Por Brendon Mills, Chief Product Officer de Imagine Communications.

Mientras la inteligencia artificial se convierte en uno de los grandes protagonistas de IBC 2026 (Stand #1.B73), gran parte de la conversación gira en torno a modelos, agentes y las últimas innovaciones tecnológicas. En Imagine Communications, sin embargo, partimos de una pregunta mucho más concreta: ¿qué problema de negocio estamos resolviendo?

De hecho, toda capacidad de IA debe responder a un objetivo claro: ¿ayuda a generar más ingresos? ¿reduce costos operativos? ¿o hace ambas cosas? Si la respuesta es no, entonces no merece un lugar en nuestra estrategia de producto.

Esta visión nos ha llevado a integrar la IA como una herramienta al servicio de las operaciones y los workflows del negocio, en lugar de abordarla como una categoría tecnológica independiente.

Nuestro enfoque se sustenta en dos principios fundamentales. El primero es proteger la integridad de las plataformas que soportan los procesos críticos para la monetización y la operación del negocio. El segundo es aprovechar la IA para automatizar tareas, simplificar procesos y mejorar la experiencia de los usuarios que trabajan diariamente sobre esos sistemas. Estos principios guían cada decisión que tomamos, desde el diseño de producto hasta su implementación.

Sobre esa base construimos nuestro roadmap de IA, compuesta por tres pilares:

El primero es el machine learning (ML) asistido e integrado a las operaciones. En todo nuestro portafolio estamos incorporando capacidades impulsadas por IA directamente dentro de los workflows existentes, permitiendo a los clientes capturar eficiencias inmediatas y obtener resultados medibles. Un ejemplo de ello es la programación asistida por IA en Landmark Rights & Scheduling, que automatiza tareas repetitivas de planificación sin comprometer las reglas de negocio, el control editorial ni la supervisión humana. El objetivo no es reemplazar a los operadores, sino potenciar el trabajo de equipos experimentados para que puedan tomar decisiones más rápido y con mayor efectividad. Además, nuestro enfoque de ML tiene una ventaja adicional: todo el procesamiento se realiza dentro de la propia plataforma, sin depender del consumo de tokens ni de servicios externos de IA de terceros.

El segundo pilar es la conectividad basada en Model Context Protocol (MCP). A medida que los asistentes virtuales y los agentes de IA ganan protagonismo, las empresas de medios necesitan mecanismos seguros y gobernados para conectar estas tecnologías con las plataformas centrales de su operación. La adopción de MCP como estándar abierto en nuestro portafolio permite que cada cliente trabaje con los modelos y agentes de IA que mejor se adapten a sus necesidades, manteniendo al mismo tiempo los niveles de permisos, trazabilidad, gobernanza y control indispensables en entornos de misión crítica.

El tercer pilar es la IA agéntica. Estamos convencidos de que los agentes de IA tendrán un papel cada vez más relevante en áreas como la gestión de campañas publicitarias, el soporte operativo, la analítica, la resolución de incidencias y la administración de infraestructura. Sin embargo, las acciones autónomas solo aportan valor cuando se construyen sobre una base confiable. Por eso nuestra prioridad ha sido garantizar primero la integridad de los sistemas y un modelo de acceso gobernado, antes de avanzar hacia workflows impulsados por agentes.

En IBC 2026 (Stand #1.B73) estamos llevando estos tres pilares a la práctica tanto en nuestras soluciones de ad tech como en nuestro portafolio de video.

En el área publicitaria, esto significa herramientas de IA capaces de ayudar a los equipos comerciales a operar con mayor eficiencia, mejorar la precisión de los pronósticos de ingresos, optimizar el rendimiento del inventario publicitario, agilizar las operaciones de tráfico y habilitar decisiones comerciales más dinámicas, todo ello preservando la confiabilidad de los sistemas que sostienen el negocio publicitario del broadcast.

En el ámbito de las operaciones de video, se traduce en una mayor visibilidad sobre entornos multimedia cada vez más complejos, una respuesta más rápida ante incidencias operativas y la posibilidad de gestionar tareas rutinarias mediante lenguaje natural, sin necesidad de navegar manualmente por workflows complejos.

En ambos casos, la premisa es la misma: la IA se ocupa de las tareas repetitivas, mientras que las decisiones críticas permanecen en manos de los profesionales. La tecnología debe ampliar las capacidades de los equipos operativos, no introducir nuevos riesgos en la operación. Porque, en definitiva, la pregunta más importante sobre la inteligencia artificial no es qué puede hacer, sino es qué puede hacer por el negocio. Y creemos que ahí es donde comienza el próximo capítulo de la industria del broadcast.

AD TECH

– Landmark Sales AI Assistant — Cree campañas publicitarias conversando con el sistema.

– Landmark Sales MCP: Demostración en vivo de transacciones buyer-to-seller para Total TV impulsadas por IA.

– Landmark Sales AI Dashboards — Visibilidad de ingresos en tiempo real, sin costos de consultas.

– Landmark Rights & Scheduling: Programación de Canales Asistida por IA — Menos tiempo en tareas operativas, más foco en maximizar ingresos.

OPERACIONES DE VIDEO

– Magellan MCP — Controle su red simplemente preguntando al sistema.

– AI-Augmented Playout — Gestione operaciones multicanal conversando con el sistema.

– Playout Observability with MCP — Alertas proactivas para anticiparse a los problemas antes de que impacten la operación.

– Magellan PanelFlex — Actualizaciones instantáneas para múltiples usuarios en entornos de producción en vivo dinámicos.