La IA generativa está entrando en la industria audiovisual, con sus límites técnicos reales y sus implicaciones éticas, legales, ecológicas y económicas. Los alcances y límites de la IA y creatividad.
La IA y creatividad en la creacíon de imágenes y vídeos
Las IA generativas son modelos con los que interactuamos mediante entradas (imágenes, texto, vídeo) para obtener salidas nuevas (descripciones, imágenes, animaciones, 3D, etc.). Contamos con varios tipos de usos clave: “image to text” (describir imágenes), “text to image”, “image to image” (transformar o estilizar una imagen), “text to video”, “image to video”, “video to video” e “image to 3D”.
Una de las herramientas más utilizadas, el “text to image” tiene un problema estructural: cuanto más larga y detallada es la prompt, menor es la capacidad del modelo para respetar todos los elementos pedidos. Para obtener control real, resulta más eficaz partir de bocetos, layouts o imágenes base y usar “image to image”, ajustando parámetros como el peso de la IA para equilibrar fidelidad a la base y libertad creativa del modelo.
Potencial creativo y límites técnicos
Puedes crear desde imágenes realistas hasta vídeos con escenas complejas en las que el modelo combina múltiples imágenes de referencia para crear una nueva composición. Sin embargo, la IA no entiende realmente la física ni la escala de los objetos, lo que genera errores y tamaños relativos (por ejemplo, un gato junto a un auto).
También se evidencian sesgos y restricciones: los modelos tienden a producir tanques o armas cuando se les deja libertad de generación aunque censuran esculturas clásicas de desnudos por filtros de contenido restringido. Estos sesgos provienen de los datos de entrenamiento y sin datos concretos, el modelo es incapaz de generar ciertos casos (intenta pedir un vaso de vino lleno hasta el borde, es poco probable que te lo genere así como lo pediste).
Otro ejemplo es la posición de las manecillas de un reloj. Si no le pides una hora exacta, la IA te genera tu reloj indicando las diez y diez. ¿La razón? La enorme mayoría de las fotos de relojes que encuentras en la red apuntan las 10:10, una posición que da dinamismo a la imagen y que se utiliza comúnmente en la publicidad.
IA generativa aplicada a animación y vídeo
Las herramientas de “image to video” y “video to video” tiene potencial pero también carencias. Para animar acciones simples como cortar una manzana, ponerse un zapato, el proceso exige decenas de iteraciones, frames de inicio y fin cuidadosamente preparados y, aun así, los resultados son inconsistentes y difíciles de controlar. La IA no sabe de física, no calcula el peso de los objetos y sus interacciones con el entorno,
Cuando creamos un video de varios planos con la IA, nos encontramos con varios problemas recurrentes: pérdida de coherencia de un personaje entre planos, deformaciones progresivas, fondos que cambian de una toma a otra, luces que no respetan continuidad y dificultad extrema para dirigir acciones precisas con timing específico.
La IA no permite, por sí sola, realizar películas o secuencias profesionales con el nivel de control que exige el mercado, salvo quizá en productos de muy bajo presupuesto y expectativas también bajas.
Impacto en los oficios creativos
La idea de que la IA vaya a acabar con los realizadores, los creativos o los animadores es todavía un mito. El trabajo de un creativo no es solo producir imágenes bonitas, sino traducir las necesidades de un guión, diferenciarse visualmente y construir universos originales y coherentes. Los modelos tienden tendencia a convertir tus videos en un cliché poco original.
Sí es cierto que la IA reduce la necesidad de asistentes o acelera ciertas fases (como el upscaling, la generación de pasos técnicos o bocetos 3D básicos), pero siempre bajo la dirección de profesionales que controlen composición, ritmo, puesta en escena, iluminación y narrativa.
La creatividad humana, la cultura visual y el criterio siguen siendo el núcleo del valor, y quien quiera usar la IA de forma interesante tendrá que cultivar aún más su vocabulario visual y su conocimiento de historia del arte y tendencias.
Dimensión ética, legal y económica
Una parte importante del vídeo se centra en el “lado oscuro” de la IA generativa: el entrenamiento masivo con imágenes, vídeos y sonidos tomados de Internet sin autorización de sus autores. Esta situación es injusta para los creadores y subraya que la mayoría de modelos más potentes son, a la vez, los más dudosos en términos de respeto a derechos de autor.
Como ejemplo, la demanda de los creadores que usan Adobe, cuyas obras alimentan la base de datos de Adobe Firefly, sin clara explicación del uso de sus creaciones.
Se comparan enfoques regulatorios: Estados Unidos, más pragmático y orientado a la autorregulación y acuerdos privados; China, muy laxa en copyright pero con fuerte control estatal; y Europa, más preventiva, con el AI Act y exigencias de transparencia. En este contexto, algunas grandes marcas y estudios prohíben el uso de IA en sus producciones por miedo a problemas legales, de imagen pública o de imposibilidad de proteger la propiedad intelectual del resultado.
El modelo económico de las grandes empresas de la IA quema cantidades enormes de energía y dinero para entrenar sus modelos cada vez más grandes, sin tener aún una rentabilidad clara. Es probable que veamos el precio de las herramientas que generan videos aumentar con el tiempo.
La reacción al desperdicio
Hay una relación entre el coste ecológico de entrenar modelos de IA y el de usarlos para generar imágenes. Es relativamente bajo por cada petición, pero multiplicado por miles de millones de solicitudes diarias es una barbaridad.
Donde ve un problema serio es en el uso masivo y frívolo de la generación de imágenes y vídeos: millones de personas generando imágenes desechables por puro gusto, copias de copias que saturan las redes sociales y refuerzan la sensación de “AI slop”, contenido barato y descuidado.
La reacción del público ante campañas de marcas que usan IA de forma evidente y de baja calidad (como algunos anuncios de comida rápida o spots navideños generativos) muestra una creciente resistencia a ser “engañados” con contenido barato disfrazado de creatividad.
IA como herramienta, no sustituto
La IA generativa no puede reemplazar la voluntad creativa humana ni producir, por sí sola, un film o videojuego profesional con un solo clic. Los proyectos de calidad requieren decisiones humanas en cada etapa, diálogo entre departamentos, iteraciones y adaptación a las contrariedades del proceso, algo que ningún modelo puede asumir de forma autónoma.
La IA es aceptable cuando se integra como un recurso al servicio del creador, con prudencia legal, ética y ecológica; cuando se usa únicamente para producir contenido rápido y barato, termina erosionando tanto la calidad de las obras como la confianza del público.
Jean-Luc Lenoble
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