Beş yıl önce "AI ile otomatik haber üretimi" diye bir slayt gördüğümde gülmüştüm. Bugün TV24'te kurduğumuz sisteme bakıyorum — canlı yayında gerçek zamanlı altyazı, otomatik içerik sınıflandırma, AsRun rapor analizi. Gülecek bir şey kalmadı.
Broadcast'te AI Ne Demek?
Yayın teknolojisinde "AI" kelimesi çok geniş bir yelpazede kullanılıyor. Ben iki kategoriye ayırıyorum:
Görünür AI — İzleyicinin fark ettiği şeyler. Otomatik altyazı, ses çevirisi, yüz tanıma bazlı arama.
Altyapı AI'sı — Hiç görünmeyen ama hayatı kurtaran şeyler. Log analizi, anomali tespiti, bandwidth optimizasyonu.
İkinci kategori ilk kategoriden beş kat daha değerli. Ama kimse bunu satın almak istemez çünkü sunuma koymak zor.
TV24'te Ne Yaptık?
TV24'te geliştirdiğim sistemler tamamen ikinci kategoriden başladı:
1. AI Canlı Video Çeviri
Yayında konuşulan metni gerçek zamanlı İngilizceye çevirip web streaminde alt başlık olarak sunmak. Kulağa basit geliyor. Değil.
Broadcast ortamında latency toleransı sıfır. Model seçimi kritik — büyük model doğru ama yavaş, küçük model hızlı ama yanlış. Hibrit yapı kurdum: önce küçük model tahmin eder, büyük model arka planda doğrular, hata varsa overlay güncellenir.
2. AsRun Raporlama Otomasyonu
Her kanalın reklam departmanı AsRun raporu ister: hangi reklam, hangi saatte, kaç saniye gitti. Bu raporu eskiden bir kişi sabah iki saat uğraşarak hazırlıyordu.
Python + ISOFT API entegrasyonu ile bu iş artık gece 00:01'de otomatik çalışıyor. Sabah geldiğinde PDF hazır, anomaliler flaglenmiş, eksikler işaretli.
3. AI Destek Merkezi
Teknik ekip 7/24 çalışıyor ve aynı soruları tekrar tekrar soruyor. MAM bağlanmıyor, NRCS atmıyor, encoder düşüyor. Bunların %80'inin cevabı geçmiş ticket'larda var.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) tabanlı bir iç asistan kurdum. Ticket geçmişi + dokümantasyon + sistem log'ları vektör veritabanına girdi. Artık "encoder düştü" diye yazınca sistem önce benzer vakalar önerir, çözüm bulunmazsa eskalasyon oluşturur.
Broadcast'te AI'nın Gerçek Limitleri
Açık konuşayım: bazı vaatler hâlâ hayal.
Otomatik haber yazımı: GPT bir haber yazabilir. Ama o haberin yanlış olması durumunda kim sorumlu? Hukuki risk henüz çözülmedi.
Yüz tanıma ile otomatik arşiv: Doğruluk oranı yüzde 99 gibi görünür ama yayında yüzde 1 hata felaket. Editör gözden kaçırmaz, AI sistemi atlar.
Gerçek zamanlı içerik moderasyonu: Canlı yayında "uygunsuz görüntü" tespiti — teknik olarak mümkün, hukuki ve etik olarak hâlâ çözümsüz alan.
Sonuç
AI broadcast'e girdi. Geri çıkmayacak. Ama dikkatli olmak lazım: hangi problemi çözdüğünü bilmeden model kurmak, eski workflow'u daha pahalı hale getirmekten başka bir şey değil.
Önce problemi tanımla. Sonra çöz. AI araç, hedef değil.
Broadcast sistemleri veya AI entegrasyonu üzerine konuşmak isterseniz: hamdidemirkan@gmail.com