ChatGPT se ha convertido en un nombre familiar en el campo de la medicina, y los médicos lo usan para todo, desde respuestas rápidas hasta redactar notas de los pacientes. Pero aquí está la captura: la mayoría de los usuarios solo están rascando la superficie de lo que esta IA puede hacer. Muchas de sus mejores características permanecen subutilizadas, dejando valiosas herramientas que ahorran tiempo sin explotar.

AI no reemplazará a los médicos pronto, pero poder Haz tu vida significativamente más fácil. Si confía en ChatGPT solo por lo básico, es posible que se esté perdiendo su potencial real.

Aquí hay seis potentes características de ChatGPT que pueden optimizar su flujo de trabajo y ayudarlo a recuperar su tiempo.

Nota: Si bien estas son sugerencias generales, es importante realizar una investigación exhaustiva y la debida diligencia al seleccionar herramientas de IA. No respaldamos ni promocionamos ninguna herramienta de IA específica mencionada aquí..

1. Puedes crear tu propio GPT

Los GPT personalizados le permiten ajustar el chatgpt para alinearse mejor con su práctica médica específica, especialidad y flujo de trabajo. En lugar de obtener respuestas genéricas de IA, puede capacitar a ChatGPT para comprender su campo, seguir sus protocolos e incluso ayudar con tareas específicas como redactar instrucciones del paciente o resumir las pautas médicas. También puede personalizar su tono, ya sea que desee que sea clínico, preciso o cálido y amigable con el paciente.

Este es un cambio de juego porque permite una mayor personalización y eficiencia. No tendrá que seguir repitiéndose o ajustando respuestas genéricas generadas por IA. Ya sea que trabaje en un campo médico de nicho, necesita apoyo con el trabajo administrativo o desea automatizar la educación del paciente, un GPT personalizado puede ahorrar tiempo y garantizar la coherencia en cómo se entrega la información.

Para obtener una guía paso a paso sobre la construcción de su propio GPT, consulte este tutorial integral

Cómo usarlo:

• Abra chatgpt y vaya a Explorar GPTS.
• Hacer clic Crear y siga las indicaciones de configuración.
• Defina el comportamiento de la IA con instrucciones como, “Actúa como cardiólogo especializado en el manejo de la hipertensión”.
• Cargue cualquier material de referencia relevante (por ejemplo, protocolos de tratamiento, pautas de mejores prácticas).
• Pruebe y modifique la configuración para garantizar un rendimiento óptimo.

Descargo de responsabilidad: el contenido médico generado por IA debe ser revisado por un profesional calificado antes de su uso en la toma de decisiones clínicas.

2. Puede programar tareas con chatgpt

Chatgpt’s Tareas La función le permite programar recordatorios y automatizar acciones, esencialmente lo convierte en su asistente personal de IA. Ya sea que recuerde hacer un seguimiento con un paciente, establecer recordatorios para revisiones de medicamentos o incluso redactar informes semanales por adelantado, esta característica asegura que no tenga que confiar únicamente en su memoria o notas adhesivas.

Para los médicos que hacen malabares con la atención al paciente, la investigación y el trabajo administrativo, tener un asistente de IA proactivo puede ser un salvavidas. En lugar de configurar manualmente recordatorios o usar múltiples aplicaciones, ChatGPT puede manejarlo todo en un solo lugar. Es perfecto para garantizar que los seguimientos críticos y las acciones sensibles al tiempo no pasen a través de las grietas. Para ver cómo esta característica puede simplificar su vida, lea más aquí.

Cómo usarlo:

• Asegúrese de estar suscrito a ChatGPT Plus, Team o Pro (ya que la función está en beta).
• Navegar al Tareas Sección en Chatgpt.
• Configurar tareas con detalles como “Recuérdame verificar la recarga de medicamentos del Sr. Smith todos los viernes a las 2 pm”.
• Revise y ajuste sus tareas según sea necesario en el Tareas sección.

Nota: Como esta característica todavía está en beta, su funcionalidad puede evolucionar con el tiempo.

