IA y creatividad: procesos, herramientas y cultura en la generación de imágenes
La producción de imágenes con inteligencia artificial suele interpretarse como un proceso automático basado en la escritura de instrucciones. Sin embargo, el artista digital Tomás García propone una mirada más compleja: el uso de modelos de IA implica decisiones técnicas, estéticas y culturales que redefinen el rol del creador y las condiciones de producción visual.
El análisis de su trabajo permite comprender no solo cómo se generan imágenes, sino también qué tipo de problemas (de control, representación y autoría) se ponen en juego en estos entornos.
Modelos abiertos y cerrados: control, acceso y privacidad
García distingue entre dos grandes tipos de modelos de generación de imágenes:
- Modelos cerrados (como Midjourney): funcionan en línea, requieren suscripción, ofrecen menor nivel de personalización y son gestionados por empresas.
- Modelos abiertos (como Stable Diffusion o Flux): se ejecutan localmente, permiten entrenamiento personalizado y ofrecen mayor control sobre los procesos y los datos.
Trabajar en entornos locales implica que las producciones no son registradas por terceros, lo que refuerza la privacidad. A su vez, el desarrollo colaborativo de estos modelos favorece una evolución rápida y el acceso a innovaciones constantes. En este marco, la elección tecnológica incide directamente en la autonomía del proceso creativo.
Interfaces técnicas: complejidad y funcionalidad
Las herramientas abiertas suelen presentar interfaces con múltiples parámetros y menor grado de refinamiento visual. A diferencia de los entornos comerciales, diseñados para simplificar la experiencia de usuario, estas plataformas priorizan la funcionalidad y la capacidad de configuración.
Esta característica supone una barrera de entrada inicial, pero también habilita un mayor nivel de intervención sobre los resultados. En este sentido, la complejidad de la interfaz se vincula con la profundidad del control disponible para el usuario.
Personalización y representación cultural
Los modelos de IA incorporan sesgos derivados de sus datos de entrenamiento, generalmente asociados a contextos del hemisferio norte. Esto impacta en la representación de elementos culturales específicos.
El denominado “Choripán Test” ilustra este problema: un modelo sin personalización puede generar imágenes alejadas de las referencias locales, mientras que un modelo entrenado con datos pertinentes produce resultados más precisos.
- Sin personalización: representaciones genéricas o inadecuadas.
- Con personalización: mayor adecuación a contextos culturales específicos.
La personalización funciona, en este marco, como una herramienta para fortalecer la diversidad de representaciones y reducir sesgos.
Curaduría y criterio: el rol del artista
La generación de imágenes mediante IA permite producir grandes volúmenes de resultados en poco tiempo. García señala que este proceso genera “ruido”, entendido como una abundancia de material que requiere selección.
En una de sus exhibiciones, el artista produjo miles de archivos, lo que evidencia un cambio en el rol creativo:
- La tarea central se desplaza hacia la selección y edición.
- El valor reside en el criterio para elegir y en la intencionalidad del proceso.
De este modo, la autoría se redefine: ya no depende exclusivamente de la producción directa, sino de las decisiones que orientan, filtran y organizan los resultados generados.
Transformaciones del estilo
Tradicionalmente, el estilo artístico se ha vinculado con las limitaciones técnicas de cada disciplina. La inteligencia artificial amplía estas posibilidades, permitiendo ejecutar una amplia variedad de ideas visuales sin las restricciones habituales.
Este escenario plantea nuevas preguntas sobre la construcción de una identidad estética:
- ¿Se define por el enfoque conceptual?
- ¿Por las decisiones de curaduría?
- ¿Por la forma de entrenar y ajustar los modelos?
La noción de estilo se desplaza así desde la técnica hacia el conjunto de decisiones que estructuran el proceso creativo.
Conclusión: centralidad del factor humano
El análisis de estos procesos permite identificar una constante: la relevancia del criterio humano en entornos mediados por inteligencia artificial. La tecnología amplía capacidades, pero no sustituye la toma de decisiones ni la construcción de sentido.
En este contexto, la creatividad se redefine como una práctica que articula herramientas tecnológicas con decisiones críticas, culturales y estéticas.
Este texto fue elaborado con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial mediante la técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG), utilizando la plataforma NotebookLM. Los contenidos y conclusiones fueron revisados y validados por el equipo del PIA, garantizando la fidelidad de las fuentes y la interpretación responsable de los materiales consultados.