Aplicación de la Inteligencia Artificial en Museos

La integración de la inteligencia artificial (IA) en los museos presenta un alcance sorprendentemente amplio y diversificado. Investigaciones en el ámbito de museos internacionales han revelado una amplia gama de proyectos de IA destinados a comprender mejor tanto a visitantes presenciales como digitales y sus comportamientos. Estos proyectos están innovando en la creación de nuevas experiencias museísticas mediante el uso de chatbots y otras aplicaciones, gestionando de manera sistemática las bases de datos de los museos, y examinando los posibles cambios en las operaciones museísticas. Muchas iniciativas de investigación recientes han desarrollado soluciones que sirven de inspiración y pueden utilizarse como fundamento de código abierto para investigaciones y desarrollos futuros. Indudablemente, se espera que estos enfoques sean aún más variados en los próximos años.

Para avanzar en el campo de la inteligencia artificial (IA), es crucial contar con una visión general, identificar las mejores prácticas y asegurar financiación adecuada. Isabel Hufschmidt en su artículo «Solving problems? A Global Mapping of AI in Museums» ofrece un análisis global del uso de la IA en los museos, buscando comprender las motivaciones, contextos, objetivos y desafíos asociados a su implementación. A través de ejemplos de mejores prácticas del sector de bibliotecas y archivos, así como del procesamiento de datos, se busca orientar la IA hacia las actuales y futuras prácticas de datos culturales. Por otro lado, Clemens Neudecker, en «Digital Curation and Collections for AI: Opportunities and Risks for Cultural Heritage Institutions», subraya los beneficios de la IA para la digitalización y curación en instituciones de patrimonio cultural, pero advierte sobre los riesgos de aplicar tecnologías opacas sin comprender completamente sus efectos. Fabio Mariani, Lynn Rother y Max Koss, en «Teaching Provenance to AI: An Annotation Scheme for Museum Data», demuestran cómo la IA puede convertir los registros de procedencia museísticos en datos estructurados mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), facilitando el análisis histórico de objetos a gran escala. Proponen un «esquema de anotación de procedencia» para mantener los matices históricos al construir «datos abiertos vinculados a la procedencia» (PLOD). Finalmente, Tabea Golgath en «The Funding Program LINK—AI and Culture: Five Lessons Learned after Five Years», reflexiona sobre el impacto de la IA en la cultura, explorando su aplicación en contextos culturales, sus implicaciones para los artistas humanos y la evolución del concepto de autoría.

En el ámbito de la IA, el arte ha tenido y sigue teniendo un papel fundamental, con el potencial de transformar y redefinir los procesos creativos. La emergencia de la IA generativa y, en particular, de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ha modificado la percepción pública sobre lo que se considera IA. Paralelamente, la tecnología ha experimentado avances notables en cortos periodos, evidenciado en la evolución de GPT-2 a GPT-3 y GPT-4 de Openai. Luba Elliott, en su artículo «Discovering Culture with AI», nos proporciona un panorama sobre cómo las instituciones culturales utilizan la creatividad basada en IA, explorando las manifestaciones artísticas con IA y subraya herramientas para fomentar la interacción del público con colecciones museísticas. Las obras de artistas como Mario Klingemann o Anna Ridler demuestran el potencial del arte para reflexionar sobre la tecnología, haciendo accesibles las tecnologías generativas y multimodales. Por otro lado, Marion Carré, en «Postverdad: Archivos, GPT-2 y Fake News», analiza cómo la tecnología desafía la noción de «archivos» mediante el uso de GPT-2 para crear archivos ficticios, provocando debates sobre la autenticidad y la fiabilidad de la información. Roland Fischer, en «Síndrome del impostor: GPT-3 entre realidad y ficción», indaga en el papel de la narrativa y la ficción en el contexto de GPT-3, destacando la delgada línea entre el contenido generado por humanos y máquinas. En conjunto, estos estudios ofrecen visiones y posibilidades sobre cómo las instituciones culturales pueden navegar en el campo de la IA, redefiniendo su función como espacios de reflexión, discusión y educación en la era digital.