3. Puede cargar archivos y analizar datos

Atrás quedaron los días de examinar manualmente a través de trabajos de investigación, informes de laboratorio o hojas de cálculo de datos del paciente. ChatGPT le permite cargar archivos, ya sea PDF, CSV o sábanas de Excel, y analizar rápidamente su contenido. Puede resumir estudios complejos, extraer puntos clave de informes largos e incluso detectar tendencias en los resultados de laboratorio a lo largo del tiempo.

Esta característica es un gran ahorro de tiempo para los médicos que necesitan procesar grandes cantidades de información rápidamente. En lugar de pasar horas leyendo documentos densos, puede obtener resúmenes concisos y ideas procesables en minutos. Ya sea que esté revisando el historial del paciente, realizando investigaciones o analizando los datos del hospital, ChatGPT lo tiene cubierto.

Cómo usarlo:

• Haga clic en el 📎 Adjunto ícono en chatgpt.
• Cargue su archivo (por ejemplo, una hoja de cálculo con tendencias de BP del paciente).
• Instruya chatgpt en el análisis deseado (por ejemplo, “Resume los hallazgos clave de este estudio en lenguaje sencillo”.).
• Revise el resultado, incluidos resúmenes, cuadros o información específica de datos.

Descargo de responsabilidad: el análisis de datos de ChatGPT no debe reemplazar el juicio profesional o los requisitos de cumplimiento reglamentario.

4. Puedes realizar investigaciones profundas

Encontrar información médica confiable puede llevar mucho tiempo, pero Chatgpt’s Investigación profunda La función le permite navegar de forma autónoma fuentes de confianza y compilar informes estructurados. ¿Necesita una revisión de la literatura sobre los últimos tratamientos de hipertensión? ChatGPT puede recopilar información de múltiples fuentes y resumir los hallazgos clave en minutos.

Para los médicos que necesitan información basada en evidencia pero que no tienen tiempo para cavar en PubMed durante horas, esta característica es invaluable. Ya sea que se esté preparando para una presentación, escriba un trabajo de investigación o busque las últimas pautas clínicas, ChatGPT hace el trabajo pesado por usted.

Cómo usarlo:

• Abra chatgpt y habilitar Investigación profunda (Disponible para usuarios de Pro).
• Ingrese una solicitud como, “Genere una revisión de la literatura sobre los últimos avances en el tratamiento de diabetes tipo 2”.
• Permita 5-30 minutos para que ChatGPT compile un informe estructurado.
• Revise las citas y verifique los resultados antes de la aplicación clínica.

Descargo de responsabilidad: siempre una investigación generada por la IA de verificación cruzada con fuentes revisadas por pares antes de aplicarlo en la práctica.

5. Puede redactar y editar documentos de forma larga

Escribir informes largos, trabajos de investigación o pautas médicas puede ser desalentador, pero Chatgpt’s Lienzo La función proporciona un espacio de trabajo de edición interactivo. Está diseñado para redactar y refinar documentos de forma larga, lo que lo convierte en una excelente herramienta para profesionales médicos que necesitan producir informes o publicaciones detalladas.

En lugar de saltar entre varios procesadores de palabras, puede trabajar directamente dentro de ChatGPT, iterando el contenido con sugerencias con IA. Ya sea que esté redactando documentos de política, resúmenes de investigación o incluso materiales de educación del paciente, esta característica ayuda a mantener todo organizado y simplificado.

Cómo usarlo:

• Abra chatgpt y seleccione Modo de lienzo.
• Inicie un nuevo documento e ingrese su borrador.
• Use las herramientas de edición de ChatGPT para refinar secciones, mejorar la claridad y garantizar la legibilidad.
• Guarde o exporte la versión final para su envío o revisión.

6. Puedes usar características de voz e imagen

CHATGPT-4O ahora admite el análisis de entrada de voz y imagen, lo que hace que las interacciones sean más dinámicas y accesibles. Puede dictar notas con manos libres, subir imágenes para el reconocimiento de texto e interactuar con ChatGPT de manera más natural, ya sea que esté en movimiento o en una clínica ocupada.

Para los médicos, esto significa una documentación más fácil, un procesamiento de material de referencia más rápido y una mejor accesibilidad. Imagine dictar notas del paciente mientras conduce a casa o escanean notas escritas a mano para una transcripción instantánea; estas pequeñas eficiencias pueden sumar a un ahorro significativo de tiempo.

