Come dico spesso, il mercato dell'arte soffre inevitabilmente di instabilità globali. È un ecosistema che prospera sulla fiducia, ma anche sulla reputazione e sulle previsioni: su un artista, una carriera, una tendenza. In definitiva, gran parte del suo funzionamento ruota attorno a una domanda implicita ma costante: cosa succederà domani?
Questa settimana mi sono imbattuto in una storia riportata dal New York Times di cui avevo già sentito parlare, ma che mi ha fatto riflettere più del solito. E mi sono chiesto: cosa succederebbe se un certo tipo di meccanismo, attualmente applicato ad altri settori, venisse trasferito anche al mercato dell'arte? Ma andiamo per gradi.
Hai mai sentito parlare di Kalshi e Polymarket ? Sono piattaforme di previsione del mercato.
Polymarket, attivo dal 2020, non è un semplice sito di scommesse. È esattamente ciò che promette: un mercato di pronostici, uno spazio in cui gli utenti possono "investire" (utilizzando criptovalute) sulla probabilità che un determinato evento si verifichi o meno. Eventi politici, sportivi, economici e tutto ciò che sta nel mezzo.
Il meccanismo è unico: le "azioni" non rappresentano aziende, ma risposte binarie, sì o no, a un evento futuro. Acquistando e vendendo queste posizioni, è possibile realizzare un profitto anche prima che l'evento si verifichi (o non si verifichi). Le probabilità cambiano costantemente, in tempo reale, in base alle decisioni collettive degli utenti: una sorta di mercato azionario delle aspettative.
Il successo è stato fulmineo. La valutazione della società madre di Polymarket è balzata a 9 miliardi di dollari subito dopo un investimento di 2 miliardi di dollari da parte di Intercontinental Exchange, il gruppo finanziario proprietario della Borsa di New York. Il fondatore, Shayne Coplan, 28 anni, è diventato uno dei più giovani miliardari degli Stati Uniti.
Dal punto di vista dell'esperienza utente, i mercati di previsione potrebbero sembrare un'evoluzione delle scommesse online: si scommette su un evento futuro, se si verifica si vince, altrimenti si perde. Ma piattaforme come Polymarket e Kalshi stanno dimostrando sempre più che il loro impatto va ben oltre il mondo del gioco d'azzardo. Il loro ingresso nel mercato appare potenzialmente dirompente, in grado di influenzare i processi decisionali, le informazioni e persino le dinamiche culturali.
I mercati predittivi stanno vivendo una vera e propria ascesa culturale. La CNN ha avviato una partnership con Kalshi; Google Finance ora integra i dati di Kalshi e Polymarket; durante la recente trasmissione dei Golden Globes, la CBS ha mostrato in sovraimpressione le probabilità di vincita in tempo reale calcolate da Polymarket, ancor prima dell'annuncio dei premi.
Guadagnarsi da vivere facendo previsioni potrebbe diventare uno di quei lavori che definiscono un'epoca: come il trader di Wall Street negli anni Ottanta, il fondatore di una dot-com negli anni Novanta o l'influencer negli anni Dieci. Le condizioni culturali che hanno portato alla nascita di questa "professione" sono ben note: i giovani sono sempre più attratti dagli schermi e dalle comunità online; il crollo dei percorsi di carriera tradizionali; la corsa sfrenata verso gli investimenti speculativi; la crisi dell'autorità degli esperti a favore della "saggezza delle folle"; la progressiva gamificazione di ogni aspetto della realtà . Tutto questo sembra convergere nella figura del trader di previsioni a tempo pieno.
Oggi sono attive 24 ore su 24, 7 giorni su 7, migliaia di domande su cui chiunque può esprimere una posizione:
Ali Khamenei verrà rimosso dalla carica di leader supremo dell'Iran entro la fine di luglio?
Gli Stati Uniti confermeranno ufficialmente l'esistenza degli alieni?
E a questo punto la domanda diventa inevitabile: un meccanismo simile potrebbe essere applicato al mercato dell'arte?
Per cercare di rispondere a questa domanda, credo che sia necessario fare un passo indietro e rivedere i meccanismi che storicamente hanno governato il mercato dell'arte.
