Cinelytic: la inteligencia artificial que ayudará a Warner a tomar decisiones

Se ha dado a conocer que Warner va a trabajar con Cinelytic para tomar decisiones tanto de producción -desde la luz verde hasta el casting- como de distribución. Esta noticia es relevante porque Warner es el primer gran estudio que apostará tan abiertamente por la IA pero Cinelytic lleva un tiempo haciendo ruido.

¿Qué es Cinelytic?

Ante todo hay que decir que, a nivel técnico, poco nos cuentan sobre los detalles de la arquitectura de este software. Cuando sus responsables hablan de él se suelen quedar en términos generales de lo que es y se centran más en lo que hace.

Lo poco que se dice de la aplicación es que está basada en la nube, lo que de todas formas ya es lo habitual, y que utiliza las últimas técnicas de machine learning (la rama de aprendizaje automático de la inteligencia artificial). Es de suponer que con ello se refiera al deep learning que tantas alegrías nos está dando con los últimos desarrollos de redes neuronales, pero no se dan más detalles al respecto. En cualquier caso, Cinelytic hace una gestión de una gran cantidad de datos sobre la industria del cine, tanto propios como de licencia ajena, que sirve al sistema para predecir beneficios en función de las características del proyecto.

Cinelyic no solo da una respuesta a la pregunta de si un proyecto será rentable (ellos dicen que con una precisión del 86%) sino que se atreve a ir más allá y hacer estimaciones sobre decisiones de casting. De primeras da un poco de grima pensar que el casting se decida por criterios de rentabilidad, pero no seamos ingenuos, la rentabilidad de un intérprete siempre ha sido clave, en algunas ocasiones ha levantado proyectos. Cinelytic, dentro del cierto hermetismo con el que maneja su información, ha jugado en algunos medios a desvelar -que no desvela nada nuevo- algunos datos puramente estadísticos sobre la rentabilidad de los intérpretes. O jugar con mostrar algunos gráficos sencillos en redes, simplemente para dar una idea de en qué tipo de información asientan sus cálculos.

Tomorrow the film @bombshellmovie debuts. One of Cinelytic's features lets you take a look at an actor's theatrical performance over time – here is Nicole Kidman's.#NicoleKidman #BombshellMovie #movie #FilmTwitter #debut #boxoffice pic.twitter.com/OxSf5YT1Gl

— Cinelytic (@cinelytic) December 11, 2019

¿Quién compone Cinelytic?

Cinelytic tiene dos fundadores con perfiles bien diferentes y oportunamente complementarios.

Por un lado, Tobias Queisser, el CEO, la cara más visible en los artículos y charlas. Es la parte relacionada con el aspecto económico. Ha trabajado en el mundo de las finanzas y desde 2013 tiene una productora, Arctic Pictures, que de momento no ha despuntado. El único título reseñable es The Dark Side of the Moon, una pequeña película alemana de 4 M$ que Queisser ha coproducido. Aparte de algunas nominaciones, pasó sin pena ni gloria. En cualquier caso, le sirvió a Queisser para darse cuenta de que faltaba una herramienta de análisis potente en la industria.

El otro fundador, Dev Sen, aporta el aspecto más científico, es el CTO, el responsable técnico. Ha trabajado para la NASA en un software de evaluación de riesgos para cohetes. Dentro de lo cool que suena, a nivel computacional es posible que los procesos no difieran demasiado de la evaluación de riesgos de una producción cinematográfica. De él hay menos intervenciones a no ser que se busquen contenidos más técnicos.

¿Qué cambia?

Como comentaban en Xataka hace unos meses, “estos algoritmos tienen su limitaciones: al basarse en datos del pasado, son incapaces de anticipar éxitos o fracasos derivados de cambios culturales del público. Tampoco aciertan mucho al analizar películas sin referentes previos claros”.

