La IA Gen, a diferencia de sus predecesoras, tiene la capacidad de crear algo nuevo. Es una tecnología analítica, creativa, innovadora y expansiva. Aplicada al ámbito de nuestro mercado, está revolucionando la forma de crear contenido… y esto es solo el comienzo

* Este artículo está incluido en el número de abril de TM BROADCAST. Puedes acceder a la revista completa aquí.

I.A. son las siglas de tendencia en la actualidad. Con fecha de 18 de marzo de 2025, iniciamos una búsqueda en internet sobre la I.A. apareciendo aproximadamente 6.340.000.000 resultados (0,20 segundos).

I.A. es la abreviatura de Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence, en inglés). La Real Academia Española (RAE) eligió “inteligencia artificial” como la palabra del año 2022 y fue seleccionada como la palabra del año de 2023 por el Collins Dictionary.

En esta ocasión, vamos a utilizar una IA, concretamente ChatGTP, para conceptualizar lo que es:

La IA o Inteligencia Artificial es una rama de la informática que se dedica a crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas pueden incluir aprender, razonar, resolver problemas, percibir (por ejemplo, visión por computadora), entender el lenguaje natural, y tomar decisiones.

Existen diferentes tipos de IA, algunos ejemplos incluyen:

• • • IA débil: se enfoca en tareas específicas, como asistentes virtuales o recomendaciones personalizadas (por ejemplo, Siri o Netflix).
    • IA fuerte: se refiere a una forma de inteligencia artificial que podría realizar cualquier tarea cognitiva humana, incluso de manera autónoma, aunque aún es un concepto teórico.

Nos tenemos que remontar al año 1956 para conocer el origen del término “Inteligencia Artificial”. Gracias al informático John McCarthy, durante la Conferencia en el Dartmouth College, en Hanover (Estados Unidos), ya se defiende la posibilidad de crear una máquina que pudiera pensar como un ser humano.

«Dartmouth Summer Research Conference on Artificial Intelligence» fue organizada por John McCarthy (Dartmouth College, New Hampshire) y propuesta por el propio McCarthy, Mavrin L. Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (I.B.M. Corporation) y Claude E. Shannon (Bell Telephone Laboratories):

• • John McCarthy, (Boston, Massachusetts, 04/09/1927-Stanford, California, 24/10/2011). Fue un prominente informático estadounidense que recibió el Premio Turing en 1971 por sus importantes contribuciones en el campo de la inteligencia artificial. Impulsó en la década de 1960 el desarrolló del primer lenguaje de programación de IA, LISP. Ha trabajado en cuestiones sobre la naturaleza matemática del proceso de pensamiento, que incluye la teoría de las máquinas de Turing, la velocidad de las computadoras, la relación de un modelo del cerebro a su entorno y el uso de las lenguas por las máquinas.
  • Marvin Minsky, (Nueva York, 09/08/1927-Boston, 24/01/2016)​. Científico estadounidense, considerado uno de los padres de la inteligencia artificial, cofundador del laboratorio de inteligencia artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts y autor de la primera red neuronal capaz de aprender, SNARC, en 1951.
  • Nathaniel Rochester (Búfalo, Nueva York, 14/01/1919-Newport, Vermont, 08/06/2001). Escribió el primer ensamblador y participó en la fundación del campo de la inteligencia artificial. Gerente de Información de Investigación en IBM Corporation, Nueva York. Trabajó en algunas de las técnicas de programación automática que son de uso generalizado hoy, y se ha preocupado por problemas sobre cómo conseguir que las máquinas puedan realizar tareas que antes se podían hacer solamente por la gente.
  • Claude E. Shannon. (Petoskey, Michigan, 30/04/1916 – Medford, Massachusetts 24/02/2001). Fue un ingeniero electrónico y matemático estadounidense, recordado como “El padre de la teoría de la información”. Su publicación ‘Una teoría matemática de la comunicación’ supuso un hito en 1948. Pasó quince años en Bell Telephone Laboratories (área de las computadoras y de la inteligencia artificial). Publicó en 1950 un trabajo que describía la programación de una computadora para jugar al ajedrez, convirtiéndose en la base de posteriores desarrollos.

