Analizamos procesos y necesidades para detectar dónde aporta valor la IA.
02 · Diseñar
Convertimos las oportunidades en casos de uso con objetivos, información y responsabilidades claras.
03 · Desarrollar
Creamos flujos y aplicaciones con criterios de calidad y revisión, y evaluamos su utilidad.
En todas las fases: protección de la información, supervisión humana, responsabilidades definidas y mejora continua. La IA prepara, ordena y propone; las decisiones culturales e institucionales siguen siendo humanas.
Casos
Casos y ejemplos de aplicación
Experiencia propia con resultados verificables y ejemplos de otras instituciones que muestran cómo los datos y la IA pueden aplicarse a necesidades reales de gestión cultural.
Caso propioSala Ártika · Datos, comunicación y gestión de públicos
De comunicar a todos igual a entender mejor las motivaciones de cada público
Problema
Una comunicación general, igual para todos los públicos, con baja interacción: alrededor del 5% de CTOR.
Intervención
Segmentación motivacional a partir de diez años de datos de taquilla (2015–2025): estudio de canales, matriz de mensajes por perfil, y medición y ajuste continuo. Es el antecedente directo del modelo de seis perfiles de Vindra.
Estado
En aplicación desde 2021, corregido campaña tras campaña.
Resultados
El CTOR pasó de alrededor del 5% en comunicaciones generales a entre el 33% y el 54% en campañas segmentadas.
Revisión
Medición de cada campaña y ajuste de segmentos y mensajes según los resultados.
Trabajo basado en análisis de datos y segmentación de públicos. No se presenta como una aplicación específica de inteligencia artificial.
5% →a 33–54%
CTOR: de campaña masiva a campaña segmentada
Masiva≈5%
Segmentada33–54%
0204060%
13,2%
de la lista concentra la actividad
9,02
puntuación media de satisfacción del público fidelizado (1–10, n=139)
+98%
recuperación de espectadores en sala en un año (poscovid, 2021→2022)
×10
reactivación de contactos de email inactivos desde hacía más de un año
Referencias internacionales
Ejemplos públicos de IA en otras instituciones culturales. No son proyectos de Cultural Intelligence.
National GalleryModelos predictivos con datos históricos de asistencia, ventas y programación para planificar.
Mark Morris Dance GroupAsistente que convierte formularios de ayudas en plantillas Word estructuradas y editables.
American Ballet TheatreIA para preparar talleres y materiales a partir de contenidos ya validados.
Frederik Meijer Gardens & Sculpture ParkAsistente interno con fuentes validadas, límites de datos y supervisión de un comité de IA.
Equipo
Experiencia cultural y especialización en inteligencia artificial
Con base entre Madrid y Barcelona y vocación internacional, Cultural Intelligence combina dos trayectorias complementarias en gestión cultural, investigación, datos y aplicación responsable de la IA.
Martí Perramon Llavina
Socio y cofundador
Consultor y especialista en gestión cultural con más de 35 años de experiencia en España y América Latina. Ha dirigido equipamientos escénicos, ocupado responsabilidades en el Institut de Cultura de Barcelona (ICUB) y formado a profesionales en el INAEM, la UCM y la AECID. Creador de Vindra y Vindra Territorial, metodologías de conocimiento de públicos y de territorios.
Especialista en inteligencia artificial, datos y transformación de la gestión cultural, con más de 25 años de experiencia internacional junto a instituciones como AECID, Instituto Cervantes de Nueva York, Tate y MoMA PS1. Doctor por la Universitat Politècnica de València, máster en Gestión Cultural por Columbia University y profesor adjunto en IE University.