Para obtener un tutorial detallado sobre la creación de imágenes usando CHATGPT, explore esta guía.

Cómo usarlo:

• Activar modo de voz en Chatgpt para interacciones manos libres.
• Cargue imágenes (como notas de pacientes escritas a mano) para el reconocimiento de texto.
• Solicite a ChatGPT la transcripción u organización de la información clave.

Descargo de responsabilidad: el análisis de IA basado en imágenes no es un sustituto de la interpretación radiológica o patológica por profesionales capacitados.

Conclusión

Si bien ninguna herramienta única puede eliminar las demandas del día de un médico, pueden sumar pequeñas ganancias de eficiencia. Ya sea automatización de recordatorios, resumiendo la investigación o la redacción de informes, estas características de ChatGPT pueden ayudar a optimizar las tareas y reducir la sobrecarga cognitiva.

Al incorporar la IA en su flujo de trabajo, no solo está ahorrando tiempo, sino que también está creando más ancho de banda para una atención significativa al paciente y un crecimiento profesional. Por cierto, si alguna vez ha tenido problemas para obtener los mejores resultados de la IA, esta hoja de trucos ChatGPT es una excelente manera de nivelar sus habilidades. Asegúrese de revisarlo.

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Descargo de responsabilidad: la información proporcionada aquí se basa en los datos públicos disponibles y puede no ser completamente precisa o actualizada. Se recomienda contactar a las respectivas empresas/individuos para obtener información detallada sobre características, precios y disponibilidad.

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Peter Kim, MD es el fundador de Ingresos pasivos MDel creador de Academia de Bienes Raíces Passivey ofrece educación semanal a través de su podcast del lunes, el podcast MD Passive Income MD. Únase a nuestra comunidad en el Grupo de Facebook de Passive Income Doc Facebook.

Lectura adicional

Mistral AI, la compañía francesa detrás del asistente de IA LE Chat y varios modelos fundamentales, es considerada oficialmente como una de las nuevas empresas tecnológicas más prometedoras de Francia y posiblemente es la única compañía europea que podría competir con OpenAI. Pero en comparación con su valoración de $ 6 mil millones, su participación en el mercado global sigue siendo relativamente baja.

Sin embargo, el reciente lanzamiento de su asistente de chat en las tiendas de aplicaciones móviles se encontró con algunas exageraciones, particularmente en su país de origen. “Vaya y descargue le chat, que está hecho por Mistral, en lugar de chatgpt por OpenAi, o algo más”, dijo el presidente francés Emmanuel Macron en una entrevista televisiva antes de la Cumbre de Acción de AI en París.

Si bien esta ola de atención puede ser alentadora, Mistral AI todavía enfrenta desafíos para competir con personas como OpenAI, y al hacerlo mientras mantiene al día con su autodefinición como “el laboratorio de IA independiente más verde e líder del mundo”.

¿Qué es Mistral AI?

Mistral AI ha recaudado cantidades significativas de fondos desde su creación en 2023 con la ambición de “poner a la IA fronteriza en manos de todos”. Si bien este no es un jab directo en OpenAI, el eslogan está destinado a resaltar la defensa de la compañía para la apertura en la IA.

Su alternativa a ChatGPT, Asistente de chat LE Chat, ahora también está disponible en iOS y Android. Alcanzó 1 millón de descargas en las dos semanas posteriores a su lanzamiento móvil, incluso obtuvo el primer lugar de Francia para descargas gratuitas en la tienda de aplicaciones iOS.

Esto viene además del conjunto de modelos de Mistral AI, que incluye:

En marzo de 2025, la compañía introdujo Mistral OCR, una API de reconocimiento de carácter óptico (OCR) que puede convertir cualquier PDF en un archivo de texto para facilitar que los modelos de IA ingieran.

¿Quiénes son los fundadores de Mistral AI?

Los tres fundadores de Mistral AI comparten una experiencia en investigación de IA en las principales empresas de tecnología estadounidense con operaciones significativas en París. El CEO Arthur Mensch solía trabajar en DeepMind de Google, mientras que el CTO Timothée Lacroix y el director científico Guillaume Lample son ex empleados de Meta.

