随着媒体行业加入其他行业，通过采用人工智能来改善用户体验，许多开发人员面临着新的挑战和后端的更高风险。
当今不同的行业都在采用人工智能技术来改善各自领域的用户体验。媒体中的人工智能对用户产生了最重大的影响之一，在过去两年的大部分时间里，有很大一部分人求助于媒体娱乐而被限制在家里。例如，字幕为全球内容的消费打开了大门，打破了长期以来限制用户内容消费的语言障碍。尽管这些新的 AI 解决方案服务看起来很诱人，但在后端，它增加了开发人员的风险，他们在处理这项新技术及其无限范围的同时必须应对一系列全新的挑战。
了解不同的用例
作为开发人员，重要的是能够理解给定的业务用例，并决定在人工智能的帮助下追求相同的用例是否是最佳方法。在媒体行业，视频字幕和内容推荐系统等用例适用于可以利用人工智能能力的用例。同时，诸如用于管理工作室所需设备的自动化等用例可能已经在市场上有了更好的解决方案，可以使用而不是使用人工智能。对于一些开发人员来说，能够在一开始就做出正确的决定是一个挑战。
训练模型的数据挑战
任何人工智能模型的初步步骤都是获取数据集来训练模型和开发系统的决策能力。这是最关键的方面之一，因为它决定了 AI 系统决策过程的基础。对于 AI 媒体，这些数据可能与用户在特定流媒体平台上观看的内容有关。获取此训练数据的高质量数据集给开发人员带来了一系列挑战。
首先，由于围绕客户数据不断变化的隐私法，能够获取数据——在媒体行业中与用户数据有关，例如某个流媒体平台的收视模式等——可能很困难。特别是如果需要将 AI 应用于构建新功能，则需要付出大量努力才能找到可用于训练模型的数据。由于有关公司不道德地使用客户数据的消息，各国增加了限制，因此数据稀缺是一个主要问题。
其次，即使成功提取了这些数据，开发人员面临的下一个挑战是能够确定正确的数据集作为模型训练的输入发送。数据需要通过决定保留哪些数据实体以及将哪些数据作为不必要或罕见的异常值而放弃等来有效地清理数据。 数据是人工智能的核心，因此确定合适的数据集是整个系统的关键要素，使其成为对开发人员来说是一个不可否认的挑战。
围绕数据存储和安全的挑战
媒体行业的数据就是大数据的一个很好的例子。例如，Netflix 拥有约 1.51 亿订户和相应庞大的数据库，这也意味着开发人员用于持续改进 AI 系统决策的数据也非常大。数据的这种高使用率给开发人员带来了两个阶段的挑战。第一阶段是能够创建一个有效的系统来管理和存储大量数据。随着云计算的出现，许多开发人员更喜欢将数据存储在云中而不是现场存储。这导致我们进入第二阶段，即确保数据具有适当的数据安全机制，因为此类大型数据存储是网络骗子的热门目标，如果忽视，可能会对业务造成严重破坏。
围绕集成的挑战
对于大多数组织而言，旧系统已经到位，需要替换或集成新开发的 AI 驱动的解决方案。这不仅意味着开发人员需要了解他们组织的遗留系统是如何工作的，而且他们还需要努力寻找一种方法来弥合不同因素之间的差距，这些因素在所使用的遗留解决方案和 AI 解决方案之间差异很大（例如、计算速度、效率等，同时还确保维持整个过程在逻辑上和实际可行的流程）。此外，许多开发人员还需要解决或使用过时的基础设施，并利用这些现有资源实现最佳效率，这本身就是一项艰巨的任务。
围绕技能和知识的挑战
对于开发人员来说，需要越来越胜任的技能才能处理与 AI 相关的开发。具有基础知识的人可能仍然可以实现小规模的用例，但是具有高度扩展数据的现实生活项目（类似于媒体行业的项目）需要具有该领域先前经验的一组轮廓分明的技能，并且它们需要开发人员不断提高技能，以了解并接触 AI 行业、方法论、趋势等的最新内容。 AI 系统中涉及的计算的绝对复杂性要求开发人员获取知识，以便能够将这些解决方案部署到多个环境，使它们具有可移植性，能够权衡可用的不同框架，选择最适合其用例的框架，等等。
结论
媒体行业拥有巨大的人工智能驱动解决方案空间，新用例时常出现，然后越来越多地被所有媒体平台采用。然而，这也给开发人员带来了很多挑战，他们需要确保自己提高技能以保持市场相关性，并处理获取、处理和管理数据的主要现实场景，并能够提取模式并确定有助于在整个媒体行业扩展 AI 使用的学习趋势。