(23 luglio 2025) Nel panorama della produzione e distribuzione mediatica, i sistemi di gestione dei contenuti multimediali (Media Asset Management, o MAM) hanno subito una trasformazione radicale, passando da pratiche manuali a soluzioni d’avanguardia, basate sull’intelligenza artificiale.
In un’epoca in cui viene generata quotidianamente un’enorme mole di ore di produzione audiovisiva, l’efficienza nella gestione dei contenuti non è più un’opzione, ma una necessità imprescindibile a qualsiasi livello, dall’emittente locale alla grande società di produzione multinazionale.
Dal poco al troppo
Inizialmente, la gestione dei contenuti era un processo fisico e meticoloso che prevedeva l’archiviazione manuale di bobine di pellicola e nastri magnetici. Ogni minuto di contenuto registrato era prezioso, e la gestione degli asset multimediali era intrinsecamente legata alle limitazioni del mezzo fisico.
Tuttavia, con l’avvento della registrazione senza nastro, l’industria radiotelevisiva ha affrontato una nuova e massiccia sfida: la transizione ha introdotto un’esplosione nel volume di materiale prodotto e da gestire, passando dall’archiviazione di selezionati minuti di audiovisivi ‘puliti’ a quella di terabyte di contenuti, anche grezzi.
Questo “sovraccarico digitale” ha messo in luce i limiti delle pratiche tradizionali di gestione dei media. I primi sistemi digitali facevano affidamento su operatori umani per archiviare in modo ordinato ogni produzione, taggando ‘a mano’ ogni scena e garantendo che i metadati fossero correttamente correlati ai contenuti.
L’apposizione dei metadati, sebbene spesso percepita come attività tediosa, è sempre stata riconosciuta come necessità primaria e significativa, soprattutto nella produzione audiovisiva professionale.
Senza i metadati, il contenuto archiviato sarebbe poco utilizzabile; senza indicazioni precise, recuperare dei contenuti, o frammenti di essi, da inserire in nuove produzioni si fa impossibile, o esageratamente dispendioso, in termini di tempo.
La difficoltà odierna sta nell’essere letteralmente inondati di contenuti, rendendo ancora più difficile per i professionisti trovare ciò che cercano e, una volta trovato, essere sicuri che sia l’ultima versione disponibile o, comunque, la versione corretta sotto tutti i punti di vista (liberatorie, copyright ecc.).
IA e ML in scena
Per affrontare questa complessità, i moderni MAM stanno introducendo una sorta di tagging automatizzato dei metadati, sfruttando processi di intelligenza artificiale (IA) e di machine learning (ML).
Questi sistemi sono oggi in grado di rilevare ed identificare automaticamente volti, trascrivere dialoghi e categorizzare scene, consentendo una localizzazione dei materiali che è potente e flessibile.
Un aspetto particolarmente innovativo è l’uso dei cosiddetti ‘database vettoriali’, che permettono di abilitare le ricerche semantiche, quelle che vanno oltre le tradizionali ricerche per keyword, parole chiave. Invece di affidarsi a corrispondenze esatte, gli editori possono ora trovare contenuti basati sulla rilevanza contestuale, a fronte di generici prompt.
Un esempio: “Trova una scena di vacanze balneari su una spiaggia affollata e dove stia transitando un venditore ambulante”.
Oppure si può chiedere di ricercare una “situazione sportiva di grande intensità”, il che può permettere di identificare filmati con folle che esultano sugli spalti, movimenti di telecamera rapidi e angolazioni dinamiche, anche se non sono stati esplicitamente etichettati in questo modo.
Questa capacità dei MAM attuali di ricerca vettoriale è estremamente potente e permette nuove forme di ricerca dei contenuti che prima non sarebbero state possibili, generalizzando i concetti invece dell’affidarsi a specifici tag, che necessitano di una corrispondenza letterale.
