Художественные галереи уже начинают использовать искусственный интеллект, чтобы упростить работу с искусством и повысить эффективность бизнеса. Рассмотрим, как существующие и перспективные AI-инструменты поддерживают основные направления деятельности галерей – от инвентаризации коллекций до маркетинга. В каждом разделе перечислены названия решений, их функции, примеры использования и текущий статус внедрения (если решение пока пилотное или новое).

При пополнении галереи новыми работами важно быстро и точно внести их в базу данных.
AI-инструменты помогают автоматизировать рутинную каталогизацию: распознавать изображение картины, извлекать метаданные и даже заполнять описательные поля. Это экономит время сотрудников и улучшает качество данных.

• Axiell Collections (AI-модуль) – модуль на базе ИИ для музейной системы Axiell Collections, который автоматически обогащает записи о произведениях. Он распознаёт ключевые сущности в текстовых описаниях (имена людей, названия мест, организации, ключевые слова) и сопоставляет их с эталонными данными (например, с записями Wikidata) . В результате система в 100 раз ускоряет обработку коллекционных данных по сравнению с ручной работой . Инструмент уже интегрирован в ПО Axiell и проходит тестирование в музеях; предусмотрена валидация человеком, чтобы сохранить точность данных. Таким образом, AI избавляет регистраторов от ручного ввода и улучшает связность и поиск по базе.

• Museum Advocate AI Cataloging – облачный инструмент (разработан для музеев), демонстрировавшийся в 2024 г. и сейчас запускаемый в пилотах. Он автоматически идентифицирует и классифицирует загруженные изображения экспонатов. По словам разработчиков, «AI-каталогизация использует ИИ для автоматического классифицирования и организации коллекций, повышая точность и экономя время» . Система обучается на специфике собрания каждой организации и может распознавать разнообразные типы предметов (живопись, артефакты и пр.). Реальный пример: в Brown County Museum ИИ подсказал название для артефакта, над идентификацией которого люди безуспешно бились часами – «ИИ дал нам отправную точку» . Такие подсказки ускоряют регистрацию новых работ и повышают полноту описаний.

• AI Explorer (Harvard Art Museums) – экспериментальный проект Гарвардских художественных музеев, показывающий возможности CV (computer vision) и генеративных моделей для описания искусства. Музеи кормят нейросети изображениями произведений, и те создают текстовые описания и теги к каждому изображению без каких-либо исходных метаданных . По сути, ИИ «смотрит» на картину и говорит, что на ней видит, как будто это новый посетитель в зале . Этот подход позволяет добавить в каталог простые «человеческие» описания (например, цвета, эмоции, сюжеты), которые обычные специалисты по регистрации могли бы не прописать. В результате поиск по онлайн-коллекции становится более интуитивным для широкой публики – можно искать работы по ощущениям (“любовь”, “гнев”) или визуальным признакам (“блестящий объект”) . Хотя нейросеть иногда ошибается, проект показал перспективность генерирования описаний: ИИ оцифровал и промаркировал тысячи работ, сделав их более доступными для неспециалистов. Этот подход тестируется в музейной среде, но в будущем подобные технологии могут применяться и галереями для быстрой каталогизации новых поступлений.

• Другие решения и тенденции. Кроме специализированных продуктов, галереи могут применять и общие AI-сервисы. Например, алгоритмы компьютерного зрения (Google Vision, Clarifai и т.п.) уже сейчас способны тегировать изображения художественных работ по цветам, объектам и стилям, облегчая ручное присвоение тегов. Генеративные модели (как ChatGPT) помогают преодолеть «писательский блок» при составлении описаний: сотрудник может сгенерировать черновик аннотации к новой работе и затем отредактировать его . Пока такие методы применяются точечно, но их практическая польза – ускорение создания записей и устранение пропущенных деталей – уже подтверждается первыми опытами. В итоге AI в сфере регистрации новых произведений постепенно переходит от экспериментов к реальной экономии сил: рутинная часть работы автоматизируется, а люди могут сосредоточиться на проверке и тонкой настройке записей.

Перед выставками галереям приходится решать множество практических задач: упаковка и транспортировка картин, страхование, соблюдение условий хранения при перевозке, монтаж экспозиции в срок. Искусственный интеллект внедряется и в эту сферу – прежде всего для оптимизации логистики и контроля за сохранностью работ.

• ARTA – американский логистический стартап, специализирующийся на перевозке предметов искусства. Компания внедрила AI-модуль для мгновенного расчёта стоимости транспортировки и сопутствующих услуг. Вместо того чтобы вручную запрашивать котировки у перевозчиков (что обычно занимает дни или недели), галерея через ARTA получает автоматический расчёт за считанные минуты . По данным Artnet News, система ARTA выдаёт точные квоты на упаковку, доставку и монтаж экспонатов ~за 4 минуты, тогда как у человека на сбор таких данных может уйти до двух недель . Сервис уже работает и им пользуются галеристы, экономя время регистраторам и менеджерам. Быстрая оценка стоимости позволяет оперативно планировать бюджет выставки или арт-ярмарки и избегать задержек с отправкой работ. ARTA также предлагает платформу для отслеживания груза и оформления страховки онлайн, что снижает риски при перевозке. Этот инструмент активно применяется на практике – например, многие галереи получили опыт сотрудничества с ARTA при подготовке к ярмаркам.

