Inteligencia Artificial y Participación del Público en el Museo

 

En estos tiempos que corren, algunos museos recurren ya a la tecnología de la inteligencia artificial (IA) para atraer al público y personalizar sus experiencias. Antes de seguir con este tema, es importante explicar cuáles son las tecnologías de IA que se utilizan para lograr una mayor participación de la audiencia. ¿Cómo se implementan estas tecnologías en los museos?. ¿Existen desafíos/o problemas? La gráfica que os mostramos a continuación resume las subcategorías de IA que los museos suelen emplear más frecuentemente, las mejores prácticas para cada subcategoría, las actividades en las que se implementa la IA y los desafíos que estas tecnologías pueden provocar en nuestros museos.

 

Entre todas las subcategorías de IA, las tres más recurrentes son: Chatbot, Red Neuronal / Aprendizaje Profundo y Aprendizaje Automático (o Mecánico). Chatbot, es un robot de software capaz de personalizar el recorrido. A través de él se logra la interactuación con los visitantes mediante un servicio inteligente al cliente.

En segundo lugar encontramos el Aprendizaje Automático. Gracias a esta tecnología es posible aprender, clasificar y hacer predicciones a partir de datos existentes. El análisis de dichos datos podría utilizarse en el reconocimiento facial (estilo de obras de arte, color, textura, reconocimiento de objetos) y para el seguimiento geográfico en las redes sociales y de la asistencia. De esta manera, podemos llegar a conocer las preferencias del público con vistas a una futura estrategia para la gestión de las colecciones – así como para el diseño y producción de las mismas -.

Por último, pero no menos importante según el aprendizaje automático, la red neuronal / y el aprendizaje profundo están cambiando también las experiencias en los museos. Se trata de sistemas informáticos capaces de crear datos derivados, similares al «conjunto de datos» ya existente modelado libremente en el cerebro humano. Esta tecnología puede aplicarse para investigación en los archivos de los museos. Así, por ejemplo, un sistema de aprendizaje profundo permite reconocer la escritura a mano de documentos antiguos en latín y convertirla en digital en función de su gigantesco banco de memoria. Por otro lado, la Red Neuronal puede transformar las diferentes formas que tienen los artistas de crear arte. Las redes adversas generativas (GAN) son un gran ejemplo, y ya se utilizan en la exposición «Recuerdos del transeúnte I» y en un prototipo de «Mapas genéricos» realizados por El MET, Microsoft y MIT.

Para terminar, el uso de las tecnologías de IA en la participación de los visitantes está también relacionado con la organización y recreación de conjuntos de datos, con el análisis del comportamiento, con la asistencia y con la personalización de la experiencia. Para comprender mejor la implementación de la IA en los museos, existen una serie de desafíos que deberíamos considerar previamente, como, por ejemplo, la medida en que el museo intenta implementar este tipo de tecnología. Como todos sabemos, la mayoría de las exposiciones están diseñadas por un curador/a o museólogo/a que recurre a una perspectiva experta. Sin embargo, el análisis del comportamiento del público, la utilización de recorridos personalizados y la predicción de datos permite a los museos conocer mejor las preferencias de la audiencia. Cabría entonces preguntarse lo siguiente: ¿Afectarán las tendencias al prestigio de los expertos en museos y se generará la exposición para bien de los visitantes? Se trata, sin duda, de un tema sobre el que deberíamos focalizar las futuras investigaciones. En los próximos artículos, iremos ahondando en todas esas cuestiones que definirán el diseño de nuestros museos de aquí a 10 años.

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