Optimización de monitorización de medios y metadatos con inteligencia artificial
Tres pruebas de concepto que transformaron la gestión de datos masivos en automatización inteligente.
SoundAware
SoundAware, líder en reconocimiento de medios, buscaba modernizar tres pilares críticos de su negocio: la búsqueda en transcripciones de TV, la conciliación de metadatos musicales de múltiples proveedores y la auditoría de informes regulatorios. SevenLab desarrolló tres soluciones integradas que utilizan agentes de IA y búsqueda híbrida para escalar sus operaciones de 800 horas de contenido diario y millones de registros de metadatos.
La empresa enfrentaba un volumen inmanejable de datos: 300 millones de registros de canciones y una carga diaria de 40.000 nuevas actualizaciones de metadatos. Los operadores dedicaban horas a la limpieza manual de datos y a la búsqueda de términos específicos en transcripciones de TV que carecían de contexto semántico. Además, los informes mensuales para GEMA, de hasta 80 MB cada uno, conllevaban un alto riesgo de error humano y financiero si no se detectaban inconsistencias a tiempo.
Un vistazo al interior
Lo que SevenLab construyó
Implementamos una arquitectura basada en Mastra y PostgreSQL con pgvector que permite una búsqueda híbrida (léxica y semántica) en transcripciones de medios. Para la gestión de música, desarrollamos un motor de normalización de tres capas que combina reglas deterministas, similitud de embeddings y validación por LLM, permitiendo procesar decenas de miles de pistas diariamente con un sistema de control de versiones similar a Git.
Búsqueda híbrida RAG
Combina búsqueda de texto completo en Postgres con recuperación semántica para encontrar menciones exactas y temas relacionados.
Normalización de tres capas
Un pipeline inteligente que utiliza lógica determinista, vectores y modelos de lenguaje para unificar metadatos de diversos proveedores.
Auditoría automatizada de XML
Sistema de pre-verificación de informes regulatorios que detecta brechas de EPG, anomalías de género y cambios en la identidad sonora.
Historial de versiones íntegro
Cada cambio en los metadatos maestros se registra en un log de auditoría detallado, permitiendo revertir o inspeccionar cualquier modificación.
Impacto empresarial medible
Las tres PoC demostraron que la IA no solo reduce el trabajo manual de los operadores, sino que permite un modelo de negocio más escalable. SoundAware ahora puede procesar informes regulatorios con total tranquilidad, detectando errores de forma proactiva y unificando millones de registros de metadatos con una intervención humana mínima, garantizando la máxima calidad de datos para las emisoras alemanas.
La implementación de estas herramientas nos ha dado una tranquilidad increíble. Hemos pasado de una verificación manual exhaustiva a una supervisión proactiva, eliminando riesgos operativos críticos y mejorando drásticamente la calidad de nuestros informes.
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