如今，不同的行业正在采用人工智能技术来改善各自领域的用户体验。媒体中的人工智能对用户产生了最重要的影响之一。在过去的两年中的大部分时间里，许多人都限于媒体娱乐，并在家中受到限制。长期以来。尽管这些新的AI解决方案看起来很有吸引力，但它会增加开发人员的风险。他们必须在处理这项新技术及其无限范围的同时应对一系列新挑战。
作为开发人员，重要的是要了解给定的业务案例，并决定是否在人工智能的帮助下进行相同的用例是最好的方法。在媒体行业中，视频字幕和内容建议系统等案例适用于可以使用人工智能功能的用例。在同一时间，管理工作室所需的自动化之类的案例可能在市场上具有更好的解决方案，而不是可以使用而不是使用人工智能。对于某些开发人员来说，这是一个挑战一开始就做出正确的决定。
任何人工智能模型的初步步骤是获取数据集来培训模型和开发系统决策 - 制造能力。这是最关键的方面之一，因为它决定了AI系统的决策过程的基础。媒体，这些数据可能与在特定流媒体平台上观看的用户的内容有关。获得此培训数据的高质量数据集为开发人员带来了一系列挑战。
媒体行业的数据是大数据的一个很好的例子。例如，Netflix拥有大约1.51亿个订户和相应的巨大数据库，这也意味着开发人员也很大，可以持续改进AI系统决策。为开发人员带来了两个挑战的两个阶段。第一阶段是创建一个有效的系统来管理和存储大量数据。随着云计算的出现，许多开发人员更喜欢将数据存储在云中而不是在-Site Storage上。使我们进入第二阶段，也就是说，确保数据具有适当的数据安全机制，因为如此大的数据存储是网络骗子的流行目标。如果被忽略，可能会对企业造成严重损害。
对于大多数组织而言，旧系统已经到位，需要与新开发的AI驱动的解决方案更换或集成。这不仅意味着开发人员需要了解其组织叶的工作原理，而且还需要努力工作才能努力工作找到一种弥合不同因素之间差距的方法。存在很多差异（例如，计算速度，效率等，还确保整个过程在逻辑上和实用性上）。此外，许多开发人员还需要解决或使用过时的基础架构，并使用这些现有资源来实现最佳效率，这本身就是一项艰巨的任务。
对于开发人员而言，需要越来越多的技能来应对与AI相关的开发。具有基本知识的人可能仍然能够实现小规模用例，但是具有很高的数据扩展（类似于媒体行业）的现实生活项目（现实生活中）需要一组在该领域具有以前经验的概述，他们需要开发人员需要开发人员互相提高技能，以了解和联系AI行业，方法论，趋势等的最新内容。获取知识以将这些解决方案部署到多种环境中，以便可以移植它们，可以权衡可用的不同框架，并选择最适合其用例的框架。
媒体行业拥有巨大的人工智能 - 驱动解决方案空间。新的用例经常出现，然后所有媒体平台都采用越来越多的用例。但是，这也给开发人员带来了很多挑战。他们需要确保他们提高自己的技能，以维持市场相关性，处理获取，处理和管理数据的主要实际情况，并可以提取模型并确定它将在整个媒体中帮助整个媒体。行业扩大了AI的使用。