Título del Capítulo: «Crear en compañía. La inteligencia artificial en los procesos creativos de ficción audiovisual»
Autoría: Isaac Maroto-González; Talía Rodríguez-Martelo
Cómo citar este Capítulo: Maroto-González, I.; Rodríguez-Martelo, T. (2025): «Crear en compañía. La inteligencia artificial en los procesos creativos de ficción audiovisual». En Fieiras-Ceide, C.; Túñez-López, M.; Maroto-González, I. (eds.), Bots, Trols y PSM. Cómo la IA va a cambiar los medios públicos. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
ISBN: 978-84-10176-14-0
d.o.i.: https://doi.org/10.52495/c2.emcs.40.p116
Capítulo 2. Crear en compañía. La inteligencia artificial en los procesos creativosde ficción audiovisual
Isaac Maroto-González
Universidade Santiago de Compostela
Talía Rodríguez-Martelo
Universidad Vigo
Desde la entrada del primer ChatGPT funcional en el ecosistema mediático en 2022 (OpenAI, 2022), el desarrollo de las denominadas inteligencias artificiales (IA) ha experimentado una rápida evolución en sus capacidades y usos. Este fenómeno ha tenido un impacto significativo en diversos sectores industriales, educativos y sociales, obligando a los distintos agentes sociales a adaptarse a los cambios y consecuencias derivados de su aplicación y adopción generalizada por la sociedad.
En el ámbito de la creación audiovisual, la huelga protagonizada en 2023 por el Gremio de Guionistas de Estados Unidos (WGA) y la Alianza de Productores de Cine y Televisión (AMPTP) supuso un punto de inflexión respecto al uso de la inteligencia artificial en la creación y producción de contenidos de ficción. Tras 148 días de paralización de la actividad en Hollywood, que atrajo la atención mundial, se alcanzó un acuerdo histórico orientado a proteger la creatividad humana frente al avance de las tecnologías de inteligencia artificial generativa.
Tras la polémica generada por la huelga de guionistas en Hollywood, el debate sobre el uso de la inteligencia artificial llegó a Europa. Un año más tarde, la Unión Europea aprobó la Ley de IA (Comisión Europea, 2024), que refuerza la protección de los derechos de autor al exigir que los creadores otorguen permiso explícito para que sus obras puedan ser utilizadas en el entrenamiento de sistemas de IA. Además, se establece la obligación de garantizar la transparencia en relación con los datos empleados en estos procesos (Parlamento Europeo y Consejo, 2024).
La nueva legislación también aclara que no es posible registrar como propiedad intelectual las obras creadas de manera totalmente autónoma por una IA. Sin embargo, sí reconoce la posibilidad de proteger aquellas obras en las que la inteligencia artificial haya actuado como herramienta de apoyo al proceso creativo (Pascua Vicente, 2025).
Si bien los medios públicos europeos se encuentran en proceso de adaptación y asimilación de la inteligencia artificial, utilizándola principalmente como apoyo en la gestión y optimización de procesos operativos o para acercarse a nuevas audiencias mediante alternativas innovadoras (Fieiras-Ceide et al., 2025), en el ámbito de la creación de ficción audiovisual existe todavía escasa información publicada que aborde el uso de herramientas de IA desde una perspectiva creativa.
Una de las pocas excepciones es el caso de Yle, que ha llevado a cabo experimentos en la escritura de dramas de audio (Chakarov, 2024) y ha adoptado una posición clara respecto al uso de la IA en los procesos creativos, atribuyendo y protegiendo la autoría humana en todo momento.
Aunque el uso de la IA para la optimización de procesos es una realidad consolidada, su aplicación en los procesos creativos —en cuanto a dónde, cuándo y cómo— continúa sujeta a las disposiciones legales vigentes y a las capacidades de calidad y seguridad que ofrecen las grandes empresas proveedoras de estas herramientas.
