A experiência digital está deixando de acontecer em uma única tela.
Uma pessoa pode descobrir um conteúdo no smartphone pela manhã, continuar no computador durante a tarde e terminar a experiência na Smart TV à noite. Em outros casos, o telefone permanece ativo enquanto a televisão exibe o conteúdo principal: o celular pesquisa, autentica, compra, comenta ou controla; a TV oferece a experiência visual mais imersiva.
A inteligência artificial torna essa relação muito mais interessante.
Em vez de simplesmente sincronizar dois aplicativos, podemos fazer com que celular e televisão compartilhem contexto, preferências, comandos e inteligência.
Imagine uma pessoa abrindo um aplicativo móvel e dizendo:
“Quero assistir alguma coisa sobre inteligência artificial, mas não quero um documentário muito técnico.”
A IA interpreta a intenção.
O sistema consulta o catálogo.
Três opções aparecem no celular.
A pessoa toca:
📺 Assistir na televisão
Poucos segundos depois, o conteúdo surge na Smart TV.
Não houve necessidade de procurar novamente pelo título usando o controle remoto.
Essa situação representa uma mudança importante na forma de pensar aplicativos.
O objetivo deixa de ser simplesmente:
“Como criar um aplicativo para celular?”
ou:
“Como criar um aplicativo para Smart TV?”
A pergunta passa a ser:
Como construir uma única experiência capaz de acompanhar o usuário entre diferentes dispositivos?
É justamente nesse ponto que APIs, inteligência artificial, serviços em nuvem, autenticação e sincronização em tempo real se encontram.
📱📺 O futuro é multitelas
Smartphones e televisões possuem características completamente diferentes.
O celular é:
pessoal;
próximo do usuário;
equipado com câmera;
microfone;
GPS;
teclado;
tela sensível ao toque.
A televisão é:
grande;
compartilhada;
vista à distância;
controlada normalmente por controle remoto;
especialmente adequada para vídeos, esportes, entretenimento, educação e conteúdo de longa duração.
Tentar transformar um aparelho no outro geralmente produz uma experiência ruim.
A estratégia mais interessante é explorar aquilo que cada dispositivo faz melhor.
Google, Samsung, LG e Roku mantêm ecossistemas específicos para desenvolvimento em televisão. No Android TV, por exemplo, o Google recomenda atualmente o Compose for TV para interfaces modernas e destaca requisitos específicos de navegação, controle remoto e experiência de grande tela. (Android TV Developers)
A Samsung, por sua vez, mantém uma plataforma própria para aplicativos Tizen TV e destaca inclusive a criação de experiências integradas entre TV e dispositivos móveis. (Samsung Smart TV Developers)
A LG trabalha fortemente com aplicações baseadas em tecnologias Web dentro do webOS TV, enquanto Roku utiliza principalmente BrightScript e SceneGraph para seus aplicativos.
Isso significa que não existe uma única tecnologia de interface capaz de substituir todas as plataformas.
O elemento comum precisa estar em outro lugar.
Esse lugar normalmente é o backend.
🌐 O backend deve ser o cérebro central
Uma arquitetura moderna pode ser representada assim:
📱 Aplicativo móvel
↓
🌐 Backend/API própria
↓
🧠 Inteligência Artificial
↓
🗄️ Banco de dados e serviços
↓
🌐 Backend
↓
📺 Aplicativo Smart TV
A grande vantagem dessa estrutura é que o aplicativo da televisão não precisa saber como funciona o modelo de IA.
O celular também não.
Eles apenas sabem conversar com uma API.
O backend recebe solicitações e decide:
qual usuário está fazendo o pedido;
qual dispositivo está conectado;
qual conteúdo está disponível;
qual modelo de IA deve ser utilizado;
qual informação pode ser compartilhada;
qual resposta deve voltar para cada tela.
Isso cria uma camada de abstração muito importante.
Hoje você pode utilizar um determinado modelo.
Amanhã pode substituí-lo.
Os aplicativos de televisão continuam consumindo a mesma API.
🤖 Onde a inteligência artificial entra?
A IA pode aparecer em diferentes momentos da experiência.
Ela pode interpretar linguagem natural.
Pode recomendar conteúdos.
Pode resumir informações.
Pode organizar catálogos.
Pode transcrever voz.
Pode analisar imagens.
Pode enriquecer metadados.
Pode ajudar a encontrar conteúdos semanticamente semelhantes.
Pode transformar uma solicitação vaga em uma ação concreta.