• Convelio (AI-Powered Art IMS) – международная логистическая компания Convelio в 2025 г. представила собственную систему управления арт-инвентарём (IMS) с AIкомпонентами. Этот комплексный сервис объединяет учёт работ с возможностями логистики. Система позволяет галерее в одном окне видеть местонахождение каждого объекта (галерея, склад, в пути), его характеристики, таможенный статус и т.д. . Встроенный AI-модуль дает моментальные расчёты стоимости доставки для выбранных работ на основе исторических данных Convelio , а также предлагает оптимальные варианты упаковки и перевозки. Галерея может буквально в несколько кликов оформить отправку работы на выставку или в новый фонд, а система автоматически займётся организацией забора, страхования и т.п. . Convelio IMS запущена в пилотную эксплуатацию: одной из первых её опробовала лондонская Unit Gallery, переместив коллекцию на склад Convelio. По словам регистратора галереи, возможность круглосуточно видеть онлайн весь запас и состояние перевозок значительно повысила эффективность и точность учёта . Решение находится на этапе масштабирования: Convelio планирует ежеквартально добавлять новые функции, включая всё более «умные» прогнозы и аналитику для хранения и транспортировки . Для галерей такое IMS означает меньше ручной работы (например, автоматический импорт партий объектов, напоминания о дедлайнах) и более прозрачно спланированную логистику выставок.

• Цифровые condition reports с AI – ещё одно направление, набирающее обороты. Condition report (акт осмотра состояния произведения) традиционно заполняется вручную и требует большого внимания к деталям перед отправкой и после прибытия работы. Современные приложения (например, Articheck) уже позволяют делать цифровые condition reports с фотографиями, но ИИ способен продвинуть это дальше. Появляются решения, которые сравнивают фотографии одной и той же картины до и после транспортировки и автоматически отмечают даже мельчайшие расхождения (появившиеся трещинки, смещения полотна и т.п.). Такие «AI-powered condition reports» могут обнаруживать тонкие изменения в состоянии произведения во время транзита и тем самым сразу сигнализировать о возможном повреждении . Пока что подобные функции находятся на уровне опытных разработок – информацию о них публиковали логистические компании в 2024–2025гг. Внедрение их в широкую практику позволит галереям и страховщикам мгновенно получать отчёты о сохранности ценного груза. Помимо этого, ИИ в логистике начинает использоваться для автоматической оценки рисков и стоимости страховки при перевозках (учитывая маршруты, погоду, статистику инцидентов) , что поможет галереям выбирать оптимальные условия транспортировки.

• Прочие AI-инструменты в подготовке выставок. Логистика – не единственная точка приложения ИИ. Например, чтобы заранее спланировать развеску и монтаж, некоторые галереи начали применять AR/VR и алгоритмы: загружая план зала и изображения работ, можно с помощью AI рассчитать расстановку экспонатов по стендам или залам (см. ниже про «робота-куратора»). Кроме того, большие языковые модели помогают составлять списки задач и расписание подготовки: к примеру, AI-помощник Katch автоматически назначает встречи, напоминает о дедлайнах отправки работ и координирует расписание монтажных бригад . Это уменьшает риск человеческого фактора в сжатые сроки подготовки выставки или ярмарочного стенда. В целом, AI-инструменты в логистике и подготовке экспозиций пока только начинают внедряться: мы видим их в действии у инновационных сервис-провайдеров (как ARTA, Convelio) и в виде отдельных функций (автономная оценка состояния, планирование маршрута). Но первые результаты – значительная экономия времени и повышения прозрачности – уже убеждают всё больше галерей опробовать такие решения на практике.

Кураторская работа – сфера творческая, но и здесь AI может выступать в роли ассистента, предлагающего нестандартные решения. Галереи, особенно с ограниченным штатом, начинают использовать алгоритмы для планирования экспозиций, подбора произведений под концепцию и даже для дизайна выставочных пространств. Рассмотрим, как ИИ помогает организовать выставку – от концепции до расстановки картин.

• Алгоритмы планировки экспозиции («робот-куратор»). Пожалуй, самая яркая инновация – это системы, генерирующие оптимальный план размещения работ в зале. Такие решения находятся на стыке AI и компьютерного моделирования. Принцип работы: алгоритм получает входные данные (размер и планировка зала, список экспонатов с размерами, требования к освещению и расстоянию, тематические группы) и перебирает множество вариантов размещения, чтобы найти лучший . Например, система учтёт, какие работы требуют затемнённой комнаты, какие – электричества, каким нужны центральные места, и попытается расположить «как пазл» все объекты наиболее логично . При этом AI может опираться не только на технические параметры, но и на содержательные признаки – группировать произведения по сходным темам или визуальным мотивам, чтобы зритель плавно переходил от одной подтемы к другой . Результат – несколько вариантов планировки, от самых простых до экспериментальных. Куратор может либо взять один из них, либо вручную подправить («человек-машина дизайн»). Пока что подобные генераторы экспозиции – на стадии прототипов. Однако прецеденты уже были: на выставке «Entangled Realities» (Базель, 2019) арт-коллектив fabric | ch представил работу Atomized (curatorial) Functioning – алгоритм, который постоянно генерировал новые варианты раскладки экспонатов прямо для текущей выставки . Этот проект доказал осуществимость концепции. Ожидается, что коммерческие продукты появятся совсем скоро, ведь технология уже обкатана в арт-контексте . Некоторые стартапы начали предлагать упрощённых «кураторских помощников» онлайн: к примеру, демонстрационная утилита Exhibit Designer на базе ChatGPT способна по запросу советовать, куда поставить крупный объект в зале, как организовать потоки посетителей или где разместить интерактивные зоны . Хотя это пока эксперименты, тенденция ясна – AI берёт на себя черновую работу по дизайну выставки, позволяя галеристам рассмотреть больше вариантов и быстрее прийти к оптимальному плану.

