Shahrzad Rafatin, RHEI:n perustaja ja toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Shahrzad Rafati, RHEI:n perustaja ja toimitusjohtaja, on teknologiayrittäjä, joka on viettänyt yli kaksi vuosikymmentä rakentamassa yhtä maailman johtavista tekoälykäyttöisistä media- ja luomistyökaluista. Hänen johdollaan Vancouverissa sijaitseva RHEI on kasvanut globaaliksi alustaksi, joka auttaa luojia, media-alan yrityksiä ja brändejä laajentamaan yleisöään tekoälyohjatun sisällön luomisen, jakamisen, rahoittamisen ja fanien sitouttamisen kautta, tavoittaen yli 600 miljoonaa fania yli 150 maassa. RHEI:n ulkopuolella Rafati on vaikuttanut merkittävästi innovaatioon ja talouspolitiikkaan osallistumalla G7:n tasa-arvoneuvostoon, toimimalla G20 EMPOWER -ohjelman puheenjohtajana ja palvellessa useiden organisaatioiden hallituksissa, kuten Invest in Canada, Hootsuite ja BIG (Bjarke Ingels Group), edistäen samalla monimuotoisuutta, tasa-arvoa ja vastuullista tekoälyn käyttöä teknologia-alalla.

RHEI on globaali media- ja tekoälyteknologiayritys, joka on keskittynyt auttamaan luojia, viihdebrändejä ja media-alan organisaatioita luomaan, jakamaan ja rahoittamaan sisältöä laajassa mittakaavassa. Sen alusta yhdistää erikoistuneet tekoälyagentit luojien työkaluihin, jotka auttavat sisällön ideointiin, tuotantoon, lokalisaatioon, yleisöjen sitouttamiseen, oikeuksien hallintaan ja tulon tuottamiseen, mahdollistaen luojien keskittymisen luovuuteen ja vähentäen operatiivisia tehtäviä. Yritys tarjoaa myös tekoälydatan lisensointia RHEI Data Pro -palvelun kautta, jolloin luojat voivat lisensointia sisältöään tekoälymallien koulutukseen säilyttäen omistajuuden ja saaden korvauksen. Palvellessaan tuhansia luojia ja useita maailman suurimpia viihde- ja media-alan yrityksiä RHEI asemoi itsensä tekoälyinfrastruktuurin toimittajaksi kehittyvälle luojien taloudelle, korostaa ihmisen luovuutta, eettistä tekoälyä ja globaalia yleisön kasvua.

Perustit RHEI:n vuonna 2005, kauan ennen kuin tekoäly, luojien talous ja digitaalinen fanius kasvoivat suosiotaan. Katsellessasi takaisin yli kahden vuosikymmenen ajanjaan yrityksen rakentamisessa, mitkä olivat avainkohdat, jotka muuttivat RHEI:n medialaitteista tekoälykäyttöiseksi alustaksi, joka palvelee luojia ja media-alan yrityksiä maailmanlaajuisesti? 

RHEI:n kehitys on aina määräytynyt siitä, minne arvo ja kitka siirtyvät mediaekosysteemissä. Ensimmäinen suuri käännekohta oli oikeuksien hallinnan ja sisällön tunnistamisen hallitseminen globaalissa mittakaavassa. Digitaalisen videon alkuaikoina ensisijainen haaste oli suojella immateriaalioikeuksia ja perustaa selkeät rahoitusrakenteet premium-sisällölle. Rakentamalla teknologian ja asiantuntemuksen massiivisten määräisten media-aineistojen käsittelyyn ja kehittämällä toimivat käytännöt, loimme perustan strategisena kumppanina globaaleille media-brändeille ja itsenäisille luojille.

Toinen suuri käännekohta saavutettiin yleisöjen hyper-fragmentaation myötä. Kun jakelukanavat moninkertaistuivat keskitetyistä solmukohdista laajaan verkkoon, johon kuuluvat YouTube, TikTok ja Instagram, luojien operatiivinen taakka kasvoi eksponentiaalisesti. Totesimme, että perinteiset palvelut ja manuaaliset työnkulut eivät voineet enää mitata algoritmisten vaatimusten kanssa. Tämä johti ratkaisujemme laajentamiseen ja kehittämiseen auttamaan IP-sisällön luojia rakentamaan, kasvattamaan ja rahoittamaan fanejaan teknologiamme ja palvelujemme kautta, sisällön optimoinnista näkymien kasvattamiseksi ja suorien myyntien ja sivutuottojen kasvattamiseksi.

