semanalmente con contenido de los días de partido, eventos de jugadores e incluso material de entrenamiento de la academia de jugadores. La necesidad era producir y distribuir contenido premium en tiempo casi real a Inter TV, Inter Media House, el sitio web del Inter y redes sociales. Las herramientas internas y el sistema DAM (Digital Asset Management) heredado requerían pasos manuales, lo que obstaculizaba a los equipos creativos del Inter.
• Mayor interacción con una base de fans global en plataformas digitales: El Inter de Milán tiene más de 26 millones de seguidores en redes sociales en todo el mundo. El club necesitaba implementar una nueva plataforma de experiencia digital que ofreciera contenido personalizado y mantuviera una conectividad digital 24/7 con su base de fans global. La búsqueda manual a través de miles de partidos de fútbol y millones de imágenes para encontrar momentos clave era un desafío.
• Enriquecer los metadatos de los videos del día del partido para impulsar análisis enriquecidos: La falta de automatización resultaba en la pérdida de gran parte de la recopilación de metadatos del día del partido. Los periodistas, equipos de ventas y dueños de negocios que buscaban análisis específicos de partidos, jugadores o patrocinadores debían realizar búsquedas manuales que tomaban horas y a menudo resultaban poco confiables.

Solución

El Inter de Milán seleccionó la plataforma Evolphin Zoom Media Asset Management.

• Como primer paso, en colaboración con Evolphin, se rastrearon todos los almacenamientos locales y los buckets de AWS S3 utilizando los escáneres de almacenamiento de Evolphin. Esto generó un conjunto de análisis que se utilizó para establecer reglas de ingesta automatizadas.
• Utilizando la aplicación de migración de datos de Evolphin, se importaron aproximadamente 21,000 horas de contenido de video desde 2 volúmenes NAS, 1 bucket S3 y 3 DAM heredados a Evolphin en menos de un mes. Hasta la fecha, se han ingresado 171,938 archivos.
• Evolphin Transcoder generó proxies para todos los archivos multimedia e impulsó motores de IA, incluyendo la conversión de voz italiana a texto, detección de logotipos entrenada a medida y reconocimiento facial de 3000 jugadores y personal clave entrenado a medida.
• Se realizaron reuniones en la academia de entrenamiento del Inter en Appiano, con el equipo de Evolphin, incluyendo su CTO, y los interesados clave de 8 grupos diferentes: Inter TV, Inter Media House, Inter Photo, Inter IT Broadcast, Periodistas, Diseño gráfico, Animación, Ventas y Marketing, para mapear la aplicación Evolphin Zoom a los flujos de trabajo de postproducción del Inter.

Beneficios

• Los vastos archivos del Inter de Milán (locales, en la nube) ahora están etiquetados y se pueden buscar, y los activos digitales se pueden reutilizar.
• El material de archivo se puede encontrar de inmediato y los momentos específicos dentro de un video se pueden agregar a las secuencias de un editor para acelerar la postproducción del video del día del partido.
• Los editores remotos pueden usar proxies para realizar cortes rápidos sin necesidad de descargar medios de alta resolución.
• Se pueden buscar jugadores, logotipos de patrocinadores, palabras habladas y más con seguridad mejorada, lo que permite a los editores completar sus tareas más rápido.

Nueva Plataforma de Experiencia Digital del Inter

Todo esto permitió al Inter crear una nueva Plataforma de Experiencia Digital para la participación de los fans impulsada por el contenido.

Migrando 113 Años de Archivo del Inter

La migración de datos podría haber sido una pesadilla para el Inter de Milán. El Inter necesitaba una herramienta que pudiera detectar contenido duplicado entre su NAS local y AWS S3 para evitar la doble ingesta de los mismos archivos. Una vez que comenzó la migración de datos, el flujo de trabajo de ingesta alimentó incrementalmente las canalizaciones de transcodificación e IA. El equipo del Inter pudo monitorear el progreso, reanudar los trabajos fallidos y obtener informes de contenido duplicado a través de un panel de migración fácil de usar.

Migración de Datos con Hub de IA Automatizado en el Inter

• Escaneo previo al vuelo: El equipo de Evolphin ejecutó su herramienta automatizada de escaneo de almacenamiento previo al vuelo para brindar al equipo del Inter información profunda sobre su contenido antes de la ingesta. Los informes permitieron al equipo del Inter identificar patrones de archivos y carpetas y tomar decisiones sobre su contenido, incluyendo ignorar, mover, eliminar y archivar. Por ejemplo, el equipo descubrió que había miles de archivos con extensiones como SHADOWINDEXGROUPS, TSHADOWINDEXCOMPACTDIRECTORY que fueron creados por una herramienta de directorio y podían ignorarlos de forma segura del proceso de importación de datos. Todas las compañías de medios tienen archivos caóticos, sin identificar y un club como Inter no es la excepción.