Plataformas atuais de IA oferecem APIs específicas para texto, imagens, áudio, busca e ferramentas. A plataforma da OpenAI, por exemplo, atualmente organiza aplicações modernas em torno da Responses API e disponibiliza recursos separados para pesquisa na web, embeddings, geração de imagens e experiências de voz em tempo real. (OpenAI API)
Mas há um princípio importante:
a IA não precisa ficar diretamente dentro da televisão.
Na maior parte das arquiteturas comerciais, é melhor que a televisão converse com seu servidor, e seu servidor converse com a IA.
Assim você controla segurança, custos, autenticação e regras.
🔗 O smartphone pode funcionar como porta de entrada
Um dos maiores problemas das interfaces televisivas continua sendo a entrada de texto.
Digitar:
“documentário sobre inteligência artificial”
utilizando um controle remoto pode ser cansativo.
No smartphone isso leva segundos.
Com IA, a diferença fica ainda maior.
O usuário pode simplesmente falar:
🎤 “Quero alguma coisa interessante sobre tecnologia que eu possa assistir em meia hora.”
O celular envia o áudio ou texto.
A IA identifica:
Tema: tecnologia
Formato: vídeo
Duração máxima: aproximadamente 30 minutos
Intenção: entretenimento/informação
O catálogo retorna conteúdos compatíveis.
O celular mostra as opções.
O usuário escolhe uma delas e envia para a televisão.
A televisão não precisou receber nem processar a frase inteira.
Recebe apenas:
content_id=48301
Em termos de experiência, isso é extremamente simples.
📷 QR Code pode conectar as duas telas
Uma das maneiras mais práticas de conectar smartphone e televisão é por QR Code.
Imagine abrir um aplicativo de Smart TV pela primeira vez.
A tela apresenta:
Conecte seu celular
📱 Escaneie o QR Code.
O QR Code pode representar uma URL contendo um token temporário.
Por exemplo, conceitualmente:
pairing_token = AB39XZ12
A pessoa abre a URL no celular.
O servidor recebe o token e associa:
usuário;
conta;
televisão;
sessão.
A partir desse momento:
📱 celular 183
📺 TV 927
fazem parte da mesma sessão.
O usuário pode então fazer login pelo celular em vez de digitar endereço de e‑mail e senha usando o controle remoto.
Esse modelo também permite ações futuras:
Enviar para TV
Continuar na TV
Controlar reprodução
Salvar no celular
Comprar no smartphone
🧠 Busca semântica transforma catálogos
Uma aplicação tradicional procura palavras.
Se você digitar:
“ficção científica”
o sistema encontra conteúdos marcados como ficção científica.
Com IA e embeddings, podemos trabalhar com o significado da pesquisa.
Embeddings transformam texto em representações numéricas que podem ser comparadas matematicamente, permitindo encontrar conteúdos semanticamente próximos mesmo quando não possuem exatamente as mesmas palavras. A documentação atual da OpenAI descreve embeddings justamente como representações úteis para pesquisa, agrupamento, recomendações e tarefas de similaridade. (OpenAI Embeddings)
Imagine:
“Quero um filme futurista, mas otimista, para assistir com a família.”
O sistema pode transformar essa intenção em uma busca semântica.
O banco encontra conteúdos relacionados.
Depois a IA reorganiza os resultados considerando:
perfil;
idade;
duração;
preferências;
disponibilidade;
histórico.
Esse tipo de pesquisa pode melhorar dramaticamente a descoberta de conteúdo em aplicativos para televisão.
🎯 Recomendação deixa de ser apenas “quem viu isso também viu aquilo”
Durante anos, sistemas de recomendação trabalharam principalmente com comportamento coletivo.
Você assistiu a A.
Outras pessoas que assistiram a A também assistiram B.
Logo, recomendamos B.
Essa lógica continua valiosa.
Mas modelos de IA permitem acrescentar contexto explícito.
O usuário pode dizer:
“Hoje quero algo leve porque estou cansado.”
Essa informação talvez nunca apareça no histórico.
É uma preferência momentânea.
Uma aplicação inteligente pode combinar:
histórico;
perfil;
contexto atual;
preferências declaradas;
horário;
dispositivo;
tipo de sessão.
Assim a recomendação deixa de ser apenas:
“Porque você assistiu X.”
Pode se tornar:
“Para assistir agora.”
🎙️ Voz pode ser a grande interface entre pessoas e TVs
Televisões possuem uma característica curiosa.
Elas são excelentes para apresentar informação, mas controles remotos são relativamente pobres para introduzir informação.
