Últimamente, mientras el equipo crea contenido AIGC (contenido generado con AI), me encuentro a menudo con un problema que antes casi no surgía. No es que no podamos hacerlo. Es que, de pronto, podemos hacer demasiado. Una misma toma puede tener más de una docena de versiones; un mismo personaje puede adoptar decenas de estados; una misma frase puede cambiar de escenario, iluminación, composición, interpretación y ritmo. Antes, al crear contenido, lo más doloroso solía ser la ausencia. Sin presupuesto, sin actores, sin locaciones, sin tiempo. Ahora, cada vez más, la verdadera pregunta es: ¿Cuál usamos? Con el tiempo he llegado a sentir que, a medida que producir se vuelve más barato, hay algo que se vuelve más valioso. El criterio. Antes, muchas decisiones las tomaban las condiciones por nosotros. Si no alcanzaba el presupuesto, no se filmaba. Si no se podía construir el escenario, se cambiaba el plan. Si el actor no tenía disponibilidad, se reescribía el guion. La capacidad de producción en sí misma formaba un muro. La AI generativa está derribando ese muro. Pero detrás de ese muro no hay un paraíso de libertad creativa. Detrás hay otro muro: ¿De verdad sabemos qué queremos? Por eso cada vez uso menos la frase “la AI hace más fácil crear”. Ha hecho más fácil la producción. Pero no necesariamente ha hecho más fácil la creación.
Cuando revisamos contenido dentro del equipo, la frase que menos me gusta escuchar ahora es: “Todos están bastante bien.” Porque cuando las diez versiones están “bastante bien”, normalmente significa que en realidad no tenemos un criterio. AIGC es especialmente capaz de producir esta situación. Las imágenes son todas bonitas. Los personajes están todos muy cuidados. Las tomas también tienen un aire cinematográfico. Por separado, cada una parece no tener ningún problema. Pero al ponerlas realmente dentro de una obra, los problemas aparecen de inmediato. ¿Por qué esta toma? ¿Por qué el personaje debe tener esta expresión en este momento? ¿Por qué usar esta luz? ¿Sirve a la emoción, o solo muestra de lo que es capaz el modelo? Por eso terminamos repitiendo una frase dentro del equipo: Generar solo nos da materia prima; crear consiste en hacer que la imagen sirva con precisión a un objetivo concreto. “Que se vea bien” no es el criterio final. Verse bien no equivale a ser útil. Mucho menos significa que deba quedarse.
Este es también el punto en el que AIGC puede volverse más adictivo para los creadores. El modelo siempre está dispuesto a seguir ofreciéndote respuestas. ¿No te convence? Genera otra vez. ¿Todavía no te convence? Prueba otro prompt. Cambia de modelo. Agrega una imagen de referencia. Haz diez versiones más. Antes, el mayor dolor de los creadores era no tener opciones. En adelante, quizá ocurra justamente lo contrario. Demasiadas opciones. Y el tiempo de las personas no ha aumentado. Tampoco su atención. Un usuario sigue teniendo solo 24 horas al día. Por eso, la capacidad verdaderamente escasa en el futuro quizá ya no sea “generar más”, sino “eliminar más”. En un texto anterior sobre IP nativos de AIGC, escribí una frase: Las herramientas se ocupan de producir respuestas en lote; los creadores, de seguir diciendo que no. Cada vez creo más en esa frase. Un creador realmente maduro no tiene por qué ser quien mejor sabe darle prompts a un modelo. Puede ser quien, frente a cien resultados, puede decir con mucha rapidez: Este no. Este tampoco. Este es bonito, pero no es el correcto. Puede que funcione bien en métricas, pero no es lo que buscamos. Al final, deja uno. Y sabe por qué lo dejó.
Por eso, mi forma de entender la “estética” ahora también es algo distinta de antes. Por supuesto, incluye sensibilidad estética. El encuadre, el color, el ritmo, la interpretación y el sonido importan. Pero en la era de la generación, la estética se parece cada vez más a una capacidad de juicio integral. Qué vale la pena hacer. Qué no vale la pena hacer. Qué debería aparecer. Qué debería desaparecer. Cuándo algo debe ser complejo. Cuándo debe ser simple. Cuándo conviene dejar que el modelo siga generando. Cuándo es momento de detenerse. Es difícil adquirir esa capacidad solo memorizando algunos prompts. Viene de lo que has visto. De lo que has hecho. De aquello en lo que has fallado. De lo que has apreciado durante mucho tiempo. De lo que has rechazado durante mucho tiempo. Incluso puede venir de la experiencia de vida que una persona ha formado durante la última década o más. Por eso, cuanto más potente se vuelve la AI, menos creo en la afirmación demasiado simple de que “cualquiera puede convertirse instantáneamente en creador”. Por supuesto, cualquiera puede generar. Pero entre generar y crear sigue estando la elección.
