Probé algo como esto.
"Dime un manga que debería leer en una noche difícil".
La respuesta del asistente de IA "Gemini" fue más suave y precisa de lo que imaginaba. Si es solo un tomo para esta noche, Hirayasumi de Keigo Shinzo; si quieres replantear tu dificultad a lo largo de una línea de tiempo larga, Frieren: Beyond Journey's End de Kanehito Yamada y Tsukasa Abe; si quieres sentirte impulsado por alguien que se recupera lentamente, March Comes in Like a Lion de Chica Umino. Tres obras fueron listadas según el estado de ánimo.
"Se siente como alguien sentado a tu lado sin decirte 'esfuérzate'", "El flujo del tiempo durante décadas afirma silenciosamente la pérdida", "Un joven jugador de shogi solitario es salvado por la bondad de tres hermanas al otro lado del río". Para cada una, se agregaron cuidadosamente las características de la obra y "por qué funciona para esta noche".
No fue por género, número de tomos o ranking. Un estante de manga reorganizado por "estado de ánimo" y "escena" ya existía dentro de la IA.
Soy el CEO de Comici, una startup de DX de manga. Me enfrento al manga y a las editoriales todos los días, y aún así no tengo la confianza para responder de manera tan clara y organizada cuando me preguntan: "Dime un manga para una noche difícil".
La IA ya está entrando en una etapa donde recomienda manga basado en escenas de la vida y estados emocionales, trascendiendo géneros y rankings. Lo que me interesa es lo que viene después. ¿Qué está mirando exactamente la IA cuando elige manga? ¿Y está preparada la industria del manga para seguir respondiendo a esa consulta a largo plazo? ¿Qué está sucediendo realmente detrás de escena donde la IA parece responder tan inteligentemente por sí sola?
Quería pensar en esto un poco más cuidadosamente.
Por qué Walmart organizó los alimentos congelados por "Desayuno" y "Almuerzo"
Alejémonos del manga por un momento y hablemos del comercio minorista en Estados Unidos.
Walmart ha comenzado a implementar un nuevo concepto de tienda llamado "Store of the Future" en Texas y California. Lo que es particularmente interesante es la historia de la sección de alimentos congelados.
Se introdujo un cambio sorprendentemente simple. La sección de alimentos congelados ya no se categoriza por tipo de producto (pizza, pasta congelada, tazones congelados), sino por la línea de tiempo de la vida diaria: "Desayuno" y "Almuerzo".
La pizza va a la sección de pizza. La pasta congelada va a la sección de pasta congelada. Ese era el pasillo tradicional de congelados. En las nuevas tiendas de Walmart, los estantes se dividen por la línea de tiempo de vida de "Desayuno" y "Almuerzo".
Técnicamente, no están haciendo nada increíble. Sin embargo, el significado de esta clasificación es significativo. Cuando una IA responde a la pregunta "¿Hay algún alimento congelado fácil y saludable para el desayuno?", no se refiere al nombre del producto en sí, sino a "datos contextuales": en qué tipo de escena de la vida aparece ese producto y qué tipo de persona lo elige.
Con solo la etiqueta "Esto es una pizza", la IA no puede responder a la pregunta "¿Hay algún buen alimento congelado para el desayuno?". Porque las personas hablan con la IA en lenguaje natural, y la IA solo puede encontrarlo si hay un significado adjunto como "Esto pertenece a una escena de vida matutina". La ubicación del estante donde se coloca el producto en sí misma se convierte en el punto de entrada de datos que registra ese significado.
Walmart es una empresa que tiene "Everyday Low Price" en su ADN. La única razón por la que una empresa así se tomaría la molestia de editar su sala de ventas es que está repensando "cómo hacer que su ADN funcione en la era de la IA".
En realidad, las revistas de manga eran las "salas de datos"
Ahora, volvamos al manga.
Imagina la sección de manga de una librería. Manga shonen, manga shojo, manga seinen. O por editorial, por autor, por orden de tomos. Los estantes se dividen por género o nombre de revista, y vas buscando un autor o serie específica. Esa es la disposición general.
¿Qué pasaría si de repente preguntaras frente a ese estante: "¿Hay algún manga que deba leer en una noche difícil?" Ni el estante de manga shonen ni el de manga shojo responderán esa pregunta. Es exactamente la misma estructura que el pasillo de alimentos congelados.