Per lungo tempo, il valore di un'opera si è costruito attorno a una combinazione di fattori relativamente stabili: la provenienza, il giudizio critico (storici dell'arte, curatori, critici riconosciuti), la presenza nelle istituzioni culturali e, una volta immessa nel circuito commerciale, il percorso attraverso gallerie più o meno legittimate. Un sistema largamente basato su autorevolezza, reputazione e asimmetria informativa.
Questo equilibrio iniziò a cambiare alla fine degli anni Ottanta, con la nascita delle prime piattaforme d'arte online, tra cui Artnet. Improvvisamente, ciò che un tempo era conoscenza riservata a pochi divenne un dato pubblico.
Operatori digitali come Artnet, Artfacts, MutualArt e Artprice hanno progressivamente plasmato un nuovo ecosistema informativo, trasformando il modo in cui il valore dell'arte viene percepito, analizzato e anticipato. Il mercato non è più solo un luogo di relazioni e intuizioni, ma sempre più un'infrastruttura di dati.
In questo senso, trovo interessante notare come gran parte dell'attuale dibattito sull'intelligenza artificiale, su come definirà l'autorialità e la creatività nei prossimi anni, rappresenti forse solo una parte della questione. Una micro-parte, se la mettiamo a confronto con l'impatto che dati, modelli predittivi e algoritmi stanno già avendo (e avranno sempre di più) sulla determinazione del valore delle opere.
Potremmo quasi parlare di una nuova estetica di mercato, in cui gli algoritmi non si limitano a leggere il gusto, ma iniziano a prevederlo, quantificarlo e, in ultima analisi, a guidarlo. È forse più pericoloso dell'arte generata dall'intelligenza artificiale?
Date queste premesse, la questione forse non è più se i mercati predittivi possano essere applicati al settore artistico e culturale, ma come.
Stiamo già assistendo ad applicazioni molto concrete della logica predittiva nel sistema dell'arte:
- Prevedere i risultati delle asteLe case d'asta sono ora guidate più da dashboard di dati che da vecchi cataloghi. I sistemi di stima basati sull'intelligenza artificiale introdotti da Sotheby's intorno al 2022 hanno dimostrato un'elevata capacità di collocare i risultati finali entro gli intervalli di prezzo previsti su un campione significativo di lotti, a dimostrazione della crescente affidabilità dei modelli predittivi applicati alla determinazione del prezzo.
- Profilazione dei collezionisti e dei loro gustiAlcune mega-gallerie utilizzano sistemi avanzati di analisi comportamentale per misurare le intenzioni dei collezionisti, analizzando le interazioni con le sale di visione digitali, le e-mail e la cronologia delle offerte.
- Calcolo del rischio assicurativoLe compagnie assicurative stanno adottando approcci basati sui dati e modelli statistici avanzati per stimare con maggiore accuratezza i rischi e i tassi dei premi, riducendo l'incertezza legata alla volatilità dei prezzi attraverso dati di rischio migliori e modelli matematici.
- Ricerca di artisti. Oggi, le piattaforme di monitoraggio analizzano migliaia di artisti e possono prevedere in modo affidabile quali di loro saranno probabilmente presenti nei principali programmi espositivi internazionali. Le gallerie che utilizzano questi strumenti segnalano notevoli miglioramenti nelle vendite nel tempo, evidenziando il ruolo crescente dell'analisi predittiva nella ricerca di artisti.
Ma possiamo immaginare altri scenari, ad esempio quelli legati ai fondi di investimento , in cui l'analisi dei dati non sarebbe più uno strumento di supporto, ma il fondamento stesso della creazione di ricchezza legata all'arte. E passando dai mercati speculativi alle istituzioni culturali , potremmo immaginare comitati di acquisizione che utilizzano dati predittivi per identificare opere d'arte che potrebbero essere significative a lungo termine, offrendo sia valore culturale che di marketing per il museo.
A questo punto, immaginare un mercato dell'arte che inizi a pensare in termini esplicitamente predittivi non sembra più così inverosimile. Ma è proprio qui che emergono le questioni critiche.
Un sistema basato sulle previsioni espone inevitabilmente a rischi strutturali: opacità negli algoritmi, distorsioni nei dati iniziali, possibilità di manipolazione, dinamiche di insider trading mascherate da probabilità statistiche.
Se il valore dell'arte diventa una funzione predittiva, chi controlla il modello controlla anche il mercato. Ed è forse questa la vera domanda che dovremmo iniziare a porci.
Greta Zuccali
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