La integración de la inteligencia artificial en el flujo de trabajo de la fotografía y la postproducción está redefiniendo los límites de la creación visual a pasos agigantados.
Las imágenes con IA han pasado de ser una novedad tecnológica a convertirse en una herramienta que plantea un doble desafío: por un lado, abre un abanico de posibilidades creativas sin precedentes; por otro, genera importantes interrogantes éticos y técnicos sobre la autenticidad, la autoría y los derechos de imagen.
¿Qué es una imagen generada con IA?
Las imágenes con IA son creaciones visuales generadas por algoritmos que interpretan diferentes tipos de entrada o alimentación, ya sean textos, imágenes o vectores numéricos.
Esto les permite asociar palabras y conceptos (como "amanecer" o "textura") con patrones visuales específicos, construyendo una comprensión profunda de cómo se ven las cosas.
El proceso fundamental de esta tecnología se basa en modelos de aprendizaje automático, entrenados con vastos conjuntos de datos de pares de texto e imagen.
Cuando un usuario introduce una descripción, instrucción o prompt en el sistema (por ejemplo, "crear paisaje urbano futurista al amanecer"), el modelo utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para convertir esa frase en vectores matemáticos. Estos vectores, que representan conceptos visuales, actúan como una guía en la fase de síntesis visual.
Finalmente, el modelo transforma el ruido aleatorio en una imagen coherente y detallada. Esto se logra mediante tecnologías como los modelos de difusión o las redes generativas antagónicas (GANs), que operan en un espacio comprimido o latente para optimizar el proceso.
El desarrollo de estas herramientas de generación de imágenes con IA se describe detalladamente en el artículo Text-to-Image Diffusion Models in Generative AI: A Survey (revisión de noviembre de 2024), de Chenshuang Zhang et al. En este estudio los autores ofrecen una explicación técnica y exhaustiva de cómo estos modelos generativos condicionados por texto sirven de base para la creación de imágenes con IA.
Para los futuros profesionales de la fotografía y el audiovisual, entender estos mecanismos es un paso fundamental para explotar el potencial de esta tecnología y capitalizarlo en favor de la calidad y originalidad de su trabajo.
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Principales herramientas actuales
Las distintas herramientas de generación de imágenes con IA existentes han evolucionado rápidamente, ofreciendo diversas opciones para profesionales y entusiastas en este campo.
Como señala la licenciada María Fernanda Núñez, coordinadora académica adjunta de Diseño Gráfico en la Universidad ORT Uruguay, en su informe Herramientas de generación de imágenes con inteligencia artificial (2023), estos sistemas son de gran utilidad para crear material didáctico y explorar nuevas posibilidades creativas.
Actualmente, existen diversas plataformas especializadas en fotografía y postproducción de imágenes.
A continuación, analizamos las tres más influyentes y relevantes del momento.
Midjourney: apuesta por la calidad artística
Midjourney se ha posicionado como uno de los sistemas de IA de mayor prestigio en el ámbito creativo, destacándose por la alta calidad y el fotorrealismo de sus creaciones.
A diferencia de otras plataformas, que se enfocan en la funcionalidad, Midjourney prioriza la estética, lo que lo convierte en una herramienta muy valorada por artistas visuales.
La potencia y el diferencial de esta plataforma reside en su capacidad para interpretar prompts complejos y generar imágenes detalladas, con una amplia gama de opciones para controlar aspectos como el estilo, la iluminación y la distancia focal.
DALL·E: versatilidad de la generación a partir de texto
Desarrollado por OpenAI, DALL·E fue uno de los sistemas pioneros en popularizar la generación de imágenes a partir de texto.
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Su principal fortaleza radica en su versatilidad y rapidez, permitiendo a los usuarios obtener resultados a partir de descripciones sencillas. Aunque a menudo se ha posicionado como una herramienta de uso más generalista que Midjourney, su impacto en la accesibilidad masiva a la tecnología de IA es innegable.
DALL·E ha sido fundamental para popularizar la creación de imágenes con IA y su enfoque en la generación de conceptos lo hace muy útil para procesos de conceptualización y storytelling.
Photoshop AI: la IA integrada en la postproducción
El avance de la IA también ha transformado las herramientas tradicionales de edición. El gigante Adobe ha integrado funciones de IA generativa en su software estrella, Photoshop.
Esta tecnología no se limita a crear imágenes desde cero, sino que permite a los fotógrafos y postproductores expandir, modificar o eliminar elementos de sus propias imágenes de forma no destructiva.
La integración de la IA en herramientas como Photoshop representa un cambio paradigmático.
Convierte la IA en un complemento para manipular y mejorar imágenes existentes, en lugar de ser solo un sustituto para su creación.
Además de estos tres software de referencia obligada, existen otras herramientas muy populares que ofrecen una variedad de enfoques y funcionalidades.
Por ejemplo, Stable Diffusion se destaca por ser de código abierto, lo que facilita su adopción en múltiples plataformas y permite a los usuarios entrenar el modelo con datos propios. Otras opciones como Canva o Craiyon han extendido el acceso a la generación de imágenes con IA para un público más amplio y con un enfoque mayormente dirigido a fines educativos, como se detalla en el informe de la licenciada Núñez.
La diversidad y evolución de estas herramientas demuestran que la inteligencia artificial ya es una realidad establecida en las prácticas de la imagen digital. Su uso eficiente requiere de una comprensión profunda de sus funcionalidades, lo que a su vez plantea preguntas esenciales sobre los límites entre creación y edición de imágenes.
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¿Edición o creación? Límites difusos
La integración de la IA generativa ha reavivado una de las preguntas más fundamentales en el arte y la fotografía.
¿Dónde reside la verdadera creatividad?
