"No ponemos la IA por poner, queremos hacer que ver la tele sea más fácil". Hablamos con Lieve Lanoye, head of Big Data de Philips

Publicado el 24/05/2025 por Diario Tecnología Artículo original

Lieve Lanoye es toda una institución en Philips. La actual head of Big Data de Philips formó parte del equipo que desarrolló una tecnología emblema de la marca holandesa hace ya dos décadas. Desde entonces los televisores han cambiado una barbaridad, pasando de cajas tontas a Smart TV a hoy, donde un electrodoméstico a priori tan pasivo como el televisor se ha convertido en una magnífica fuente de datos. Y en época de la IA hacen falta una ingente cantidad de datos.

Dejando a un lado las recomendaciones algorítmicas de contenido (que tienen su casuística particular en función del fabricante y SO), hemos visto cómo la inteligencia artificial llegaba a los televisores para tareas tan originales como generar imágenes, pero también para conseguir la mejor calidad de imagen sin tener que desesperarse con los ajustes. Es solo el principio: la tele es un filón para obtener datos que mejoren la experiencia de usuario y esa es, en pocas palabras, la misión de Lieve Lanoye y su equipo en Philips.

Nota: Lanoye matiza dos tipos de usos de IA en el televisor completamente diferentes y con áreas de trabajo que aunque globalmente colaboran, son independientes. Por un lado está la integrada en el SO y sus recomendaciones (Android TV y Titan OS en Philips) y otra centrada en la parte técnica, que recae en su equipo de Big Data. Esta última es en la que nos centraremos.

Lo que interesa es cómo se usa el TV

La head of Big Data de Philips resume el objetivo de la recopilación de datos en televisores de forma clara: "para hacer cosas". Y aunque parezca algo vago y genérico, veremos más adelante que su misión no es tanto sugerir sino actuar para que la experiencia de uso sea siempre lo mejor posible.

Respecto a qué información recogen, Lanoye explica que "no nos interesa qué está viendo la gente, sino en cómo se está usando el televisor en general, por ejemplo qué resolución o frame rate están usando", así como otra información como qué apps han estado en ejecución o qué códecs.

Si tenemos en cuenta todos los parámetros analizados y que todo esto se produce en cada televisor, el resultado es una enorme cantidad de información relativa a los hábitos de uso, la pregunta del millón es: ¿a dónde van a parar estos datos?

Para empezar, Lanoye matiza que el análisis de datos es opcional:  "La forma en se implementa el big data permite al usuario aceptar o no compartir su datos, lo que nos parece muy importante." Aclarado este punto y suponiendo la aceptación del usuario, Lanoye explica que todo se hace en local, lo que tiene sus implicaciones en términos de seguridad y rendimiento:

"No subimos cosas a la nube para ejecutarlas allí, hemos elegido ejecutar la IA en local, lo que asegura la privacidad. Pero también es un desafío en cuanto a que hay que usar los recursos disponibles del televisor, por lo que hay que asegurarse de que mientras se está ejecutando no pueda afectar al comportamiento de visionado. Tiene que hacer su efecto pero sin consumir demasiado. Es el gran desafío, pero una elección consciente hacerlo."

Además esta monitorización tiene una aplicación directa para ellos como fabricantes, ya que les sirve "para hacer televisores mejores testeándolos del mismo modo que se usan en los hogares", pero también para quienes usan TV de la marca en casa.

Cómo ayuda al usuario en su experiencia

La máxima responsable del Big Data de Philips deja claro que a esos datos técnicos de uso es donde su equipo destina más tiempo y esfuerzos. Puede que esta información a primera vista y en bruto no diga nada, pero es providencial para detectar fallos:

"A pesar de todo el testeo que se hace en los televisores, a veces de repente aparece un problema y es donde los datos pueden ayudar a detectar. En ese momento el usuario llama al soporte y nosotros podemos ver qué ha estado fallando, lo que ayuda por un lado a prevenir problemas, a confirmarlos y hasta a verificar que las soluciones funcionan."

¿Cómo lo hacen? Explica Lenoye que cuando la gente llama al call center, el agente que recibe la llamada tiene acceso a ciertas partes de nuestros datos para el troubleshooting. Tras la asistencia pertinente, los datos hablan por sí mismos para confirmar que se ha encontrado la solución adecuada.

Este sería un caso concreto de aplicación ante un fallo determinado de un televisor de una persona concreta, pero en global también les ayuda a conocer qué problemas está sufriendo más gente y de ese modo "poner a los ingenieros a trabajar en ello."

Tras la llegada de ChatGPT y el boom de la inteligencia artificial en forma de modelos, multimodalidad y su integración en diferentes dispositivos, la sensación es que la IA va a estar hasta en la sopa, a veces con más razón de ser y estar que otras. Salvando las distancias, a servidora le recuerda a cuando a todo el mundo le dio por bautizar a sus dispositivos como 'smart' cuando en realidad lo único que hacían era ponerle Bluetooth.

Si la pregunta es la IA en la TV tiene razón de ser, la respuesta de Lanoye es un sí rotundo. "Nosotros intentamos siempre aportar innovación que tenga sentido y es lo que nos parece con la implementación de la inteligencia artificial en la TV porque te ayuda a disfrutar de la tele adecuadamente."

"No ponemos la IA por poner, queremos hacer que ver la tele sea más fácil, queremos aliviar de responsabilidades a los televidentes.  Así que tenemos IA ejecutada en la tele que por ejemplo está analizando la imagen para establecer los ajustes y para atención al cliente. "

Así, concluye que "El apartado de Big Data no trabaja para recomendaciones, nos interesa cómo usa la gente la tele y cuándo algo va mal en la tele, cómo sucede o cómo podría suceder. Recopilamos información para asegurarnos que todo funciona bien. "

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