Nos encontramos en un proceso en constante evolución, en el que la creatividad humana se ve disputada frente a la incorporación de procesos apoyados por inteligencia artificial. De este debate surgen preguntas e inquietudes sobre el papel que la IA debe desempeñar en los procesos creativos, así como sobre cómo se redefine y comprende la creatividad en el contexto actual.
En el siguiente capítulo se plantea una revisión conceptual del término «creatividad», en relación con los desarrollos en inteligencia artificial, para posteriormente abordar su aplicación en el ámbito de la creación de contenidos audiovisuales. A continuación, se presentarán diferentes metodologías de uso de la IA en los procesos creativos, además de destacar algunas iniciativas y nuevos flujos de trabajo apoyados por agentes inteligentes.
Cuando el término «creatividad» aparece en una conversación, suele generar tanto expectativas como desconfianza, debido a su uso coloquial, que a menudo incluye connotaciones ambiguas. No es raro que se confunda con conceptos como la imaginación o la divagación. Si bien estos elementos forman parte del proceso creativo, no lo definen por sí solos. Tal y como señalan Kaufman y Sternberg (2010), la creatividad implica un proceso orientado a un propósito, con el objetivo de resolver problemas o aportar valor dentro de un contexto determinado.
En efecto, la creatividad va más allá de la simple divagación: es el resultado de un proceso intelectual que implica operaciones cognitivas complejas. Tal como plantea Guilford en su estudio sobre la estructura del intelecto (1956), este proceso requiere fluidez en la generación de ideas, flexibilidad para considerar variaciones y alternativas, originalidad en las propuestas y la capacidad de producir un resultado final significativo.
Por otro lado, la cuestión de la autoría en el proceso creativo ha sido objeto de debate incluso antes de la irrupción de la inteligencia artificial, aportando perspectivas relevantes para la reflexión. El reconocido semiólogo Roland Barthes, en su ensayo La muerte del autor (Barthes, 1977), cuestiona la concepción tradicional de autoría al sostener que el autor deja de ser la fuente única de significado de la obra. Según Barthes, el sentido de un texto no depende exclusivamente de quien lo escribe, sino que se construye en la interacción con el lector, otorgando así a la autoría un carácter cultural y compartido con el receptor.
Por su parte, Foucault (1984) aborda la figura del autor no como un creador directo, sino como un organizador del sentido dentro de un entorno sociocultural. Desde esta perspectiva, el autor no inventa desde la nada, sino que selecciona, reorganiza y combina elementos culturales preexistentes para construir nuevos significados. En esta misma línea, Glăveanu (2014) se aleja de la concepción clásica del autor como individuo aislado y propone el concepto de autoría distribuida. Según este enfoque, el proceso creativo surge de las interacciones entre personas, materiales, artefactos culturales y prácticas sociales. La creación, por tanto, es el resultado de una construcción colectiva que integra saberes compartidos, lenguajes comunes, herramientas y experiencias sociales.
Estos autores proponen una visión más abierta y compleja del concepto de autoría creativa, desafiando la noción monolítica que tradicionalmente la ha caracterizado. Al profundizar en el término y en sus implicaciones dentro de los procesos de creación, se revelan nuevas dimensiones que amplían su significado y evidencian su naturaleza dinámica, relacional y contextual.
La integración de la inteligencia artificial en los procesos creativos plantea una serie de desafíos y preocupaciones que afectan tanto a los entornos profesionales como a los marcos legales y sociales. Por ello, resulta necesario abordar la creatividad desde una perspectiva epistemológica que permita matizar sus distintas dimensiones y enfoques.
Por un lado, el proceso creativo puede comprenderse desde un modelo sistemático, como el propuesto por Wallas (1926), que lo divide en cuatro etapas consecutivas: la preparación, centrada en la recopilación y exploración de información relevante; la incubación, que corresponde a la reflexión inconsciente o deliberada sobre esa información; la iluminación, momento en el que surge la conexión significativa entre ideas; y finalmente, la verificación, fase en la que se evalúa y ajusta el resultado obtenido.
