Premios Oscar 2025: cuál será la mejor película según predicciones y análisis con IA

A medida que se acerca la ceremonia de los Premios Oscar 2025, las expectativas sobre quién se llevará las codiciadas estatuillas aumentan y la inteligencia artificial no se quedó sin hacer un pronóstico sobre la película que se llevará el protagonismo durante ceremonia que se celebra el próximo 2 de marzo.

Tradicionalmente, las predicciones para estos premios se han basado en las opiniones de críticos, votantes y tendencias previas de premiaciones como los Globos de Oro. Sin embargo, este año, Matrix Consulting, en colaboración con la empresa de analítica de datos Notus, ha desarrollado un modelo predictivo que utiliza técnicas avanzadas de Machine Learning para realizar predecir a los ganadores.

Antes de la celebración de los Globos de Oro, el modelo de predicción de Notus ya había identificado a varias películas como fuertes candidatas al Oscar a Mejor Película. Según los datos iniciales, The Brutalist se destacaba como la gran favorita, con una probabilidad del 38.9% de ser reconocida como la mejor película en los Oscar, según el modelo de Regresión Logística, y un 35.4% en el análisis de Support Vector Machines (SVM).

A esta película le seguían títulos como Nickel Boys (con una probabilidad de 19.9% en el enfoque de Bernoulli Naive Bayes y 19.8% en Regresión Logística), I’m Still Here (con un 26.9% en Random Forest), y Dune: Part Two, que mantenía una probabilidad de 17.6% en Random Forest, gracias al éxito de la primera entrega.

Otras producciones como A Complete Unknown y Emilia Pérez también mostraban una probabilidad moderada de obtener la estatuilla, lo que añadía incertidumbre al panorama y ampliaba las opciones para la noche de los Oscar.

Sin embargo, los resultados de los Globos de Oro provocaron un cambio significativo en las predicciones. The Brutalist no solo mantuvo su posición como la favorita, sino que consolidó aún más su estatus, alcanzando un 75.1% de probabilidades en Regresión Logística y 61.2% en SVM. Este incremento en las probabilidades refuerza su estatus como la principal candidata a ganar el premio a Mejor Película.

Por otro lado, Dune: Part Two, que había mostrado un buen desempeño en los primeros análisis, sufrió una caída importante en sus probabilidades, reduciéndolas a un 3.6% en SVM, lo que sugiere una pérdida de tracción en la temporada de premios. Nickel Boys, que previamente se había perfilado como uno de los contendientes más fuertes, también experimentó una disminución, quedando con apenas un 4.3% en SVM.

En cambio, Emilia Pérez, que antes de los Globos de Oro tenía un 15.8% de probabilidades en Random Forest, vio un crecimiento inesperado, pasando a un 19.5%, lo que la convierte en una posible sorpresa de la noche. Otras películas como Wicked, Anora y Cónclave experimentaron una tendencia a la baja, lo que demuestra cómo el desempeño en los Globos de Oro puede influir negativamente en las predicciones, ya que los votantes de los Oscar suelen tomar en cuenta el impacto de estos premios previos.

El modelo predictivo desarrollado por Notus utiliza varios enfoques de Machine Learning para llegar a sus conclusiones. La combinación de estos elementos permite a la IA analizar grandes volúmenes de datos y generar probabilidades sobre qué películas tienen mayores posibilidades de ganar.

Además, la IA incorpora no solo las nominaciones previas a los Oscar, sino también los resultados de otros premios importantes, como los Globos de Oro, que sirven como una referencia clave en la predicción del comportamiento de los votantes.

El proceso de predicción se basa en varios pasos técnicos. Primero, se realiza una extracción de datos mediante Web Scraping para recolectar información sobre todas las películas nominadas. Luego, se identifican patrones históricos al cruzar las nominaciones con bases de datos de ganadores anteriores, y se limpia y formatea la información para eliminar datos irrelevantes. Finalmente, la IA aplica los modelos de Machine Learning para calcular las probabilidades de cada película.

Si bien la inteligencia artificial de Notus ha demostrado ser un modelo sólido y detallado para prever los posibles ganadores de los Premios Oscar, el sistema de votación de la Academia de Artes y Ciencias Cinematográficas sigue siendo influenciado por factores que escapan al análisis de datos. La subjetividad de los votantes, los cambios en la narrativa de la temporada de premios y eventos inesperados pueden alterar cualquier pronóstico.