El mercado del arte ensaya
el uso masivo de fórmulas matemáticas y el 'big data' para comprar y vender
obras
Dos empleados de Sotheby’s
muestran 'Untitled (Yellow and Blue)', de Rothko, en Londres en 2015. TIM
IRELAND AP
MIGUEL ÁNGEL GARCÍA VEGA
En la época del análisis
masivo de datos (big data), los algoritmos tientan la que quizá sea la última
frontera que separa el arte y el dinero. Esa gramática de números que
simplifica y automatiza operaciones complejas se ha fijado en los grandes
maestros (Picasso, Rothko, Pollock) y en los que aún faltan por descubrir. Con
una idea sencilla: utilizar las matemáticas para saber qué artistas y qué obras
hay que comprar. Si los robots inversores ya se emplean para especular con toda
clase de activos financieros, ¿por qué no adiestrar algoritmos que identifiquen
a los artistas y a las piezas más rentables?
La respuesta inquieta en el
mundo del arte porque supone eliminar el factor humano de la ecuación de
decidir. Ni siquiera el coleccionista y asesor Stefan Simchowitz —a quien The
New York Times retrató como el “mecenas Satán del mundo del arte”, por su
estrategia de comprar obras de artistas jóvenes y revenderla a enorme
velocidad— se ve representado en ese lienzo. “El impulso de comprar arte viene
guiado por las mejores y más repulsivas variables: amor, codicia, lujuria,
esperanza, miedo, belleza, inspiración, envidia; lo divino, lo brutal, lo
intelectual, la obsesión por el estatus, la búsqueda de valor”, desgrana
Simchowitz. “Quizá en un futuro lejano se pueda utilizar la inteligencia
artificial para comprar arte, pero no algoritmos”, sentenció aterrado ante la
idea de dejar la creación plástica al albur de los números. “El arte es algo
tan subjetivo que me parece difícil automatizarlo”, valora Diego M. Oppenheimer,
consejero delegado de Algorithmia, una start-up de Seattle (Estados Unidos) que
comercia con algoritmos.
Sin embargo esas secuencias
de números están por doquier en el planeta arte, solo hay que saber dónde
mirar. Plataformas digitales como ArtPrice, Blouin Art Sales Index, Mutual Art,
Artfacts, Artnet, Artsy o ArtTactic basan su esencia en un patrón numérico. Tal
vez el paradigma sea el de Carlos Rivera, un emprendedor de origen argentino
afincado en Los Ángeles quien hace un par de años creó ArtRank. El portal trata
a los artistas, sobre todo emergentes, como si fueran acciones de Bolsa y los
califica en categorías: Comprar, Vender y Liquidar. En el corazón de la web
late un algoritmo (similar al usado por Nielsen o Netflix) que se nutre de información
de subastas, galerías, asesores y escuelas de arte para identificar al
siguiente Koons o Damien Hirst. Pero no compra ni vende obra. “Porque al
mercado le falta liquidez para hacer compraventas instantáneas, como si fueran
algoritmos de alta frecuencia [los utilizados en la Bolsa]”, afirma Rivera.
Stefan Simchowitz, el 14 de
mayo en Los Ángeles. DONATO SARDELLA GETTY IMAGES FOR MOCA
Pero ese sería un modelo
tan especulativo que asusta pensando en la fragilidad de la carrera de un
artista. Sobre todo si el trabajo de un joven de 30 años es manejado con los
mismos criterios que un título de Repsol. A medio camino, la web Artsy genera
un algoritmo parecido al de la emisora de radio online Pandora para descubrir
cuáles son las piezas que podrían interesar a sus usuarios. Aunque la compra se
cierra a través de los galeristas. Otro portal, Invaluable, reúne información
de casas de subasta, marchantes y galerías con el objetivo de localizar obras.
De hecho su patrón numérico “ayuda al coleccionista incluso a fijar un precio
máximo en las pujas online”, observa un portavoz de la plataforma. Con otra
mirada, Art Money, una página que financia la adquisición de piezas por
particulares, recurre a esas secuencias para decidir qué créditos se aprueban.
Eso sí, su consejero delegado, Paul Becker, cree que las matemáticas “nunca
reemplazarán a la intuición humana”.
Poco importan las
incertidumbres, los algoritmos se expanden a través del arte como la témpera
sobre un papel encerado. La consultora Art Fraud Insights está desarrollando
una gramática que detecta obras falsas en subastas online y el museo
Mauritshuis de La Haya ha pintado un nuevo rembrandt escudriñando con una
secuencia numérica 360 originales del maestro. Es una demostración de fuerza de
la tecnología. “Las computadoras son capaces de analizar las tendencias del
mercado del arte y tomar decisiones de compra y venta”, reflexiona Lior Shamir,
experto en inteligencia artificial en la Universidad Tecnológica de Lawrence de
Míchigan (EE UU), quien ha escrito un programa que distingue entre cuadros
auténticos y falsos de Jackson Pollock.
“Los algoritmos pueden
utilizarse para detectar oportunidades de inversión en arte”, refrenda Roman
Kräussl, profesor de Economía en la Escuela de Finanzas de Luxemburgo. La clave
es cebarlos con buenos datos. Por ejemplo, si el coleccionista quiere adquirir
artistas emergentes puede analizar sus ventas en galerías y subastas, los
remates más altos, las veces que ha superado los máximos estimados, la
profundidad de su mercado... Tiene a su disposición 10 millones de registros de
más de 700 casas de pujas recogidos entre 1926 y 2016. Toda esta información
bien tamizada conduce a piezas concretas y a detectar artistas infravalorados.
Esto, al menos, prometen las matemáticas. En el camino se sacrifica la única
regla no escrita del coleccionismo: compra lo que te gusta.
http://cultura.elpais.com/cultura/2016/10/31/actualidad/1477928174_443994.html
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