La inteligencia artificial (IA) ha generado una disrupción en la industria del cine, al transformar cada etapa del proceso e influir, incluso, desde antes de la concepción inicial de una película hasta su comercialización, promoción y distribución. Esta revolución tecnológica mejora la eficiencia del marketing en esta industria en específico y redefine la manera en que los estudios de cine se conectan con sus audiencias.

Personalización de la experiencia al máximo

En la industria del cine, la personalización es un elemento clave que se apalanca mucho en el uso de la IA. Los estudios y gigantes del streaming, como Netflix, Amazon Prime Video o Disney+, explotan sus herramientas de recolección de datos para alimentar algoritmos de aprendizaje automático que les permiten anticipar qué tipo de contenido podría interesarle a cada usuario, para crear una experiencia más personalizada. Ello no solo incluye recomendaciones de series y/o películas, sino también la personalización de sus pósteres, thumbnails, descripciones y hasta la posición de los títulos en la interfaz de la aplicación. 

Para empresas de streaming como Netflix, el algoritmo de recomendación supone una de las piedras angulares dentro de su estrategia de marketing predictivo. Según Kotler (2021), esta aplicación permite a las empresas visualizar cómo responderá el mercado e influir en él de manera proactiva. Según The Atlantic (2014), el algoritmo de Netflix analiza más de 76 897 microgéneros y clasifica el contenido en función de diferentes factores, como el tiempo de visualización, la frecuencia con la que se reproduce un género específico y las evaluaciones que los usuarios otorgan a los títulos.

La introducción de contenidos interactivos como la película Black Mirror: Bandersnatch, en el 2018, representó un paso importante para Netflix, más allá de las simples recomendaciones. La compañía supo imponer la tendencia de crear películas interactivas donde el usuario tenga la posibilidad de crear su propio final personalizado. El resto consistió en integrar películas y series de este formato, e incluso videojuegos, dentro de su plataforma.

Para la toma de decisiones creativas y financieras

Más allá de la personalización, la IA también ingresa al ámbito de la creación. Los estudios cinematográficos grandes en Hollywood, como Warner Bros, Lionsgate y Sony Pictures, se han asociado con Cinelytic para utilizar la IA en la predicción del éxito de las películas y orientar las decisiones de inversión. Cinelytic les ofrece, a través de su IA, hasta el 85 % + de precisión de pronósticos en la taquilla, según datos compartidos este año por la propia compañía. Ello permitirá a los altos mandos de los estudios determinar en qué proyectos cinematográficos invertir antes de darles luz verde para garantizar que tendrán un retorno rentable.

En la actualidad, todavía es difícil descifrar qué elemento de un espectáculo o un filme lo convierte en un éxito. Un caso notable es el de Netflix, que utiliza la IA para predecir qué tipo de contenido se volverá popular entre sus suscriptores. El gigante de streaming invierte en producciones originales basadas en estas predicciones para asegurar que sus películas y series tengan una audiencia garantizada. Esta estrategia le ha permitido reducir el riesgo financiero y optimizar su presupuesto de marketing, a fin de generar un impacto significativo en su éxito comercial. 

Por este mismo motivo, cuando ciertas series no cumplen con las expectativas de rentabilidad de los accionistas tras finalizar su primera temporada, Netflix emplea análisis predictivos para evaluar si serán rentables a largo plazo. Según DataCentric (2023), las posibilidades de Netflix ascienden al 70 % para que un proyecto triunfe y se mantenga (si nos fijamos en el número de contenidos propios que logran continuar una segunda temporada). Esta capacidad de predicción les permite tomar decisiones informadas, lo que ha llevado a la cancelación de varias series tras su primera temporada, cuando se determina que no lograrán la rentabilidad esperada.

Recepción y distribución 

El marketing predictivo en la industria del cine también sirve para generar un buen análisis reputacional. Las herramientas de IA pueden escanear miles de interacciones y menciones en redes sociales, blogs, y sitios web para evaluar el sentimiento y la apreciación general hacia una película, antes y después de su lanzamiento. Este tipo de análisis permite a los estudios reaccionar con rapidez a las opiniones del público y ajustar sus estrategias de marketing en tiempo real para mejorar la percepción de la película.

Cuando las películas reciben críticas negativas o mixtas durante sus primeras funciones de prensa, los estudios utilizan las IA para identificar las principales quejas de los usuarios y mitigar su impacto en las audiencias generales mediante campañas de relaciones públicas o cambios en la promoción. En muchos casos, se cambia el tono de voz o el enfoque de la promoción de determinada cinta para atraer a otro tipo de audiencias.

Si bien los estudios de cine están implementando la IA en casi todos sus procesos, la aplicación de esta herramienta debe ser mesurada y ética. Estamos ante un tema que resulta un tanto controversial en Hollywood, debido a la reciente huelga de guionistas y actores, una de las más largas y grandes de la historia. Y en la cual una de las principales demandas del gremio tuvo que ver sobre la regulación y control en el uso de las IA en la generación de guiones e imágenes. ¿Consideras que la IA ha influido en la manera en cómo consumes el cine o las series? Déjanos tu opinión.

Referencias

• Cinelytic. (2024). https://www.cinelytic.com/ 
• DataCentric. (2023). Netflix: Las claves del éxito basado en Big Data. https://www.datacentric.es/blog/insight/exito-netflix-datos/ 
• Harvard Deusto. (2023). El gran reto de la predicción: repensando el marketing. https://www.harvard-deusto.com/el-gran-reto-de-la-prediccion-repensando-el-marketing 
• Kotler, P., Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2021). Bienvenido a Marketing 5.0: tecnología para la humanidad. En Marketing 5.0, pp.16-29. Madrid: Almuzara. 
• The Atlantic. (2014). How Netflix Reverse-Engineered Hollywood. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/01/how-netflix-reverse-engineered-hollywood/282679/
• The Guardian. (2024). Where do we draw the line on using AI in TV and Film? https://www.theguardian.com/culture/2024/apr/20/artificial-intelligence-ai-movies-tv-film