Viimeinen, määrittävä käännekohta oli siirtymisemme tekoälyjohtoiseksi luovaksi operatiivijärjestelmäksi. Totesimme, että seuraava kasvun raja vaati siirtymistä työkalupaketteista ja palveluista, kuten suorien myyntien kautta, kohti agenteja, jotka voivat hallita monimutkaisia luovia operaatioita useilla alustoilla. Tämä siirtyminen älykkääksi operatiiviseksi järjestelmäksi johti Made:n kehittymiseen, jolloin voimme rakentaa lopullisen luovan unelmajoukkueen suorittamaan strategisia, operatiivisia ja taktisia tehtäviä mittakaavassa ja suorituskyvyssä, jota ei aiemmin ollut mahdollista.

RHEI:n uusi Made Multi-Platform -työnkulku on suunniteltu muuttamaan yksittäinen pitkä videopätkä klippeiksi, pystyvideoiksi ja peitekuviksi useille alustoille. Mitkä luojien kipupisteet vakuuttivat sinut siitä, että tämä on seuraava ongelma, jonka arvoista on ratkaista? 

Päätös arkkitehtuurin suunnittelusta Made Multi-Platform -työnkulkuun perustui yhteen, yleiseen ongelmaan: näkymättömään operatiiviseen taakkaan. Luojat ja media-alan yritykset käyttivät noin 80 prosenttia ajastaan, pääomastaan ja henkisestä energiaansa mekaanisiin, ei-luoviin toimiin. Nykyaikainen luojan on odotettavissa olevan ei vain tarinankertoja, vaan myös leikkaaja, yhteisömanageri, ohjaaja, data-analyytikko, graafinen suunnittelija ja alustojen asiantuntija viidellä eri sosiaalisella verkostolla samanaikaisesti.

Näimme nerokkaita mieliä palavan loppuun, ei siksi, että heillä ei ollut ideoita, vaan siksi, että heidät ylitettiin valtavan määrän muotoilun, koon muuttamisen, leikkaamisen ja versionoinnin vaatimusten myötä, jotta he voisivat pysyä algoritmisen merkityksellisyyden mukana. Teollisuus pakotti virheellisen kompromissin luovuuden syvyyden ja alustojen leveyden välillä. Rakensimme alustamme murtamaan tämän pullonkaulan, kohdistamalla erityisesti manuaalisen kitkan poistamiseen alustojen välillä, jotta inhimillinen pääoma voitiin uudelleeninvestoida puhtaaseen luovuuteen.

Monet luojat kokevat painetta julkaista sisältöä jatkuvasti YouTube, TikTok, Instagram, Facebook ja muilla kanavilla. Miten varmistat, että tekoäly auttaa luojia laajentamaan saavutettavuuttaan ilman, että se edistää laadukkaan, tekoälyllä luodun sisällön kasvavaa ongelmaa? 

Olemme asettaneet selvän filosofisen ja teknisen rajan: emme käytä tekoälyä luovan sisällön luomiseen, vaan ainoastaan luovan työnkulun optimointiin. Markkinat ovat tällä hetkellä tulvassa yleisiä työkaluja, jotka tuottavat johdannaisia, ohjelmallisia sisältöjä. Tämä lähestymistapa heikentää luojan brändipääomaa ja laukaisee lopulta algoritmiset rangaistukset suurilta alustoilta, jotka antavat etusijan aitoon katsojan pidättävyydelle.

Arkkitehtuurimme takaa laadun kohdellaen luojan alkuperäistä pitkää videota muuttumattomana totuuden lähteenä. Made ei valmistele kerrontaa eikä keksie sisältöä; se erottaa korkean signaalin, korkean vaikutuksen hetket, jotka luojat ovat jo tallentaneet, ja uudelleenmuotoilee ne optimaalista kontekstuaalista merkitystä varten muilla kanavilla. Keskitsemällä tekoälyämme rakenteelliseen ja operatiiviseen työnkulkuun säilytämme alkuperäisen teoksen aitoa toimittajan luonnetta, ääntä ja aikomusta, samalla kun magnifioidaan sen jalanjälkeä.