Por otro lado, Csikszentmihalyi (1996) plantea el proceso creativo como un sistema dinámico que depende de la interacción de tres elementos fundamentales: un individuo, que genera la propuesta; un entorno o campo, que evalúa y valida su aporte; y un dominio disciplinar, que aporta las normas, saberes y referencias necesarias para que el resultado sea considerado verdaderamente creativo.
También resulta pertinente abordar los distintos tipos de creatividad propuestos por Boden (2004), ya que contribuyen a desmitificar el proceso creativo y a comprender su complejidad. En su clasificación, se identifica en primer lugar la creatividad combinatoria, entendida como la unión de ideas preexistentes para formar nuevas combinaciones, lo que comúnmente se conoce como un remix.
En segundo lugar, se encuentra la creatividad exploratoria, que hace referencia a la generación de variaciones dentro de un marco conceptual o disciplinar ya establecido, a través de un proceso de búsqueda activa por parte del creador.
Finalmente, Boden introduce la creatividad transformacional, considerada la más disruptiva, ya que implica una modificación profunda del propio marco de referencia, dando lugar a nuevas reglas, lenguajes o formas de expresión dentro del campo creativo.
Para finalizar, no se puede abordar el estudio de los procesos creativos sin hacer referencia a Edward de Bono y su contribución sobre el pensamiento lateral (1970). En su propuesta, el autor plantea formas de estimular la creatividad alejándose del pensamiento lógico y lineal, a través del uso de estrategias provocativas que favorecen el cambio de perspectiva y el desplazamiento del foco de atención, permitiendo así la generación de ideas inesperadas y originales.
Tras haber analizado los distintos elementos que conforman la creatividad desde diversas perspectivas teóricas, en el próximo epígrafe se explora el proceso creativo en relación con las inteligencias artificiales y su integración en los entornos de creación, atendiendo tanto a los modelos de uso como a los enfoques metodológicos.
3.1. Modelos de integración de IA en el proceso creativo
Para analizar la inteligencia artificial desde la perspectiva de la creatividad, resulta relevante describir cómo se integra en el proceso creativo y qué rol asume. De esta forma, es posible clasificar el soporte ofrecido por la IA en tres modelos, el asistencial, el colaborativo o el experimental:
El modelo asistencial: los procesos creativos suelen desarrollarse a través de una sucesión de etapas de trabajo, como proponía Wallas (1926), quien señalaba que el proceso creativo se inicia con la búsqueda de información. Dentro de este modelo, la IA se integra para agilizar y facilitar determinadas tareas (Cabrera Cuevas, 2021), especialmente aquellas relacionadas con la recopilación de datos o actividades más tediosas. De esta forma, se permite que el personal creativo pueda dedicar más tiempo a la parte conceptual y al control disciplinar del resultado final.
El modelo colaborativo: en este modelo, la IA actúa como un apoyo que aporta ideas o sugerencias durante el proceso creativo. Algunos estudios (Sigman; Bilinkis, 2023; Gil Ruiz; García Arnao, 2024) señalan que estas herramientas permiten acelerar determinadas fases del proceso creativo, siempre y cuando se parta de una idea original previa, lo que facilita profundizar y expandir el pensamiento del creador.
El modelo experimental: este modelo tiene una naturaleza explorativa y busca nuevas formas de expresión o bien aportar una dimensión especulativa a la creación. Un ejemplo visual de este proceso es cuando la IA se emplea para producir imágenes algorítmicas que originan nuevas técnicas y procesos estéticos propios, los cuales, sin ser necesariamente fieles a la representación de la realidad, ofrecen enfoques visuales innovadores (Gómez-Gómez; Rubio-Tamayo, 2023).
