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La transmisión en vivo está evolucionando rápidamente. Con la creciente demanda de contenido de ultra alta definición (UHD) y streaming en tiempo real, las emisoras se enfrentan a desafíos como la latencia, la escalabilidad y la entrega de imágenes impecables. Tecnologías como el escalado basado en la inteligencia artificial, los ajustes con poca iluminación y la interpolación de fotogramas están interviniendo para satisfacer estas demandas.
Conclusiones clave:
El futuro de la transmisión en directo pasa por combinar la inteligencia artificial, el hardware avanzado y los flujos de trabajo eficientes para ofrecer un contenido en directo más nítido, fluido y atractivo.
La transmisión en vivo moderna se nutre de tecnologías de vanguardia impulsadas por la inteligencia artificial que procesan el contenido de vídeo en tan solo milisegundos. Estos sistemas toman imágenes sin procesar y las transforman en transmisiones pulidas y de alta calidad que cumplen con las altas expectativas de los espectadores actuales. Al utilizar estas tecnologías, las emisoras pueden abordar los desafíos técnicos de larga data y ofrecer experiencias de visualización fluidas. Estas capacidades también allanan el camino para aplicaciones de redes neuronales más avanzadas, de las que hablaremos en breve.
Una característica destacada de la IA en la transmisión en vivo es tecnología de superresolución. Esta técnica va más allá del escalado tradicional al predecir y generar detalles adicionales, creando imágenes más nítidas y detalladas. A diferencia de los métodos anteriores, que se limitaban a estirar los píxeles existentes, la superresolución basada en inteligencia artificial añade nuevos píxeles, lo que hace que el vídeo tenga un aspecto más natural y realista.
Otro punto de inflexión es mejora con poca luz, que aborda el problema común de la mala visibilidad en entornos con poca luz. Ya sea que se trate de un evento deportivo en interiores o de una transmisión nocturna al aire libre, los algoritmos de inteligencia artificial iluminan estas escenas a la vez que mantienen los colores equilibrados y naturales.
Interpolación de fotogramas es otra herramienta fundamental, especialmente para las transmisiones en directo. Al analizar los fotogramas adyacentes, esta técnica genera otros nuevos para suavizar la reproducción y contrarrestar los efectos de la fluctuación de la red o la pérdida de paquetes.
Para más posibilidades creativas, segmentación de retratos aísla a los sujetos de sus antecedentes. Esto permite a las emisoras aplicar efectos como fondos virtuales o desenfoque selectivo, lo que garantiza que el enfoque se mantenga en el sujeto y, al mismo tiempo, mejora el atractivo visual general.
Un gran ejemplo del potencial de la IA en la transmisión en tiempo real proviene de Chilevisión. En mayo de 2025, probaron un sistema con tecnología prompts.ai para convertir las transmisiones HD a UHD en tiempo real. Los resultados fueron impresionantes, ya que se integraron a la perfección en sus flujos de trabajo sin interrupciones.
Las capacidades de mejora de la IA van mucho más allá de la simple mejora de la resolución. He aquí un análisis más detallado de algunas de estas funciones:
Estas herramientas, impulsadas por el aprendizaje automático, están transformando la forma en que las emisoras logran transmisiones de vídeo adaptables y de alta calidad.
En el centro de estas técnicas de IA se encuentran redes neuronales convolucionales (CNN), que procesan miles de fotogramas de vídeo por segundo. Estas redes son excelentes para identificar patrones en los datos visuales, lo que les permite mejorar los detalles, reconocer objetos y completar la información faltante con una precisión extraordinaria.
Lo que hace que estos sistemas sean tan eficaces es su adaptabilidad. Durante las transmisiones en directo, las redes neuronales aprenden continuamente de los datos entrantes y ajustan los parámetros sobre la marcha para mantener una calidad constante, incluso cuando cambian la iluminación, los ángulos de la cámara o la composición de las escenas.
Computación perimetral ha revolucionado aún más la radiodifusión al reducir la necesidad de procesamiento basado en la nube. Al gestionar los datos más cerca de su fuente, las tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia reducen la transmisión de datos hasta en un 99,5%. ¿El resultado? Menor latencia y mejoras de vídeo más rápidas y con mayor capacidad de respuesta.
Costa Nikols, asesora de estrategia para medios y entretenimiento de Alianza Telos, destaca el impacto de estos avances:
«La IA está abriendo nuevas opciones creativas y ayudando a que lo inmanejable sea más manejable, desde mejorar la claridad del sonido en entornos desafiantes hasta mejorar la normalización del diálogo a gran escala para audiencias globales. La automatización de lo cotidiano es donde la IA prospera y donde puede generar un mayor impacto en la actualidad».