Made Multi-Platform sisältää automaattisen leikkaamisen, videon uudelleenmuotoilun ja peitekuvien luomisen. Mikä näistä ominaisuuksista on saanut vahvimman varhaisen palautteen luojilta, ja mitä yllätti sinua eniten kehityksen aikana? 

Automaattinen videon uudelleenmuotoilu yhdistettynä kontekstiajoon leikkaamiseen on saanut eniten välitöntä, korkeanopeuksista palautetta kumppaneiltamme. Manuaalinen siirtäminen elokuvallista 16:9-kerrontaa mobiililaitteissa käytettävään 9:16-pystyformaattiin on vaativa prosessi, joka vaatii kehyksen kehyksestä tehtävät säätöjä kohteen pysymiseksi fokuksessa. Made:n kyky seurata kohtauksen emotionaalisia ja fyysisiä fokuspisteitä välittömästi ja uudelleenmuotoilla ne alustaominaisuuksilla on säästänyt tuotantotiimejä satoja tunteja viikossa.

Se, mikä yllätti meitä eniten kehityksen aikana, oli hienovaraisuus, joka vaadittiin automaattiseen peitekuvien luomiseen. Aluksi yksi voisi ajatella, että peitekuvien optimointi on pelkästään esteettinen tai graafinen haaste. Kuitenkin tehokkaimmat peitekuvat ovat syvällisesti kytköksissä hienoihin emotionaalisiiin laukaiseviin tekijöihin ja reaaliaikaisiin algoritmisiin konteksteihin eri demografiaryhmien välillä. Kehittämällä ratkaisun, joka ei ainoastaan luo kaunista staattista kuvaa, vaan myös ennustaa klikkausnopeuden historiallisten suorituskykydatan perusteella, osoittautui yhdeksi haasteellisimmista ja palkitsevimmista insinööritieteellisistä saavutuksistamme.

RHEI korostaa pääsyään yli 8 petatavun omiin, oikeuksiltaan puhdistettuihin sisältöihin ja pitkäaikaisiin suhteisiin suurten media-alan yritysten kanssa. Miten tämä datan etu vaikuttaa tekoälyjärjestelmiänne suorituskykyyn ja luotettavuuteen verrattuna yleistyneempiin tekoälymalliin? 

Yleistetyt tekoälymallit on koulutettu raaoille, erottamattomille internetdatille, mikä tuo mukanaan massiivisia riskejä immateriaalioikeusloukkauksia, matalan laatuisia tuloksia ja täydellisen puutetta kaupallista kontekstia vastaan. RHEI:n 8 petatavun omat datat tarjoavat rakenteellisen esteen, koska ne ovat puhdistettuja, rakenteellisia, täysin oikeuksiltaan puhdistettuja ja suoraan kytköksissä todellisiin rahoitustuloksiin 20 vuoden aikajänteellä.

Tämä datan etu tarkoittaa, että algoritmimme on koulutettu sellaisilla, jotka todella ohjaavat yleisön pidättävyyttä, sitoutumista ja kaupallista arvoa tietyille demografiaryhmille ja alustoille. Järjestelmämme eivät arvaile, mitä toimii; ne kartoittavat työnkulkuja syvän, vahvistetun arkiston menestyneiden media-esitysten pohjalta. Lisäksi kouluttamalla premium-, korkeasti kuratoiduilla tiedoilla eikä yleisellä julkisella verkolla varmistamme, että luojat saavat aidosti luovan, korkean signaalin tuloksen. Kun rakennetaan luoville alustoille, tarvitaan infrastruktuuria, joka ymmärtää taiteellisen nuansen ja alustojen dynamiikan, eikä yleistyneitä, homogeenisia sisältöjä, joita kaikki julkiset mallit tuottavat. Tämä erikoistunut dataperusta mahdollistaa meille ja yksityisille luojille laajentaa saavutettavuuttaan täydellisellä varmuudella, suojelemalla bränditunnusta ja lukien merkityksellistä kaupallista kasvua.