Esto se vuelve todavía más evidente en los IP nativos de AIGC. La AI destaca especialmente por crear variaciones. Hoy el personaje viste traje. Mañana, un traje espacial. Pasado mañana, se convierte en una persona de la antigüedad. En la siguiente publicación, aparece bajo el mar. Cada versión puede verse muy bien. Pero lo que más teme un IP es el cambio sin motivo. Porque los usuarios necesitan construir una comprensión. Necesitan saber: Quién es esta persona. Por qué habla de esta manera. Qué relación tiene con los demás. Qué elegiría cuando se enfrenta a algo. Si cada generación de un personaje solo persigue que “esta vez se vea más cool”, al final lo que suele quedar no es un personaje, sino un montón de activos bonitos. Por eso siento cada vez más que: La AI es especialmente buena para crear cambios; lo que más teme un IP son los cambios sin motivo. En el fondo, esa frase sigue hablando de estética. La estética no consiste en hacer que todo sea más bonito. La estética consiste en saber cuándo algo no debería cambiar.
Antes, al hablar de la industrialización del contenido, solíamos enfatizar la estandarización. Pero desde que entró la AI generativa, creo que el foco de la estandarización también puede cambiar. Antes se trataba de estandarizar las acciones de producción. En el futuro, quizá también haya que estandarizar los criterios de juicio. ¿Qué está listo para publicarse? ¿Qué significa que un personaje se haya alejado de quien es? ¿Cuándo una imagen es bonita pero no sirve a la narrativa? ¿Cuándo el contenido comercial perjudica al IP? ¿En qué casos preferiríamos no publicar? Si estas cosas solo existen en la mente de un director, guionista-director o responsable concreto, será muy difícil que una empresa escale de verdad. Por eso, uno de los activos más importantes de un equipo maduro de contenido AIGC quizá no sea cuántas cuentas de modelos posee. Puede ser si cuenta con un sistema de juicio estable. Ese sistema determina al final: Cuáles de las diez mil posibilidades que genera la AI pueden entrar en la obra.
Mucha gente me pregunta qué deberían aprender más los creadores en la era de la AI. Ahora me inclino menos a recomendar herramientas primero. Porque las herramientas cambian demasiado rápido. Una función muy importante hoy puede convertirse, seis meses después, en una capacidad predeterminada del modelo. Lo que de verdad vale la pena entrenar a largo plazo es el criterio. Mira más obras. Haz más proyectos reales. Enfréntate más a los usuarios. Vive más fracasos. Sabe qué cosas son solo “impresionantes técnicamente”. Sabe qué cosas realmente pueden hacer que alguien se detenga. Sabe qué te gusta. Y, más importante todavía, sabe por qué te gusta. Cuando los criterios de una persona se vuelven más claros, la AI puede convertirse realmente en una palanca. De lo contrario, cuanto más potentes sean las herramientas, más fácil será caer en una generación sin fin.
Incluso creo que podríamos estar pasando poco a poco de una era de “escasez de producción” hacia una era de cierta “escasez de elección”. Antes el problema era: Podías imaginarlo, pero no podías hacerlo. Cada vez más, el problema puede ser: Hay demasiadas cosas que podemos hacer, pero no sabemos cuáles vale la pena hacer. Estas dos eras requieren capacidades completamente diferentes. La era anterior premiaba la ejecución. La posterior quizá premie cada vez más el juicio. Por eso la AI no hará que la estética sea menos importante. Al contrario. Cuando todo el mundo pueda generar una imagen bonita, lo “bonito” en sí mismo puede perder rápidamente capacidad de diferenciación. Cuando todo el mundo pueda hacer una toma que parezca cinematográfica, el aire cinematográfico también puede perder diferenciación. Lo que sigue siendo central es: ¿Por qué elegiste esto?
Así que, si hoy tuviera que replantearme la palabra “creador”, quizá diría: Un creador no es quien puede hacer más cosas. Es quien sabe qué debería existir. La AI probablemente será cada vez mejor respondiendo “¿cómo hacemos esto?”. Pero hay una pregunta que le resulta difícil asumir por nosotros: ¿Qué vale la pena generar? Creo que esa pregunta será cada vez más importante. Incluso puede convertirse en una de las preguntas creativas centrales de la era de la generación. Frente a cien versiones, la capacidad valiosa no es generar la versión ciento uno. Es poder eliminar con total claridad noventa y nueve. Y dejar esta. Porque sabes por qué la quieres.
Copia este ensayo para alguien que esté pensando en contenido AIGC, IP, organización o identidad digital.
