En qué va el uso de Inteligencia Artificial para la radio

He tenido la oportunidad de hablar con numerosos radiodifusores de Latinoamérica y España que están usando, cada vez más, diferentes herramientas de Inteligencia Artificial.

Y, a diferencia de lo que muchos podrían creer, no la están usando para reemplazar a los locutores de las emisoras, sino para otras funciones diferentes que incluyen personajes ficticios, creación de textos, grabación de comerciales y material promocional de las emisoras, entre muchas otras funciones.

Esto podría disipar un poco el temor de muchos talentos que han encontrado en la IA una amenaza contra su trabajo, especialmente al aire y, por el contrario, muchos se han beneficiado de ella.

Sí, hay agencias que se han dedicado a “comprar” las voces de algunos locutores para incluir en las plataformas de generación de audio. De esta forma, con una grabación de la voz de solo 15 segundos ya reciben un buen pago, aunque su voz quedará disponible para el uso de los clientes de dichas plataformas.

¿Pero qué está pasando con la IA en la radio? ¿Siguen latentes los peligros de su adopción? ¿Qué opciones ofrece?

Para comenzar con las amenazas, un aparte de un reciente artículo de Radio Insights titulado “En el futuro, olvídense de todo lo que sabían sobre el negocio de la radio” habla de la reestructuración de las operaciones de las emisoras estadounidenses en casi todos los grupos de propietarios a gran escala, y allí enumera los siguientes cambios:

• Eliminación total del personal local por parte de Alpha Media.
• Empresas importantes de radio como iHeartMedia, Beasley y Townsquare (entre otras) han reducido la cantidad de segmentos de programación local en sus emisoras.
• Beasley e iHeartMedia cada vez centralizan más sus operaciones, avanzando en tener una supervisión regional de sus cadenas de emisoras en lugar de tener gerentes locales.
• Se aprecia una centralización de la programación musical creciente desde una ciudad para todo el país. Además, algunos ya están creando su programación musical generada por IA.
• Crece la eliminación de programadores locales, con una transición a una programación centralizada. Así lo han hecho empresas como SummitMedia en la mayoría de sus formatos y Audacy en su formato ‘Alternative’.

Digamos que esa centralización de la programación ha sido la constante en países como España y Chile, por mencionar algunos. Sus principales formatos musicales se emiten desde la capital (Madrid, Santiago) y todas las demás emisoras de la cadena simplemente retransmiten dicha programación (podría haber algunos segmentos locales, pero esa no es la norma general)

Sin embargo, en países como México y Colombia, donde la programación local siempre ha sido sinónimo de éxito, esta situación es controvertida. De hecho, en Colombia ya hubo intentos de centralización vía satélite, entre ellos el de Radioactiva a mediados de los años 90, y que terminó siendo un rotundo fracaso.

El caso es que, además de esa centralización de operaciones, cada vez se está haciendo más uso de la Inteligencia Artificial en diferentes campos.

Y el cambio no se ha dado, como muchos pensaban, en el uso de voces artificiales que pudiesen reemplazar a los locutores humanos. Esto es algo que no despega. Los dueños de las emisoras todavía no están muy convencidos de esta opción.

Lo que dicen las investigaciones

Un estudio realizado en Eslovaquia en septiembre de 2023, llamado “IA en la radio: el cambio de juego que no se escuchaba venir”, nos recuerda que el uso de voces de IA no es tan nuevo como podría parecer.

Los primeros intentos se hicieron a finales de los años 90 y se produjeron avances significativos en el siglo XXI, cuando estas tecnologías comenzaron a integrarse en la vida cotidiana.

En Estados Unidos, la gente comenzó a usar la IA de voz en el año 2000. Usaban esta tecnología para predecir el clima. Sin embargo, con el tiempo, su aplicación práctica se ha generalizado.

Con el reciente desarrollo de la inteligencia generativa y la aparición de servicios como ChatGPT, el uso se extendió a muchas industrias, y la radio no se podía quedar atrás.

Y, como era de esperarse, uno de los primeros usos que se pensaron para la radio fue el de reemplazar a los locutores. Al fin y al cabo, con un locutor de IA no hay que preocuparse porque llegue tarde, se enferme, se comporte bien, siga las instrucciones, pida vacaciones o que pida aumento de sueldo.

Cuando hablamos del alcance del uso de la IA en la radio, su potencial es de gran alcance.

