¡Adjudicado… al algoritmo!

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.

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.