• Подбор произведений и со-кураторство. Помимо физической расстановки, AI может помочь на этапе отбора работ для экспозиции, особенно коллаборационной. Если галерея готовит совместную выставку с другой институцией или тематический показ, ей нужно из обширного пула выбрать релевантные работы. Алгоритмы рекомендаций, подобные использованным в стримингах и маркетплейсах, применимы и здесь. Например, платформа ArtPI (Artrendex) умеет по заданному образцу искусства подобрать визуально или тематически схожие работы . Такой инструмент можно встроить на сайт галереи: куратор загружает изображение ключевой работы будущей выставки, а AI предлагает из базы галереи (или партнёрских галерей) похожие по стилю или сюжету произведения, которые могут дополнить экспозицию. Система выделяет характерные черты исходного произведения (цветовую гамму, композицию, мотивы) и находит работы с похожими эстетическими атрибутами . Это реализовано в продукте ArtPI, и некоторые компании уже внедрили его для внутренних нужд – например, Sotheby’s в 2018 г. приобрёл стартап Thread Genius, чтобы усилить свои рекомендации и поиск по изображению . В результате галерист может быстрее сформировать цельную подборку, не перелопачивая вручную весь архив. Ещё один аспект – анализ интереса аудитории: AI способен подсказать, какие из имеющихся работ вызывают больший резонанс. Например, упомянутый ниже инструмент Articker собирает данные о медийном внимании к художникам; схожим образом можно отследить, какие произведения коллекции чаще ищут онлайн или фотографируют в зале. Эти данные об интересе помогут принять решение, что включить во временную выставку, а что, возможно, пока оставить в запаснике.

• Совместное планирование с партнёрами. В коллаборационных проектах (например, выставка между несколькими галереями из разных городов) AI может упростить коммуникацию. Здесь применяются платформы для совместного доступа к данным о работах с элементами AI. Так, если создаётся общий виртуальный каталог доступных для выставки работ, AI может автоматически обогащать карточки работ общей терминологией, переводить описание на языки всех участников, а также предупреждать о дублировании (если два куратора выбрали схожие по сюжету работы, алгоритм заметит это и предложит разнообразить выбор). Эти задачи решаются сочетанием методов обработки естественного языка и анализа изображений. Кроме того, AI способен оптимизировать логистический календарь между партнёрами: сводный график, когда и откуда должна приехать каждая работа, где стыкуются перевозки. Как отмечают музейные специалисты, уже сейчас AI-решения по инвентаризации дают возможность чаще проводить перекрёстные проверки и ревизии коллекций, не отвлекая кураторов на рутину, – «благодаря AI регулярный учёт коллекции выполняется любым сотрудником, а кураторы могут погружаться глубже в сами объекты, вместо траты времени на учет, и на основе „нарезанных“ ИИ данных принимать более информированные решения по экспозиции» . Проще говоря, ИИ берёт на себя часть координации, освобождая человека для творческих аспектов сотрудничества.

• Статус и перспективы. В организации выставок AI-инструменты пока находятся на ранней стадии внедрения. Какие-то, как системы рекомендаций, уже используются крупными площадками (музеи, аукционные дома) и могут быть адаптированы галереями. Другие – генераторы планировки – только выходят из лабораторий и арт-экспериментов. Однако интерес к ним высок: небольшие галереи видят в «цифровом кураторе» шанс сделать высокоуровневый дизайн выставки без огромных затрат . Можно ожидать, что в ближайшие годы появятся доступные сервисы, куда галерея загрузит план зала и изображения работ, а получит несколько готовых вариантов экспозиции. Такие AIассистенты станут «рядом с куратором» на этапе планирования. Уже сейчас некоторые галереи неформально используют ChatGPT для мозговых штурмов – например, сгенерировать десяток идей названий выставки или вариантов тем – а затем дорабатывают лучшие из них вручную. Подобные творческие применения ИИ будут расширяться, оставаясь под контролем человека. Таким образом, AI станет своего рода «вторым мнением» в кураторской работе, повышая креативность и оперативность организации выставок.

Арт-ярмарки – важнейшее событие для галерей, требующее тщательной подготовки: нужно отобрать произведения, которые поедут на ярмарку, продумать оформление стенда, привлечь коллекционеров и прессе дать информационный повод. Искусственный интеллект начинает применяться для принятия данных решений на основе аналитики и для улучшения взаимодействия с публикой во время ярмарок.

Анализ трендов и выбор работ. Одно из применений AI – отслеживание актуальных тенденций, чтобы галерея взяла на ярмарку работы, которые наверняка вызовут интерес. Так, алгоритмы компьютерного зрения могут мониторить соцсети и медиа в преддверии ярмарки. Пример: платформа Artrendex проанализировала сотни тысяч постов в Instagram*, связанных с ярмаркой Art Basel, чтобы помочь организаторам понять, какие темы и стили искусства сейчас «на волне» у публики . Выяснив, что привлекает внимание аудитории, галереи могут скорректировать набор работ: например, если данные указывают на всплеск интереса к фигуративной живописи из Африки, имеет смысл захватить на ярмарку соответствующие картины из своего портфолио. Подобные AIаналитические сервисы для арт-рынка становятся реальностью. Artrendex, помимо визуальных рекомендаций, оценивает «потенциальную ценность искусства» на основе больших данных – фактически пытается предсказать, какие направления будут «горячими». Большие ярмарки уже используют аналитику: например, Art Basel и Art Miami сотрудничают с компаниями, предоставляющими данные о виральности художников. Для галереи это означает более обоснованный выбор экспонатов и тематики стенда, основанный не только на интуиции куратора, но и на объективных сигналах спроса.