Luojien talous on muuttumassa yhä kilpailukkymmämmäksi, ja luojilta odotetaan sisällön tuottamista eri formaateille, yleisöille ja algoritmille. Miten näet tekoälyn muuttavan sisällön tuottamisen taloutta seuraavien viiden vuoden aikana? 

Tekoäly kääntää täysin ylösalaisin luovan teollisuuden kustannus-suhteutta. Historiallisesti medianjalanjäljen laajentaminen useille alustoille vaati suoraa kasvua ylöspäin kustannuksissa, mikä tarkoitti enemmän editoreja, suurempia tuotantobudjetteja ja hajanaisia hallintatyökaluja. Tekoälyohjattu luovan infrastruktuuri, kuten Made, tulee kommodisoimaan mekaanisten tuotannon osuuksia, mahdollistaen lean- ja itsenäisille tiimeille saavuttaa saman jakeluvolyymit ja operatiivisen nopeuden kuin perinteisillä media-konglomeraateilla.

Kun tuotannon ja muotoilun kustannukset romahtavat, taloudellinen premium siirtyy täysin takaisin ainutlaatuiseen ihmisen näkemykseen, immateriaalioikeuksiin ja syvään yhteisölliseen luottamukseen. Näemme syntyvän erittäin voitollisia digitaalisia media-alan yrityksiä, joita pyörittävät erittäin lean- ja ydinryhmät. Tekoäly muuttaa taloutta pelistä operatiivisesta kestävyydestä puhtaaksi strategiseksi ja luovaksi suorituskyvyksi.

RHEI julkaisi äskettäin Made Multi-Platformin, kun luojat etsivät keinoja laajentaa saavutettavuuttaan ilman dramaattista tuotannon työtaakan kasvattamista. Mitkä markkinatrendit ohjaavat kysyntää tällaisille työkaluille, ja missä näet suurimmat mahdollisuudet edessä? 

Pääasiallinen makrotrendi, joka ohjaa tätä kysyntää, on monialustaisen kuluttajan nousu. Yleisöt eivät enää asu yhdellä verkostolla; he löytävät sisältöä TikTokista tai Shortsista, osallistuvat Instagramiin ja kuluttavat syvää, pitkää sisältöä pääasiallisilla videoalustoilla tai suoratoistopalveluilla. Jotta luojat voivat rakentaa kestävän median brändin, heidän on pidettävä jatkuva läsnäolo koko tässä matriisissa.

Suurin mahdollisuus edessä on älykkäässä, monimuotoisessa rahoituksessa ja monitoimijoiden kehykkeen integroinnissa. Seuraava kehitysvaihe siirtyy kauas perustarpeista, jotka yksittäinen agentti voi tyydyttää. Made:n avulla käytämme luovan unelmajoukkueen erikoistuneita agenteja, jotka omistavat syvän ymmärryksen brändi-identiteetistä, historiallisesta suorituskyvystä ja tarkasta yleisöprofiilista. Tämä agenteille perustuva infrastruktuuri tekee yhteistyötä kanssamme ideoimaan vahvimpia ideoita alusta alkaen, ja kun sisältö on luotu, muuttaa sen älykkääksi, monialustaiseksi kampanjaksi. Made optimoi tuloksen saavuttamaan maksimaalisen potentiaalinsa jokaisella alustalla ja demografiaryhmässä. Se on todellinen voitto-voitto-skenaario: yleisö saa räätälöityä, alustaominaista sisältöä, joka on suunniteltu tarkalleen heidän oleellisille ominaisuuksilleen, kun taas luojat ja immateriaalioikeuksien omistajat onnistuvat maksimoimaan jakelukanavansa samalle IP:lle eri yleisöille. Olemme jo osoittaneet tämän lähestymistavan nopeuden yhteistyössä johtavien maailmanlaajuisten yritysten, kuten Sony Picturesin, Universal Picturesin, Lionsgaten ja Warner Music Groupin kanssa, jotta voimme laajentaa heidän omistuksiaan maksimaaliseen kaupalliseen menestykseen.

