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Medios de comunicación, expertos e influencers suelen expresar preocupación de que la burbuja de la IA podría explotar pronto. Lo entendemos y tomamos este escepticismo en serio. Por eso, en este artículo exploramos aplicaciones sólidas y reales de la IA en la transmisión de video. Revisaremos desarrollos de las principales plataformas de streaming y proveedores de software para ayudarte a encontrar nuevas ideas para mejorar tus operaciones. Así que prepárate una “maldita buena taza de café”, como diría uno de los protagonistas de Twin Peaks, y disponte a absorber conocimiento sobre cómo la IA puede ayudarte a:
¡Vamos allá!
Los modelos de machine learning (ML) hacen su magia para mejorar la calidad del video en streaming y garantizar una reproducción continua cuando se usan para tareas como la superresolución de video (VSR) y el streaming adaptativo por bitrate.
La superresolución de video implica generar un video en alta resolución a partir de una fuente en baja resolución. El video en alta resolución contiene una gran cantidad de píxeles, lo que afecta el nivel de detalle. Piensa en fotos tomadas con un iPhone 7 y un iPhone 17 como ejemplo.
El enfoque de ML para la VSR permite que los algoritmos “adivinen” o predigan detalles complejos en un video y los añadan. Para hacer predicciones precisas, los científicos de datos entrenan un modelo con multitud de imágenes en diferentes resoluciones. El resultado: un video más nítido y realista.
Esta técnica sirve tanto para remasterizar videos subidos como para mejorar la calidad de los livestreams. El laboratorio de investigación ATHENA de Bitmovin, una empresa de tecnología multimedia, propuso un método para ofrecer video de alta calidad usando un 35% menos de bitrate. Llamado DeepStream, incluye una capa de mejora de video impulsada por redes neuronales profundas (DNNs). Los usuarios cuyos dispositivos tengan chips gráficos avanzados (GPUs) recibirían video mejorado; quienes usen dispositivos más antiguos obtendrían la versión estándar.
Los investigadores incluso probaron adaptar el enfoque a dispositivos móviles utilizando DNNs ligeras que requieren menor potencia de procesamiento y batería.
Mejorar la calidad del streaming exige gran potencia computacional. Si la infraestructura de una empresa no soporta la carga, los videos pueden retrasarse. Por eso, la mayoría de negocios de streaming usan VSR principalmente para contenido subido. A finales de octubre de 2025, YouTube lanzó una función de IA que escala automáticamente videos a resoluciones superiores: “Empezamos con videos subidos en menos de 1080p, llevándolos de SD a HD, con el objetivo de admitir resoluciones de hasta 4K pronto”. Los creadores pueden desactivar la función.
Proveedores de soluciones: Pixop, Bitmovin, BLUEDOT, Topaz Labs
Los operadores que ofrecen transmisiones de juegos en sus plataformas pueden integrar una de estas herramientas en su contenido VOD.
El streaming con bitrate adaptativo (ABR) es, quizá, una técnica más democrática que la superresolución basada en IA. Evita que el video se detenga cuando la conexión a internet del usuario se vuelve lenta. En lenguaje técnico, garantiza una experiencia fluida al maximizar la estabilidad del streaming y mantener una baja latencia (el tiempo entre un evento y su visualización). La baja latencia es crítica para esports y transmisiones de casino: incluso un segundo de retraso puede arruinar la integridad competitiva, la equidad del juego y la inmersión.
El ABR implica:
El ABR implica:
El enfoque basado en ML reemplaza reglas fijas con un modelo predictivo que analiza factores como rendimiento histórico de red, eventos de rebuffering, tráfico por hora del día y tipo de dispositivo para prever el ancho de banda disponible en los próximos segundos. Con ello, el software del cliente solicita proactivamente la mejor calidad posible.
Para livestreams, las múltiples calidades se generan en tiempo real.
Twitch introdujo ABR con IA en enero de 2024. Desarrollada con NVIDIA and OBS función Enhanced Broadcasting permite transmitir hasta tres resoluciones simultáneas de hasta 1080p (y desde 2025, hasta 4K en cinco transmisiones). Requiere GPUs RTX o GTX.