Voz resolve boa parte desse problema.
APIs modernas permitem criar experiências conversacionais de baixa latência utilizando áudio em tempo real. A documentação atual da Realtime API da OpenAI contempla conexões por WebRTC, WebSocket e SIP, além de agentes de voz e transcrição em tempo real. (Realtime API)
O celular pode funcionar como microfone.
A pessoa diz:
“Me mostre os melhores vídeos sobre criação de aplicativos para TV.”
A resposta aparece na televisão.
Ou:
“Volte para a última palestra que eu estava assistindo ontem.”
O sistema identifica o histórico e envia o comando correto.
Em vez de navegar por cinco menus, o usuário expressa intenção.
Essa é uma mudança fundamental.
📺 Samsung Tizen: integração baseada em APIs Web
Aplicativos Samsung Smart TV podem ser desenvolvidos como aplicações Web dentro do ecossistema Tizen. A documentação oficial apresenta Tizen Studio, templates, APIs e ferramentas específicas para criação, teste e publicação desses aplicativos. (Samsung Tizen Studio)
Isso significa que podemos criar uma interface em:
HTML;
CSS;
JavaScript.
E utilizar JavaScript para conversar com nosso backend.
A televisão pode solicitar:
GET /recommendations
e receber:
título;
imagem;
descrição;
ID;
posição;
URL de reprodução.
A inteligência fica no servidor.
A TV simplesmente apresenta os resultados.
Essa abordagem facilita muito a integração com aplicativo móvel.
Ambos consomem o mesmo backend.
📺 LG webOS: tecnologias Web também são uma vantagem
O webOS TV também permite construir aplicativos utilizando tecnologias Web como HTML, CSS e JavaScript. A documentação oficial da LG diferencia inclusive aplicações empacotadas e hospedadas, dependendo da arquitetura escolhida. (webOS TV Developer)
Isso facilita bastante a criação de uma camada compartilhada de serviços.
Não significa que o código da televisão será idêntico ao código do celular.
A interface precisa ser diferente.
Mas a API utilizada pode ser praticamente a mesma.
Por exemplo:
App Android:
api.meuservico.com/profile
LG webOS:
api.meuservico.com/profile
Samsung:
api.meuservico.com/profile
Roku:
api.meuservico.com/profile
A inteligência não precisa ser reimplementada quatro vezes.
📺 Roku: arquitetura diferente, mesma estratégia
Roku possui uma stack diferente.
Aplicativos utilizam BrightScript e SceneGraph, mas também conseguem consultar servidores externos.
O componente oficial roUrlTransfer, por exemplo, foi criado justamente para transferir informações entre o aplicativo Roku e servidores remotos. A documentação também mostra como baixar conteúdo JSON ou XML e utilizá-lo na estrutura da aplicação. (Roku roUrlTransfer)
Isso significa que o mesmo backend inteligente pode servir Roku.
A resposta pode chegar em JSON:
recommended
continue_watching
trending
ai_suggestions
A televisão apenas interpreta e monta a tela.
📺 Android TV e Google TV permitem forte reaproveitamento
No ecossistema Android existe uma vantagem adicional.
Aplicações móveis Android e aplicações Android TV compartilham boa parte da mesma plataforma.
O Google explica que é possível adaptar uma aplicação Android existente para funcionar na televisão, embora ela precise respeitar requisitos específicos de TV, como navegação por foco, controles e experiência de interface. (Criar aplicativo Android TV)
O Compose for TV é atualmente apresentado pelo Google como abordagem moderna para construir interfaces televisivas declarativas. (Compose for TV)
Isso permite compartilhar:
bibliotecas;
modelos;
camada de rede;
autenticação;
classes de dados;
parte das regras de negócio.
Enquanto as interfaces permanecem adaptadas para cada formato.
🔄 “Continue assistindo” é apenas o início
Sincronização entre dispositivos já existe há anos.
O usuário assiste até:
00:42:18
O aplicativo salva no backend:
user_id
content_id
position
updated_at
Quando a TV abre, consulta essa informação.
Continuar aos 42 minutos?
Isso não exige IA.
Mas IA permite usar esse mesmo contexto para criar decisões melhores.
Exemplo:
O usuário abandonou quatro vídeos longos sobre programação nos últimos dias.
Em vez de simplesmente recomendar outro vídeo de duas horas, o sistema pode sugerir:
“Separei uma explicação de 18 minutos sobre o mesmo assunto.”
Isso transforma sincronização em inteligência contextual.