• Estimaciones de transcodificación:El material sin editar necesita ser transcodificada a un formato proxy adecuado para el análisis de la IA. La herramienta de escaneo de almacenamiento previo al vuelo de Evolphin estimó el tiempo total que tomaría transcodificar todos los medios ingeridos, basándose en los núcleos de CPU disponibles. Esto permitió al equipo del Inter hacer concesiones entre el tiempo de transcodificación y los núcleos de CPU. En otras palabras, pudieron decidir cuántos núcleos de CPU de su host Hypervisor querían dedicar a la transcodificación para acelerar el análisis de la IA.
• Hub de IA automatizado: Utilizando el hub de IA de Evolphin, el equipo del Inter puede aplicar reglas preestablecidas para enviar automáticamente proxies de video generados por el transcodificador de Evolphin, desde carpetas específicas a motores de IA específicos simultáneamente mientras los datos están siendo migrados. Toda la comunicación, incluyendo el manejo de errores, fue automatizada para el volumen masivo de videos que necesitaban ser reconocidos por los motores de IA. La innovación aquí es que el hub de IA de Evolphin proporcionó todos los servicios de automatización y gestión de colas. Sin un enfoque automatizado, el sueño del Inter de usar la IA para analizar sus videos no se habría materializado, ya que los motores de IA en sí mismos no proporcionan la gestión de colas que es necesaria para un gran volumen de videos.
• Detección de duplicados: El equipo del Inter estimó que había una superposición o duplicación de contenido del 40% al 50% entre su almacenamiento AWS S3 y su NAS. La aplicación de migración de datos de Evolphin rastreó y analizó la suma de comprobación de cada archivo ingerido y, utilizando su detector de duplicados incorporado, convirtió los archivos duplicados en «Copias Inteligentes». La «copia inteligente» es una característica única de Evolphin que crea una copia de cero bytes de un archivo y funcionará con cualquier tipo de almacenamiento, incluyendo almacenamiento basado en la nube o local. El 40% del contenido del Inter fue detectado como duplicado y automáticamente convertido a «Copias Inteligentes» en AWS S3, lo que redujo masivamente los costes de almacenamiento en la nube y en entornos locales.

Todas las compañías de medios tienen archivos caóticos, sin identificar y un club como Inter no es la excepción.

Organizando más de 21,000 horas de videos del Inter

• Líneas de tiempo de datos usando IA y datos generados por el usuario: Las características de la línea de tiempo de datos de Evolphin están demostrando ser diferenciadores clave en cómo se organizan los vastos archivos del Inter. El Inter utiliza tanto la IA como las líneas de tiempo de datos generadas por el usuario para generar valor no solo para los editores, sino también en cómo organizan sus vastos archivos de contenido. Las líneas de tiempo de datos son pistas de metadatos de código de tiempo en audio o video que están etiquetadas para la búsqueda profunda dentro de sus medios. También impulsan acciones de recorte automático para editores y periodistas.
• Líneas de tiempo de datos de IA: El Inter utiliza motores de conversión de voz a texto (italiano), reconocimiento de logotipos y rostros para generar líneas de tiempo de datos en sus videos. Esto ha revolucionado por completo sus flujos de trabajo de producción de video. ¡Sin siquiera involucrar a sus editores, los periodistas y los equipos de ventas pueden buscar y recortar rápidamente videos de logotipos de patrocinadores, por ejemplo!
• Líneas de tiempo de datos generadas por el usuario: El Inter puede usar las API REST de Evolphin para tomar feeds de metadatos codificados por tiempo que obtienen de varias plataformas deportivas y aplicarlos a videos del día del partido recibidos a través de satélites en su oficina de Appiano, automáticamente. Este enriquecimiento en la parte superior de las líneas de tiempo de datos de la IA permite aún más precisión para las búsquedas. Los editores de Inter TV House pueden buscar goles de un jugador específico en un partido en particular para editar rápidamente sus secuencias en Adobe Premiere Pro.

Optimizando la colaboración entre periodistas y editores en el Inter

La academia Appiano Gentile, donde ocurre toda la acción, está ubicada en una parte remota de Como en Italia. El acceso a Internet no es confiable. Las herramientas de colaboración basadas en la nube no funcionarán. Sin embargo, el uso del centro de servidor de colaboración local de Evolphin permitió a los equipos colaborar en videos y otros entregables digitales en ausencia de cualquier conectividad a Internet con el mundo exterior. Las características que se encuentran en las herramientas de prueba de video de terceros están integradas en el MAM de Evolphin, lo que significa que los dueños de negocios del Inter pueden colaborar de forma segura sin tener que cargar un solo byte a otro servicio.

Eso ahorra horas que solían pasar esperando que el contenido se cargue para su revisión en un servidor en la nube antes de que se implementara Zoom, además de que elimina los costes innecesarios del servicio de colaboración de terceros.

Los periodistas deportivos, productores y editores del Inter de Milán tienen una única fuente de información: Evolphin Zoom. Nunca necesitan salir de la plataforma para colaborar. Las aplicaciones web y de escritorio de edición de medios Zoom vienen con herramientas básicas de edición de fotos y videos que permiten a los dueños de negocios realizar tareas básicas de edición por sí mismos.

El equipo editorial del Inter estaba usando «sneaker-net»: pasando unidades USB, correo electrónico, DropBox… cualquier cosa y todo para colaborar con otros editores. Encontrar contenido y obtener instrucciones confiables de los productores para hacer el trabajo era muy difícil. Las aplicaciones de escritorio de Zoom mejoraron las cosas significativamente. Los editores pudieron usar sus extensiones de Adobe CC en Photoshop, Illustrator, InDesign, After Effects y Premiere para buscar y vincular con activos, usar plantillas de proyectos preconstruidas para iniciar nuevos trabajos creativos o exportaciones, recibir comentarios y obtener retroalimentación en tiempo real directamente en su aplicación de edición a través del plugin. Un proceso que antes tomaba semanas ahora se puede hacer en cuestión de horas.

Soporte

Durante cualquier proceso donde varias tecnologías necesitan unirse sin problemas, habrá problemas. Esto sucedió, por ejemplo, durante el proceso de migración de datos. Se notó que los motores de IA de terceros seguían encontrando errores dado el volumen masivo de videos. El equipo de soporte de Evolphin ayudó al Inter y al proveedor de IA a diagnosticar los problemas y resolverlos. Las alianzas con proveedores se basan en resolver problemas colectivamente sin importar dónde se encuentre la responsabilidad del problema.