Los asesores cofundadores también incluyen a Jean-Charles Samuelian-Werve (también miembro de la junta) y Charles Gorintin de la startup de seguros de salud Alan, así como el ex ministro digital Cédric O, que causó controversia debido a su papel anterior.

¿Son los modelos de AI de Mistral de código abierto?

No todos ellos. Mistral AI diferencia a sus modelos principales, cuyos pesos no están disponibles para fines comerciales, de sus modelos gratuitos, para los cuales proporciona acceso de peso bajo la licencia Apache 2.0.

Los modelos gratuitos incluyen modelos de investigación como Mistral Nemo, que se construyó en colaboración con NVIDIA que la startup abierta en julio de 2024.

¿Cómo gana dinero Mistral AI?

Si bien muchas de las ofertas de Mistral AI son gratuitas o ahora tienen niveles gratuitos, Mistral AI planea generar algunos ingresos de los niveles pagados de Le Chat. Introducido en febrero de 2025, el plan Pro Chat tiene un precio de $ 14.99 al mes.

En el lado puramente B2B, Mistral AI monetiza sus modelos principales a través de API con precios basados ​​en el uso. Las empresas también pueden licenciar estos modelos, y la compañía probablemente también genera una participación significativa de sus ingresos de sus asociaciones estratégicas, algunas de las cuales destacó durante la Cumbre de AI de París.

En general, sin embargo, los ingresos de Mistral AI todavía se encuentran en el rango de ocho dígitos, según múltiples fuentes.

¿Qué asociaciones ha cerrado Mistral Ai?

En 2024, Mistral AI entró en un acuerdo con Microsoft que incluía una asociación estratégica para distribuir sus modelos de IA a través de la plataforma Azure de Microsoft y una inversión de € 15 millones. La Autoridad de Competencia y Mercados del Reino Unido (CMA) concluyó rápidamente que el acuerdo no calificó para la investigación debido a su pequeño tamaño. Sin embargo, también provocó algunas críticas en la UE.

En enero de 2025, Mistral AI firmó un acuerdo con la agencia de prensa Agence France-Presse (AFP) para dejar que el chat consulte todo el archivo de texto de la AFP que data de 1983.

Mistral AI también aseguró asociaciones estratégicas con el ejército y la agencia de empleo de Francia, la startup de tecnología de defensa alemana Helsing, IBM, Orange y Stellantis.

¿Cuánta financiación ha recaudado Mistral AI hasta la fecha?

A partir de febrero de 2025, Mistral AI recaudó alrededor de € 1 mil millones en capital hasta la fecha, aproximadamente $ 1.04 mil millones al tipo de cambio actual. Esto incluye algunos financiamiento de la deuda, así como varias rondas de financiamiento de capital planteadas en una sucesión cercana.

En junio de 2023, y antes de que lanzara sus primeros modelos, Mistral AI recaudó una ronda récord de $ 112 millones de semillas dirigida por Lightspeed Venture Partners. Las fuentes en ese momento dijeron que la ronda de semillas, la más grande de Europa, valoraba la startup de entonces un mes de $ 260 millones.

Otros inversores en esta ronda de semillas incluyeron BPifrance, Eric Schmidt, Exor Ventures, First Minute Capital, Headline, Jcdecaux Holding, La Famiglia, Localglobe, Motier Ventures, Rodolphe Saadé, Sofina y Xavier Niel.

Solo seis meses después, cerró una serie A de € 385 millones ($ 415 millones en ese momento), a una valoración reportada de $ 2 mil millones. La ronda fue dirigida por Andreessen Horowitz (A16Z), con la participación de la velocidad de la luz de los patrocinadores existentes, así como BNP Paribas, CMA-CGM, Convicción, Elad Gil, Catalyst General y Salesforce.

La inversión convertible de $ 16.3 millones que Microsoft hizo en la IA Mistral como parte de su asociación anunciada en febrero de 2024 se presentó como una extensión de la Serie A, lo que implica una valoración sin cambios.

