Imagina que llevas a tu madre, a tu hijo de nueve años y a un amigo historiador del arte al mismo museo, el mismo día, a ver la misma exposición. Los tres son personas inteligentes. Los tres tienen curiosidad. Pero los tres necesitan explicaciones completamente distintas para que la visita les diga algo.
Tu madre quiere contexto: cuándo vivió el artista, qué estaba pasando en el mundo en ese momento, qué le hace especial esa obra. Tu hijo quiere que le cuenten la historia como si fuera una aventura, con detalles que pueda visualizar. Tu amigo historiador no necesita que le expliquen quién era Velázquez, pero sí que le interesa una lectura técnica sobre la composición de la luz, las influencias flamencas o la relación de la obra con el resto del periodo.
Una audioguía tradicional grabada elige a uno de los tres y los otros dos se conforman. O se aburren. O simplemente dejan de escuchar.
Una audioguía con inteligencia artificial no elige. Se adapta a cada uno.
Pero ¿cómo funciona eso exactamente? ¿Qué ocurre entre el momento en que un visitante levanta el teléfono y el momento en que escucha una explicación pensada para él?
El punto de partida: el conocimiento del museo
Antes de que la inteligencia artificial pueda hacer nada, necesita una base sobre la que trabajar. Y esa base no la pone la tecnología: la pone el museo.
Cada museo que usa MUVO accede a un sistema de gestión de contenidos —un CMS— donde introduce toda la información sobre sus obras y colecciones: quién es el autor, en qué época vivió, qué técnica usó, qué simbolismo tiene la obra, qué corriente artística representa, qué contexto histórico la explica. Todo lo que el museo ya sabe y que sus propios conservadores y educadores han construido durante años.
Este es un punto crucial que conviene subrayar: la IA no inventa nada. No consulta Wikipedia. No genera información de la nada. Trabaja exclusivamente sobre el corpus de conocimiento que el propio museo ha validado y cargado en el sistema. Si el museo dice que una escultura pertenece al periodo helenístico, la IA explicará esa escultura dentro de ese marco. Si el museo no ha incluido información sobre una pieza, la IA no especula sobre ella.
Esto no es un límite técnico que habrá que resolver en el futuro: es una decisión de diseño deliberada. La veracidad y el rigor son valores irrenunciables para cualquier institución cultural, y la tecnología de MUVO está construida alrededor de ese principio, no a pesar de él.
El segundo paso: entender quién pregunta
Cuando un visitante llega al museo y accede a la guía desde su teléfono móvil, lo primero que ocurre es una pequeña conversación de contextualización. El sistema no necesita saber el nombre del visitante ni su historial de navegación. Necesita saber tres cosas:
- Quién es: ¿un adulto, un niño, un experto, alguien que no sabe nada del tema?
- En qué idioma prefiere recibir la información.
- Qué le interesa: ¿el contexto histórico, la técnica, las historias detrás de las obras, las conexiones entre piezas?
Con esas tres variables, el sistema ya tiene suficiente para empezar a adaptar. A medida que el visitante avanza por la exposición, hace preguntas y explora, el sistema refina su comprensión del perfil. Si alguien pregunta "¿qué es el chiaroscuro?" probablemente no sea un experto en pintura barroca. Si alguien pregunta "¿en qué se diferencia la técnica de Caravaggio de la de Rembrandt en el tratamiento de la luz?", el sistema entiende que puede responder con más profundidad y más referencias técnicas.
El núcleo: qué hace la IA exactamente
La inteligencia artificial que hay detrás de MUVO es un modelo de lenguaje —la misma tecnología que está detrás de herramientas como ChatGPT— pero con una diferencia fundamental: no está conectado a internet ni tiene acceso a información general. Está conectado exclusivamente al conocimiento que el museo ha cargado en el sistema.
Lo que hace este modelo, en términos muy simples, es lo siguiente:
Recibe una instrucción que incluye tres elementos: el perfil del visitante (nivel de conocimiento, idioma, intereses), la información rigurosa sobre la obra que ha proporcionado el museo, y la pregunta o el contexto de lo que el visitante quiere saber.
Con esos tres elementos, genera una explicación nueva, construida en tiempo real, adaptada a ese visitante concreto en ese momento concreto.
No recupera una explicación pregrabada. No selecciona entre opciones predefinidas. La crea. Por eso la experiencia es genuinamente distinta para cada persona.
Para entender la diferencia, pensemos en un ejemplo concreto. La misma obra —pongamos Las Meninas de Velázquez— puede explicarse así para un niño de ocho años:
"Este cuadro es como un truco de magia. Velázquez se pintó a sí mismo mientras pintaba, y también metió en el cuadro a la princesa, a sus amigas y hasta a los reyes, que están reflejados en el espejo del fondo. ¿Lo ves? Está jugando con quién mira a quién."
Y así para un historiador del arte:
"La obra desafía la convención del retrato real al convertir al pintor en protagonista implícito. La ubicación del espejo al fondo —con el reflejo de Felipe IV y Mariana de Austria— ha generado décadas de debate sobre si los reyes están posando para Velázquez o si el espectador ocupa su lugar. Foucault dedicó las primeras páginas de 'Las palabras y las cosas' a analizar precisamente ese juego de miradas y representación."
El contenido es fiel a la misma obra. El tono, el vocabulario, la profundidad y las referencias son completamente distintos. Eso es la adaptación por perfil.