• Оптимизация ценообразования и продаж. Ярмарка – это ещё и место активных продаж, где цены должны быть конкурентоспособными, а предложения – персонализированными. AI-инструменты помогают галереям уверенно чувствовать себя в ценообразовании. К примеру, мобильное приложение Limna стало своего рода карманным AI-арт-советником для коллекционеров и дилеров. В 2021 г. на ярмарках Armory Week в Нью-Йорке многие замечали молодых коллекционеров, которые «листают в новом приложении Limna, чтобы найти „ту самую“ работу в рамках своего бюджета и убедиться, что цена справедлива» . Limna работает на основе машинного обучения: в её базе данные о ~700 000 художников, и алгоритм по историческим показателям (выставки, продажи на первичном рынке, известность) даёт оценку разумной цены для работы данного художника нужного размера . Галерея, зная такую оценку, может уверенно назначить цену (или объяснить её клиенту со ссылкой на аналитические данные). Более того, в Limna недавно добавлен режим «Discovery», позволяющий фильтровать доступные на ярмарке работы по множеству критериев – цене, размеру, медиа, гендеру или национальности художника . Таким образом, например, коллекционер может попросить: «покажи мне на ярмарке доступные картины до $5000, маслом, автор – молодая художница из Азии», – и AI выдаст имена и галереи. Для новых художников (см. следующий раздел) это отличная возможность быть замеченными, а галереям приходится быть готовыми к таким технологичным покупателям. Некоторые галеристы сами пользуются Limna и аналогами, чтобы оценить спрос и корректность цен перед ярмаркой – по сути, сверяются с «AI вторым мнением» по рынку. Другой пример – стартап Arthena, который разрабатывает AI модели для инвестиционной оценки искусства. Arthena анализирует рыночные тренды и исторические продажи, выделяя недооценённых художников или перегретые сегменты . Галереи могут использовать эти инсайты при принятии решений: кого из своих художников продвигать на ярмарке активнее, а для каких работ стоит слегка снизить цену ради продажи.

• AI для привлечения и работы с посетителями. Во время ярмарки ключевое – завязать контакты с новыми коллекционерами и удержать внимание публики на стенде. Здесь тоже появляются AI-решения. Один из примеров – персонализация маркетинга: платформы вроде Artbrain предлагают галереям инструменты e-mail рассылок и рекламы с AI-подбором контента под интересы каждого потенциального клиента. Artbrain (основан в 2018 г.) обучен на данных арт-рынка и позволяет, загрузив список клиентов и описания работ, автоматически сегментировать аудиторию и отправить каждому персонализированное предложение, какое событие или художник на ярмарке его может заинтересовать. Это повышает отклик и конверсию приглашений. Другой аспект – чатботы-консультанты. Некоторые галереи экспериментировали с AI-ботами в онлайн viewing rooms, но на ярмарке это может работать и офлайн: например, ARTERNAL в своем блоге описывал концепцию, когда «на загруженной ярмарке покупатель может сесть в вашем стенде за терминал и „побеседовать“ с машиной, которая предложит варианты покупки с учётом его вкусов» . Полностью заменить дилера это не может, но в пиковые часы бот смог бы порекомендовать клиенту 2–3 работы из вашего стенда (опираясь на данные о том, что он покупал ранее или на его ответы о предпочтениях). Пока подобных систем в реальности не представлено, но технология уже близка: ещё в 2018–2019 гг. Sotheby’s тестировал рекомендательный движок (Thread Genius) для своих клиентов , а ARTERNAL планировал запустить AI-модуль персонализированных советов в 2021 г. Можно прогнозировать, что крупные ярмарки или онлайн-платформы внедрят такие сервисы: посетитель сканирует QR-код на стенде и получает в приложении советы «если вам нравится эта картина, взгляните ещё на такую-то в соседней галерее». Для галерей это новый способ мягко «дотянуться» до клиента с помощью ИИ. Ещё один AI-инструмент – аналитика посетителей: с помощью камер и компьютерного зрения можно подсчитывать, сколько людей остановилось у каждой работы и на сколько секунд. В пилотах такие системы использовались на музейных экспозициях (для изучения интереса публики). Галерее на ярмарке подобные данные в реальном времени подсказали бы, какой экспонат привлекает максимум внимания – может быть, стоит переместить его на более видное место или как раз предложить кому-то, кто долго рассматривал. Эти решения ещё не стали массовыми, но технически реализуемы (на некоторых стендах уже ставят датчики посещаемости).

• Повышение эффективности после ярмарки. AI помогает и по завершении события. Одна из сложностей – обработка контактов (lead management): за дни ярмарки у галериста накапливаются визитки, списки заинтересовавшихся людей. CRM-платформы с ИИ-модулем, такие как ARTERNAL, могут автоматически структурировать эти данные: например, распознать текст со сканированных визиток, сопоставить с существующими клиентами в базе, ранжировать новых лидов по вероятности сделки (на основе профиля покупателя – крупный коллекционер или просто любопытствующий). Затем AI может разослать последующие письма с разным содержанием: одним – информация о доступных работах, другим – благодарность за посещение стенда. Такой умный follow-up экономит недели ручной работы и повышает шансы довести контакт до продажи. Арт-CRM начинают внедрять эти функции: ARTERNAL, Artlogic и др. инвестируют в аналитику взаимодействий. К примеру, ARTERNAL заявляет, что использует данные об активности клиента (просмотры PDF, открытие писем и пр.) для подсветки наиболее горячих возможностей и советов, на чём сфокусироваться продавцу . После ярмарки, где контактов много, это особо ценно – AI поможет не упустить важных людей.

В целом, AI в контексте арт-ярмарок пока даёт преимущество «ранним последователям». Многие описанные технологии – в стадии внедрения у ограниченного круга или в виде отдельных приложений (как Limna). Тем не менее цифровизация ярмарок ускорилась, и галереи, которые пользуются AI для анализа трендов, грамотного ценообразования и таргетинга клиентов, получают конкурентное преимущество: они лучше подготовлены и могут эффективнее конвертировать участие в ярмарке в продажи и новые связи.

Некоторые коммерческие галереи проводят
open call – открытые конкурсы или программы для художников (например, для новых выставочных проектов или резиденций). При большом числе заявок (а их могут быть сотни и тысячи) обработка становится трудоёмкой: нужно отсеять неподходящие, оценить остальных. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект, способный быстро фильтровать и предварительно сортировать поступающие заявки по заданным критериям.