Esto abre una reflexión sobre la propia naturaleza funcionalista que persigue el desarrollo de las inteligencias artificiales, ya que, desde un planteamiento práctico y orientado a resultados, cualquier elaboración que no responda de forma directa a una instrucción creada por el usuario (incluso si esta ha sido mal formulada) tiende a ser descartada o percibida como un error o una «alucinación». Sin embargo, si el enfoque se amplía hacia una búsqueda exploratoria, esta dinámica adquiere una nueva dimensión: el uso de la IA puede convertirse en una herramienta para abordar nuevas perspectivas o para fomentar la provocación creativa, en línea con lo que planteaba De Bono (1970) en su concepto de pensamiento lateral.
Si bien los modelos permiten identificar cómo se integra la IA en el proceso creativo, resulta igualmente necesario señalar cómo puede organizarse la forma de trabajar e interactuar con estas tecnologías, dando lugar a diferentes enfoques.
Enfoque dirigido por humanos: en este enfoque se prioriza el control humano, y la IA se emplea únicamente para tareas específicas dentro del proceso creativo. Se vincula especialmente con el modelo asistencial, siempre que su uso se limite a apoyos concretos sin una implicación significativa en la toma de decisiones. En este caso, la labor humana de discernimiento adquiere un papel central y resulta esencial para guiar el proceso creativo (Reiter-Palmon et al., 2019).
Enfoque de cocreación: este planteamiento propone una relación más horizontal entre la IA y el ser humano, en la que se trabaja de manera conjunta, intercambiando ideas de forma constante y combinando la intuición humana con el procesamiento algorítmico. Aunque en determinados momentos el peso de la decisión recae más en el ser humano, existe un equilibrio dinámico a lo largo del proceso. Este enfoque se relacionaría principalmente con el modelo colaborativo, aunque también conecta de manera más profunda con el modelo experimental, al fomentar la exploración conjunta y la ruptura de límites establecidos (Du Sautoy, 2020).
Enfoque de curación: se caracteriza por la generación de múltiples opciones por parte de la IA, entre las cuales el ser humano selecciona, refina y dirige el resultado final. Este enfoque favorece un tipo de flexibilidad cognitiva derivada de las capacidades de la IA (Weiss; Wilhelm, 2022), relacionada a su vez con la flexibilidad como componente de la creatividad definida por Guilford (1956). Dependiendo de la profundidad de su aplicación, este enfoque puede vincularse con los tres modelos: de forma superficial con el asistencial, de manera intermedia con el colaborativo, y en un grado más amplio con el experimental.
La aparición de herramientas basadas en inteligencia artificial desde 2025 ha supuesto un incremento exponencial en la creación de aplicaciones especializadas para tareas concretas en cada fase de los proyectos creativos. En este contexto, el siguiente apartado tiene como objetivo identificar los apoyos que ofrecen las herramientas de IA que pueden implementarse en el proceso creativo vinculado a la producción de contenidos, presentando algunas de ellas como ejemplos representativos. Cabe señalar que esta selección proporciona una fotografía del momento específico en el que se está elaborando el presente capítulo, siendo los autores conscientes de la rápida evolución de estas tecnologías.
Siguiendo la descripción de la estructura del proceso creativo en la dirección cinematográfica propuesta por Rabiger (2006), a continuación, se plantea una organización en fases que, de forma esquemática, atiende a las etapas centradas específicamente en el proceso creativo aplicado a un formato de ficción.
En la fase de conceptualización, la importancia del proceso recae fundamentalmente en el usuario humano, ya que se requiere un punto de partida guiado por la intuición y las emociones. No obstante, diferentes herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG), como ChatGPT o Claude, pueden facilitar la generación de ideas y posibilidades creativas, así como apoyar en la documentación inicial del proyecto (Swarnakar, 2024), contribuyendo de manera significativa a dinamizar el proceso creativo (Haase; Hanel, 2023), siempre que se definan con precisión las directrices y los prompts adecuados para cada objetivo planteado.
Durante la fase de conceptualización también se integra la fase más avanzada de este proyecto que integraría la elaboración del guion, para esta parte hay herramientas específicas (CopyAI, Jasper, etc) para el desarrollo que permiten un flujo dinámico de prototipo para esbozar perfiles de personajes. La integración de chatbots personalizados puede favorecer el proceso de ideación haciendo participe al bot ajustado al personaje específico para incluir ajustes narrativos a su propia historia (Sun et al., 2023).
