Peritaje de siniestros y restauración de obras de arte: ¿La inteligencia artificial alterará o revolucionará el mercado?

La tecnología de inteligencia artificial (IA) ha demostrado que puede transformar radicalmente el análisis de las obras de arte en lo que respecta a la restauración y la evaluación de daños. Un caso reciente de autenticación se refiere a un cuadro atribuido al pintor renacentista italiano Rafael, titulado «El tondo deBrécy(la Virgen de Brécy)». El coleccionista de arte británico George Lester Winward adquirió la obra en 1981 y afirmó que había sido pintada por Rafael. Para demostrar su teoría, comparó el cuadro con otra obra de Rafael, la «Madona Sixtina», que se encuentra en una galería de Dresde, Alemania. Durante 40 años, Winward no pudo confirmar su creencia, a pesar de que, a ojos de muchos especialistas, las similitudes eran evidentes.

Recientemente, investigadores de las universidades británicas de Nottingham y Bradford utilizaron una herramienta de reconocimiento facial para comparar ambos cuadros. El ordenador analizó la obra del artista ampliada en miles de píxeles. La comparación, realizada mediante tecnología de inteligencia artificial, confirmó que las dos Madonas representadas tienen un 97 % de similitud, y que los niños de los cuadros tienen un 86 % de similitud. Un artículo de prensa sobre este suceso llevaba el titular: «Identificado el autor de un cuadro gracias a la inteligencia artificial». Pero esta supuesta identificación no se traduce automáticamente en un certificado de autenticidad ni en un mayor reconocimiento de la obra en el mercado.

De hecho, los profesionales del mercado del arte, los expertos especializados, los historiadores del arte, los comisarios y los galeristas siguen mostrándose cautelosos ante la IA, y con razón.

Varios aspectos a tener en cuenta

Cuando un experto de renombre internacional es reconocido como el principal especialista en un artista concreto o en un periodo artístico determinado, su opinión es válida. Por ejemplo, en 2019, cuando el experto Eric Turquin atribuyó el cuadro «Judit decapitando a Holofernes» al pintor Caravaggio, su atribución tenía que ser certera. Si el experto hubiera tenido dudas, no habría atribuido la obra a un autor concreto en su certificado ni en su informe pericial.

El análisis de Turquin fue más allá, comparando la obra con las otras 65 pinturas conocidas del artista. El lienzo y los pigmentos analizados revelaron que se trataba de una obra napolitana que databa de entre 1600 y 1610. Sus conocimientos especializados y su análisis estilístico —en colaboración con un grupo de especialistas en historia del arte— permitieron confirmar con total certeza la atribución de la pintura a Caravaggio. Se demostró que la obra no podía ser, por ejemplo, una copia de Louis Finson, como algunos habían afirmado.

Este ejemplo demuestra que:

• La atribución de obras importantes no puede ser determinada por una sola persona. Los expertos se rodean de especialistas para fundamentar y confirmar sus juicios. Un simple análisis para comparar dos cuadros —como se mencionó en el ejemplo anterior sobre la obra de Rafael— resulta insuficiente.
• En el mercado del arte, resulta difícil aceptar que un cuadro tenga un 97 % de similitud —o incluso una probabilidad aún mayor— con otra obra del mismo artista. Los análisis realizados por laboratorios que utilizan inteligencia artificial pretenden aceptar que una similitud del 75 % es suficiente para validar la atribución de una obra. Sin embargo, la incertidumbre sobre el 25 % restante no es en absoluto aceptable para el mercado del arte y sus aseguradoras.

Los certificados de autenticación califican las obras tasadas de diferentes maneras. Las piezas pueden proceder del «taller del artista» —es decir, haber sido realizadas por un aprendiz del maestro— o ser «de la propia mano del artista». Muchos artistas encargan a sus alumnos que pinten partes de sus cuadros, como paisajes, drapeados, etc.

¿Cómo tendrá en cuenta la IA estos factores? ¿Rechazará la atribución de tales pinturas si se comparan con un retrato pintado exclusivamente por el artista? ¿Tendrá en cuenta también las restauraciones, los repintes, etc., y qué importancia tendrá eso en su análisis?

Estas observaciones nos llevan a revisar los datos que alimentan la IA.