En junio de 2024, Mistral AI luego recaudó 600 millones de euros en una combinación de capital y deuda (alrededor de $ 640 millones al tipo de cambio en ese momento). La ronda de larga data fue dirigida por Catalyst General con una valoración de $ 6 mil millones, con inversores notables, incluidos Cisco, IBM, Nvidia, Samsung Venture Investment Corporation y otros.

¿Cómo podría ser una salida de IA distral?

Mistral está “no a la venta”, dijo Mensch en enero de 2025 en el Foro Económico Mundial en Davos. “Por supuesto, [an IPO is] el plan “.

Esto tiene sentido, dado cuánto ha recaudado la startup hasta ahora: incluso una venta grande puede no proporcionar múltiplos lo suficientemente altos para sus inversores, sin mencionar las preocupaciones de soberanía dependiendo del adquirente.

Sin embargo, la única forma de definitivamente aplastar rumores de adquisición persistentes es escalar sus ingresos a niveles que incluso podrían justificar remotamente su valoración de casi $ 6 mil millones. De cualquier manera, estad atentos.

Esta historia se publicó originalmente el 28 de febrero de 2025 y se actualizará regularmente..

It’s impossible to scroll through social media or attend any technology conference without encountering the dramatic shift happening in video production. Text-to-video AI has arrived, and the titans of tech are racing to bring their versions to market. At the forefront of this revolution are two powerhouse tools–OpenAI’s Sora (released in the UK and EU just this Friday) and Google’s Veo 2—each representing vastly different visions for the future of digital content creation. The implications for industries from fashion to gaming, advertising to independent filmmaking are profound and immediate.

Sora vs Veo 2: Two Visions for AI-Generated Video

Since both tools are relatively new to the market, certainly with UK and EU audiences, I spoke to three different expert users who have had early access to these tools for a number of months to tell me about their experiences with them and to compare and contrast their relative merits and features. My key takeaway is that the battle between Sora and Veo 2 isn’t just about technical specs—it’s a clash of philosophies. One aims to replicate reality, the other to transcend it. These tools represent a pivotal moment where the barriers between imagination and execution are dissolving at an unprecedented rate.

The contrast between Sora and Veo 2 represents more than just competing products—it embodies divergent philosophies about what matters most in creative tools. OpenAI has prioritized user interface and control, while Google has focused on output quality and physics simulation.

“Sora has a huge advantage, because they put a lot of work into the interface and the user interface,” explains David Sheldrick, founder at PS Productions and Sheldrick.ai, who is an early tester of both platforms. “Veo 2, even though the rendering output quality is obviously incredible…Sora itself, when you go on the website, feels way more like a real, sort of refined product.”

This distinction becomes immediately apparent to users encountering both platforms. Sora offers a comprehensive suite of creator-friendly features—timelines, keyframing, and editing capabilities that feel familiar to anyone with video production experience. It prioritizes creative control and workflow integration over raw technical performance.

Leo Kadieff, Gen AI Lead Artist at Wolf Games, a studio pioneering AI-driven gaming experiences, has also had early access to both platforms and describes Veo 2 as “phenomenal, with web access, and API access which enables much more experimental stuff. It’s really the number one tool”. His enthusiasm for Veo 2’s capabilities stems from its exceptional output quality and physics modeling, even if the interface isn’t as polished as Sora’s.

This reflects a key question for creative tools: is it better to provide a familiar, robust interface or to focus on generating the highest quality outputs possible? The answer, as is often the case with emerging technologies, depends entirely on what you’re trying to create.

Technical Strengths: Physics, Consistency and Hallucinations

The real-world performance of these tools reveals their distinct technical approaches. Sora impresses with its cinematic quality and extended duration capabilities, while Veo 2 excels at physics simulation and consistency.

“The image quality is pretty damn good,” notes Sheldrick about Veo 2, while adding that “Sora already has nailed photo realism. It’s got this image fidelity, which is super, super high.” Both platforms are clearly pushing the boundaries of what’s possible, but they handle technical challenges differently.

One particularly revealing area is how each platform deals with the “hallucinations” inherent to AI generation—those moments when the physics or continuity breaks down in unexpected ways.

