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

La tecnología de inteligencia artificial (IA) ha demostrado que puede cambiar drásticamente el análisis de las obras de arte en lo que respecta a la restauración y la evaluación de pérdidas. Un caso reciente de autenticación se refiere a un cuadro atribuido al pintor renacentista italiano Rafael, titulado «El tondo deBrécy(la Virgen de Brecy)». 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 la pintura con otra obra de Rafael, la «Madonna 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 las dos pinturas. El ordenador revisó la obra del artista ampliada en miles de píxeles. La comparación, realizada con tecnología de inteligencia artificial, confirmó que las dos Madonnas representadas son similares en un 97 %, y los niños de las pinturas, en un 86 %. Una noticia de prensa sobre este acontecimiento utilizó el titular «Identificado el autor de la pintura 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 conservadores y los galeristas siguen mostrándose cautelosos con respecto a la IA, y con razón.

Varios elementos a tener en cuenta

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

El análisis de Turquin fue más allá, comparándolo con las otras 65 pinturas conocidas del artista. El lienzo y los pigmentos analizados demostraron que se trataba de una obra napolitana originaria de entre 1600 y 1610. Sus conocimientos expertos 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:

• Las atribuciones de obras importantes no pueden ser determinadas por una sola persona. Los expertos se rodean de especialistas para fundamentar y confirmar sus juicios. Un simple análisis para comparar dos pinturas —como se mencionó en el ejemplo anterior sobre la obra de Rafael— es insuficiente.
• En el mercado del arte, es difícil aceptar que un cuadro sea similar en un 97 % —o incluso más— a 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. Pero la duda sobre el 25 % restante es inaceptable para el mercado del arte y sus aseguradoras.

Los certificados de autenticación califican las obras valoradas de diferentes maneras. Las piezas pueden proceder del «taller del artista», lo que significa que han sido producidas por el aprendiz del maestro, o de la «propia mano del artista». Muchos artistas hacen que sus alumnos pinten partes de sus cuadros, como paisajes, cortinas, 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 también en cuenta las restauraciones, repintados, 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 la pintura se comparó con otra pintura de Rafael 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 el cuadro, utilizó la tecnología de inteligencia artificial de la empresa suiza Recognition para autentificarlo. La máquina 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 %. 

Al igual que los expertos especializados recurren a laboratorios para analizar pigmentos con el apoyo de expertos en historia, la IA debe utilizarse junto con el conocimiento del artista y otras técnicas para autentificar —o no, según sea el caso— una pintura.

¿La responsabilidad del experto o de la IA?

Imaginemos un futuro en el que la IA, tras nuevas mejoras, se considere lo suficientemente fiable como para que el mercado del arte y las aseguradoras confíen exclusivamente en su veredicto. O que, en un primer análisis con un umbral mínimo del 75 %, ponga en tela de juicio la pericia 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 revelado que incluso los expertos más venerados 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

La IA no debe utilizarse en el futuro para identificar obras de arte sin control de los datos que la alimentan, ni mediante un uso intensivo o exclusivo. Se puede imaginar una aplicación que proponga autentificar una obra de arte utilizando fotografías de la misma, o incluso aceptar asegurarla, a partir de un análisis realizado por la IA.

Es imprescindible mantener una actitud cautelosa. Es probable que, en breve, los falsificadores utilicen esta tecnología para crear obras imitadas con todas las características, cualidades y pinceladas 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 inteligencia artificial, el cuadro se ha podido recomponer. La inteligencia artificial analizó la técnica pictórica de Rembrandt, su uso del color y sus pinceladas para imprimir las partes que faltaban en el lienzo. Algunos expertos en arte están convencidos de que los falsificadores utilizarán esta tecnología para crear obras que serán difíciles de demostrar que son imitaciones.

Imaginemos que un falsificador utiliza la IA para imitar una obra del pintor Pablo Picasso, cuya producción fue inmensa y cuyos pigmentos, lienzos y medios son fáciles de encontrar. 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 poder comprenderlo del todo.

IA y restauración de obras de arte

El ejemplo de «La ronda de noche» demuestra que la IA 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 confirmar los colores, las formas, etc., que habría utilizado el artista. No obstante, los conocimientos técnicos y la experiencia de los restauradores seguirán siendo necesarios para lograr una restauración perfecta.

Lo que le falta a la inteligencia artificial

Aunque la IA puede recrear partes faltantes de pinturas y tal vez pronto produzca obras en ciertos estilos, los expertos siguen coincidiendo en que la tecnología no poseerá el nivel de sensibilidad, gusto e inteligencia humana que el artista utiliza para crear.