Автоматическая предварительная фильтрация заявок. Одно из практических применений AI – отбор работ, не соответствующих условиям, либо подозрительных. В 2024–2025 гг. стало актуальным фильтровать заявки, сгенерированные ИИ, там где они не разрешены. Пример – Арт-салон ARC (крупный конкурс реалистической живописи): столкнувшись с прецедентом, когда в число победителей проникло изображение, созданное нейросетью, организаторы объявили о внедрении специальной программы на базе AI для автоотсева AI-арта в следующем конкурсе . Они создали алгоритм, который будет анализировать присланные изображения и помечать те, что выглядят сгенерированными ИИ (по характерным артефактам, искажениям и др.) . «Любая отмеченная работа будет отправлена на дополнительную проверку», – говорится в заявлении ARC . Это практически первый случай, когда AI используется жюри для защиты «честности» конкурса. Галереи, устраивающие open call для художников, могут взять на вооружение схожий подход: обучить модель распознавать явный AI-генерированный контент и отсекать его, если он запрещён правилами. Помимо этого, AI может помочь выявлять дубли или плагиат. Существующие алгоритмы умеют сравнивать изображение с огромной базой картин в интернете – галерея может прогнать входящие работы через такой «реверсивный поиск» и убедиться, что это не скопированное чужое произведение. Раньше на это ушли бы недели ручного гугления, теперь – минуты.

• Классификация и рейтинг заявок. Даже после удаления нерелевантных заявок остаётся много качественных претендентов. AI способен помочь экспертам с первоначальной классификацией. Например, система компьютерного зрения может разбить присланные изображения на тематические или стилевые группы (абстракция, фигуратив, скульптура и т.д.), что удобно при распределении заявок по членам жюри. Также модель может определить примерный уровень профессионализма (например, на основе резюме художника или анализа техники на изображении) и предложить приблизительный рейтинг. Нужно понимать, что это лишь вспомогательная информация: финальное решение принимают люди. Однако там, где заявок сотни, такой AI-ассистент может выделить топ-50 наиболее подходящих по заданным критериям и сэкономить жюри время на первичный просмотр всех остальных. Если open call посвящён определённой теме, NLP-модели (обработки текста) могут искать ключевые слова в описаниях проектов и сортировать заявки по степени тематического соответствия. Например, если тема – «искусственный интеллект и общество», алгоритм выведет наверх заявки, где часто упоминаются технологии, AI, общественные аспекты, – с высокой вероятностью они в тему. Этот подход ещё не распространён, но технически реализуем на базе существующих облачных NLP-сервисов.

• Ускорение коммуникации с участниками. Обработка заявок – это не только их оценка, но и коммуникация: подтверждение получения, ответы на частые вопросы, рассылка результатов. Здесь помогают чат-боты и автопочтовики. Галерея может настроить AI-бот (например, на базе той же GPT-модели) на своём сайте, чтобы отвечать кандидатам на типичные вопросы open call (дедлайн, требования к файлам, условия участия). Это разгружает кураторов. После окончания приёма заявок AI может автоматически разослать всем участникам письма со статусом – прошли ли они, и даже сгенерировать краткое индивидуальное замечание. Конечно, тексты проверяются человеком, но базу составляет AI. В небольших open call это не столь актуально, а вот если участников тысячи со всего мира, такая автоматизация очень ценна.

• Текущий статус и примеры. На 2025 год специализированных коммерческих систем именно для опен-коллов галерей нет – галереи используют либо общие платформы (типа CaFÉ или ArtCall), либо самодельные решения. Однако наблюдается тренд: конкурсные платформы начинают внедрять AI-функции. Например, упомянутая выше инициатива ARC Salon с AI-фильтрацией – первый звоночек в арт-сообществе . Можно ожидать, что крупные конкурсы изобразительного искусства возьмут на вооружение AI-детоекторы для проверок на недобросовестность. Также появятся инструменты интеграции с хранилищами портфолио: например, AI сможет автоматически собрать из присланных ссылок (на Instagram художника, на его сайт) все нужные изображения и выстроить их галерею для жюри, вместо того чтобы требовать от участника загрузить 10 файлов. Подобные функции уже тестируются в смежных областях (на фотоконкурсах и хакатонах). Важно подчеркнуть: AI не заменит человеческое жюри и вкус куратора, но станет полезным фильтром и секретарём, ускоряющим техническую часть работы с открытыми заявками.

Коммерческие галереи постоянно ищут перспективных молодых художников и вкладываются в их раскрутку. Искусственный интеллект помогает находить «звёзд завтрашнего дня» в океане информации и анализировать репутацию художника, а также поддерживает маркетинг новых имён через персонализированные рекомендации и контент.

• Поиск новых талантов через данные. Раньше открытие нового художника зависело от чутья галериста и личных связей. Теперь появились инструменты, которые мониторят инфополе и оценивают восходящих художников количественно. Один из ярких примеров – платформа Articker, запущенная аукционным домом Phillips совместно с технологами. Articker непрерывно собирает открытые данные об упоминаниях художников – от пресс-статей и блогов до расписаний выставок и ярмарок . В базе системы уже ~150 000 художников, и она в реальном времени обновляет для каждого индекс медийной активности . Логика простая: чем больше и чаще пишут о молодом художнике (особенно если это заметки в престижных изданиях или участие в важных выставках), тем вероятнее рост интереса к нему со стороны коллекционеров . Articker выводит метрики вроде «количество заголовков», «первое появление в прессе», «возвращение в заголовки», рейтинг художника по упоминаниям и т.д. . Phillips предоставил своим консультантам и клиентам доступ к этим данным, подчёркивая, что в современном арт-бизнесе «повышенное внимание СМИ сигнализирует о появлении новой восходящей звезды» . Галереи также могут использовать Articker или аналогичные сервисы, чтобы не пропустить нового перспективного автора: достаточно задать фильтр (например, художники до 30 лет с резко растущим числом упоминаний) и получить список имён, на которых стоит заострить внимание. Раньше на такое «рисёрч» у арт-менеджеров уходили недели – теперь же AI снимает эту задачу, находя иголки в стоге информационного сена.