En el ejemplo de «La Virgen de Brecy», se indica que el cuadro se comparó con otra obra de Rafael que se encuentra en Dresde. ¿Qué otros datos se utilizaron? ¿Se llevaron a cabo análisis de los materiales? ¿Se analizó la datación de la obra en relación con la evolución estilística de Rafael?

Otro ejemplo es la validación del cuadro «Retrato de una mujer (Gabrielle Renard)» de Renoir en 2022. Sotheby’s, la empresa que vendió la obra, utilizó tecnología de IA de la empresa suiza Recognition para autentificarla. El sistema analizó las pinceladas, los colores y el estilo general de la obra para compararla con una base de datos de más de 200 cuadros de Renoir. La tecnología estableció una coincidencia del 80,58 %. Aunque la casa de subastas pudo atribuir el cuadro de esta manera, los especialistas siguen mostrándose escépticos. La duda de los especialistas del mercado del arte sobre la atribución equivale al 19,42 %. 

Del mismo modo que los expertos especializados recurren a los laboratorios para analizar los pigmentos con la ayuda de historiadores, la inteligencia artificial debe utilizarse junto con el conocimiento sobre el artista y otras técnicas para autentificar —o no, según sea el caso— un cuadro.

¿Es responsabilidad del experto o de la IA?

Imaginemos un futuro en el que la inteligencia artificial, tras nuevas mejoras, se considere lo suficientemente fiable como para que el mercado del arte y las aseguradoras confíen exclusivamente en su veredicto. O bien que, en un primer análisis con un umbral mínimo del 75 %, ponga en tela de juicio la opinión inicial del experto que atribuyó o rechazó la obra de tal o cual artista.

Por lo tanto, sería necesario demostrar que el experto cometió un error. A lo largo de la historia del arte, la evolución de la tecnología ha puesto de manifiesto que incluso los expertos más respetados han cometido errores de atribución. Es posible que la IA revele más errores. No obstante, la IA deberá ir acompañada de otras técnicas distintas a las que se utilizan actualmente para el reconocimiento facial.

Un aire de cautela

En el futuro, la IA no debe utilizarse para identificar obras de arte sin un control de los datos con los que se alimenta, ni mediante un uso intensivo o exclusivo. Es posible imaginar una aplicación que proponga autentificar una obra de arte a partir de fotografías de la misma, o incluso que acepte asegurarla, basándose en un análisis realizado por la IA.

Es imprescindible mantener la cautela. Es probable que, en breve, los falsificadores utilicen esta tecnología para crear imitaciones con todas las características, cualidades y trazos del artista original. 

Tomemos como ejemplo el cuadro «La ronda de noche» (1642) de Rembrandt. El cuadro fue recortado por tres lados en 1715 y las partes recortadas se perdieron. Gracias a una copia del cuadro del siglo XVII y a la IA, la obra se ha recomponido. La IA analizó la técnica pictórica de Rembrandt, su uso del color y sus pinceladas para reproducir las partes que faltaban sobre lienzo. Algunos expertos en arte están convencidos de que los falsificadores utilizarán esta tecnología para crear obras de las que será difícil demostrar que son imitaciones.

Imaginemos que un falsificador utiliza la inteligencia artificial para imitar una obra del pintor Pablo Picasso, cuya producción fue inmensa y cuyos pigmentos, lienzos y materiales son fáciles de conseguir. La única dificultad para el falsificador sería conseguir un pedigrí. La historia está llena de falsificadores que han logrado introducir obras falsas. Por ahora, el mercado del arte y sus aseguradoras son conscientes de este peligro, sin llegar a comprenderlo del todo.

La IA y la restauración de obras de arte

El ejemplo de «La ronda de noche» demuestra que la inteligencia artificial será de gran ayuda para los restauradores de pinturas en sus métodos de restauración. Permitirá comprender mejor las secciones que faltan o están dañadas, y confirmará los colores, las formas, etc., que habría utilizado el artista. No obstante, los conocimientos técnicos y la experiencia de los restauradores seguirán siendo imprescindibles para lograr una restauración perfecta.

Lo que le falta a la inteligencia artificial

Aunque la inteligencia artificial puede recrear las partes que faltan en los cuadros y quizá pronto sea capaz de producir obras en determinados estilos, los expertos siguen coincidiendo en que la tecnología no alcanzará el nivel de sensibilidad, buen gusto e inteligencia humana que el artista emplea para crear.