El algoritmo que decide la fecha de estreno de las películas

A la industria cinematográfica se le han acumulado los estrenos durante la pandemia. Todas las películas programadas, incluidas superproducciones llamadas a romper la taquilla como Sin tiempo para morir, Viuda Negra y Wonder Woman 1984, han tenido que posponerse al otoño o a 2021 —algunas incluso ni tienen fecha prevista—. De acuerdo con los datos publicados por Variety, el sector afronta este año unas pérdidas de hasta 27.000 millones de euros. El cine vive uno de los períodos más convulsos de su historia. Una convulsión que ni siquiera sabe cuándo podrá despejarla mientras la covid amenace con nuevos confinamientos.

Para navegar entre la incertidumbre, la algorítmica lleva un tiempo decidiendo las fechas de estreno óptimas. Será aún más relevante si el coronavirus evoluciona favorablemente porque los títulos se acumularán semana tras semana. Desde 2015, Gower Street hace negocio con su software Forecast, un híbrido entre la inteligencia artificial y la experiencia fílmica humana que, asegura la compañía, utilizan tres de las grandes productoras de Hollywood, entre otras empresas, aunque por cuestión de privacidad no puedan decir cuáles son. “Es una herramienta de simulación que permite a los estudios tomar decisiones estratégicas, como saber qué días son los mejores para conseguir la mayor recaudación. En 10 segundos simulamos los escenarios. Hace menos de una década tardabas hasta tres días”, explica Dimitrios Mitsinikos, fundador y CEO de Gower Street.

El servicio que ofrece no se queda en el día y hora del lanzamiento. Los taquillazos también se nutren de la venta de palomitas, de las previsiones de merchandising y de las necesidades de personal en los cines. Por no mencionar la contraprogramación, una táctica habitual que modifica los planes iniciales de las distribuidoras. Forecast es capaz de plantear escenarios a todas estas variables. “Las salas pueden encontrar resultados inesperados. Para mí es una de las fortalezas del software”, sostiene.

Como toda solución de analítica de datos, cada vez requiere más y más información si pretende que el algoritmo mejore su precisión. Aparte de alimentarlo con metadatos aportados por Comscore Movies, entre los que se incluyen el reparto, el director, el formato, el género, el metraje y la sinopsis, las conclusiones de un equipo humano que estudia trailers, ve películas o analiza el comportamiento de los espectadores son indispensables para estimar el alcance de la cinta. Pasar por alto la meteorología, el día de los enamorados o un evento deportivo de masas varía la taquilla en millones de euros.

Aunque las cláusulas de privacidad impiden a Mitsinikos poner ejemplos recientes, comenta lo que sucedió con el estreno de Los Miserables, cuando todavía trabajaba en Universal. La inteligencia artificial concluyó que enero era el mes ideal para obtener una buena recaudación, pero la compañía pensaba que mejor en diciembre pese a que coincidiría con El hobbit: la batalla de los Cinco Ejércitos. En algunos países se estrenó cuando quería el estudio y en otros al mes siguiente. “Simulamos tiempo atrás las opciones y los datos eran claros. Lo que sucedió es que en enero fue un éxito. Demostramos a la industria la importancia de esta tecnología”, precisa.

Los rigores de la emergencia sanitaria han beneficiado a Gower Street, pero, al mismo tiempo, les ha empujado a innovar en el software. Tener en cuenta un brote, una segunda ola o la evolución de la nueva realidad son características ya incluidas en el algoritmo. Y todo esto es más sencillo con superproducciones porque, en palabras de Mitsinikos, con producciones pequeñas y de autor la información brilla por su ausencia. El software realiza proyecciones más vagas, aunque las productoras siempre pueden introducir sus propios datos. “El big data sirve para muchas cosas. Sin embargo, dudo de que anticipe el éxito de películas independientes”, zanja Jaume Ripoll, fundador de Filmin.

Toma de decisiones

En vez de abalanzarnos incondicionalmente a los brazos de la inteligencia artificial, Ripoll entiende que solo es un factor más en el proceso de toma de decisiones. En la plataforma que creó, por ejemplo, una serie como Berlin Alexanderplatz la renuevan año tras año pese a que el big data indica que el 97% de los espectadores no la termina. “Para mí es fundamental la combinación de intuición, criterio y análisis en este sector. Es evidente que recibimos muchos datos, pero ni los analizamos. Necesitamos más analistas en el cine”.

La industria ha encontrado en la algorítmica una ayuda importante. No es algo nuevo: Nestor Film Company decidió trasladarse en 1911 de Nueva Jersey a Los Ángeles por un informe que sugería que una mejor climatología y más días de sol mejorarían los beneficios de la productora. Surgía así lo que hoy se conoce como Hollywood o star system.

Si nos fijamos en coqueteos más recientes, el marketing cinematográfico tiene algo que decir. En Mascotas 2, Telefónica colaboró con Universal para su lanzamiento en Brasil. Con la información recabada a partir de los 75 millones de usuarios móviles, personalizaron la campaña con la intención de mejorar la taquilla. Sirvió para que quien viera el trailer recibiera un paquete de datos adicional o si paseaba cerca de un cine le llegara un mensaje con una promoción para ver la película. “Buscamos en nuestra base de datos personas con planes familiares o que tuvieran apps infantiles instaladas. Nos permitió llegar más fácilmente al público objetivo y a la distribuidora mejorar sus previsiones”, resume Filipi Abrao, responsable de producto de marketing digital en Telefónica.

La covid ha situado al sector ante el abismo, aunque no está todo perdido. Una de las épocas de mayor afluencia de espectadores a las salas fue 1946, el año siguiente a la conclusión de la Segunda Guerra Mundial. El séptimo arte lucha por no detenerse, como han demostrado las plataformas de streaming durante el confinamiento. La digitalización ha facilitado que algunos estrenos se conviertan en taquillazos incontestables, pero no siempre es la solución a los males de una actividad a la que le cuesta hacer caja. “Aquí todo el mundo quiere inventar la rueda una y otra vez… Y eso es imposible en una industria tan pequeña como la nuestra”, concluye Mitsinikos.