Aunque estas herramientas dinamizan el desarrollo, la calidad de los resultados y su uso efectivo dependen del conocimiento profundo del proceso creativo y de las necesidades del proyecto. Además, los resultados generados pueden volverse predecibles debido a los patrones de entrenamiento de los modelos, por lo que la participación humana sigue siendo esencial para mantener la originalidad y coherencia narrativa.
En la fase de preproducción visual, donde es necesario formular el proyecto y comenzar las primeras previsualizaciones estéticas, se inicia también la planificación y la definición de las primeras colaboraciones. En esta etapa, el uso de bocetos conceptuales y moodboards puede trasladarse, siempre bajo supervisión humana, a distintas herramientas de generación de imágenes basadas en IA, como Midjourney o LeonardoAI, o a herramientas más específicas, como MyMap.AI para la creación de storyboards. Estas aplicaciones permiten generar numerosas variaciones visuales, facilitando el prototipado rápido (Davenport; Mittal, 2022), y ofreciendo la asistencia propia de la inteligencia combinatoria descrita por Boden (2004).
En las fases de producción y postproducción, el uso de herramientas basadas en IA permite un flujo de trabajo dinámico, donde ambas etapas pueden combinarse de forma fluida, rompiendo con el modelo lineal y sucesivo que tradicionalmente ha caracterizado estos procesos (Silva Jasaui et al., 2024).
No obstante, los procesos técnicos específicos asociados a estas fases han dado lugar a un gran número de herramientas especializadas que pueden integrarse tanto en la etapa de sonorización —como Deepdub.ai, orientada a la traducción de voces de personajes, o iZotope Neutron, para la mezcla de audio—, como en la generación de vídeo —por ejemplo, Sora, Kling o Minimax—, y en la incorporación de efectos visuales —como Runway, Pika Labs, entre otras—. Estas herramientas permiten realizar ajustes automatizados en la edición de vídeo, adaptándose a necesidades técnicas específicas de cada proyecto.
Estas aplicaciones basadas en IA se integran en el proceso para facilitar aspectos puntuales, combinando en un mismo flujo de trabajo tanto el software tradicional especializado como las herramientas de inteligencia artificial. Esta integración resulta especialmente útil en procesos creativos que se benefician de la iteración constante.
No obstante, la complejidad técnica de estas herramientas requiere de un conocimiento especializado, lo que implica la participación de profesionales cualificados que dominen tanto la disciplina de la postproducción como las posibilidades que ofrece la IA, tal y como apuntan Dueñas Mohedas y Jiménez Alcarria (2025).
Aunque en el apartado anterior se han presentado herramientas de IA específicas para procesos concretos, durante 2025 comienzan a surgir empresas que ofrecen servicios integrales de creación con inteligencia artificial, orientados al trabajo profesional en el ámbito de los medios. Paralelamente, emergen los denominados agentes de IA, diseñados para intervenir en todo el proceso creativo vinculado a la producción de contenidos audiovisuales de ficción.
Esta nueva ventana de posibilidades nos invita a reflexionar sobre la dirección que puede tomar el sector, las oportunidades que se abren y el grado de adaptación que exige al ámbito audiovisual frente a estas innovaciones técnicas. Sin embargo, sobre estos avances continúa proyectándose la sombra de preocupaciones clave como el desempleo, los conflictos legales en torno a la autoría y los derechos de propiedad intelectual, entre otros desafíos.