La capacidad de estas herramientas para generar imágenes a partir de prompts o de modificar fotografías ya existentes ha difuminado los límites entre edición y creación original, encendiendo el debate en ámbitos académicos y profesionales.
Un análisis detallado de esta coyuntura es realizado por el profesor Orlando Budelacci, vicedecano de la Lucerne University of Applied Sciences and Arts (Suiza). En su artículo Creativity in the Age of Artificial Intelligence (2023), Budelacci establece una distinción clara: mientras que la creatividad humana es un proceso subjetivo y conectado a la pasión y la experiencia, la creatividad de la IA es, esencialmente, una forma de imitación y recombinación.
Herramientas como Midjourney o DALL-E ejemplifican esta noción: generan productos visuales novedosos, pero lo hacen explorando y variando estilos artísticos preexistentes. Esta capacidad, que Budelacci define como "creatividad exploratoria", se asemeja más a una edición avanzada o a la generación de variaciones que a una creación original.
Desde sus fundamentos funcionales, la IA opera con datos y estadísticas, sin intuición ni emoción. Por esto se destaca en la creatividad combinacional, que consiste en recombinar elementos ya existentes para crear algo nuevo que, aunque sea inédito, suele resultar familiar.
La IA puede generar un sinfín de opciones, pero es la mirada crítica y la intencionalidad humana la que las dota de un verdadero significado.
La pasión y el esfuerzo humano siguen siendo elementos irremplazables para la creación en su sentido más profundo, aquel que refleja una búsqueda con objetivos, emociones e inspiraciones propias.
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Consideraciones éticas y derechos de autor
La irrupción de las imágenes con IA no solo ha redefinido el proceso creativo, sino que también ha abierto un complejo debate sobre su uso ético y legal.
En este sentido, las consideraciones giran en torno a dos ejes principales: los derechos de autor de las imágenes usadas para entrenar la IA y la veracidad del contenido generado, especialmente en contextos informativos.
Respecto a los derechos de autor, la principal preocupación surge del vasto conjunto de datos utilizados para entrenar a estos modelos generativos. Estos datasets a menudo incluyen millones de imágenes extraídas de internet sin el consentimiento explícito de sus creadores.
Tal escenario plantea una pregunta legal fundamental: ¿se están violando los derechos de autor al utilizar obras de terceros para la creación de un nuevo producto visual?
Aunque el debate legal aún no está zanjado a nivel global, existen numerosos ejemplos de organizaciones de artistas y fotógrafos que han levantado la voz, argumentando que el uso no autorizado de su trabajo para fines comerciales es una forma de explotación.
En el plano ético, el desafío es aún más profundo.
La capacidad de la IA para generar imágenes con un fotorrealismo extremo obliga a los profesionales a cuestionar la autenticidad de lo que se produce, difunde y comparte.
Esto es especialmente relevante en el fotoperiodismo o la fotografía documental, donde la veracidad es un pilar fundamental.
El alcance de estas preocupaciones ha llegado a la órbita de la propia Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), abordando la ética en el uso de IA en forma multidisciplinaria.
UNESCO presenta una serie de recomendaciones al respecto, enfatizando que la responsabilidad ética no recae únicamente en la tecnología, sino en los profesionales que la utilizan, abogando por un enfoque centrado en el ser humano, que priorice la transparencia y la honestidad en el manejo de estas herramientas.
La formación profesional en fotografía y postproducción debe, por lo tanto, ir más allá de la técnica, inculcando un sólido criterio ético para navegar en este nuevo panorama de las imágenes con IA, donde la línea entre lo real y lo generado es cada vez menos perceptible.
¿Cómo se aborda este tema en el ámbito educativo?
Dominar las herramientas de IA es fundamental para los futuros profesionales de la imagen, pero la verdadera diferencia reside en la comprensión crítica de su impacto. El ámbito educativo está respondiendo a este desafío con iniciativas que buscan integrar la inteligencia artificial de forma ética y productiva.
Como se expone en el artículo Innovación docente con inteligencia artificial: proyectos que impactan la formación (2025), publicado por el Instituto de Educación de la Universidad ORT Uruguay, la IA no es una "solución mágica" en el aula, sino una herramienta que exige un uso responsable para maximizar su potencial.
En lugar de desplazar al docente, la IA lo potencia, liberando su tiempo de tareas repetitivas para que pueda enfocarse en guiar y orientar a los estudiantes.
Esto favorece una enseñanza más personalizada, en la que se desarrollan el pensamiento crítico y la creatividad.
Bajo esta mirada, la Universidad ORT Uruguay ha impulsado proyectos de innovación con IA que ilustran las prioridades de este enfoque:
- En la Facultad de Arquitectura, el proyecto EPICA utilizó la IA para superar bloqueos iniciales y potenciar la creatividad en la investigación, demostrando que la tecnología puede ser un motor de ideación.
- En la Facultad de Comunicación, se exploró la generación de materiales audiovisuales con IA para enriquecer las narrativas, mediante el proyecto Generación de Materiales Audiovisuales para Desarrollar Historias. Esto no solo dotó a los estudiantes de competencias técnicas, sino que también los preparó para reflexionar sobre el impacto de la tecnología en sus respectivas áreas.
- En la Facultad de Diseño, el proyecto IA Generativa Aplicada a las Artes Visuales Digitales se centró en introducir a los estudiantes en la IA generativa aplicada a las artes visuales digitales. El objetivo fue fomentar la experimentación y el pensamiento crítico, impulsando la colaboración y la cocreación.
Estos proyectos muestran cómo la formación profesional puede ir más allá del dominio técnico. El desafío educativo actual es formar profesionales con las habilidades necesarias para dominar las herramientas de IA y, al mismo tiempo, garantizar que adquieran la capacidad ética y la mirada crítica para utilizarlas con un propósito significativo.
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