Probé algo como esto.
«Dime un manga que debería leer en una noche difícil».
La respuesta del asistente de IA «Gemini» fue más amable y precisa de lo que imaginaba. Si es solo un tomo para esta noche, Hirayasumi de Keigo Shinzo; si quieres replantear tu dificultad en un largo plazo, 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. Se enumeraron tres obras según el estado de ánimo.
«Se siente como alguien sentado a tu lado sin decirte “esfuérzate”», «El paso del tiempo a lo largo de décadas afirma silenciosamente la pérdida», «Un joven jugador de shogi solitario es salvado por la amabilidad 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. Una estantería de manga reorganizada 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 a diario, pero no tengo la confianza para responder tan clara y organizadamente cuando me preguntan: «Dime un manga para una noche difícil».
La IA ya está entrando en una etapa donde recomienda manga basándose 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 la industria del manga preparada para seguir respondiendo a esa pregunta a largo plazo? ¿Qué está sucediendo realmente entre bastidores 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 de la venta minorista en EE. UU.
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 no se categoriza por categoría de producto (pizza, pasta congelada, platos 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 alimentos congelados. En las nuevas tiendas de Walmart, los estantes se dividen por la línea de tiempo de la vida: «Desayuno» y «Almuerzo».
Técnicamente, no están haciendo nada sorprendente. Sin embargo, el significado de esta clasificación es significativo. Cuando una IA responde a la pregunta «¿Hay algún 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 congelado bueno para el desayuno?» Porque la gente habla con la IA en lenguaje natural, 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 se convierte en el punto de entrada para los datos que registran 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 volumen. Los estantes se dividen por género o nombre de revista, y buscas 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 a 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 sumergirte 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 encontré con una analogía interesante mientras leía un artículo que explicaba cómo se usa la IA en contextos militares modernos.
Hay 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 ambos así: La plataforma es como una «sala de datos del departamento editorial y 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 con fuerza ante esta analogía.
La IA es una excelente analista. Pero es una outsider que no conoce los asuntos internos. En un lugar sin una sala de datos, la IA es solo una persona inteligente con conocimiento general. Por el contrario, en un lugar con una sala de datos organizada, la IA se comporta como una experta 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 hay 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 en 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 en Comici estamos tratando de hacer se superpone exactamente con esto.
Hasta ahora, los datos que rodean las obras de manga—editoriales, librerías digitales, SNS, anime, merchandising—han existido por separado en toda la industria. Tasas de finalización, PVs, facturación, reacciones en SNS, entusiasmo del fandom. 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 base adecuada para la toma de decisiones sobre el desarrollo de obras, como si continuar la serialización, avanzar hacia una adaptación a la pantalla, lanzar productos o expandirse al extranjero.
Pero lo que realmente quiero hacer es algo mucho más simple.
Crear un estado donde la industria del manga en su conjunto pueda responder a preguntas como «manga para leer en una noche difícil» o «manga que te da energía en 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 apreciado durante muchos años.
Creo que esta es la manera de aumentar el número de manga elegidos por la IA y también es una condición para entregar manga japonés a lectores de todo el mundo.
Si podemos ofrecer a un lector de pie 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.
