V današnjem digitalnem okolju, kjer je poraba videoposnetkov na najvišji ravni doslej, si storitve pretakanja prizadevajo izboljšati uporabniško izkušnjo in optimizirati vire. Velik napredek na tem področju je uvedba umetne inteligence (UI) v algoritme za video stiskanje. Ta inovativni pristop si prizadeva učinkovito dostaviti visokokakovosten video uporabnikom pri različnih hitrostih interneta, s čimer se rešuje ključni izziv, s katerim se soočajo platforme za pretakanje. Tradicionalne metode stiskanja uporabljajo splošne, enotne tehnike za celotne okvirje videa, kar lahko povzroči nepotrebno porabo podatkov ali zmanjšano kakovost slike. Algoritmi na osnovi UI to revolucijo v tem procesu, saj podrobno analizirajo vsak okvir videa, identificirajo segmente, primerne za višjo stopnjo stiskanja, brez vpliva na zaznano kakovost. Na primer, statični ali manj kompleksni deli se lahko stisnejo bolj, medtem ko območja z hitrim gibanjem, zapletenimi detajli ali osrednjimi točkami zahtevajo minimalno stiskanje, da ohranijo jasnost. Ta selektivna stiskanja ohranja splošno vizualno celovitost tudi pri nižjih bitnih hitrosti. Uporabniki imajo koristi od bolj gladkega pretakanja z manj zamudami, predvsem tisti z počasnejšimi ali nestabilnimi povezavami, kar širi dostop do visokoločljivostnih vsebin po vsem svetu.

Za ponudnike UI-vozi stiskanje zmanjšuje porabo pasovne širine, obremenitev omrežja in potrebe po shranjevanju, kar jim omogoča, da strežejo več uporabnikom brez sorazmernih stroškov infrastrukture. Prav tako podpira okoljske cilje z nižanjem energijskih zahtev podatkovnih centrov in omrežij. Ti napredki so omogočeni z napredkom v raziskavah na področju UI, zlasti na področju računalniškega vida in nevronskih mrež, kjer se podjetja za pretakanje sodelujejo s tehnološkimi podjetji in akademskimi institucijami za razvoj učinkovitih in trdnih modelov za različne vsebine – filme, šport, žive dogodke in uporabniško ustvarjene posnetke. A še vedno obstajajo izzivi, kot so visoke zahtevnosti za realnočasovno obdelavo, ki lahko zahtevajo specializirano strojno opremo ali oblačne rešitve, ter zagotavljanje združljivosti naprav in platform skozi skrbno testiranje in standardizacijo. Gledano v prihodnost, se pričakuje, da se bo AI stiskanje videa razvijalo s postopki prilagodljivega pretakanja, ki se dinamično odziva na spremembe v omrežju in želje gledalcev. Takšni sistemi bodo prilagajali kakovost videa v realnem času ter oblikovali dostavo vsebine glede na posameznikove navade in zmogljivosti naprav. Na splošno predstavlja AI-ov stiskanje videa pomemben premik v industriji pretakanja, saj izboljšuje kakovost dostave vsebine ob hkratni optimizaciji pasovne širine in uporabniške izkušnje. S napredkom te tehnologije obeta večjo dostopnost, učinkovitost in užitek pri spremljanju vrhunske video vsebine po vsem svetu.