🛍️ Televisão desperta interesse; celular conclui transações
Outra estratégia muito interessante é separar descoberta e conversão.
Imagine uma pessoa assistindo a um programa de culinária.
Na tela:
📱 Quer a receita?
QR Code.
Ao escanear, o smartphone recebe:
ingredientes;
quantidades;
modo de preparo.
A pessoa pergunta:
“Adapte para duas pessoas.”
A IA recalcula.
Depois:
“Transforme em lista de compras.”
Outro comando:
“Quero uma versão sem lactose.”
Perceba que a televisão continua limpa.
Não precisamos transformar a TV em um navegador complicado.
A interação detalhada acontece no celular.
⛪ Igrejas podem utilizar a segunda tela
Um aplicativo religioso pode transmitir o culto na televisão.
Enquanto isso, o smartphone oferece:
📖 referências bíblicas;
🙏 pedidos de oração;
📅 agenda;
💳 contribuições;
📝 resumo da mensagem.
Ao final da transmissão:
“Quer receber os principais pontos da pregação?”
A IA pode trabalhar sobre a transcrição e preparar um resumo, desde que exista controle editorial adequado.
A televisão mantém o foco na experiência coletiva.
O celular oferece a experiência individual.
🎓 Educação pode explorar profundamente essa arquitetura
Imagine uma aula sendo apresentada na televisão.
O aluno não entendeu uma parte.
No telefone:
Pergunte sobre a aula
“Explique esta parte como se eu estivesse começando agora.”
O sistema envia:
ID da aula;
capítulo;
timestamp;
pergunta.
A IA recebe contexto suficiente para responder.
Outra ação:
Criar exercício
ou:
Resumir últimos dez minutos
ou:
Mostrar definição
A televisão torna-se a tela de conteúdo.
O smartphone torna-se tutor.
🧠 IA multimodal permite conectar câmera e televisão
O celular possui algo que a maioria das Smart TVs não possui de forma prática:
uma câmera excelente.
Isso cria possibilidades enormes.
A pessoa fotografa:
uma planta;
um aparelho;
um exercício;
um produto;
uma peça;
um documento.
A IA analisa.
Depois oferece:
“Mostrar explicação na TV.”
A fotografia e as informações aparecem ampliadas na televisão.
A plataforma da OpenAI atualmente oferece APIs para entrada visual e geração de imagens, possibilitando construir fluxos em que imagens participam do processamento e da criação de conteúdo. (OpenAI Image Generation)
Imagine aplicações em:
educação;
decoração;
fitness;
manutenção;
cozinha;
turismo;
comércio eletrônico.
🔒 Nunca coloque a chave da IA diretamente no aplicativo
Esse é um ponto técnico muito importante.
O aplicativo móvel ou de televisão deve utilizar sua própria autenticação.
A chave privada utilizada para acessar serviços de IA deve permanecer no backend.
Uma arquitetura profissional trabalha aproximadamente assim:
usuário → aplicativo → token de sessão → backend → IA.
Não:
usuário → aplicativo contendo segredo → IA.
Além de proteger credenciais, o backend permite limitar consumo.
Por exemplo:
Plano gratuito:
5 consultas/dia.
Plano premium:
Ou definir limites por aparelho, conta ou funcionalidade.
💰 O controle de custos precisa existir desde a primeira versão
IA introduz custos variáveis.
Isso significa que cada funcionalidade precisa ter uma estratégia.
Você pode utilizar:
cache;
modelos diferentes conforme a tarefa;
limites;
processamento em lote;
respostas previamente geradas;
busca semântica antes de consultar o modelo.
Imagine que 100 mil usuários peçam:
“Resuma este documentário.”
Não há motivo para gerar 100 mil resumos.
O primeiro resumo pode ser revisado e armazenado.
Os usuários seguintes recebem a versão existente.
IA deve ser usada onde agrega valor, não simplesmente em toda requisição.
⚡ REST, WebSocket e tempo real
Uma boa integração móvel-TV normalmente utiliza diferentes formas de comunicação.
REST funciona muito bem para:
login;
catálogo;
perfil;
histórico;
recomendações;
configurações.
Já uma experiência de segunda tela pode precisar de comunicação persistente.
Imagine:
usuário toca Pausar no celular.
A TV precisa responder imediatamente.
Nesse cenário, WebSocket pode ser utilizado entre cliente e backend para eventos em tempo real.
O fluxo poderia ser:
📱 celular:
pause
↓
🌐 servidor
↓
📺 TV:
pause
O mesmo funciona para:
play;
avançar;
selecionar conteúdo;
abrir determinada tela;
sincronizar quiz;
responder enquete.