Puede ayudar al equipo creativo a crear textos, encontrar temas para el programa, encontrar fuentes de información adicionales, preparar diferentes géneros de periodismo radiofónico de forma fácil y rápida, recopilar y formular un guion completo del programa o grabar un anuncio publicitario según los parámetros dados, e incluso pronunciar o interpretar el texto según como queremos que suene.

Pero no se deben olvidar las limitaciones de la IA. Una es la barrera del idioma. Estas tecnologías a menudo están optimizadas para el inglés, lo que puede dar lugar a errores, erratas o incluso la difusión de información falsa cuando se aplican a otros idiomas.

La voz a menudo se percibe de forma negativa. Suena poco sincera, carece de «humanidad» y no «habla» a la audiencia. Esto es así a pesar del hecho de que se supone que una voz creada artificialmente suena fluida y carece del elemento humano.

Ese factor humano es lo que los oyentes echan de menos. La sensación de que te hablen, la sonrisa en la voz, la risa inesperada, el chiste improvisado y, a veces, incluso la interjección, pueden dar a los oyentes de radio una sensación de cercanía y compañerismo a su alrededor cuando no es un locutor de IA el que habla.

Usos de la IA en radio

Pero, como dije atrás, la Inteligencia Artificial no solo se usa para reemplazar a un locutor. La IA está siendo utilizada en la radiodifusión, particularmente en emisoras musicales, para mejorar la programación, personalizar la experiencia del oyente, optimizar la gestión de contenidos y automatizar procesos, lo que permite a las emisoras ser más eficientes y competitivas en un mercado cada vez más digitalizado.

De hecho, el uso al aire de locutores de IA todavía no ha despegado realmente y, por el contrario, parece haberse estancado, pero otras herramientas como la generación de programación automatizada de música, la redacción de guiones publicitarios, la preparación de contenidos para programas, la creación de promos, sweepers, pisadiscos y demás elementos de audio para identificar y promover las emisoras y otras opciones han crecido enormemente.

Y esto puede llevar a otro problema, que es de lo que hablaba al principio: un mayor crecimiento en estos campos podría conducir a que se centralicen aún más funciones en las operaciones de las emisoras a mediano y largo plazo.

Pero entremos en materia y veamos cuáles son los usos que, hoy en día, se le pueden dar a la Inteligencia Artificial en la radio:

1. Asistentes virtuales y locutores de IA:

Comencemos por lo más lógico: algunas emisoras han comenzado a experimentar con locutores virtuales, que son personajes generados por IA capaces de presentar canciones, leer noticias, y hasta interactuar con los oyentes a través de redes sociales o aplicaciones móviles.

Estos DJ’s virtuales pueden funcionar 24/7 sin descanso, lo que es especialmente útil para horarios nocturnos o en emisoras que no pueden mantener un equipo humano todo el tiempo.

2. Producción de contenidos y anuncios:

La IA está siendo utilizada para la creación automatizada de jingles, cuñas publicitarias y otros contenidos de audio. Herramientas basadas en IA pueden generar múltiples variaciones de un anuncio en función de diferentes segmentos de audiencia o incluso adaptar los contenidos en tiempo real según el perfil del oyente.

3. Personalización de experiencias:

Emisoras que transmiten a través de aplicaciones móviles o plataformas de streaming pueden utilizar la IA para ofrecer experiencias más personalizadas.

Por ejemplo, sugiriendo programas o canciones basadas en el historial de escucha, o creando emisoras de radio personalizadas según los gustos del usuario.

4. Programación musical automatizada:

La IA se está utilizando para la programación musical en emisoras musicales. Un ejemplo de ello son los avances que está llevando a cabo la firma RCS, creadora del software de programación musical GSelector, que ahora trabajará también con IA.

A través de algoritmos que analizan el comportamiento de la audiencia, las preferencias de los oyentes y las tendencias musicales se generan playlists personalizadas que se ajustan mejor a los gustos del público objetivo.

Esta tecnología puede evaluar qué canciones deben ser programadas en qué momentos del día, optimizando la experiencia de escucha y la retención de audiencia.

5. Análisis de audiencia y optimización:

La IA permite analizar de manera más profunda los datos de audiencia, proporcionando insights u observaciones acerca de quiénes son los oyentes, cuándo y cómo escuchan la radio. Esto ayuda a las emisoras a ajustar su programación y estrategias de marketing.