El multilingüismo: una consecuencia natural, no un añadido
Una de las consecuencias más prácticas de este sistema es que el multilingüismo no requiere trabajo adicional por parte del museo.
En un sistema de audioguías tradicional, ofrecer la guía en diez idiomas significa grabar el contenido diez veces, con diez locutores distintos, y mantener diez versiones actualizadas cuando hay cambios. Es caro, lento y genera una calidad desigual según el idioma.
En MUVO, el museo introduce el contenido una sola vez —en el idioma que prefiera— y el sistema lo hace disponible en más de quince idiomas de forma automática: español, inglés, francés, alemán, italiano, portugués, catalán, euskera, gallego, árabe, chino, japonés, coreano, ruso, polaco, sueco, griego y más.
Esto no es traducción automática en el sentido tradicional. La IA no toma el texto en español y lo traduce palabra por palabra al japonés. Genera la explicación directamente en el idioma del visitante, con la fluidez y el registro apropiados para ese idioma. El resultado es cualitativamente distinto de lo que produce un traductor automático estándar.
Para un museo con visitantes internacionales —que es prácticamente cualquier museo en una ciudad con turismo— esto representa un cambio radical en la experiencia que puede ofrecer sin cambiar nada de su estructura de costes.
La interacción conversacional: el visitante que pregunta
Una audioguía tradicional ofrece información. Una audioguía con IA también responde preguntas.
Cuando un visitante está delante de una obra y le surge una duda —"¿qué significa ese símbolo en la esquina?", "¿cuánto tiempo tardó en pintarse?", "¿hay otras obras de este artista en el museo?"— puede preguntarlo directamente, como si tuviera a un guía privado al lado.
El sistema responde en tiempo real, dentro del corpus de conocimiento del museo. Si la pregunta tiene respuesta en la base de datos, la responde con precisión. Si no la tiene, lo dice con transparencia en lugar de inventar.
Esta capacidad conversacional tiene un efecto menos obvio pero muy importante: transforma la naturaleza de la visita. En lugar de seguir un recorrido predeterminado escuchando información en el orden que alguien decidió por ti, el visitante puede explorar siguiendo su propia curiosidad. Puede preguntar lo que realmente le interesa, volver sobre algo que no entendió, o pedirle al sistema que le sugiera qué obra visitar a continuación según sus intereses.
La guía deja de ser un monólogo y se convierte en una conversación.
Los datos: lo que aprende el museo
Todo lo que ocurre durante la visita —qué obras consultan los visitantes, qué preguntas hacen, cuánto tiempo pasan en cada sala, en qué idioma prefieren la información— genera datos que el museo puede consultar en su panel de control.
Esto es cualitativamente nuevo respecto a cualquier sistema anterior. Con una audioguía tradicional, el museo sabe cuántos dispositivos alquiló. Con MUVO, el museo puede saber qué obra genera más preguntas, qué sala tiene mayor tiempo de permanencia, qué perfil de visitante se interesa más por qué tipo de colección, o en qué idiomas están viniendo sus visitantes internacionales.
Esa información tiene un valor directo para tomar mejores decisiones: sobre qué obras necesitan más contenido explicativo, sobre cómo diseñar los recorridos, sobre qué audiencias internacionales merecen más atención en la comunicación del museo.
Los datos están diseñados para ayudar al museo a entender mejor a su audiencia. No para reemplazar el criterio de sus equipos, sino para dárselo con más precisión.
Lo que la IA no hace (y por qué importa saberlo)
Cuando se habla de inteligencia artificial, es habitual que surja una pregunta razonable: ¿puede equivocarse? ¿Puede inventar información sobre una obra?
La respuesta honesta es: sí, los modelos de lenguaje pueden cometer errores cuando trabajan sin restricciones. Pero el diseño de MUVO está construido precisamente para que eso no ocurra en el contexto del museo.
La IA de MUVO no tiene acceso a información externa. No puede salir del corpus que el museo ha validado. Si un visitante pregunta algo que va más allá de lo que el museo ha cargado en el sistema, el sistema lo reconoce y lo dice, en lugar de improvisar una respuesta que podría ser incorrecta.
Esto es lo que diferencia una IA responsable aplicada al sector cultural de una IA generativa sin control. La diferencia no está en la tecnología: está en cómo se diseña el sistema y qué límites se establecen deliberadamente.
Un museo que trabaja con MUVO mantiene el control absoluto sobre qué se dice de sus obras. Puede revisar, corregir y actualizar el contenido en cualquier momento desde su CMS. La IA adapta la forma; el museo determina el fondo.
En resumen
La inteligencia artificial en una audioguía de museo no es un chatbot genérico que sabe de todo. Es un sistema que toma el conocimiento riguroso de una institución cultural y lo hace accesible para cualquier persona, en cualquier idioma, con el nivel de profundidad que esa persona necesita.
El museo sigue siendo el custodio del conocimiento. La tecnología es el traductor entre ese conocimiento y cada visitante concreto.
Y el visitante, por primera vez, tiene una experiencia que no ha sido diseñada para el visitante promedio. Ha sido diseñada para él.
¿Tienes preguntas sobre cómo funciona la tecnología de MUVO o sobre cómo implementarla en tu museo? Escríbenos a hola@muvo.es