En realidad, esta es una práctica que ya se realiza por los grandes estudios y un problema que ya tenemos. El equipo de analistas que trabajan para las majors aplican constantemente fórmulas de éxito -como los remakes, las secuelas o determinados géneros o estrellas- con una eficacia gris y calculada. Un equipo desapasionado y eficaz como la malvada megacorporación de Ready Player One. Lo que aporta el software es la automatización y, por tanto, reducir enormemente el tiempo de análisis. Esto no solo es una cuestión de ahorro de tiempo de los analistas de las majors, también implica una capacidad de análisis mayor, ya que esta velocidad permite analizar posibilidades que podrían ser descartadas de otra manera. Esto podría aportar una manera de producir diferente.

Cuando AlphaZero, el motor de inteligencia artificial de DeepMind aprendió a jugar al ajedrez, no solo era el mejor por su capacidad de cálculo, también desarrolló un estilo de juego diferente. Hasta tal punto que el campeón (humano) Magnus Carlsen ha tomado buena nota y ha aprendido de su manera de jugar. Las decisiones que toma AlphaZero son muchas veces atrevidas, aparentemente arriesgadas y su juego puede considerarse incluso menos gris que el que había desarrollado la mente humana.

¿A dónde quiero llegar con el ejemplo del ajedrez? Podríamos pensar, con razón, que este movimiento de Warner puede llevar a una rutina sin alma de la producción cinematográfica. Pero, como decía, es algo que ya pasa, no hay más que ver las decisiones comerciales de los proyectos de Disney, con gran éxito y rutinarios resultados. Quizá la inteligencia artificial sea capaz de encontrar fórmulas comerciales más complejas que los esquemas manidos a los que recurren los técnicos humanos. Por supuesto, siempre hablando del terreno puramente industrial, no de decisiones artísticas. Quizá en el ámbito comercial también podamos aprender de las máquinas.

Ahora tres razones para frenar mi optimismo. Por una parte, las normas de un tablero de ajedrez son finitas, mientras que el negocio del cine dependen de variables ajenas a los datos de entrada (cambios sociales, temas de actualidad…). Por otro lado, el poco énfasis que se da en la comunicación de los aspectos técnicos dan que pensar que la tecnología de inteligencia artificial no es demasiado innovadora, probablemente se quede solo en el ámbito de la inferencia estadística un poco vitaminada. Se esmeran en aclarar que se trata sobre todo de reducir procesos manuales repetitivos y costosos. Por último, cualquier propuesta que se salga de lo común tendrá que ser avalada finalmente por un responsable humano y aquí no se trata de una partida de ajedrez sino de gastar millones de dólares. ¿Se atreverán o mantendrán a la máquina bajo sus estándares de mediocridad?

Y la pregunta del billón: ¿Cinelytic habría dado luz verde a Joker? ¿Y habría recomendado seguir adelante con un director como Todd Phillips, especialista en comedias, y con una única estrella? La IA no es capaz de captar los fuertes movimientos sociales que hacen de Joker una película oportuna y atractiva. Aunque quizá, más importante que preguntar si Cinelytic hubiera dado luz verde es preguntarse si Warner apostaría hoy por el proyecto con una hipotética luz roja del nuevo sistema.

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¿Quién decide?

Aquí está el dilema. ¿Quién decide? ¿Seguirán los responsables humanos teniendo las riendas de lo que se hace y se deja de hacer? Queisser, por supuesto, es prudente y dice lo que tiene que decir: esta es una herramienta para ayudar al análisis, no para tomar las decisiones por ti.

Pero aunque esto suene muy bonito y sea lo que siempre se dice ante las mejoras tecnológicas, no siempre es así. Habrá que ver hasta que punto un productor -no digo ya un director- puede enfrentarse a los diagnósticos de un sistema de inteligencia artificial que acierte con regularidad. Habrá que ver si un director es capaz de imponer al actor que considere adecuado si el sistema le lleva la contraria -en el caso, como digo, de que el sistema dé buenos resultados.

El algoritmo de Netflix decide lo que vemos, el algoritmo de Spotify decide lo que escuchamos y ahora otro “algoritmo” puede decidir lo que se produce y como lo consumimos (Cinelytic también calcula las ventanas de distribución). Puede que este y otros sistemas decidan, al menos en parte, el futuro de la industria en esta década. Si no se complementa con la pasión de los artistas para producir algunas películas que dejen poso y genere ilusión, solo se estará haciendo aún más profunda la tumba que llevan años cavando los de los parques de atracciones.