Más allá de las mejoras visuales, el aprendizaje automático permite la automatización y la personalización de la transmisión. La IA puede generar contenido dinámico, adaptar las experiencias de visualización a diferentes segmentos de audiencia y gestionar tareas rutinarias como editar, subtitular y crear momentos destacados. Esto permite a los equipos de producción centrarse en la narración de historias y, al mismo tiempo, garantizar que la calidad técnica siga siendo de primera categoría.
Las redes neuronales también son excelentes para reconocer y rastrear rostros u objetos a lo largo de un vídeo. Esto permite realizar ajustes específicos, como iluminar el rostro del orador durante una presentación o mantener la atención en los jugadores clave durante un partido deportivo, sin alterar otros elementos del encuadre. Estas funciones mejoran la experiencia de visualización y hacen que las transmisiones en directo sean más atractivas que nunca.
El procesamiento de vídeo en tiempo real ha evolucionado para combinar hardware avanzado con herramientas de colaboración, satisfaciendo así las crecientes demandas de producción y transmisión en directo.
Un avance sobresaliente en este espacio es el auge de unidades de procesamiento de vídeo (VPU), que han transformado el panorama del hardware. Por ejemplo, en 2023, Herramientas fáciles sustituyó 10 servidores basados en CPU por un único servidor alimentado por CPU: el Servidor de vídeo Quadra - con NETINTes VPU. Esta actualización redujo drásticamente el consumo de energía y los costos de infraestructura. Gracias a su formato basado en NVMe, el servidor puede alojar 10 VPUs en un espacio de tan solo 1 RU, lo que lo hace increíblemente eficiente.
Estos avances en el hardware se complementan con soluciones de software, lo que crea un ecosistema perfecto para los flujos de trabajo colaborativos.
Si bien las VPU se encargan del pesado trabajo del procesamiento de vídeo, prompts.ai se centra en resolver los desafíos de la colaboración en equipo durante las producciones en directo. Esta plataforma garantiza que los equipos dispersos geográficamente puedan trabajar juntos en tiempo real, lo que mejora la eficiencia de las transmisiones en directo. Se basa en los avances impulsados por la inteligencia artificial discutidos anteriormente y cierra la brecha entre la tecnología y el trabajo en equipo.
Steven Simmons, director ejecutivo y fundador, destaca estos beneficios:
«Con los LoRAs y los flujos de trabajo de Prompts.ai, ahora completa los renderizados y las propuestas en un solo día, sin esperas ni estrés por las actualizaciones de hardware».
Prompts.ai ofrece varias funciones adaptadas a los equipos de producción:
La elección de la solución adecuada depende de las necesidades específicas de transmisión. En la siguiente tabla se destacan los puntos fuertes de cada enfoque:
Las soluciones de VPU son ideales para el procesamiento de vídeos de gran volumen, mientras que prompts.ai se destaca por facilitar la colaboración y el trabajo en equipo eficientes.
Sin embargo, la integración puede resultar complicada. El Grupo Samim señala que garantizar la compatibilidad de los dispositivos es fundamental cuando se trata de diversas configuraciones de hardware y software. Esto es especialmente importante cuando se actualizan los sistemas sin interrumpir los flujos de trabajo existentes.
Una tendencia creciente entre las emisoras es la adopción de soluciones híbridas, que combina la aceleración de hardware para el procesamiento de vídeo con plataformas como prompts.ai para la coordinación en tiempo real. Este enfoque aprovecha los puntos fuertes de ambas tecnologías y ofrece mejoras de vídeo de alta calidad junto con flujos de trabajo colaborativos y optimizados.
La implementación de mejoras en tiempo real en la radiodifusión requiere una combinación cuidadosa de tecnología avanzada y necesidades prácticas. Un plan bien pensado, alineado con la configuración actual de la emisora y sus objetivos futuros, es clave para el éxito.
Antes de sumergirse en las actualizaciones, las emisoras deben analizar detenidamente sus sistemas existentes. Esto significa comprobar si los equipos actuales (como enrutadores, conmutadores, servidores y otros dispositivos) pueden satisfacer las exigencias de las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial. Documentar las especificaciones de este equipo es un buen punto de partida para determinar la compatibilidad. También es importante examinar el rendimiento de la red extrayendo datos históricos sobre el ancho de banda, la latencia y otras métricas. Esto ayuda a identificar cuándo y dónde el sistema podría sufrir más estrés.
Otro paso fundamental es confirmar que el software de análisis de vídeo admite códecs estándar y puede funcionar con la configuración actual de la cámara sin necesidad de cambiar el formato. Las conversaciones con el personal de TI, los administradores de red y los jefes de departamento pueden proporcionar información valiosa sobre cualquier problema recurrente o requisito único.
«La implementación exitosa de la IA requiere una evaluación cuidadosa de la compatibilidad del sistema existente y programas integrales de capacitación del personal». - Personal de NCS
Estas evaluaciones sientan las bases para un proceso de integración fluido.
