Entrevista con Tom Avramis, cofundador y socio gerente de DataScouting, una compañía de software que brinda soluciones de monitoreo de medios.

Tom Avramis, socio gerente de DataScouting, habla sobre las soluciones de software de monitoreo de medios para el Twingly.

Hola Tom, ¿cuál es tu experiencia y qué incluye tu rol actual en DataScouting?

 Trabajé como programador y gerente de proyectos durante más de 15 años en varios proyectos y durante los últimos 10 años en software de monitoreo de medios. En ese momento, decidí fundar DataScouting con mi socio para promocionar nuestro software en una parte más amplia del mercado. Actualmente soy el socio gerente de DataScouting y superviso la mayoría de las operaciones de la compañía, pero mi pasión es avanzar en nuestra división de investigación para utilizar tecnologías de punta en nuestras soluciones de software.

¿Qué diferencia tiene DataScouting de otras compañías de tecnología que se centran en el monitoreo de medios?

DataScouting es una compañía de software que brinda soluciones de software inteligentes para compañías y organizaciones de monitoreo de medios. Ofrecemos a nuestros clientes soluciones de software en la nube y en las instalaciones para monitorear noticias y anuncios en medios de difusión, online/social y impresos, incluido un panel de informes y entrega. Nuestro suite MediaScouting es una solución lista para usar que promueve la producción diaria de compañías de monitoreo de medios de cualquier tamaño.

No somos agregadores de datos y no brindamos servicios de monitoreo de medios. Todas nuestras soluciones de software se crean para la nube, pero dependiendo del caso de uso del cliente, también se pueden instalar en las instalaciones del cliente. Seguimos un paradigma de arquitectura abierta, que brinda a nuestros clientes acceso a API, estructuras de archivos y bases de datos.

Nuestro software optimiza el flujo de trabajo diario de las empresas de monitoreo de medios, lo que permite a las empresas minimizar el uso de recursos humanos que normalmente participan en tareas repetitivas que utilizan tecnologías como el reconocimiento de voz, la correspondencia de audio, el reconocimiento óptico de caracteres, detección de rostros/logotipos, análisis de texto, traducción automática, etc.

¿Has lanzado recientemente o planeas lanzar nuevas soluciones basadas en tecnología que agreguen o mejoren los servicios que ofreces a tus clientes?

Una de las adiciones más recientes a nuestro paquete de software es un módulo completamente nuevo para monitorear la transmisión y los anuncios impresos.

Actualmente estamos trabajando en una actualización importante de nuestras interfaces de usuario con nuevas características, como actualizaciones dinámicas, amplios paneles de auditoría y registro, vistas habilitadas para aprendizaje automático y nuevas interfaces de navegación multimodal de clip.

Trabajaste un poco con análisis de imagen y video; ¿Qué tan lejos has llegado en esta área en términos de investigación y qué quieres lograr?

Hemos creado varios módulos relacionados con el análisis de imagen y video que se han integrado en nuestros sistemas. Ejemplos de esto incluyen reconocimiento de rostros, logotipos y objetos y extracción de noticias. Una cosa que estas tecnologías tienen en común es el uso del aprendizaje automático y, específicamente, el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales, que han revolucionado el campo de la inteligencia artificial en los últimos años.

Nuestros modelos de reconocimiento de rostros y logotipos proporcionan resultados similares a la precisión humana, resolviendo problemas que de otro modo serían imposibles de resolver o al menos requerirían un esfuerzo humano significativo. Nuestro objetivo es ajustar nuestros modelos de aprendizaje automático existentes mediante la transferencia de conocimiento y la retroalimentación humana mínima, haciéndolos más fáciles de usar y más adaptables a los cambios.

Usted proporciona soluciones de software de inteligencia de medios a agencias gubernamentales. ¿Ellos exigen diferentes soluciones de otros clientes?; y si es así, ¿cómo trabaja con ellos para proporcionar esto?

Las organizaciones gubernamentales tienen necesidades similares a las compañías de monitoreo de medios, pero las soluciones que les ofrecemos son algo únicas. Por ejemplo, el monitoreo de medios para agencias gubernamentales generalmente se enfoca en un alcance de temas más limitado que otras compañías; Además, operan en equipos más pequeños y necesitan trabajar en tiempo real, lo que requiere más automatización del software. Las organizaciones gubernamentales tienen estrictos requisitos de seguridad e integración, que otras compañías generalmente no tienen. Finalmente, las agencias gubernamentales están interesadas en monitorear el cumplimiento, generalmente para los medios de transmisión, para verificar elementos como el cumplimiento de la calidad con las regulaciones de contenido exhibido.

¿Qué tipo de datos o medios que actualmente no se usan para el monitoreo de medios hoy podrían ser interesantes para usar en el futuro?

El monitoreo de los medios comenzó como una escasez de recursos basados ​​en servicios, porque era imposible leer y evaluar noticias en todos los periódicos y revistas en un país determinado. Hoy en día, el monitoreo de los medios se basa en identificar los datos relevantes lo más rápido posible y proporcionar información procesable que permita a los clientes tomar decisiones informadas.

En un futuro cercano, la adopción de la automatización, la nube y el aprendizaje automático definitivamente aumentará. Además, la industria de inteligencia de medios enfrentará nuevos desafíos a medida que aparezcan nuevos formatos de medios y la generación automática de contenido se vuelva más común; por lo tanto, la necesidad de identificar contenido automatizado será urgente.

Por Renata Ilitsky

La entrevista fue contactada por Twingly y publicada en el blog de Twingly el 9 de junio de 2020.