• Аналитика «карьерного потенциала» художника. Помимо медиа-шума, для долгосрочного успеха художника важны институциональные факторы – выставки в уважаемых музеях, сборники, награды. Здесь на помощь приходят стартапы вроде Wondeur AI. Wondeur собирает огромный массив нефинансовых сигналов арт-рынка (выставки, галерейные показы, резиденции, упоминания в научных работах, внимание крупных кураторов) и с помощью AI моделирует динамику ценности художника во времени . По заявлениям компании, их алгоритмы покрывают 95% современных художников, распознавая закономерности развития их карьеры и влияния институций на их траекторию . Результат – своего рода «скоринговый балл» или прогноз, кто из сегодняшних относительно неизвестных авторов имеет высокие шансы войти в канон или заметно вырасти в стоимости. Такие данные интересны арт-инвесторам и страховщикам (например, страховой бренд Arte Generali интегрировал аналитику Wondeur в своё приложение для коллекционеров). Но и для галерей это ценно: понимая объективно «сильные стороны» биографии молодого автора, можно скорректировать стратегию его продвижения. Скажем, если AI-отчёт показывает, что художнику не хватает присутствия в музеях, галерея может сконцентрироваться на том, чтобы устроить ему institutional показы, зная, что это повысит его ранг. Или если модель указывает на «системный перекос» (bias) против художников определённой группы, галерея сможет акцентировать уникальность данного автора на рынке. И хотя такие метрики не должны диктовать художественную политику, они дают новый слой информации для принятия решений. По сути, Wondeur и подобные – это BI-системы (business intelligence) для арт-мира, позволяющие видеть «величину» художника в цифрах и прогнозировать развитие. Пока их используют преимущественно крупные игроки, но в перспективе подобная функциональность может появиться и в профильных галерейных CRM.

• Персональные рекомендации и продвижение в онлайн-среде. Привлечь внимание коллекционеров к новому имени – задача не из лёгких. Здесь AI используется для персонализации рекомендаций потенциальным покупателям. Крупнейшие онлайнплатформы уже давно внедрили рекомендательные движки: так, Artsy ещё в 2017 г. купила стартап ArtAdvisor, чтобы «на основе больших данных о художниках давать микро-инсайты и рассказывать истории, сближающие новые аудитории с искусством» . Проще говоря, на Artsy, когда пользователь интересуется каким-то современным автором, алгоритм может порекомендовать другого – схожего по стилю или, допустим, популярного среди людей с похожим вкусом. Это особенно полезно для открытия новых художников: коллекционер видит не только «звёзд», но и молодых, но подходящих его вкусу авторов. Похожий функционал есть и у Artland, Saatchi Art и др. Галерея, работающая с этими платформами, косвенно выигрывает от AI-рекомендаций: её новичков покажут тем, кто потенциально заинтересован. Кроме того, некоторые галереи запускают рекомендации на своих сайтах. С помощью виджета ArtPI, упомянутого ранее, можно сделать секцию «Похожие работы» – посетитель смотрит известного художника, а ему показывают рядом работы начинающего с визуальным сходством . Так увеличивается шансы, что новичок будет замечен.

• Медиа-стратегии с помощью AI. Продвижение художника – это ещё и грамотный PR, создание инфоповодов. AI-инструменты могут помогать генерировать качественный контент о художнике: статьи, посты, описания – быстрее и в большем объёме. Уже существуют узкоспециализированные сервисы вроде ArtHelper.ai (ориентирован на самостоятельных художников), которые используют GPT-модели для написания прессрелизов, описаний работ, постов в соцсетях и даже подсказок по ценам. Галерея может использовать такие инструменты для своих художников: например, быстро подготовить черновик пресс-релиза о новой выставке молодого автора, добавить цитаты – и готово медийное письмо. ChatGPT и аналоги стали популярным помощником для галерейных менеджеров в написании текстов: согласно обзорному блогу ArtBinder, галереи активно применяют AI для маркетинга, включая генерацию контента для новостных рассылок, соцсетей и email-кампаний – это экономит время и гарантирует единый стиль . При продвижении молодого художника можно персонализировать рассылку: AI проанализирует, кто из клиентов интересовался похожими стилями, и создаст для них текст, подчёркивающий те черты искусства, которые резонируют с их вкусом. Также AI способен оптимизировать таргетинг рекламы – например, сервис Amplify.ai (упомянутый ArtBinder) анализирует аудиторию галереи и находит схожие сегменты онлайн, чтобы показывать рекламу новых художников именно той группе, которой это вероятнее всего интересно . В итоге маркетинговые бюджеты расходуются эффективнее, а молодой художник получает именно свою аудиторию.

• Пример: многоканальное продвижение через Articker и соцсети. Интересный кейс – когда AI-данные используются непосредственно для пиара художника. Предположим, у галереи есть выпускник, только начинающий карьеру. С помощью Articker (описанного выше) галерея может увидеть все упоминания этого художника, пусть даже небольшие (например, локальная выставка или блог отзыв). Дальше галерея может целенаправленно увеличивать эти показатели: организовать пару публикаций, упомянуть его в контексте горячей темы, обеспечить участие в групповом шоу. Через некоторое время AI-платформа зафиксирует рост метрик (больше статей, «первый заголовок» и т.д.) – и это уже можно использовать как аргумент для коллекционеров: мол, «посмотрите, художник X входит в топ новых имён месяца по версии Articker». Поскольку Articker признан на рынке (Phillips открыто заявляет о «неоценимой ценности инструмента» для своих клиентов ), такие данные повышают доверие. Этот пример показывает, как AI-инструменты не только обнаруживают, но и стимулируют продвижение: зная, какие показатели важны (медиаупоминания, выставочная активность), галерея может выстроить стратегию поддержки художника, практически «управляя» его AI-профилем.

