Studiu: 59% dintre organizații nu au implementat AI video

Un studiu realizat de bunny.net, furnizor european de infrastructură cloud și rețele de distribuție a conținutului, arată că inteligența artificială este de departe cel mai discutat subiect din industria video, dar încă puțin implementată efectiv. Raportul „Running Video in 2026”, dat publicității pe 3 noiembrie 2026, a chestionat peste 500 de organizații pentru care video-ul este o componentă centrală a activității: platforme de streaming, instituții de învățământ, companii care comunică intern și extern prin video și creatori de conținut. Rezultatul principal este unul sobru: 59% dintre respondenți nu au nicio funcție bazată pe inteligență artificială în producție. Cifra nu semnalează o respingere a tehnologiei, ci o decalare între entuziasmul din prezentările de industrie și realitatea operațională a echipelor care trebuie să livreze video stabil, la costuri previzibile.

Cifrele studiului, într-o singură privire

Indicator	Procent respondenți
Organizații fără funcții AI video în producție	59%
Adoptatori care folosesc o singură funcție AI	circa 40%
Organizații care folosesc codecul AV1	14%
Organizații care iau în calcul AV1, dar fără planuri imediate	38%
Organizații care apelează la o platformă video gestionată	77%
Costuri de bandă CDN greu de controlat	63%
Costuri de stocare greu de controlat	50%
Costuri de codare premium greu de controlat	26%
Costuri de DRM enterprise greu de controlat	15%

Dincolo de procente, imaginea de ansamblu este a unei piețe care își construiește fundația înainte de a adăuga stratul de inteligență artificială. Respondenții nu spun că AI nu ar fi util, ci că mai întâi vor un sistem care să nu le complice operarea.

De ce AI video rămâne, deocamdată, în faza de test

Funcțiile de AI video cele mai răspândite în rândul celor care au trecut de faza de experiment sunt cele legate de text: transcrierea automată a vorbirii și traducerea. Sunt aplicații relativ simple de integrat, cu rezultate vizibile imediat pentru public – subtitrări mai rapide, versiuni multilingve ale aceluiași material, căutare în arhivă pe baza dialogului. În schimb, soluții mai complexe – generarea de cadre sau secvențe, decupaje automate, personalizarea fluxului de reclame – apar rar în producție.

Explicațiile țin de costuri și de control. Fiecare minut de video procesat cu AI înseamnă resurse de calcul, iar pentru o platformă mare volumele cresc rapid. Apoi, calitatea trebuie verificată: o subtitrare greșită sau o traducere neinspirată ajunge imediat la public și creează probleme de imagine. În Uniunea Europeană se adaugă și cerințele de conformitate: prelucrarea vocii și a imaginii implică date personale, iar Regulamentul privind inteligența artificială (AI Act), care se aplică etapizat, aduce obligații suplimentare de transparență pentru conținutul generat sau modificat automat. Practic, multe organizații preferă să testeze în laborator și să nu expună publicul până când procesele nu sunt stabile.

AV1: eficient, dar adoptat de doar 14%

Un alt semnal al prudenței este codecul AV1. Dezvoltat de alianța AOMedia, AV1 este un standard deschis, fără taxe de licențiere, proiectat să ofere o calitate a imaginii comparabilă cu codecurile mai vechi la un bitrate mai mic – ceea ce înseamnă, în teorie, facturi mai mici la bandă și mai puțină presiune pe rețele. Cu toate acestea, doar 14% dintre respondenți îl folosesc, iar 38% îl au în vedere fără a avea un plan concret de implementare.

Motivul este tipic pentru orice schimbare de codec: partea de codare devine mai solicitantă din punct de vedere computațional, iar decodarea depinde de hardware-ul din televizoare, telefoane, tablete și stick-uri media. Dacă un aparat mai vechi nu decodează AV1, platforma trebuie să păstreze în paralel și o versiune în H.264 sau HEVC, ceea ce multiplică fișierele stocate și complică lanțul de livrare. Beneficiul de eficiență există, dar apare abia după ce baza tehnică este pregătită.