Kadieff explains the difference vividly: “When Veo 2 hallucinates, it just clips to kind of like a similar set that it has in its memory, but you might lose, like, consistency, or you might get a whole different, weird angle. So, for example, if you make a drone shot flying over a location, and it’s like 10 seconds, it will do five seconds perfectly, and then it’s going to clip to some rainforest”.

Bilawal Sidhu, a creative technologist and AI/VFX creator on YouTube and other platforms, with over a decade of experience, doesn’t mince words about Sora’s limitations: “the physics are completely borked, like, absolutely horrendous”. He explains that while Sora offers longer duration videos (10-15 seconds), its physical simulation often falls short, particularly with human movement and interactions.

Speaking on his YouTube channel, Sidhu declares, “Nothing comes close to what Google Deep Mind has dropped… Veo 2 now speaks cinematographer. You can ask for a low angle tracking shot 18 mm lens and put a bunch of detail in there and it will understand what you mean. You just ask it with terms you already know… I feel like Sora doesn’t really follow your instructions. Sora definitely does pretty well at times, but in general it tends to be really bad at physics.”

Behind every AI video generator lies mountains of training data that shapes what each tool excels at creating. Hypothesising why the physics outputs of Veo 2 are superior in the video outputs, he states, “Google owns YouTube, and so even if you pull out a bunch of the copyrighted stuff, that still leaves a massive corpus compared to what anyone else has to train on.”

The battle for training data supremacy extends beyond quantity to quality and diversity. OpenAI has remained relatively secretive about Sora’s full training dataset, raising questions about potential biases and limitations.

For commercial applications where physical accuracy is non-negotiable, this distinction matters enormously. Video quality and physical realism are essential for products that need to be represented accurately, highlighting why industries with strict visual requirements might lean toward Veo 2 despite its more limited interface.

Sora vs Veo 2: Prompt Control and Generation Quality

By coming out first, Sora had a first-mover advantage of sorts, but it also set the bar for other models to work towards—and then transcend. Sidhu was very impressed when he first saw the outputs: “watching the first Sora video, the underwater diver discovering like a crashed spaceship underwater, if you remember that video, that blew my mind, because I feel like Sora showed us that you could cross this chasm of quality with video content that we just hadn’t seen.”

Explaining more of the positives for Sora, Sidhu adds, “Sora is very powerful. Their user experience is far better than their actual quality. They’ve got this like storyboard editor view, where you can basically lay out prompts on a timeline—you can outline, hey, I want a character to enter, the scene from the left, walk down and sit down on this table over here, and then at this point in time, I want somebody else to walk up and suddenly get their attention.”

The ability to translate text prompts into intended visuals varies significantly between platforms. Veo 2 appears to be winning the battle for prompt adherence—the ability to faithfully translate textual descriptions into corresponding visuals.

“Veo 2 is very good at prompt adherence, you can give very long prompts, and it’ll kind of condition the generation to encapsulate all the things that you asked for,” Sidhu explains, expressing genuine surprise at Veo 2’s capabilities. “Like Runway and Luma, and pretty much anything that you’ve used out there, the hit rate is very bad… for Veo 2, it is by far the best. It’s like, kind of insane, how good it is”.

This predictability and control fundamentally changes the user experience. Rather than treating AI video generation as a slot machine where creators must roll repeatedly hoping for a usable result, Veo 2 provides more consistent, controlled outputs—particularly valuable for commercial applications with specific requirements.

Consistency extends beyond single clips as well. Sidhu notes that “the four clips you get [as an output from Veo 2], you put in a text prompts, as long as you want them to be, and with a very detailed text prompt, you get very close to character consistency too”, allowing for multi-clip productions featuring the same characters and settings without dramatic variations.

Kadieff is also a huge fan of Veo 2’s generation quality: “”Veo 2 has generally been trained on very good, cinematic content. So almost like all the shots you do with it feel super cinematic, and the animation quality is phenomenal.”

Beyond this, the resolution quality of Veo 2’s outputs is also a cause for celebration, as Sidhu states, “this model can natively output 4K. If you used any other video generation tool, Sora, Luma, whatever it is, you end up exporting your clips into some other upscaling tool whether that’s Krea or Topaz, what have you — this model can do 4K natively, that’s amazing.”