A menos que significados como "perfecto para una noche de insomnio", "te da un empujón en una mañana lluviosa" o "algo para sumergirse durante unas vacaciones largamente esperadas" se superpongan a etiquetas como género, autor o nombre de revista, ni siquiera la IA podrá encontrarlos (por supuesto, algunas librerías crean estantes de manga basados en temas).
Entonces, ¿quién hace esa "creación de significado"?
Déjame hablar de un mundo ligeramente diferente. Me topé con una analogía interesante mientras leía un artículo que explicaba cómo se usa la IA en contextos militares modernos.
Existe una plataforma que organiza imágenes satelitales, registros de comunicaciones y varias bases de datos que llegan de todo el mundo en una red de relaciones, como "esta persona pertenece a esta organización, está en esta ubicación y aparece en esta comunicación". Este es un servicio de una empresa llamada Palantir. Luego, la IA sobre ella hace inferencias a partir de los datos organizados y escribe informes.
Una explicación describió la relación entre los dos así: La plataforma es como una "sala de datos del departamento editorial y un sistema de revisión". Es la base para organizar, vincular y gestionar los derechos de acceso a la información recopilada de todo el mundo. Por otro lado, la IA es como un "analista externo altamente capacitado que no conoce los asuntos internos de la empresa". Lee los datos proporcionados por la sala de datos, encuentra patrones, considera escenarios y escribe informes. Sin embargo, la IA no puede acceder a información que la sala de datos no proporcione.
Asentí firmemente con esta analogía.
La IA es un excelente analista. Pero es un externo que no conoce los asuntos internos. En un lugar sin sala de datos, la IA es solo una persona inteligente con conocimientos generales. Por el contrario, en un lugar con una sala de datos organizada, la IA se comporta como un experto en ese campo.
¿Qué sucede cuando superponemos esto en la industria del manga? La razón por la que la IA puede devolver respuestas basadas en el estado de ánimo a la pregunta "¿Hay algún manga que deba leer en una noche difícil?" es que existe una sala de datos donde alguien ha asignado previamente significado y organizado el manga. Sin una sala de datos, la IA solo puede dar respuestas a nivel de conocimiento general.
Creo que el papel de esa sala de datos en el manga ha sido desempeñado durante mucho tiempo por los departamentos editoriales de las revistas de manga.
Una revista de manga no es solo un medio que recopila obras. Es el acto mismo de asignar significado: "El grupo de obras en esta revista llega a este tipo de lector en este tipo de estado de ánimo". Al tomar una revista, los lectores podían encontrar un grupo de obras que se ajustaban a su estado de ánimo sin siquiera saberlo. El nombre de la revista en sí mismo funcionaba como un estante de manga con significados asignados.
En este punto, podemos ver lo que la industria del manga necesita ahora. Es reasignar significados como "efectivo para una noche difícil", "resuena la noche antes de la graduación" o "refrescante después de una trasnochada" como datos a cada obra individual, en unidades incluso más finas que las revistas de manga. Es usar el poder de los datos para enriquecer las sensibilidades que los departamentos editoriales de las revistas de manga han refinado cuidadosamente durante muchos años.
Lo que Comici quiere hacer es algo mucho más simple
Lo que intentamos hacer en Comici se superpone exactamente con esto.
Hasta ahora, los datos que rodean las obras de manga (editoriales, librerías digitales, redes sociales, anime, merchandising) han existido por separado en toda la industria. Tasas de finalización, vistas, facturación, reacciones en redes sociales, entusiasmo de los fans. Todos estos son materiales importantes para hablar del valor del manga, pero apenas han sido evaluados en toda la industria.
Comici está construyendo una base que agrupa estos datos y da un contorno de "significado" a cada obra de manga. Es una base de datos que sirve como fundamento adecuado para la toma de decisiones sobre el desarrollo de las obras, como si continuar la serialización, avanzar hacia una adaptación audiovisual, lanzar productos o expandirse al extranjero.
Pero lo que realmente quiero hacer es algo mucho más simple.
Crear un estado en el que toda la industria del manga pueda responder a preguntas como "manga para leer en una noche difícil" o "manga que te da energía un lunes por la mañana". Usar el poder de los datos para enriquecer las sensibilidades que los departamentos editoriales de las revistas de manga han atesorado durante muchos años.
Creo que esta es la forma de aumentar la cantidad de manga elegido por la IA y también es una condición para llevar el manga japonés a lectores de todo el mundo.
Si podemos ofrecerle a un lector parado frente a un estante: "Este es tu manga para esta noche". Quiero repensar el trabajo en la raíz misma de la industria del manga: entregar una obra a un lector.
