Consultor de IA em Hilversum

Não todas. Desde 2 de agosto de 2026, as obrigações de transparência do artigo 50.º do Regulamento da IA aplicam-se a quem utiliza IA. Quem usa IA para criar ou alterar imagens, áudio ou vídeo que constituam um deepfake tem de indicar que o conteúdo é artificial. No caso de obras claramente artísticas, criativas, satíricas ou de ficção, basta uma indicação que não prejudique a obra.

Também é necessário identificar texto gerado por IA que informe o público sobre assuntos de interesse geral, a menos que tenha sido revisto por uma pessoa e que alguém assuma a responsabilidade editorial. Através da Media Campus NL, NPO, DPG Media, Mediahuis e Talpa estabeleceram orientações para a identificação de conteúdos gerados por IA em imagens, áudio e vídeo, com critérios diferentes para notícias e para ficção e entretenimento.

A interpretação jurídica cabe à sua equipa jurídica ou de compliance. Nós identificamos onde é utilizada IA nas suas produções e workflows e documentamos os acordos; saiba mais na nossa página sobre o Regulamento da IA.

O reconhecimento de voz transforma a fala em transcrições, enquanto os modelos de imagem e linguagem sugerem descrições, nomes e temas. Assim, pode pesquisar o que é dito e mostrado, e não apenas os títulos. Registe quais as descrições que foram verificadas por uma pessoa e que direitos se aplicam a cada excerto.

No projeto archAIve, Beeld & Geluid, no Media Park, que gere, entre outros, arquivos das estações públicas de rádio e televisão, chama a atenção para o longo prazo: aquilo que documenta ou omite terá consequências para os algoritmos do futuro.

Sobretudo, que padrões de utilização estão associados à permanência ou ao cancelamento. Para a DPG Media, identificámos esses padrões entre os assinantes digitais de duas marcas. Com essa informação, a DPG Media pôde tomar medidas específicas, como comunicações personalizadas e alterações aos produtos. Leia o caso de estudo.

Uma decisão importante é definir o que conta como cancelamento. Na análise descrita no nosso artigo sobre análise de churn, os assinantes que regressaram rapidamente, por exemplo depois de cancelarem para obter um desconto, não foram contabilizados como cancelamentos. Depois, segmentámos os assinantes por tipo de assinatura, duração da relação e atividade.

Muitas vezes, combina abordagens, como o nosso Recommender: o content-based filtering analisa as características das escolhas anteriores de uma pessoa, enquanto o collaborative filtering analisa o comportamento de utilizadores semelhantes. Também define regras, por exemplo, que títulos ou eventos nunca devem ser recomendados.

Para a See Tickets, reunimos dados de bilhetes e de comportamento e desenvolvemos modelos de recomendação autoaprendentes, para que a See Tickets pudesse fazer recomendações personalizadas aos fãs muito depois do evento. Testámos as recomendações na prática. Leia o caso de estudo.

Sim, desde que defina antecipadamente os critérios de avaliação e uma pessoa verifique amostras. Para a Harman, desenvolvemos, com GenAI, prompt engineering e OpenAI, um processo de seleção para avaliar de forma consistente as participações em campanhas internacionais de atribuição de prémios. Leia o caso de estudo.

Para a Week van Respect da Respect Foundation, o nosso LLM analisou o sentimento das publicações nas redes sociais, além de analisar o seu alcance. Fizemo-lo no âmbito da nossa iniciativa Data For Good. Leia o caso de estudo.

Acorde antecipadamente o que a experiência deve demonstrar e depois tome uma decisão consciente: interromper, ajustar ou ampliar. Na primeira AI Lunch Session da Media Campus NL, em setembro de 2026, um antigo responsável por experiências de IA na NPO falou sobre como a moderação de comentários com IA ajudou as equipas editoriais.

Outro projeto foi interrompido porque os testes mostraram que uma abordagem sem desenvolver IA internamente trazia mais resultados. Documente uma decisão destas num roteiro de IA.

Isso depende de como configura a solução: que fontes a aplicação pode utilizar, quem tem acesso a elas e em que ambiente ficam os dados. Com o nosso assistente interno Joost, decide o que fica disponível por fonte e por utilizador.

A Media Campus NL aponta a dependência das grandes empresas tecnológicas e as regras relativas a dados, direitos e informação sensível como questões importantes para o setor. Se gere uma estação de rádio ou televisão ou uma editora, deve responder a essas questões para cada aplicação antes de nela introduzir qualquer material.

Quando um bom dashboard com os seus números de visualizações, audições ou assinantes já responde à questão, ou quando uma funcionalidade do seu software de edição ou de apoio editorial faz o trabalho. Também não precisa de um projeto de consultoria para um único texto ou imagem.

Se já sabe o que quer desenvolver e só precisa de mais capacidade, faz mais sentido recorrer à cedência temporária de um data scientist ou engenheiro de IA.