A pesar de la proliferación de proyectos, la adopción de la inteligencia artificial (IA) en los museos se encuentra todavía en sus fases iniciales. Para aportar claridad y tangibilidad al tema, la última sección del volumen destaca una selección de proyectos implementados entre 2018 y 2023, principalmente en el ámbito museístico de habla alemana. Con el reciente auge de ChatGPT, se anticipa un incremento rápido en el número de proyectos en los próximos años, especialmente aquellos que provienen de soluciones comerciales listas para su uso. Este segmento se enfoca intencionadamente en proyectos no comerciales que, en muchos casos, pueden ser reutilizados directamente. Estos proyectos abordan innovaciones en curaduría, interacción y la experiencia del visitante. Mediante la exploración de estas aplicaciones prácticas de la investigación y el desarrollo, se busca ofrecer inspiración para futuros debates y el diseño de nuevos conceptos, complementando las reflexiones más generales y las visiones orientadas hacia el futuro.

Una cuestión intrigante es cómo la curaduría se transformará con y a través de la inteligencia artificial (IA). Un ejemplo pionero y bastante innovador de comisariado asistido por IA lo ofrece el investigador y artista Tillmann Ohm. En su artículo, «Realización de exposiciones algorítmicas: curación con redes y embeddings de palabras», Ohm explora el uso del análisis de redes y la técnica de embedding de palabras para curar de manera artificial una exposición. El objetivo está en conectar eficazmente obras de arte con palabras clave para generar exposiciones temáticas y cohesivas. La digitalización abre nuevas y fascinantes posibilidades para combinar objetos digitales de diferentes orígenes, creando nuevas conexiones, combinaciones e ideas. Esto implica un enfoque distinto al tradicional, basado en datos aislados, y requiere una predisposición hacia la cooperación y la construcción de infraestructuras compartidas y sostenibles, como Europeana, la nube de patrimonio digital europeo u otras alianzas. Nicole High-Steskal y Rainer Simon ilustran este punto en su artículo «Evaluación de la caja negra: vincular el arte vienés a través de la IA», con el proyecto piloto LiviaAI, que emplea IA para descubrir conexiones entre objetos de tres museos vieneses. El propósito es desarrollar un modelo capaz de aprender representaciones visuales similares entre diferentes colecciones. De forma parecida, «Clouds of Symbols: The Digital Curator Project» de Lukáš Pilka presenta una aplicación web experimental diseñada para identificar símbolos y motivos en obras de arte históricas, utilizando una red neuronal especializada para analizar iconográficamente una amplia base de datos de obras de arte de varios museos de Europa Central.

¿Qué herramientas de inteligencia artificial (IA) pueden facilitar el acceso a vastas colecciones de patrimonio cultural y satisfacer las necesidades de los usuarios? En «xCurator: exploración y curación de colecciones digitales respaldadas por IA», Sonja Thiel y Etienne Posthumus introducen una herramienta de curación basada en IA destinada a hacer que las colecciones digitales de los museos sean más accesibles, inventivando a los usuarios a curar las colecciones por sí mismos. Para evaluar el impacto y la utilidad de estas tecnologías de IA en contextos museísticos, se realizaron varios estudios con usuarios y se establecieron espacios experimentales. La herramienta, desarrollada como código abierto, está diseñada para ser compatible con los estándares museológicos existentes, permitiendo su adaptación a futuros desarrollos. Además, en el marco del proyecto Creative User Empowerment, el «intelligent.museum» del ZKM y el Deutsches Museum investigaron el uso de IA en museos de manera más amplia. En «Diga la imagen, no lo haga: potenciando la cocreación entre humanos e IA a través de la instalación interactiva Wishing Well», Yannick Hofmann y Cecilia Preiss muestran cómo los deseos y sueños de los visitantes se convierten en imágenes mediante un modelo de conversión de texto a imagen, ofreciendo un ejemplo concreto de cómo la IA puede potenciar la cocreación entre humanos y tecnología.