🧩 Construa uma API independente de plataforma
Essa talvez seja uma das estratégias mais importantes de todo o projeto.
Não crie:
api-samsung
api-lg
api-roku
se a regra de negócio for a mesma.
Crie:
API central.
Por exemplo:
/auth
/catalog
/search
/recommendations
/devices
/sessions
/playback
/ai
Cada cliente interpreta a resposta conforme sua interface.
Samsung apresenta de determinada maneira.
LG de outra.
Roku utiliza SceneGraph.
Android TV utiliza Compose.
O backend não precisa conhecer detalhes visuais.
🪪 Identidade do usuário é o elo entre as telas
Para que a experiência faça sentido, o sistema precisa saber:
quem está usando;
em quais dispositivos;
com qual perfil;
em qual sessão.
Uma família pode ter:
Pai
Mãe
Filho
Cada um com preferências diferentes.
A televisão é compartilhada.
O smartphone normalmente é individual.
Então o celular pode ajudar inclusive a televisão a saber:
“Quem está assistindo agora?”
Um usuário poderia entrar na sala e tocar:
Usar meu perfil nesta TV
O pareamento dura apenas aquela sessão.
Depois termina automaticamente.
Essa arquitetura cria personalização sem exigir login permanente.
👨👩👧 A IA precisa compreender sessões coletivas
Esse é um desafio particularmente interessante das Smart TVs.
No celular, geralmente existe um usuário.
Na televisão podem existir quatro pessoas.
Imagine:
pai gosta de ação;
mãe gosta de drama;
filha gosta de comédia.
Pergunta:
“O que podemos assistir juntos?”
A IA pode consultar os três perfis e buscar uma interseção.
Essa é uma aplicação genuinamente diferente de recomendação móvel.
A televisão deixa de ser apenas “mais um dispositivo”.
Ela representa um contexto social.
📊 Analytics devem acompanhar a jornada inteira
Em uma experiência multitelas, medir apenas:
“usuário abriu o aplicativo”
é insuficiente.
Queremos saber:
descobriu no celular;
enviou para TV;
começou reprodução;
assistiu 80%;
salvou;
voltou no dia seguinte.
Isso permite entender jornadas completas.
Um evento poderia ter:
user_id
device_id
device_type
content_id
session_id
action
timestamp
Depois podemos identificar:
“Usuários que descobrem conteúdo no celular assistem mais tempo na televisão?”
Esse tipo de informação ajuda a melhorar produto, não apenas publicidade.
🧠 Inteligência artificial também pode trabalhar nos bastidores
Talvez algumas das utilizações mais poderosas de IA nunca apareçam diretamente para o usuário.
Quando um vídeo entra no catálogo, o sistema pode:
transcrever;
identificar assuntos;
gerar resumo;
criar palavras-chave;
sugerir categoria;
criar capítulos;
gerar descrições;
produzir traduções;
identificar conteúdos relacionados.
Assim um catálogo que antes exigia enorme trabalho editorial passa a ser enriquecido automaticamente.
Depois a revisão humana pode ocorrer nos elementos mais importantes.
🌍 Internacionalização fica muito mais acessível
Aplicativos de televisão podem atingir públicos em diferentes países.
A IA pode auxiliar na geração de:
descrições traduzidas;
resumos;
tags;
legendas;
metadados.
Mas traduções automáticas precisam de revisão principalmente em:
conteúdo jurídico;
religioso;
médico;
educacional;
financeiro.
A IA acelera o processo.
Não elimina a necessidade de controle quando erros possuem consequência relevante.
♿ Acessibilidade deve fazer parte da estratégia
Aplicativos inteligentes também podem melhorar acessibilidade por meio de:
legendas;
transcrição;
navegação por voz;
resumos;
descrições;
interfaces simplificadas.
Mas cada plataforma possui requisitos próprios de navegação e interação.
Android TV, por exemplo, possui diretrizes específicas para navegação por controle e interfaces TV; Samsung, LG e Roku também fornecem APIs e padrões próprios que precisam ser considerados durante o desenvolvimento.
A IA deve complementar a experiência.
Não substituir bom design.