Además, algunos sistemas de IA pueden predecir qué tipo de contenidos tendrán un mejor desempeño en determinados horarios.

6. Reconocimiento de canciones y contenidos:

Con la ayuda de la IA, las emisoras pueden implementar sistemas de reconocimiento de canciones que permiten identificar automáticamente las que se están reproduciendo en tiempo real.

Esto es útil no solo para cumplir con regulaciones de derechos de autor, sino también para proporcionar a los oyentes información sobre las canciones que están escuchando.

7. Mejora en la calidad del audio:

Herramientas de IA también se están utilizando para mejorar la calidad del sonido en tiempo real, ajustando niveles de volumen, eliminando ruidos y optimizando la transmisión en diferentes dispositivos.

8. Automatización de tareas administrativas:

La IA también se está utilizando para automatizar tareas administrativas, como la gestión de la programación, el registro de derechos de autor, y la facturación de publicidad, lo que permite que el personal humano se concentre en tareas más creativas y estratégicas.

¿Cómo funciona la Programación Musical Automatizada?

El proceso de Programación Musical Automatizada mediante inteligencia artificial (IA) implica el uso de algoritmos avanzados para analizar datos de oyentes y tendencias musicales, con el objetivo de crear listas de reproducción que maximicen la satisfacción y retención de la audiencia.

Aquí explico cómo funciona este proceso y quiénes lo están utilizando:

1. Recolección de Datos: El sistema de IA recolecta grandes volúmenes de datos sobre los hábitos de escucha de los oyentes, como qué canciones escuchan, cuándo cambian de estación, cómo reaccionan a ciertos géneros, artistas o ritmos, y el contexto en el que escuchan (por ejemplo, en el carro, en casa, en el trabajo).
2. Análisis de preferencias: Usando técnicas de machine learning, el sistema analiza estos datos para identificar patrones y tendencias. Esto incluye preferencias individuales, así como patrones generales dentro de grupos demográficos específicos.
3. Generación de playlists: Con base en este análisis, la IA crea listas de reproducción optimizadas. Estas pueden ser adaptadas a diferentes momentos del día, días de la semana, o incluso a eventos especiales.

Por ejemplo, una playlist matutina podría ser más enérgica, mientras que una playlist nocturna podría ser más relajante.

4. Monitoreo y ajuste en tiempo real: La IA también puede monitorear la respuesta de la audiencia en tiempo real, ajustando las listas de reproducción según la interacción de los oyentes.

Si nota que un grupo de oyentes cambia de estación al escuchar una canción específica, podría reemplazarla rápidamente por otra más acorde con sus gustos.

5. Retroalimentación y aprendizaje continuo: Con el tiempo, el sistema aprende de las interacciones pasadas para mejorar continuamente la precisión y eficacia de las listas de reproducción generadas.

¿Quiénes ofrecen servicios de Programación Musical Automatizada?

Además de los avances de sistemas como GSelector, varios proveedores de tecnología están ofreciendo soluciones de IA para la programación musical automatizada:

• Super Hi-Fi: Esta plataforma utiliza IA para crear transiciones suaves entre canciones y contenido hablado, personalizando la experiencia del oyente. Super Hi-Fi ha trabajado con empresas como iHeartRadio.
• Musiio: Esta compañía ofrece tecnología basada en IA para el análisis y curación de música. Musiio ayuda a las emisoras a identificar canciones que resonarán mejor con su audiencia.
• SOMOS: Esta plataforma latinoamericana combina machine learning y big data para ofrecer programación automatizada y personalizada a emisoras en mercados de habla hispana.
• RadioKing: Proporciona herramientas para emisoras de radio online, incluyendo la creación de playlists inteligentes basadas en los hábitos de escucha de los oyentes.

Y eso no es el futuro. Varias emisoras y plataformas de streaming ya están utilizando programación musical automatizada. Algunos ejemplos:

• Pandora: Aunque es más una plataforma de streaming que una emisora tradicional, Pandora utiliza IA para su Music Genome Project, que recomienda canciones basadas en las preferencias de los oyentes.
• SiriusXM: Emplea técnicas de programación musical automatizada para optimizar su oferta de contenido en diferentes canales, asegurando que la música coincida con las expectativas de su audiencia en todo momento.
• iHeartRadio: Utiliza tecnologías como Super Hi-Fi para mejorar la programación musical, creando experiencias de escucha más personalizadas y fluidas. Además, varias de sus estaciones utilizan herramientas automatizadas para ajustar su programación en función de la retroalimentación en tiempo real.

