Luces y sombras de la inteligencia artificial aplicada al mundo del cine

Nos encontramos en un escenario de ciencia ficción donde poco o nada nos sorprende que existan taxis voladores o donde se puede crear casi cualquier cosa a partir de una impresora 3D. No sería de extrañar, por tanto, si os decimos que una posible vía de evolución del cine y la televisión pasa por incorporar la inteligencia artificial y el análisis de datos a la creación de series y películas.

¿Cómo hacer que la gente acuda más al cine? ¿Cómo mejorar la atención del público? ¿Cuáles son los hábitos de consumo de los espectadores? Estas, y muchas más, son algunas de las preguntas a las que pueden dar respuesta el uso de estas nuevas tecnologías dentro del séptimo arte. Todo sea por optimizar al máximo las inversiones realizadas en una producción y arriesgar lo menos posible cuando te metes en superproducciones que superan holgadamente los 150 o 200 millones.

Es por ello que hoy queremos arrojar algo de luz a un tema que puede sonarnos a cuento chino, pero que en realidad responde a criterios de marketing y de economizar al máximo los recursos disponibles por parte de los estudios de cine que intentan adaptarse a un nuevo contexto donde el mercado del streaming es el rey. ¡Empezamos!

warner cinelytic

El caso Warner y Cinelytic

El pasado mes de enero, Warner Bros. firmó un acuerdo con Cinelytic, una startup fundada hace cuatro años cuyo sistema de inteligencia artificial ayudará en la toma de decisiones a los altos ejecutivos del estudio. Cinelytic se ha estado probando en modo beta durante los últimos tres años, y es ahora cuando Warner podrá aprovechar todo su potencial como sistema de análisis predictivo en el proceso de toma de decisiones.

Es otras palabras, Cinelytic aportará datos sustanciales sobre un proyecto para ayudar en la toma de decisiones en una junta de accionistas y darles la información más completa antes de dar luz verde a dicho proyecto. Datos como la fama de un actor o actriz en un determinado territorio, fechas óptimas de estreno, o cuánto beneficio puede generar una película en los distintos canales de distribución.

Obviamente hay múltiples variables que se le escapan a esta IA. Y, por si te lo estabas preguntando, Cinelytic no predice cuál va a ser el próximo gran éxito de año. Tampoco tiene capacidad para tomar decisiones creativas. Es solo una herramienta diseñada para procesar cientos de miles de datos en menos tiempo que el que necesitaría una persona o un equipo de analistas de datos.

Si bien, son muchos los que se han echado las manos a la cabeza ante semejante extravagancia: “¿Una IA dirigiendo películas? ¿Estamos locos?”; en el fondo no deja de tener una explicación bastante lógica. No se trata de saber si una película tendrá éxito, sino agilizar los procesos en la toma de decisiones, ofreciendo a los altos ejecutivos datos medibles y contrastables en las distintas áreas del estudio, como marketing, distribución y financiación.

Netflix

La infraestructura de Big Data de Netflix

Nadie duda del enorme éxito del rey del VoD, con unos resultados de facturación asombrosos que se repiten trimestre tras trimestre a pesar de la competencia salvaje que existe en este sector. Esto ha llevado a Netflix a reforzar su estrategia de contenido hasta convertirse en una de las mayores productoras que hay actualmente.

¿Y cuál es el secreto de su tremendo éxito? Pues que Netflix no es solo una compañía de entretenimiento, sino que estamos ante un gigante del Big Data.

Su infraestructura de recolección y análisis de datos es capaz de filtrar y categorizar una cantidad de información de proporciones épicas. Todo es poco con tal de poder predecir las tendencias de los usuarios y aumentar las probabilidades de acierto a la hora de producir y generar contenidos propios.

Los servidores de Netflix rebosan información de cómo interactuamos con el contenido de la plataforma. Por poner algunos ejemplos, recogen datos de cuándo pausamos, en qué momento dejamos de ver algo, cuándo vemos contenido por fecha y hora de visualización exactas, desde dónde, y así un larguísimo etcétera.

Pero no solo miden nuestra interacción con la plataforma, sino también otro tipo de métricas más relacionadas con el consumo de contenidos como géneros preferidos por el espectador, el histórico de búsquedas o la frecuencia de visionado entre subgéneros.

Con todo esto, Netflix elabora una imagen sobre nosotros tan fiel como la que vemos reflejada en un espejo. ¿Asustados? Pues quizás deberíais. No sabemos en qué derivará todo esto…

20 century fox

Fox quiere saber quién irá al cine

La ya extinta 20th Century Fox (actualmente propiedad de Disney), trabajaba con el sistema Nvidia Tesla P100 desde hacía varios años para recolectar información de cientos de anuncios de películas y cruzarla con los datos de asistencia a las salas de cine de estas mismas películas.