🚀 Uma arquitetura prática de projeto
Se eu fosse desenvolver hoje uma plataforma multitelas inteligente, organizaria aproximadamente assim:
Aplicações cliente
📱 Android
📱 iOS
📺 Samsung Tizen
📺 LG webOS
📺 Roku
📺 Android TV / Google TV
Backend
🌐 REST API
⚡ WebSocket
🔐 autenticação
👤 usuários
📺 dispositivos
🎬 catálogo
▶️ playback
📊 analytics
Camada de IA
🧠 modelos de linguagem
🔎 embeddings
🎙️ voz
🖼️ visão
📝 resumo
🎯 recomendação
🌍 tradução
Dados
🗄️ usuários
🗄️ catálogo
🗄️ histórico
🗄️ sessões
🗄️ vetores semânticos
🗄️ eventos
Essa separação deixa o sistema escalável.
💡 Exemplos de produtos que podem nascer dessa integração
As possibilidades são enormes.
🎬 Streaming com busca conversacional
“Quero alguma coisa rápida e engraçada.”
🎓 Plataforma educacional
TV para assistir; celular para perguntar.
⛪ Streaming religioso
Culto na televisão; conteúdo complementar no telefone.
🏋️ Fitness
Treino na televisão; acompanhamento no smartphone.
🍳 Culinária
Receita na TV; lista de compras no celular.
🏨 Hotel
TV apresenta serviços; telefone realiza pedidos.
🛍️ TV commerce
Descoberta na televisão; checkout no smartphone.
📰 Notícias inteligentes
Usuário pede um resumo personalizado e reproduz as matérias desejadas na televisão.
🎮 Entretenimento interativo
TV apresenta; celulares funcionam como controles individuais.
📱➡️📺 A melhor experiência é aquela em que o usuário não percebe a tecnologia
No fim das contas, ninguém deseja:
“utilizar uma arquitetura distribuída baseada em APIs de inteligência artificial.”
A pessoa quer:
“Mande para minha TV.”
E funciona.
Quer:
“Continue de onde parei.”
E funciona.
Quer:
“Encontre alguma coisa para todos nós.”
E funciona.
Quer:
“Explique isso.”
E recebe a resposta.
Quando a tecnologia desaparece e sobra apenas a conveniência, a integração conseguiu cumprir seu papel.
🔮 O aplicativo do futuro provavelmente não pertencerá a uma única tela
Durante muitos anos, produtos digitais eram classificados pelo dispositivo.
Aplicativo mobile.
Aplicativo de televisão.
Aplicativo para computador.
Essa separação continuará existindo tecnicamente.
Mas para o usuário ela tende a perder importância.
A identidade, o histórico, os conteúdos e as preferências estarão no serviço.
A tela será apenas o ponto de acesso mais conveniente naquele momento.
Um mesmo usuário poderá começar:
📱 no smartphone;
continuar:
💻 no computador;
e terminar:
📺 na televisão.
A inteligência artificial pode manter o contexto dessa jornada.
✅ Conclusão: da integração técnica à experiência inteligente
Integrar um aplicativo móvel a uma Smart TV já é tecnicamente possível há bastante tempo.
A verdadeira transformação está em fazer essa integração ganhar inteligência contextual.
A API conecta os dispositivos.
O backend mantém o estado.
O banco guarda informações.
A IA interpreta intenção.
O smartphone oferece interação.
A televisão oferece imersão.
Juntos, eles formam uma experiência muito mais poderosa do que qualquer tela isoladamente.
Samsung Tizen, LG webOS, Roku e Android TV utilizam tecnologias diferentes para construção de aplicações, mas todas conseguem participar de arquiteturas baseadas em comunicação com serviços externos. Samsung possui seu ambiente Tizen para aplicativos de TV; LG suporta aplicativos Web no webOS; Roku disponibiliza componentes HTTP para acessar servidores; e Android TV compartilha a base tecnológica do ecossistema Android.
Ao colocar a inteligência no backend, uma empresa pode atender todas essas plataformas a partir de uma camada central.
E quando acrescentamos voz, busca semântica, recomendações, processamento de imagens e sincronização em tempo real, o resultado deixa de ser apenas integração.
Passa a ser uma experiência multitelas inteligente.
O desafio para desenvolvedores e empresas nos próximos anos não será simplesmente colocar inteligência artificial em todos os dispositivos.
Será descobrir quando o celular deve assumir a interação, quando a televisão deve assumir a experiência e como a IA pode fazer a transição entre os dois parecer completamente natural.
É nessa combinação entre aplicativos móveis, Smart TVs, APIs, dados e inteligência artificial que está surgindo uma nova geração de produtos digitais.
Não mais aplicativos isolados.
Mas ecossistemas que acompanham o usuário de uma tela para outra.