Para un funcionamiento perfecto, la arquitectura de API del sistema debe permitir el intercambio de datos en tiempo real entre el motor de análisis y la interfaz de usuario. El kit de desarrollo de software (SDK) debe incluir herramientas para gestionar los eventos, procesar los metadatos y gestionar las alertas.
Comience con una prueba de concepto (POC) para probar las aguas, utilizando puntos de referencia claros para medir el éxito antes de ampliar la escala. Los flujos de trabajo híbridos, que combinan soluciones locales y basadas en la nube, pueden ofrecer la flexibilidad necesaria en el entorno de transmisión actual. Herramientas como Docker y las canalizaciones modernas de CI/CD son excelentes para gestionar este tipo de configuraciones y garantizan la escalabilidad y la adaptabilidad.
Esté atento a métricas como la latencia, la velocidad de procesamiento y la calidad de salida a medida que el sistema esté integrado. Al mismo tiempo, invierta en una formación integral del personal para garantizar que los equipos de producción puedan aprovechar al máximo las nuevas herramientas.
Estas estrategias también deben tener en cuenta los desafíos regulatorios y operativos específicos que enfrentan las emisoras estadounidenses.
Las emisoras estadounidenses deben personalizar sus sistemas para cumplir con los estrictos estándares nacionales. Por ejemplo, los subtítulos en tiempo real deben cumplir con las directrices de la ADA, que no solo garantizan el cumplimiento legal sino que también aumentan la participación de los espectadores. Un ejemplo ilustrativo: el Red NFL implementó los subtítulos automáticos en 2022, mientras que el Portland Trail Blazers introdujeron una solución de subtítulos personalizada en 2021 para reflejar su terminología única.
Al planificar la infraestructura de nube, es fundamental elegir soluciones de almacenamiento con sede en EE. UU. para cumplir con los requisitos de soberanía de los datos. Dado que se prevé que el mercado mundial de streaming en directo alcance los 99.820 millones de dólares en 2024, los sistemas escalables y rentables son más importantes que nunca.
«Las emisoras necesitan tecnología que garantice un rendimiento sostenido, soluciones que funcionen en la actualidad y se adapten a la industria sin aumentar los costos ni la complejidad». - Ross Video Team
Para optimizar las inversiones, las emisoras deben alinear los lanzamientos de nuevas tecnologías con el ciclo de vida natural de sus equipos actuales. Este enfoque minimiza las interrupciones y garantiza un mejor retorno de la inversión. Optar por componentes modulares y escalables también puede ayudar a preparar estos sistemas para el futuro.
El procesamiento de vídeo en tiempo real se ha convertido en un componente fundamental para transformar la forma en que se entrega el contenido y se gestionan las transmisiones en directo. Estos avances están allanando el camino para las tendencias que redefinirán el futuro de la transmisión en vivo.
Los beneficios del procesamiento de vídeo en tiempo real son innegables, ya que impulsan la expansión del mercado, la rentabilidad y la mejora de la interacción con la audiencia. Por ejemplo, el mercado de la transmisión en directo pasó de 37.350 millones de dólares en 2021 a una cifra prevista de 252.780 millones de dólares en 2029. Este rápido crecimiento pone de relieve la creciente demanda de audiencia y la evolución constante de la tecnología.
El ahorro de costes y la mejora de la participación de los espectadores son dos resultados principales. En junio de 2025, una plataforma de streaming de deportes electrónicos implementó herramientas impulsadas por la inteligencia artificial, lo que redujo los costos de producción en un 40% y aumentó la participación de los espectadores en un 20%. Del mismo modo, se ha demostrado que los vídeos personalizados aumentan las tasas de clics hasta en un 300% y las tasas de conversión hasta en un 500%. El NBAEl uso de la IA para refinar su estrategia de contenido ayudó a aumentar su base de usuarios de aplicaciones en un 40% entre 2022 y 2023.
La automatización también está revolucionando los flujos de trabajo. Por ejemplo, NHK World JapónSu sistema basado en inteligencia artificial condensa los programas de 15 a 30 minutos en resúmenes de 2 minutos en solo 10 a 20 minutos, lo que reduce el tiempo de edición hasta en un 83%. Esta eficiencia permite a los equipos creativos centrarse en la estrategia y la narración en lugar de en las tareas técnicas.
Los sistemas de IA modernos ahora realizan tareas complejas como la detección de objetos, el reconocimiento de acciones, la detección de anomalías, el reconocimiento facial y el resumen de vídeos, todo en tiempo real.
El futuro de la transmisión en vivo se inclina en gran medida hacia experiencias hiperpersonalizadas. La IA está avanzando en los sistemas de recomendación y permitiendo ajustes de contenido en tiempo real, creando experiencias de visualización personalizadas para el público. Los estudios muestran que los motores de recomendación basados en inteligencia artificial pueden aumentar la participación de los usuarios hasta en un 50%.