No obstante algunas iniciativas buscan incorporase al sector audiovisual intentando solventar tanto problemas técnicos como legales. Este es el caso de Moonvalley (2024), una empresa de tecnología creativa especializada en generación de vídeo de alta calidad mediante inteligencia artificial busca ocupar el nicho que representa la creación audiovisual por IA licenciada. Para ello ofrece por un lado una calidad de imagen de 4K superior a la competencia, pero lo más relevante es que su motor Marey posee un entrenamiento exclusivamente con datos licenciados y autorizados para no infligir ninguna legislación en cuanto a la autoría. Ofreciendo información accesible de la trazabilidad de las imágenes o vídeos usados. En definitiva, una alternativa innovadora que marca el camino del desarrollo de los entrenamientos de IA en lo que la propia plataforma denomina «entrenamiento ético».
Otra iniciativa interesante son las plataformas al estilo de SkyReels (2024), en la que además de ofrecer generación de vídeo mediante inteligencia artificial, integra un entorno completo de preproducción cinematográfica asistida que integra todas las fases desde la concepción a la edición final. Entre sus herramientas se encuentra AIDrama, un sistema que permite desarrollar guiones originales, adaptarlos o convertir novelas en propuestas cinematográficas. A continuación, el usuario puede diseñar personajes, generar storyboards, y llevar a cabo la edición y el control creativo del vídeo. La plataforma también permite incorporar voz, sincronización labial (lip sync), así como música y efectos sonoros, todo ello dentro de un entorno de edición similar al de los principales programas profesionales.
Si bien las plataformas integradas para procesos creativos representan una evolución natural, al reunir múltiples herramientas en un solo entorno, en 2025 han comenzado a surgir los denominados agentes de IA. Estos sistemas, basados en modelos como ChatGPT, Claude o DeepSeek, se diferencian por su capacidad para planificar tareas de forma autónoma, tomar decisiones y ejecutar flujos de trabajo completos hasta alcanzar un objetivo. Su principal característica es la posibilidad de gestionar proyectos de manera continua y semiautónoma.
Actualmente Manus AI (2024) es el principal agente AI autónomo abierto al público —y como no— también se le puede pedir apoyo para elaborar guiones, o al menos en la organización del trabajo previo de documentación. La herramienta ofrece posibles direcciones narrativas y desarrolla un concepto inicial de guion que incluye descripciones, temas clave, personajes y estructuras narrativas.
No obstante, también destaca la plataforma Taskade (2024), que incorpora agentes de IA, aunque requiere de una mayor intervención humana. Esta herramienta ofrece distintas opciones y sugerencias de uso, como la realización puntual de tareas orientadas mediante el desarrollo de actividades específicos de un proyecto, la utilización de agentes con plantillas predefinidas, o la automatización de tareas rutinarias mediante integraciones con aplicaciones externas.
Este enfoque permite adaptar la herramienta a distintos modelos de uso de la IA (asistencial, colaborativo y experimental), tal como se ha descrito en apartados anteriores, pudiendo además combinarse con los enfoques metodológicos de trabajo: dirigido por humanos, cocreación o curación.
Volviendo a las diferentes perspectivas sobre la creatividad y el rol de las IAs, vale la pena cerrar este punto recordando la perspectiva filosófica de Simondon (2017), quien plantea que el objeto técnico —que podría entenderse como una figura análoga a un agente de IA en el proceso creativo— no nace acabado, sino que se perfecciona y adapta dentro de un contexto determinado, resolviendo problemas de forma conjunta con el ingeniero o desarrollador. De este modo, propone un proceso de coevolución contextual, en el que la creatividad surge a partir de la adaptación y la sinergia mutua entre el creador y el objeto técnico, retroalimentándose a través de las mejoras.
6. Conclusiones
En los apartados anteriores hemos diferenciado los matices de la creatividad y analizado las conexiones entre la comprensión de la creatividad humana y las capacidades de las inteligencias artificiales. Así, por ejemplo, la inteligencia combinatoria descrita por Boden (2004) guarda similitudes con las funcionalidades que ofrece la IA en los procesos de previsualización, mientras que la creatividad exploratoria se relaciona con la capacidad de las IAs para sugerir alternativas dentro de un guion. Sin embargo, la tercera forma de creatividad que señala Boden —la creatividad transformacional— marca una diferencia notable, ya que requiere un planteamiento inicial realmente novedoso y una reflexión profunda, aspectos para los cuales una gran base de datos por sí sola resulta insuficiente para crear algo auténticamente nuevo y sorprendente.