Olet aina väittänyt, että tekoäly tulisi vahvistaa ihmisen luovuutta sen sijaan, että se korvaisi sitä. Missä pitäisi piirtää raja automaation ja ihmisen luovan harkinnan välillä? 

Raja on piirrettävä luovallisuuden mekanismien ja luovuuden sielun välille. Automaatio tulisi käsitellä logistiikkaa, rakenteellista uudelleenmuotoilua, monialustaisia versioita, data-analytiikkaa, metadata-optimoimista, jakelumekaniikkaa ja lopulta auttaa luojia korottamaan luovuuttaan. Ihmisen luova harkinta tulisi pysyä yksinomaisena arkkitehtina aikomusta, näkökulmaa, emotionaalisuutta ja alkuperäistä kerrontaa varten.

Tekoäly on poikkeuksellinen simulaattori, mutta sillä ei ole elämänkokemusta, henkilökohtaista vakaumusta eikä aitoa ääntä. Kun teknologiaa käytetään valmistamaan luovan sydämen ydin, tulokseksi tulee johdannainen, kylmä ja lopulta unohtuvainen. Kun taas tekoäly asetetaan mahdollistajaksi, joka poistaa operatiivisen työn, se korottaa inhimillistä tekijää, sallien heidän keskittymisen 100 prosenttia pääomasta ja fokuksista arvokkaisiin luoviin riskeihin.

Miten näet tekoälyn vaikuttavan luojien, yleisöjen rakentamiseen, sitouttamiseen ja rahoittamiseen seuraavalla vuosikymmenellä? 

Tulevaisuuden merkittävin muutos tulee olemaan siirtymisestä keskustelupalveluihin hyperhenkilökohtaiseen fanien mobilisointiin laajassa mittakaavassa. Vaikka syvän teknologian kehitys, kuten Made ja Zara, yhteisömanagerimme, on jo erittäin kykyinen sitoutumaan koko faniyhteisöön luojan aidoissa, henkilökohtaisissa äänissä, seuraava vaihe on muuttaa huomiota rakenteelliseksi toiminnaksi. Todellinen fanien mobilisointi tarkoittaa erikoistuneiden monitoimijajärjestelmien käyttämistä yksittäisten seuraajien ainutlaatuisten käyttäytymisen, suosion ja alustahistorian analysointiin ja dynaamiseen, räätälöityjen aktiviteettien orkesterointiin heille. Sen sijaan, että olisi staattinen, staattinen kutsu toimintaan, infrastruktuuri toimittaa räätälöityjä kannustimia, tuotteen julkaisuja tai interaktiivisia merkkipaaluja, jotka on suunniteltu yksinomaan kullekin fanille. Tämä muuttaa passiivisen kuluttajien mielipidettä koordinoituun, motivoituneeseen ekosysteemiin, joka ajaa suoraan kuluttajien rahoitusta ja geometrista yhteisön kasvua ilman, että luojan on vaadittava yhtään ylimääräistä operatiivista aikaa.

Kun olet rakentanut globaalia teknologiayritystä, toiminut suurten yritysten hallituksissa ja osallistunut kansainvälisiin aloitteisiin, jotka keskittyvät johtajuuteen ja monimuotoisuuteen, mitä neuvoja antaisit yrittäjille, jotka rakentavat tekoälyyrityksiä nopeasti muuttuvassa maisemassa? 

Keskitä huomiosi yksinomaan monimutkaisten, ratkaisemattomien teollisuuden kitkan ratkaisemiseen, luo este, joka takaa tarkkuuden ja luotettavuuden käyttäjille. Älä kohtele eettisiä huomioita, avoimuutta, tietosuojaa ja monimuotoisuuden hallintaa yhdenmukaisuuden esteinä tai sivuasiana; ne ovat ensisijaisia strategisia vahvuuksia. Tekoälyyritykset, jotka voittavat seuraavan vuosikymmenen, ovat niitä, jotka rakentavat syvää ekosysteemin luottamusta, kunnioittavat immateriaalioikeuksia ja suunnittelevat teknologiaa, joka perustuu inhimillisen kyvyn vahvistamiseen.

Kiitos hienosta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla RHEI:ssa.