El cine como ritual colectivo en la era de la personalización absoluta: ¿qué pasa con la conversación compartida?
Imagina una sala de cine en 1967. El público vota para decidir el rumbo de la película, y la experiencia colectiva se convierte en un ritual compartido. Esa fue la promesa de Kinoautomat, la primera película interactiva de la historia. Los espectadores levantaban tarjetas de colores para elegir entre dos opciones narrativas, y la proyección continuaba según el voto mayoritario. El experimento duró poco, pero dejó una pregunta que hoy, casi sesenta años después, resuena con más fuerza que nunca: ¿qué ocurre con la experiencia colectiva cuando la narrativa se personaliza?
La IA - Inteligencia Audiovisual ha convertido esa pregunta en una realidad operativa. En Pamplona, los cines Golem Baiona preparan para 2026 la instalación de SalaIA, un sistema que utiliza cámaras infrarrojas para leer las emociones del público y adaptar la película en tiempo real. La trama, los emplazamientos, la colocación de las cámaras: todo cambia según lo que la sala siente en cada momento. Si se vuelve al día siguiente, la película no será la misma, aunque las personas sean las mismas. Los responsables del proyecto lo llaman "cine efímero", y lo describen como más cercano al "teatro improvisado" que a una sesión convencional.
La personalización algorítmica ya no es una promesa de futuro: es el presente de la mayoría de las plataformas. Netflix ajusta las portadas, los géneros destacados y el orden de los títulos para cada perfil. YouTube construye un feed único para cada usuario. TikTok ha perfeccionado el arte de mostrarte exactamente lo que quiere que veas. La Inteligencia Audiovisual no solo transforma cómo se crea el contenido, sino cómo se distribuye y se consume. Y en ese proceso, algo se pierde por el camino: la conversación compartida, el comentario colectivo, el "¿tú qué opinas?" que durante décadas definió la experiencia cinematográfica.
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| Prompt de imagen: Muralismo mexicano con una composición épica que representa una sala de cine monumental. En el centro, una multitud diversa de espaldas observa una pantalla gigante que se fragmenta en decenas de pantallas pequeñas, cada una mostrando una escena diferente. A los lados, figuras alegóricas: la Conversación, representada por dos personas que hablan y cuyas palabras se convierten en palomas; el Algoritmo, representado por un ojo mecánico que todo lo observa. En la parte inferior, la frase "¿DÓNDE ESTAMOS?" inscrita en un pergamino sostenido por manos anónimas. La paleta es vibrante: rojos, ocres, azules intensos y verdes, con contornos gruesos y texturas de fresco. |
Un estudio de Columbia Business School publicado en 2025 arroja luz sobre este fenómeno. Los investigadores Byung Cheol Lee y Gita Johar realizaron 11 experimentos con casi 3.000 participantes y descubrieron algo contraintuitivo: la personalización no solo no fomenta la conversación cultural, sino que la reduce. Los amantes de la música que recibían listas de reproducción personalizadas disfrutaban más de la experiencia, pero eran menos propensos a hablar sobre música con sus amigos. La razón: la pasividad en la elección del contenido les hacía dudar de su propio conocimiento y perder la confianza para participar en conversaciones culturales. "La personalización puede aumentar el disfrute, pero también puede reducir la participación más amplia entre los fans más apasionados", concluye Johar.
El efecto es especialmente preocupante porque son precisamente esos fans apasionados —los que generan conversación, los que recomiendan, los que construyen la cultura— los que se están silenciando. El estudio de Columbia lo llama "el efecto silenciador de los algoritmos de recomendación". Cuanto más personalizado es el contenido, menos probable es que el usuario lo comparta, lo discuta o lo recomiende. La experiencia se vuelve más placentera individualmente, pero más pobre colectivamente. Es la paradoja de la abundancia: tenemos más contenido que nunca y menos conversaciones sobre él.
Frente a este panorama, han surgido movimientos que reivindican lo colectivo. Letterboxd, la plataforma de catalogación de películas, ha crecido hasta los 17 millones de usuarios precisamente porque ofrece lo contrario de lo que ofrecen los algoritmos: un espacio sin scroll infinito, sin recomendaciones automáticas, donde los usuarios construyen su propio canon a través de listas, reseñas y debates. "Letterboxd es menos una red social y más una comunidad", señala un análisis del Guardian. En un mundo de feeds personalizados, Letterboxd apuesta por la curaduría humana y la conversación compartida. Y le funciona.
El cine, como ritual colectivo, siempre ha sido una experiencia de sincronización. Las luces se apagan, el silencio se hace, y un grupo de desconocidos comparte durante dos horas las mismas imágenes, las mismas emociones, el mismo final. Esa sincronización es lo que permite la conversación posterior: "¿Viste la escena del restaurante?", "¿Qué te pareció el final?", "¿Crees que el personaje tomó la decisión correcta?". Cuando la película se personaliza, esa sincronización se rompe. Ya no hay un "final" compartido sobre el que discutir. Ya no hay una "escena" que todos recuerden igual. Cada espectador tiene su propia versión, y la conversación se vuelve imposible porque no hay un terreno común.
El proyecto SalaIA, con su propuesta de "cine vivo", plantea una variante interesante. La película no se personaliza para cada individuo, sino que se adapta a las emociones del público presente. Todos ven la misma versión, pero esa versión es única e irrepetible. La experiencia se vuelve colectiva, pero efímera. ¿Es eso suficiente para recuperar la conversación compartida? Quizás no, porque la conversación requiere memoria, referencias comunes, la capacidad de decir "esa escena" y que todos sepan de qué escena hablas. En el cine efímero, la memoria se disuelve en el momento mismo de la proyección.
La pregunta de fondo es si la personalización absoluta es compatible con la cultura compartida. Los algoritmos están diseñados para maximizar el engagement individual, no para construir comunidad. Optimizan para que cada usuario pase más tiempo en la plataforma, no para que discuta con otros lo que ha visto. El resultado es una experiencia más cómoda, más adaptada, más placentera, pero también más solitaria. Como señala el estudio de Columbia, la personalización puede hacer que los consumidores se sientan menos expertos en el dominio y, por tanto, menos inclinados a participar en conversaciones culturales. La comodidad tiene un coste.
La solución no pasa por rechazar la personalización, sino por combinarla con espacios de curaduría humana y conversación compartida. Los investigadores proponen un sistema de tres capas: el algoritmo decide lo que podrías querer ver, los editores deciden lo que deberías conocer, y las comunidades deciden lo que merece ser discutido. Esa tercera capa, la de la conversación, es la que corre más riesgo de desaparecer. Plataformas como Letterboxd demuestran que hay demanda de un cine que no sea solo un producto de consumo individual, sino un bien cultural compartido.
El cine sobrevivió a la televisión, al vídeo doméstico y al streaming. Pero la personalización absoluta plantea un desafío diferente. No se trata de un cambio en el soporte o en el modelo de distribución, sino en la naturaleza misma de la experiencia. Si cada uno ve una película diferente, ya no hay película. Hay infinitas películas para infinitos espectadores, y ninguna conversación posible entre ellos. La pregunta no es si la IA puede personalizar el cine. La pregunta es si, al hacerlo, está matando aquello que hacía del cine algo más que entretenimiento: un ritual que nos recordaba que, a pesar de nuestras diferencias, podemos compartir una historia. Y que, al compartirla, nos convertimos en algo parecido a una comunidad.
Lee el estudio completo sobre el efecto silenciador de los algoritmos en el sitio de Columbia Business School: https://business.columbia.edu/press-release/cbs-press-releases/silencing-effect-recommendation-algorithms-how-personalizing