Industry Applications: From Fashion to Gaming

Different industries are discovering unique applications for these tools, with their specific requirements guiding platform selection. Fashion brands prize consistency and physical accuracy, while gaming and entertainment often value creative flexibility and surrealism.

“What I’m really excited about is not just the ability, indies are going to be able to rival the outputs of studios, but studios are going to set whole new standards,” says Sidhu. “But then also, these tools are changing the nature of content itself, like we’re moving into this era of just-in-time disposable content.”

For fashion and retail, the ability to quickly generate variations of a single concept represents enormous value. Creating multiple versions of product videos tailored to different markets is now possible without the expense of multiple production shoots.

Meanwhile, gaming and entertainment applications embrace different capabilities. Kadieff describes how AI is transforming creative approaches: “The intersection of art, games and films, is not just about games and films anymore – it’s about hybrid experiences”. This represents a fundamental shift in how interactive media can be conceived and produced.

Sheldrick predicts significant industry adoption this year: “I think this is the year that AI video and AI imagery in general will kind of break into the advertising market and a bit more into commercial space.” He warns that “the companies that have got on board with it, will start to reap the rewards, and the companies that have neglected to take this seriously, will suffer in this year.”

The Human-AI Collaboration Model

Despite these tools’ remarkable capabilities, the most successful implementations combine AI generation with human creativity and oversight. The emerging workflow models suggest letting AI handle repetitive elements while humans focus on the aspects requiring artistic judgment.

As these platforms continue to develop, creative teams are adapting how they work, with new hybrid roles emerging at the intersection of traditional creativity and technical AI expertise.

The learning curve remains steep, but the productivity gains can be substantial once teams develop effective workflows. Kadieff notes how transformative these tools have been: “when I saw transformer-based art, like three, four years ago, I mean, it changed my life. I knew instantly that this is the biggest media transformation of my lifetime”.

Looking Forward: AI Video in 2026 and Beyond

As these platforms continue evolving at breakneck speed, our experts envision transformative developments over the next few years. Specialized models tailored to specific industries, greater customization capabilities, and integration with spatial computing all feature prominently in their predictions.

With Sidhu’s earlier visions of independent creators rivalling the outputs of studios, this democratization of high-quality content creation tools doesn’t mean the end of major studios, but rather a raising of the bar across the entire creative landscape.

Sheldrick remains enthusiastic about the competitive landscape driving innovation: “I’m just most excited to watch these massive, sort of frontier labs just going at it. I’ve enjoyed watching this sort of AI arms race for years now, and it hasn’t got old. It’s still super exciting.”

_{David Sheldrick has used OpenAI’s Sora tool to create fashion videos}

Perhaps the most transformative potential lies in how these tools will reshape our understanding of content itself. As Sidhu explains, “I think content authoring will look almost like a world model, one of the characteristics or attributes of it is like, here’s a scene graph, here are the three scenes that I have. Here are the characters that are within it. Here are the props. Here’s the time of day”. This structured approach would allow content to be personalized and localized at unprecedented scales.

The Democratization of Visual Storytelling

As we look toward the future of AI-generated video, it’s clear that neither Sora nor Veo 2 represents a definitive solution for all creative needs. The choice depends on specific requirements, risk tolerance, and creative objectives.

What’s undeniable is the democratizing effect these tools are having on visual storytelling. “Now we’re coming to a place where everybody, anybody with an incredible imagination, whether they’re in India, China, Pakistan or South Africa, or anywhere else, and access to these tools can tell incredible stories,” Kadieff observes.

Sidhu agrees, noting that “YouTube creators are punching way above their weight class already. And so I think that trend is going to continue, where we’ll see like the Netflix’s of the world look a lot more like YouTube, where more content is going to get greenlit”.

These tools are enabling a new generation of creators to produce content that would have been prohibitively expensive just a few years ago. The traditional barriers to high-quality video production are falling rapidly.

As AI video tools like Sora and Veo 2 continue to evolve and become increasingly accessible, we stand at the beginning of a fundamental shift in how visual stories are told, who gets to tell them, and how they reach their audiences. The tools may be artificial, but the imagination they unlock is profoundly human.