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Espectáculos / Cine y series / Inteligencia artificial

No es ciencia ficción. Cine: cómo los grandes estudios están usando la IA para predecir éxitos de taquilla

Las productoras incorporan herramientas automatizadas para anticipar resultados, reducir costos y ajustar decisiones creativas con base en estadísticas y modelos entrenados con miles de películas.

8 de octubre de 2025,

09:08
Rocío Taboada
Cine: cómo los grandes estudios están usando la IA para predecir éxitos de taquilla
Tilly Norwood, actriz creada por IA.

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La idea de anticipar si una película tendrá buen desempeño en cines ya no depende sólo del olfato de los productores. Los estudios más grandes del mundo comenzaron a usar inteligencia artificial para prever si un guion vale la inversión, si un elenco atraerá público y si la trama puede lograr una buena respuesta en la taquilla. Por este motivo, la IA se volvió una herramienta clave para tomar decisiones antes de filmar.

Durante la etapa de escritura, los sistemas analizan el texto de los guiones con modelos entrenados en lenguaje. Detectan patrones narrativos, evalúan arcos de personajes, miden el impacto emocional de ciertas escenas y entregan estimaciones sobre su rendimiento comercial. Algunos estudios utilizan este tipo de análisis para ajustar historias antes de aprobarlas, basándose en datos extraídos de miles de películas anteriores.

En la preproducción, la IA también influye en la elección del elenco. Los algoritmos comparan trayectorias, cruzan géneros cinematográficos, estilos de interpretación, edad de los actores, audiencia potencial y rendimiento histórico.

A partir de esa combinación, proyectan qué impacto podría tener la presencia de un intérprete sobre el resultado económico de una película. Si el análisis sugiere que un actor atraerá a ciertos públicos o elevará el alcance en determinadas regiones, los estudios lo tienen en cuenta.

Tilly Norwood: la actriz 100% creada por inteligencia artificial que sacude Hollywood y enciende las alarmas sindicales
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Decisiones más rápidas y menos costosas

Lo mismo ocurre con la búsqueda de locaciones. En lugar de depender exclusivamente de los equipos de scouting, los productores acceden a modelos que procesan grandes cantidades de imágenes y metadatos para sugerir lugares de rodaje. Esos sistemas reconocen características estéticas, geográficas y técnicas que coinciden con la ambientación que el guion requiere. Además, permiten simular condiciones de luz o movimiento para facilitar decisiones de dirección.

Durante la producción, la IA también dice presente. Algunas herramientas permiten elegir, entre diversas tomas, la mejor expresión facial de un actor, conjugando gestos distintos para lograr el efecto deseado. En escenas generadas por computadora, este tipo de ajustes resulta fundamental para mantener la coherencia emocional.

También se implementan técnicas avanzadas para modificar la apariencia de un personaje, como rejuvenecerlo digitalmente, con resultados más económicos que los efectos visuales tradicionales.

En la etapa de montaje, la IA reduce tiempos y costos. Existen plataformas que automatizan tareas como la estabilización de imagen, la eliminación de elementos no deseados o el ajuste del color. En paralelo, se aplican modelos que editan materiales promocionales, como tráileres, a partir del análisis de impacto. Estos sistemas aprenden qué escenas generan más reacción en el público y cuáles funcionan mejor en redes sociales o plataformas digitales.

Nuevas reglas para la promoción y la distribución

El diseño de sonido también cambió. Los equipos de posproducción recurren a algoritmos para ordenar y buscar efectos en bibliotecas de audio que, en muchos casos, tienen décadas de contenido acumulado. Esa organización permite encontrar con rapidez sonidos adecuados para cada escena, sin necesidad de revisar archivos de forma manual.

Otra área donde la inteligencia artificial gana terreno es en la distribución y el marketing. Las plataformas de contenido por streaming utilizan estos sistemas para recomendar películas en función de los hábitos de consumo de cada usuario. Esas recomendaciones no solo buscan captar la atención, sino también alimentan datos que luego se utilizan para decidir qué tipo de historias producir en el futuro.

La IA también se emplea para analizar el comportamiento en redes sociales. A partir de las reacciones del público ante un adelanto, una imagen o una campaña, los algoritmos interpretan qué elementos generan mayor interés y sugieren cómo reforzar el mensaje.

En algunos casos, también se usan asistentes virtuales que interactúan con los usuarios como parte de una estrategia de promoción. La intención es generar cercanía y transformar la experiencia de marketing en algo más personalizado.

De cara al futuro, los estudios evalúan incorporar estas herramientas en la creación de entornos virtuales. Eso permitiría reducir el uso de escenografías físicas y filmar escenas enteras en espacios digitales generados por IA. La ventaja no es solo económica: también ofrece más libertad para imaginar escenarios complejos o de difícil acceso.

Cuánto pesa la IA en el negocio del cine

El uso de IA en el cine no es una moda. Se trata de un fenómeno de escala global. Según estimaciones del sitio market.us, el mercado de inteligencia artificial aplicada a la industria cinematográfica alcanzará los U$S 14.100 millones en 2033, partiendo desde los U$S 1.800 millones en 2024, lo que representa una tasa de crecimiento anual del 25,7%.

En paralelo, la consultora The Business Research Company calculó que el segmento específico de inteligencia artificial generativa ya mueve U$S 320 millones en 2024 y crecerá más del 23% hacia finales del 2025.

En la misma línea, un informe publicado por Straits Research ubicó en U$S 19.060 millones el valor del mercado de IA en medios y entretenimiento en 2024, con proyecciones de fuerte crecimiento hacia los próximos años. Y de acuerdo con Zipdo, más del 65% de los estudios cinematográficos ya incorporaron flujos de trabajo asistidos por inteligencia artificial para optimizar la creación de contenidos.

Más datos, menos intuición

La implementación de estas tecnologías despierta debates dentro de la industria. Algunos creadores alertan sobre el riesgo de priorizar fórmulas “seguras” que la IA detecta como exitosas. Temen que se pierdan historias arriesgadas o propuestas artísticas que no encajan en los parámetros del algoritmo. También advierten que los modelos trabajan con datos del pasado, por lo que podrían no captar cambios culturales emergentes o nuevas sensibilidades.

A pesar de esas tensiones, los grandes estudios siguen avanzando con su incorporación. El atractivo de reducir el margen de error en un negocio donde cada película implica millones de dólares resulta difícil de ignorar. En definitiva, la IA permite planificar con mayor precisión, ajustar contenidos en tiempo real y responder a un mercado cada vez más fragmentado.

La predicción de éxitos de taquilla mediante inteligencia artificial ya forma parte del engranaje habitual de producción. No reemplaza la mirada creativa ni la intuición de los productores, pero se convirtió en una aliada estratégica. Los estudios que la utilizan de forma integrada, sin resignar identidad ni originalidad, logran desarrollar proyectos mejor orientados, con menor incertidumbre y mayor capacidad de adaptación frente a un público que cambia constantemente.

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