¿Y esto para qué? Muy sencillo. La idea de analizar avances de películas es determinar qué tipo de público es más probable que acuda a verla a los cines, apoyándose en una extensa base de datos que recoge los gustos de estas audiencias. Imagina poder predecir con absoluta certeza (o casi) cuánta gente acudirá al cine a ver una peli antes de estrenarla. Imagina poder invertir tu dinero sin riesgo.

Mediante el uso de tecnología de ‘machine learning’, Nvidia Tesla P100 es capaz de analizar variables como el color, la iluminación, así como los personajes y objetos que aparecen en la escena para poder reportar análisis lo más precisos posible. Todo es poco con tal de encontrar cualquier posible asociación entre las características formales del tráiler y la futura audiencia que pueda tener esa película.

La Inteligencia Artificial en el proceso creativo

Más allá de las posibilidades que puede llegar a ofrecer la Big Data y los sistemas de inteligencia artificial al mundo de las grandes producciones de Hollywood, algunos estarán preguntándose: ¿acaso una inteligencia artificial es capaz de hacer cine?

Como siempre, es mejor recurrir a ejemplos concretos si queremos conocer el verdadero alcance de estas suposiciones. Y puede que a más de uno le suene este caso en concreto, que no poco dio que hablar en su día.

En 2016, llegaba a las pantallas de medio mundo la película ‘Morgan’, una película de ciencia-ficción dirigida por el entonces desconocido Luke Scott y cuya historia trataba de una compañía tecnológica que desarrolla un robot dotado de inteligencia artificial (qué casualidad) con un potencial tan grande que deciden contratar los servicios de una especialista para que les ayude a decidir si acabar con la criatura o mantener vivo al androide.

Pero el argumento no es lo único que nos interesa en este caso, aunque sea muy acorde con las novedades que introdujo este filme en la industria cinematográfica. Y es que Fox, la productora de esta película, contrató los servicios de IBM Research, la división de investigación y desarrollo de la famosa IBM, para crear el tráiler oficial de la película.

En esta ocasión, el objetivo era que un sistema de inteligencia artificial se volcase a analizar el contenido promocional de centenares de películas pertenecientes al género de terror y la ciencia ficción para crear un tráiler capaz de captar el interés del mayor número de espectadores y llenar las salas. ¿El resultado? Podéis verlo aquí mismo:

Al cruzar tantísimos datos sobre tráilers y anuncios en este tipo de películas, la IA fue capaz de llegar a entender (por decirlo de alguna manera) cuáles eran los recursos narrativos más habituales en este tipo de contenidos para ayudar a vender la película de la mejor manera posible.

Por supuesto, no estamos diciendo que la IA fuese capaz de montar y editar el tráiler, ni mucho menos. Pero sí escoger las escenas que mejor sirvieran en las labores del marketing de la cinta y que ayudasen a vender mejor la película al gran público. Obviamente, el encargado de ensamblar todo este material sería el propio montador de la película.

Ahora bien, ¿acaso los resultados en taquilla de la película acompañaron a las tremendas expectativas de este experimento? En absoluto. La película recaudó en su país de origen apenas 4 millones, que se suman a los casi 5 millones en el resto del mundo. En total, 8,8 millones de dólares recaudados en todo el mundo para una película cuyo presupuesto rondaba los 8 millones. Lo que se dice un desastre total.

Otra historia que viene muy a cuento es todo lo que rodeó al proceso de creación del cortometraje ‘Surprising’, el primero creado enteramente por una IA. Ante todo, hay que decir que no estamos exactamente antes una obra audiovisual con pretensiones artísticas, sino más bien un experimento que el cineasta Oscar Sharp quiso llevar a cabo para comprobar si una inteligencia artificial sería capaz de escribir por sí sola un guion para un corto.

Como explican al principio del propio corto, que podéis ver bajo estas líneas, la red neuronal recurrente Jetson tomó elementos comunes de cientos de guiones de películas sobre ciencia ficción (cuyo listado también podéis ver en el propio corto). El resultado de todo ello, fue la creación de una historia cuyo guion consta de apenas cuatro páginas, en las que vemos condensados algunos de los recursos narrativos más comunes dentro del género, cliffhangers incluido.

Como os decimos, esta producción no pasa de ser una simple curiosidad, o quizás como mero ejercicio para explorar futuras vías para introducir el uso de redes neuronales en la producción audiovisual. No obstante, el resultado es bastante irregular, repleto de situaciones un tanto absurdas y con una sucesión de diálogos que no parecen seguir un hilo concreto.

Esperemos que todos estos casos os hayan despejado un poco las dudas sobre cómo funciona el panorama entre los grandes estudios de Hollywood. No es de extrañar que las grandes mayors sirvan de guía y allanen el camino para lo que acabará convirtiéndose en una tendencia en la industria cinematográfica de todo el planeta. ¿Y a vosotros qué os parece todo esto? Compartidlo con nosotros en los comentarios.

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