El algoritmo del lado del servidor elige la configuración óptima analizando hardware y condiciones de red.
Antes del lanzamiento, solo los canales grandes podían ofrecer múltiples calidades.
Si utilizas CopyStake o herramientas similares de streaming participativo en casino, considera implementar bitrate adaptativo basado en ML para ofrecer experiencias más fluidas y mejorar la experiencia de apuesta en vivo.
La IA también reescribe las reglas de la creación de contenido en vivo. Hoy, los streamers tienen acceso a efectos visuales complejos que antes solo existían en estudios profesionales.
Los cromas virtuales impulsados por IA usan modelos de deep learning, típicamente CNNs. A diferencia de los filtros tradicionales de Chroma Key, los modelos DL analizan la semántica de la imagen para distinguir al sujeto del fondo. Así, los streamers pueden obtener recortes limpios sin necesidad de un fondo verde físico o iluminación perfecta.
Disponible, por ejemplo, en NVIDIA Broadcast (Background Removal, Replacement, Blur).
Sombras duras, mala iluminación facial o falta de enfoque afectan la experiencia del espectador. La IA ayuda a corregirlo generando iluminación virtual basada en un modelo de deep learning que analiza el rostro en 3D y simula nuevas sombras y fuentes de luz.
Herramientas: NVIDIA Broadcast
Una gran solución para streamers y anfitriones de videollamadas es la redirección de mirada por IA. La cámara y la pantalla nunca están alineadas, así que mantener “contacto visual” real es casi imposible. Esta tecnología lo arregla.
El proceso:
NVIDIA Broadcast ofrece esta función como Eye Contact.
Para videos pregrabados, herramientas como VEED, Kapwing, Descript, BIGVU también ofrecen corrección de mirada.
La IA también se usa en entornos donde lo digital y lo físico conviven, como los casinos en vivo. Vindral desarrolló V-track roulette: un sistema que permite superponer multiplicadores directamente sobre la rueda, para que los jugadores no tengan que dividir su atención entre presentador, mesa e interfaz digital.
El sistema utiliza visión por computadora para rastrear la rueda y un visualizador para renderizar datos en tiempo real.
¿No es maravilloso cuando alguien más hace el trabajo por nosotros? Herramientas modernas generan highlights automáticamente: detectan momentos clave y crean clips listos para redes sociales.
Los modelos de deep learning identifican acción, cambios en audio, textos en pantalla (kills, wins) y generan los videos recortados al instante.
Twitch también sigue esta tendencia: en octubre de 2025 lanzó Auto Clips con IA (en fase alfa).
Los casos anteriores muestran cómo la IA mejora la producción, la calidad del video y la experiencia del usuario. Pero también existe algo aún más futurista: streams completamente generados por IA.
Un AI streamer es un personaje virtual que conduce transmisiones en vivo: juega, conversa con la audiencia, canta, toca instrumentos o promociona productos. Sus capacidades dependen de la audiencia y la marca.
Utilizan tecnologías como:
Pueden adoptar formas como:
Estos personajes pueden estar activos 24/7, impulsar ventas y actuar como embajadores de marca a bajo costo.
La demanda comercial es alta en iGaming, gaming y e-commerce.
El potencial de la IA para transformar las operaciones de streaming es enorme. Y lo mejor: la tecnología ya está lista para usarse. Puedes optimizar transmisiones en vivo con superresolución, evitar retrasos con bitrate adaptativo, mejorar tu estudio o incluso lanzar streams completos generados por IA.
Ahora, la verdad: la mayoría de estas tareas pueden hacerse sin IA. Por eso, conviene evaluar si vale la pena la inversión antes de hacer cambios grandes.
Al mismo tiempo, la IA ofrece automatización, precisión y escala imposibles para equipos humanos. Implementada con inteligencia, puede elevar tus operaciones y abrir nuevas fuentes de ingresos. La clave está en definir dónde puede aportar la mayor ventaja competitiva para tu marca de iGaming.