Costos

Además de los problemas que generan para la IA los diferentes acentos, inflexiones, dichos, giros idiomáticos y términos locales que debería tener un locutor sintético, uno de los mayores problemas para la implantación de voces artificiales, especialmente en nuestra región, son los costos.

La adquisición de un servicio automatizado para un locutor de IA puede empezar, mínimo, con un costo cercano a los 2 mil dólares mensuales. Es claro que, con ese dinero y mirando las condiciones actuales del mercado, podrían contratarse varios talentos humanos.

Pero como he dicho arriba, la utilización de la IA no se centra solamente en las voces artificiales, y una emisora que no cuente con un presupuesto suficiente todavía puede usar esta tecnología a muy bajo costo o de forma gratuita para otras labores de radio.

Si usted quiere aprovechar la inteligencia artificial (IA) sin incurrir en altos costos, existen varias opciones accesibles que podrían ser viables:

1. Generación de contenido automatizado:

• Curación de noticias y contenido: Herramientas de IA pueden ser utilizadas para filtrar y seleccionar noticias relevantes, resúmenes o guiones, que los locutores humanos luego pueden utilizar. Esto ahorra tiempo y optimiza la producción de contenido.
• Generación de guiones: Algunas IA pueden ayudar a generar guiones para programas o segmentos, lo que simplifica la preparación del contenido y reduce la carga de trabajo en la redacción.

2. Optimización de la programación musical:

• Sistemas de programación musical automatizados: Herramientas de IA pueden ayudar a crear y ajustar listas de reproducción basadas en preferencias de la audiencia, eventos especiales o estadísticas de reproducción, lo que permite una programación más eficiente y ajustada a los gustos del público.
• Análisis de audiencia y tendencias: Utilizar IA para analizar patrones de audiencia y ajustar la programación en tiempo real para maximizar el engagement.

3. Automatización de redes sociales y marketing:

• Generación automática de posts y contenido: IA puede ayudar a generar publicaciones en redes sociales de forma más eficiente, adaptándose a la programación de la emisora y el perfil de la audiencia.
• Monitoreo de redes sociales: Herramientas de IA pueden analizar las interacciones en redes sociales y generar informes que ayuden a mejorar la comunicación y la estrategia de marketing.

4. Asistentes virtuales y chatbots:

• Interacción con la audiencia: Implementar chatbots o robots en páginas web o aplicaciones de la emisora que puedan responder preguntas frecuentes, recoger comentarios de la audiencia o incluso gestionar concursos y promociones.

5. Transcripción y subtitulado automático:

• Subtitulado de videos y programas en vivo: Para emisoras que también producen contenido audiovisual, las herramientas de IA pueden transcribir y subtitular programas automáticamente, ampliando el alcance a audiencias con diferentes necesidades.

6. Gestión de publicidad programática:

• Optimización de anuncios: Sistemas de IA pueden gestionar la colocación de anuncios de forma programática, optimizando ingresos al ajustar los tiempos y espacios publicitarios según la demanda y el comportamiento de la audiencia.

Estas soluciones, que se centran en la automatización de tareas y la optimización de procesos, suelen ser más asequibles que los sistemas de locución por IA, ya que no buscan reemplazar al talento humano, sino complementarlo y hacerlo más eficiente.

Además, muchas de estas herramientas pueden ofrecerse de manera gratuita o en modalidad de suscripción o pago por uso, lo que las hace más accesibles para emisoras con presupuestos limitados.

Conclusión

Apenas estamos en la prehistoria de la Inteligencia Artificial. Cada día descubrimos nuevos usos para ella t, al mismo tiempo, vamos conociendo en la práctica sus ventajas y desventajas.

Lo importante es estar al tanto de su avance. Y este aprendizaje no solo debe ser absorbido por las directivas de las empresas. Ya en mi artículo titulado “Los directores nos cuentan cuáles son los requisitos para ser locutor de radio en 2024” vimos que las exigencias para los locutores cada vez tienen que ver más con la tecnología.

No se quede atrás. No le tema. Más bien estúdiela, aprenda a usarla para su propio beneficio. Seguramente le va a encontrar muchas ventajas y llegará el momento en que no podrá prescindir de ella.

Y, no: por ahora su trabajo de locutor no está amenazado por la IA.