La accesibilidad global también está mejorando. En junio de 2025, YouTube presentó la tecnología de doblaje de voz con inteligencia artificial, que facilita la distribución de contenido en varios idiomas y elimina las barreras lingüísticas. La traducción en tiempo real y otras herramientas de accesibilidad están abriendo nuevos mercados para las emisoras de EE. UU. y otros países.
El contenido interactivo e inmersivo se está convirtiendo en el estándar. Las empresas que utilizan efectos visuales generados por IA en las transmisiones en directo han registrado un aumento del 25% en la participación de los espectadores y un aumento del 15% en las tasas de conversión. Mientras tanto, la integración de la realidad aumentada y virtual está creando interesantes oportunidades para los productores de eventos.
La automatización sigue evolucionando, y las herramientas de inteligencia artificial ahora se encargan de tareas como la detección de escenas, la sincronización de audio, los subtítulos automáticos, la reducción de ruido, el cambio de cámara y el equilibrio del audio. Estas herramientas están reduciendo las barreras para las emisoras más pequeñas y, al mismo tiempo, mejoran la coherencia para las operaciones más grandes.
Se espera que el mercado de transmisión en vivo crezca en 20.640 millones de dólares entre 2025 y 2029, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 16,6%. La transmisión de vídeo ya representa alrededor del 65,93% de todo el tráfico de Internet, por lo que la optimización de la red es una de las principales prioridades. Los modelos de eventos híbridos, que combinan la asistencia presencial con la transmisión digital, también están ganando terreno, ya que requieren un procesamiento sofisticado en tiempo real para garantizar experiencias fluidas en todas las plataformas.
«La industria del vídeo ha pasado de una mentalidad de crecimiento a toda costa a una definida por la retención, el compromiso y la rentabilidad. Está claro que la IA, con su capacidad para ofrecer una mayor automatización y eficiencia, así como niveles más altos de satisfacción de los usuarios, será fundamental para lo que viene a continuación». - Mrugesh Desai, Accedo
Las emisoras que adopten estas tendencias estarán mejor equipadas para integrar soluciones avanzadas de IA, como las que ofrece prompts.ai, en flujos de trabajo eficientes y preparados para el futuro. Dado que el 71% de los servicios de streaming ya utilizan herramientas impulsadas por la inteligencia artificial, el verdadero desafío radica en la rapidez con la que estas tecnologías pueden implementarse de manera eficaz.
La superresolución basada en inteligencia artificial lleva la mejora del vídeo a un nivel completamente nuevo en comparación con las técnicas de escalado tradicionales. En lugar de basarse en métodos de interpolación básicos, como el método bicúbico o el del vecino más cercano, que se limitan a ampliar el contenido de baja resolución, esta tecnología utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar y reconstruir detalles más sutiles. ¿El resultado? Imágenes más nítidas y de aspecto más natural que se acercan más a la intención original.
Lo que es aún más impresionante es su capacidad para trabajar en tiempo real con un retraso mínimo. Esto lo convierte en una solución ideal para las transmisiones en directo, donde es absolutamente esencial ofrecer imágenes nítidas sin demora. Al predecir y refinar detalles complejos, la superresolución basada en la inteligencia artificial transforma la experiencia visual de una manera que los métodos más antiguos simplemente no podían lograr.
Las unidades de procesamiento de vídeo (VPU) ofrecen distintas ventajas para la transmisión en directo, transformando la forma en que se gestiona el vídeo en tiempo real. A diferencia de las CPU de uso general, que permiten realizar diversas tareas, las VPU están diseñadas específicamente para la codificación y decodificación de vídeo. Este enfoque les permite procesar las transmisiones de vídeo de forma más rápida y eficaz.
Estas son algunas de las ventajas más destacadas del uso de vPU:
Al integrar las VPU, las emisoras pueden ofrecer transmisiones en directo de alta calidad y sin interrupciones y, al mismo tiempo, mantener el consumo de energía y los gastos bajo control.
Los organismos de radiodifusión pueden integrar las herramientas de IA de forma eficaz definiendo primero sus objetivos específicos y seleccionando soluciones que funcionen bien con sus sistemas actuales. Garantizar que los miembros del equipo reciban la formación adecuada también es clave para que la transición sea lo más fluida posible y, al mismo tiempo, reducir al mínimo las interrupciones.
Para hacer frente a los posibles obstáculos, es esencial priorizar la integración de la IA con los sistemas más antiguos y vigilar de cerca el rendimiento. Estas medidas ayudan a mejorar la calidad del vídeo y a agilizar las operaciones sin interrumpir los flujos de trabajo existentes.