В итоге AI становится незаменимым помощником в работе с новыми художниками. Он расширяет горизонт обзора галериста, позволяя не пропустить талант в потоке информации, и даёт аналитику, на базе которой можно выстроить убедительный кейс ценности художника для аудитории и коллекционеров. А затем AI же помогает адресно донести этот кейс до нужных людей. Всё это в комплексе ускоряет раскрутку перспективных имён и делает её более осмысленной, основанной на данных, а не только на интуиции.

Маркетинговая деятельность галереи и коммерческий анализ продаж – области, где AI уже широко зарекомендовал себя в смежных индустриях (розничная торговля, e-commerce). В артрынке специфические нюансы, но цель та же – понимать интересы аудитории, прогнозировать спрос и выстраивать персональное общение с каждым клиентом. Рассмотрим, какие AI-инструменты применяются галереями для повышения продаж и эффективности маркетинга.

• Аналитика продаж и цен (art market analytics). Современные галеристы всё чаще опираются на данные о рынке при ценообразовании и планировании продаж. Помимо упомянутых выше приложений для оценки конкретных работ (Limna, Arthena), существуют комплексные базы данных с AI-поиском, например, Artprice AI. Artprice (ведущий провайдер данных об аукционных продажах) в 2023–2024 гг. объявил о разработке системы «Intuitive Artmarket AI», включающей модуль AIDB (Art Identification Database) Search. Этот модуль, по заявлению Artprice, основан на 210 миллионах изображений произведений и позволяет по фото распознать художника и работу, а также сразу получить всю рыночную информацию по ней . Иначе говоря, если потенциальный клиент присылает галерее фото картины со словом «хочу что-то подобное», галерист может с помощью AI определить, что это за автор и жанр, и сразу понять ценовой диапазон. Более того, Artprice AI обещает выявлять «слепые зоны» рынка и тренды – например, используя нейросеть для обнаружения сегментов искусства, которые растут в цене, но пока недооценены. Хотя это звучит несколько футуристично, часть функционала уже доступна подписчикам Artprice (поиск художника по образцу и т.д.). Для галерей такие инструменты означают быструю осведомлённость: вместо долгих консультаций с экспертами можно за минуты проверить ценовые индексы, продажные рекорды, географию коллекционеров по любому автору. Это помогает и при торге с клиентом (имея статистику в руках, проще аргументировать цену), и при принятии решения, какого автора включить в программу (видно, что, скажем, интерес к художникам из определённой страны последние 2 года растёт – можно поискать там таланты). Ряд стартапов предоставляет похожие сервисы аналитики: Artbrain (не путать с предыдущим маркетинговым) – платформа, которая утверждает, что с помощью AI увеличивает продажи на 20–30% у своих клиентов, анализируя их данные продаж и рекомендуя, на каких клиентов сфокусироваться и какие произведения предложить, чтобы наверняка продать (подробности не раскрываются, но судя по описанию – это AI-оценка «ценности» каждого контакта). В целом, проникновение финансовых AI-моделей в арт-бизнес идёт полным ходом. Даже такие традиционные показатели, как ROI (возврат инвестиций) для искусства, пытаются прогнозировать с помощью машинного обучения: платформа ArtRank в середине 2010-х делала рейтинги «какого художника покупать/продавать сейчас», комбинируя данные о выставках, цене, соцсетях. Хотя ArtRank прекратил открытые обновления в 2017 г. из-за сложностей модели , его пример вдохновил последователей, и сейчас появляются более сложные алгоритмы (тот же Wondeur для долгосрочного прогноза). Возможно, «святой Грааль» – полностью точное предсказание роста цены картины – пока недостижим , но даже небольшое повышение точности прогноза с помощью AI даёт галереям огромное преимущество, ведь позволяет принять верное решение, от которого зависят большие суммы.

• Персонализация коммуникаций и CRM с AI. Взаимоотношения с коллекционерами – сердце галерейного бизнеса. Чтобы успешно продавать, галерее нужно знать предпочтения своих клиентов и выстраивать индивидуальный подход. Здесь AI встраивается в CRM-системы (Customer Relationship Management). Например, платформа ARTERNAL (специализированная CRM для галерей) собирает данные об активности коллекционеров – какие выставки посещали, на что смотрели онлайн, открывали ли присланные PDF с работами – и при помощи AI выделяет самых заинтересованных клиентов, фокусируя на них усилия продавцов . Также ARTERNAL анонсировала модуль рекомендательной аналитики: на основе профиля клиента (возраст, бюджет, история покупок, эстетические склонности) алгоритм прогнозирует, какие художники или конкретные работы могут ему понравиться . Такой подход подобен тому, что используют Amazon или Netflix, только адаптирован под высокие цены и тонкие материи арт-рынка. ИИ строит «статистический портрет коллекционера» и смотрит, что покупали похожие по профилю люди (скажем, «женщины-миллениалыстартаперы часто коллекционируют яркую цифровую графику») . Уже в 2021 г. ARTERNAL запустила бета-версию такого AI-маркетинга для ограниченного числа галерей . С тех пор технология наверняка улучшилась, и больше CRM-провайдеров добавили подобные функции. Для галереи это означает более высокую конверсию предложений: вместо массовой рассылки «посмотрите нашу новую выставку» можно отправить каждому VIPклиенту именно то, что его заинтересует (одному – камерную скульптуру для интерьера, другому – смелое видео-арт для инвестиций, в зависимости от профиля). Более персонализованные предложения ведут к большему отклику и продажам.