Tale funzionalità ha aperto la strada, per esempio, alla produzione semplice e veloce di reel contenenti momenti salienti ‘su misura’, per vivacizzare un talk show, anche in diretta, oppure di ritrovare contributi giornalistici, con segmenti di notizie pertinenti, che rendono un radiogiornale o un telegiornale più autorevole ed efficace.
Con l’arricchirsi dei dati e la loro granularità sempre più fine, l’IA è in grado di offrire un servizio multimediale quasi “su misura”, per ogni utente.
Non tutto è nella nuvola
Un altro elemento cruciale nella gestione dei media è l’emergere delle piattaforme basate su cloud, che abilitano alla collaborazione in tempo reale tra team di produzione situati in luoghi diversi (fosse anche solo un tecnico in studio che interagisce con un giornalista da casa).
Le piattaforme cloud consentono a più utenti di accedere, rivedere e modificare la libreria dei contenuti audiovisivi, indipendentemente da dove si trovino fisicamente.
Oggi l’approccio non è più esclusivamente tramite cloud, oppure in studio, ma è fondamentale avere la flessibilità di “mixare e abbinare” le soluzioni, a seconda delle esigenze specifiche, bilanciando efficienza dei costi, sicurezza e accessibilità.
I sistemi cloud integrati mirano a garantire che i contenuti rimangano in un’unica posizione, gestendo le diverse versioni di un contenuto e la sua distribuzione controllata, invece di trasferire e creare nuovi asset per ogni nuovo utilizzo; questi sistemi operano minimizzando la duplicazione dei dati, e dunque degli errori, oltre a consentire aggiornamenti senza soluzione di continuità e una gestione unificata delle librerie utilizzate.
Mantenendo i contenuti centralizzati nel cloud, i team di produzione possono mantenere un maggiore controllo sui loro media, assicurando che ogni asset sia aggiornato e prontamente disponibile.
Essere in sintonia
La tradizionale automazione della produzione si sta dunque evolvendo in una gestione più completa e coordinata di tutte le fasi del processo di produzione e distribuzione dei contenuti audiovisivi; tale processo è chiamato “orchestrazione”.
Ciò implica l’utilizzo della tecnologia per integrare e snellire molteplici attività, lungo l’intera catena di produzione e distribuzione dell’emittente, dall’acquisizione dei filmati alla generazione dei metadati, dalla successiva gestione dei contenuti al coordinamento della collaborazione in tempo reale tra team dispersi.
Questo vale tanto per il grande broadcaster, quanto per l’emittente locale che voglia gestire al meglio il proprio patrimonio audiovisivo, spesso unico ed esclusivo.
L’obiettivo è quello di semplificare i flussi di lavoro complessi, in modo che tutto, dalla cattura dei contenuti alla consegna, sia connesso in un sistema MAM senza soluzione di continuità, pur consentendo ai professionisti umani di prendere le decisioni creative.
L’orchestrazione non riguarda solo l’automazione, ma l’integrazione intelligente delle diverse tecnologie e processi presenti in un ecosistema lavorativo aperto ed efficiente, così da gestire, elaborare e distribuire i contenuti in tempo reale, al contempo su piattaforme tradizionali e digitali.
Questo è ormai fondamentale per controllare la vasta quantità di dati generati da ogni produzione, anche quelle apparentemente più semplici, che però includono, per esempio, diversi feed video, svariate prese audio e i relativi metadati.
Fattore umano
Nonostante i notevoli progressi rapidamente fatti dall’automazione MAM e dall’IA, gli esperti concordano sl fatto che il giudizio creativo ed editoriale dei professionisti umani rimanga insostituibile.
Sebbene la tecnologia possa oggi gestire il lavoro più ‘noioso’ nella gestione dei media, è l’elemento umano che, in ultima analisi, crea i risultati più avvincenti e convincenti.
L’editor è ancora colui che decide quali riprese inserire nella timeline, e il giornalista è sempre la persona che decide quale versione della storia vada sottoposta a revisione e approvazione, senza delegare all’IA l’assunzione autonoma di tali decisioni. (AR)
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