Las interacciones usando chatbots tienen el potencial de enriquecer la experiencia de los visitantes al ofrecer orientación e interacción personalizada, además de proporcionar acceso a los contenidos del museo sin importar la ubicación o la hora. Estos sistemas pueden ofrecer respuestas inmediatas a consultas, explicar colecciones, narrar historias fascinantes y facilitar la orientación dentro del museo. Asimismo, posibilitan el acceso a los contenidos museísticos fuera del horario de apertura y pueden potenciar las experiencias educativas. Los chatbots bien diseñados se alinean con el comportamiento de los usuarios actuales, que buscan no solo interactuar con contenidos digitales sino también participar en una comunicación dinámica. Resulta interesante recordar que hubo una época previa al desarrollo de los grandes modelos lingüísticos. En «CHIM: Chatbot en el museo: exploración y explicación de objetos de museo con IA basada en el habla», Oliver Guske, Stefan Schaffer y Aaron Ruß exploran un caso de estudio inicial en el Museo Städel, donde se desarrolló un prototipo de chatbot entrenado para responder a preguntas abiertas sobre los objetos del museo. De manera similar, Melanie Fahden y Anja Gebauer, en «¡Con la IA al arte! Conversando con Helena de Troya y compañía a través de IBM Watson», presentan un chatbot de IA que facilita diálogos interactivos con seis personajes ficticios, demostrando así el potencial educativo de los chatbots en los museos. Finalmente, Ana Müller, Michael Schiffmann, Anke Neumeister y Anja Richert en «Exploring Beyond the Exhibits: Creation Knowledge for Social Robots in Public Spaces», concluyen esta sección evaluando cómo los visitantes interactúan con robots sociales vinculados a sistemas de diálogo de inteligencia artificial, abriendo nuevas perspectivas sobre la interacción bot-visitante en entornos museísticos.

Un ámbito relevante y complejo es el seguimiento de visitantes y el manejo de sus datos. La investigación de Franz Koeferl, Matthias Zuerl, Jitin Jami, Jindong Li, Dario Zanca y Bjoern Eskofier, titulada «Tracking the Visitor: Optical Indoor System for Visitor Research in Museum», introduce un sistema de seguimiento óptico de gran escala que aprovecha la detección de personas y un marco para la recolección de datos con el consentimiento explícito de los visitantes. Por otro lado, «Symotiv: Virtual Insights into the Symphony Orchestra» de Michael Zöllner, Markus Bosl, Dirk Widmann y Moritz Krause, explora el uso de la captura de movimiento y tecnologías de realidad virtual/aumentada (RV/RA) para analizar y presentar la dinámica de una orquesta sinfónica a una audiencia más amplia, sugiriendo maneras de convertir experiencias digitales en experiencias físicas e inclusivas. Estos estudios evidencian que las tecnologías de inteligencia artificial (IA) ofrecen un potencial significativo para enriquecer y diversificar la práctica museística en múltiples aspectos, desde la gestión de colecciones hasta el diseño de exposiciones y la mejora de la interacción con los visitantes. Aportan una visión crucial sobre las oportunidades y desafíos que implica la incorporación de la IA en el ámbito museístico.

Recursos bibliográficos:

Barreiro, D. y Borja, R. (editores) (2019). Museos digitales: Técnicas, estrategias y herramientas para la gestión del patrimonio cultural. Editoria T., Gijón.

Castaño, J. M. (editor) (2020): Inteligencia artificial y patrimonio cultural. Síntesis.

Fernández, B. y Sanz, P. (editores) (2018): Tecnología y patrimonio cultural: El desafío de la sostenibilidad. Iberoamericana.

González, A. M. y Ibáñez, J. J. (editores) (2017): Museografía crítica y nuevas tecnologías. Universidad de Granada.

González Garza, D. M. (2021). Modelos de gestión de museos con inteligencia artificial. CIMED21 – I Congreso internacional de museos y estrategias digitales.

Hufschmidt, I. (2018). Solving problems? A Global Mapping of AI in Museums. MuseumNext Londres.

Neudecker, C. (2020). Digital Curation and Collections for AI: Opportunities and Risks for Cultural Heritage Institutions.

Mariani, F., Rother, L., y Koss, M. (sin fecha). Teaching Provenance to AI.

Aplicación de la Inteligencia Artificial en Museos.

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