• Чат-боты и виртуальные ассистенты. На сайте галереи или в соцсетях AI-боты могут взаимодействовать с аудиторией 24/7. Например, виртуальный консультант на базе GPT способен ответить потенциальному покупателю на вопросы о художнике («какой у него бэкграунд?», «какие техники использует?»), предоставить цены на работы (подтягивая из CRM) и даже помочь оформить заявку на приобретение – всё это без участия сотрудника, который может спать в этот час. Такие решения уже используются в смежных областях (недвижимость, luxury-ретейл), а для галерей появились первые предложения от стартапов. Конечно, бот требует обучения на материалах галереи, чтобы давать корректные ответы. Но его несомненный плюс – моментальная реакция на запрос клиента, что в цифровую эпоху критически важно: если человек в полночь зашел на ваш онлайн viewing room и задал вопрос, бот ответит сразу и удержит его внимание, а не отпустит к конкурентам. Некоторые галереи, особенно во время пандемии, внедряли простых ботов в Instagram/Facebook для ответа на вопросы о часах работы, услугах, наличии каталогов. Новое поколение AI-ботов может вести и более сложный диалог, подстраиваясь под тон пользователя. Это способствует укреплению связи с аудиторией, особенно с молодыми коллекционерами, привыкшими получать информацию мгновенно.

• AI-контент и соцсети. В маркетинге галерей всё большую роль играет контент – рассказы об артистах, видеопрезентации, посты. Создание контента – затратный процесс, но AI здесь становится ускорителем. Мы уже упоминали про генерацию текстов (пресс-релизы, посты) с помощью языковых моделей. Добавим, что генеративный AI для изображений тоже находит применение: некоторые галереи используют нейросети (DALL-E, Midjourney) для создания стильных фонов, коллажей или пригласительных на мероприятия. Например, если галерея делает рассылку про грядущую выставку NFT-арта, можно попросить Midjourney сгенерировать яркое футуристическое изображение, которое привлечёт внимание в email – быстро и бесплатно, не прибегая к дизайнерам. Важно при этом соблюсти этику (открытость о генерации и избегание копирования стилей живых художников без разрешения). Но в целом генеративный AI становится ещё одним креативным инструментом маркетолога галереи. Кроме того, AI помогает оптимизировать рекламу: платформы (Facebook, Google) сами активно используют ML для автоматического таргетинга, и галереи могут полагаться на их AI (например, загрузив список клиентов и дав рекламной системе найти «похожих» – lookalike audiences). В сфере email-маркетинга существуют AI-сервисы (например, ранее упомянутый Amplify.ai, а также Phrasee и др.), которые генерируют более цепляющие заголовки писем, время отправки вычисляют оптимальное и т.п. Это повышает открываемость писем галереи. Такие инструменты доступны и уже применяются продвинутыми галереями, хотя часто остаются «за кадром» (клиент видит лишь то, что коммуникация стала как будто более внимательной и интересной).

• Мониторинг интереса и посетителей. Анализ интереса публики – важная часть маркетинга: понимать, что нравится аудитории, а что нет. AI дает новые методы такого мониторинга. Мы упоминали счётчики посетителей с компьютерным зрением. Ещё один пример – анализ социальных сетей: отслеживание, какие посты галереи собирают больше лайков/репостов, какие работы чаще всего фотографируют посетители. Ручной анализ соцсетей трудоёмок, но существуют инструменты social listening с AI, которые могут собрать все упоминания вашей галереи или выставки и оценить тональность (положительные/отрицательные отзывы), ключевые темы, вовлечённость. Это позволит маркетинговому отделу скорректировать стратегии: например, если AI-отчёт показывает, że публика особенно заинтересована видео-работой на текущей выставке (по количеству шеров и позитивных комментариев), можно сделать на неё акцент в продвижении или в туре по выставке. Такие сервисы, как Brandwatch или Sprout Social, уже встраивают AIаналитику, и их можно применять и в арт-контексте.

• Прозрачность и обоснованность продаж. И наконец, AI способствует росту доверия клиентов через прозрачность информации. Многие коллекционеры ценят, когда галерея подкрепляет свои предложения данными. Например, используя AI-анализ, галерист может показать клиенту график роста упоминаний и выставок художника (из Articker) или продемонстрировать среднюю цену за кв.см его работ по рынку (из Limna) – тем самым обосновав запрашиваемую цену фактурно. Это особенно важно при работе с новым поколением покупателей (миллениалы, IT-предприниматели), привыкшим к data-driven подходу. AI делает такую data-driven аргументацию доступной галереям. Результат – клиенты чувствуют себя увереннее и охотнее принимают решение о покупке (ведь «машинный анализ тоже говорит, что художник перспективный»). В перспективе можно ожидать появления «цифровых паспортов картин» с AI-верификацией: уже сейчас компании вроде Verisart интегрируют AI-инструменты для удостоверения подлинности (например, упомянутый сервис Art Recognition, дающий заключение об авторстве по снимку за пару дней ). Галерея, продающая работу, может приложить такое заключение, и клиенту это добавит спокойствия. Подобные практики постепенно становятся новым стандартом обслуживания.

Подведём итог : AI уверенно проникает во все аспекты маркетинга и продаж галереи – от стратегии ценообразования и выбора ассортимента до персональной работы с каждым клиентом и построения долгосрочных отношений. Галерея, вооружённая этими инструментами, превращает массу разрозненных данных (о рынке, об интересах публики, о поведении клиентов) в конкретные действия: кому позвонить сегодня, какую рассылку отправить, какой проект запланировать на следующий год. Всё это делает бизнес более устойчивым и адаптивным к быстроменяющемуся арт-ландшафту.