Banda CDN și stocarea, costurile cele mai greu de ținut sub control

Când vine vorba despre bani, teama principală nu este legată de licențe, ci de cheltuielile care cresc odată cu audiența. Aproximativ 63% dintre organizații indică banda consumată în rețeaua de distribuție a conținutului (CDN) drept factorul cel mai greu de controlat, iar jumătate dintre respondenți spun același lucru despre stocare. Prin comparație, doar 26% menționează codarea premium, iar 15% sistemele DRM de nivel enterprise – adică acele mecanisme de protecție a conținutului care împiedică vizionarea neautorizată.

Termenii merită explicați pe scurt. Un CDN este rețeaua de servere distribuite geografic care apropie fișierele video de utilizator, ca să se încarce repede și fără întreruperi; plata se face, de regulă, pe volumul de date transferat. Când o emisiune devine populară, traficul explodează, iar factura crește proporțional. Stocarea se acumulează în schimb mai lent, dar constant: fiecare film sau episod este păstrat în mai multe versiuni de calitate, pentru diferite tipuri de ecrane și conexiuni. De aici nevoia de vizibilitate asupra costurilor, menționată explicit în raport.

Simplitatea operațională, prioritatea reală

Cea mai mare parte a respondenților – 77% – apelează la o platformă video gestionată, care preia codarea și livrarea, pentru a nu administra singuri servere și lanțuri tehnice complexe. Această alegere explică și reticența față de tehnologiile noi: fiecare componentă adăugată în lanț aduce un punct suplimentar de monitorizare, de mentenanță și de eroare. Pentru 41% dintre organizații, costul previzibil este criteriul principal în decizia de infrastructură, ceea ce arată că bugetarea stabilă contează mai mult decât funcțiile spectaculoase.

„Mai multe capabilități nu înseamnă neapărat mai multă valoare”, a comentat Dejan Grofelnik Pelzel, director executiv al bunny.net, potrivit comunicatului care însoțește raportul. Ideea este reluată și în date: organizațiile cântăresc atent beneficiile unei tehnologii noi față de complexitatea pe care o introduce.

Ce înseamnă pentru utilizatorii din România și din Europa

Pentru public, consecințele sunt mai puțin vizibile decât sugerează discursul despre inteligența artificială. Atât timp cât majoritatea organizațiilor nu au funcții AI în producție, subtitrările, traducerile și descrierile episoadelor rămân în bună măsură lucruri făcute manual sau semi-manual, inclusiv pe platformele licențiate disponibile în România. Acolo unde AI-ul este deja folosit, diferența se simte în viteză: un eveniment sportiv sau o emisiune în direct poate primi subtitrare în câteva minute, iar un serial poate fi livrat cu variante lingvistice suplimentare mai repede.

Pentru operatorii de televiziune prin internet și pentru serviciile de streaming, mesajul raportului este unul de prioritizare. Investiția în fundamente – o rețea de distribuție bine dimensionată, o bibliotecă de conținut organizată, un sistem de monitorizare clar – aduce rezultate imediate în stabilitatea redării. Funcțiile AI pot fi adăugate treptat, începând cu cele care reduc munca repetitivă, fără a schimba arhitectura. În plus, un catalog mai curat și mai bine descris tehnic înseamnă și o experiență mai bună pentru utilizator: ghid electronic de program (EPG) corect, căutare relevantă, recomandări mai puțin aleatorii.

Ce urmează

Raportul sugerează că următoarea etapă nu va fi dominată de lansarea masivă de funcții AI, ci de consolidarea infrastructurii și de transparența costurilor. Pentru organizațiile care produc și distribuie video, întrebarea practică devine cât de simplu pot scala fără să crească proporțional echipa de operare. Iar pentru utilizatorii din România, schimbarea se va vedea treptat, în detalii: subtitrări mai rapide, mai multe limbi disponibile, mai puține întreruperi la orele de vârf. Un studiu care arată 59% de neadoptare nu este o veste proastă despre AI, ci o confirmare că piața își ia timp pentru a integra tehnologia acolo unde chiar aduce valoare.