Y ese es, en realidad, el punto clave del debate en el que nos encontramos: la dimensión más humana del proceso creativo. Si la parte más «automatizable» de la creatividad está siendo asumida progresivamente por las inteligencias artificiales, el verdadero valor residirá en la capacidad de generar algo creativamente transcendente para la cultura humana. Sin embargo, no todos los seres humanos somos capaces de «destilar» procesos de creatividad transformacional, ni de emular rupturas artísticas tan radicales como lo fue en su momento el cubismo de Picasso o la conceptualización de las narrativas transmedia, entre otros.
No obstante, con el apoyo de los agentes de IA y desde la perspectiva colaborativa que plantea Simondon (2017) quizás resulte más factible aproximarnos a nuevos procesos creativos de manera conjunta con la tecnología, ampliando nuestra percepción del concepto de autoría hacia una visión más humanista y colaborativa, en favor del desarrollo cultural y respaldada por un marco legislativo que reconozca y proteja la labor profesional humana en todo el proceso.
Desde una perspectiva productiva y técnica, no cabe duda de que las inteligencias artificiales representan un avance notable en la aceleración de los procesos creativos. Incluso pueden asumir tareas que tradicionalmente han sido propias del trabajo humano en la creación audiovisual, incluyendo la generación de imágenes sintéticas en determinadas fases del proyecto. Sin olvidar que estas herramientas requieren de personal cualificado que disponga de contexto e intuición para reorientar y optimizar el resultado.
La creación de contenidos de ficción en los próximos años apunta hacia una notable transformación, en la que la implicación activa del espectador, las capacidades cognitivas de la IA y el contexto interactivo de los medios conectados forma una especie de metasistema colaborativo. Esta nueva configuración demanda no solo innovación tecnológica, sino también una reflexión sobre los criterios que guían dicha transformación.
Al mismo tiempo, resulta pertinente cuestionar la necesidad real de producir determinados contenidos sintéticos y valorar si su desarrollo es verdaderamente rentable en términos humanos, ambientales, sociales y comunicativos. Por ejemplo, el uso exclusivo de imágenes virtuales por parte de un medio público puede implicar una pérdida de credibilidad vinculada a la imagen real, así como una desconexión con el tejido social, económico y cultural que sustenta la producción audiovisual tradicional, junto con el valor estético y de autenticidad que esta aporta.
En este escenario los medios públicos adquieren un papel clave como protectores del acceso equitativo y la diversidad cultural entre otros valores, fiscalizando la validación ética y actuando como plataformas experimentales capaces de integrar procesos innovadores sin renunciar a los valores del servicio público.
Al estar menos condicionados por las lógicas del mercado y las demandas comerciales inmediatas, pueden ofrecer un modelo de actuación de cómo incorporar inteligencias artificiales en flujos creativos, respetando la autoría humana y promoviendo una visión inclusiva del desarrollo tecnológico.
En definitiva, la integración de la IA en los procesos creativos es ya una realidad manifiesta, que redefine tanto los modelos de trabajo como las formas de autoría y colaboración. La evolución de estas herramientas requiere profesionales capaces de interpretar y dirigir los procesos con criterio ético y visión creativa. Si bien el potencial de la IA continúa ampliándose, será la implicación humana la que determine el valor cultural y expresivo de los contenidos generados.
Barthes, R. (1977). The death of the author. In R. Barthes, Image, music, text (S. Heath, Trans., pp. 142-148). Hill and Wang.
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Reiter-Palmon, R.; Forthmann, B.; Barbot, B. (2019). Scoring divergent thinking tests: A review and systematic framework. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 13(2), 144-152. https://doi.org/10.1037/aca0000227
Taskade. (2024). Your second brain on autopilot. https://www.taskade.com/
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