“Estamos en un momento en el que la IA no es un proceso oculto presente en la optimización de procesos, gestión y análisis de datos, sino que se evidencia su uso para conseguir una obra audiovisual”

Otros participantes destacados en la Conferencia en el Dartmouth College fueron:

• • Arthur Samuel, pionero en el campo de los juegos informáticos y la inteligencia artificial y el creador de uno de los primeros juegos didácticos como demostración muy temprana del concepto de la inteligencia artificial.
  • Allen Newell, investigador en informática y psicología cognitiva. Contribuyó al lenguaje de procesamiento de información (IPL) (1956) y a dos de los primeros programas de inteligencia artificial: la máquina de lógica teórica (1956) y el resolutorio general de problemas con Herbert Simon.
  • Herbert Simon, científico político estadounidense cuya investigación se extendió a través de los campos de la psicología cognitiva, la informática, la administración pública, la economía, la gestión, la filosofía de la ciencia y la sociología.
  • Oliver Selfridge, escribió importantes trabajos en torno a las redes neuronales y el reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. ‘Pandemonium’ (1959) es reconocido como un clásico de la inteligencia artificial. Se le ha llamado el “padre de la percepción de la máquina”.
  • Ray Solomonoff, uno de los fundadores de la rama de la inteligencia artificial basada en el aprendizaje automático, la predicción y la probabilidad. Fue el inventor de la probabilidad algorítmica.
  • Trenchard More, matemático y científico informático.

En lo que llevamos de este año, los medios de comunicación han aglutinado una enorme cantidad de noticias relacionadas con la IA. Quizás, la más significativa sea la feroz competencia que se está ocasionando entre los distintos modelos de IA:

• • ChatGPT, un modelo de red neuronal desarrollado por OpenAI, una empresa fundada en 2015 en Estados Unidos por Sam Altman y Elon Musk (quien abandonó la compañía en 2018). Es, básicamente, un robot virtual (un chatbot).
  • DeepSeek (V3 y R1). Esta empresa china dedicada a la inteligencia artificial fue fundada en 2023 por Liang Wenfeng en Hangzhou, Zhejiang. Desarrolla modelos extensos de lenguaje (LLM) de código abierto. DeepSeek-R1 se distingue por su capacidad para generar cadenas de pensamiento (CoTs) más extensas, lo que representa un avance notable en la IA. En enero de 2025 lanzó su modelo V3.
  • Manus IA es un agente de inteligencia artificial desarrollado por la empresa china Butterfly Effect. A diferencia de otros modelos de IA que requieren instrucciones específicas, la versión beta de Manus IA (2025) puede iniciar tareas, analizar información en tiempo real y adaptar sus estrategias de respuesta de forma independiente. Sus funcionalidades abarcan desde la navegación web autónoma hasta el análisis de datos.
  • Gemini: en diciembre de 2023, Google DeepMind presentó Gemini, su modelo de lenguaje diseñado para integrarse en una amplia gama de productos y servicios de la compañía como un asistente de IA personal y sucesor de LaMDA y PaLM.
  • Grok, desarrollado por X, la empresa de Elon Musk, se presenta como un chatbot de IA con un toque distintivo de humor y accesibilidad directa a la plataforma X (anteriormente conocida como Twitter). Fue lanzado en noviembre de 2023.

“La IA Gen es un valor añadido por sí misma. Solamente hay que saber utilizarla y tomar las decisiones correctas por parte de profesionales perfectamente preparados”

Concretamente, este artículo habla de la irrupción sin precedentes de lo que se conoce como Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen o IAG) para contenidos audiovisuales: guiones, fotografías, videos, doblaje, documentos de producción, diseño, música, ilustraciones, grafismos…

Estamos en un momento donde la IA no es el proceso oculto que ya estaba presente en la optimización de procesos, gestión y análisis de datos, sino que se evidencia su uso para conseguir una obra audiovisual.

Volvemos a contar con nuestro particular colaborador ChatGTP, ahora para ver su aportación sobre la IA Gen /IAG:

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. A diferencia de otras formas de IA que se limitan a reconocer patrones o hacer predicciones, la IA generativa tiene la capacidad de generar texto, imágenes, música, videos, y otros tipos de contenido que no existían previamente.

Esta tecnología utiliza modelos de aprendizaje automático, como redes neuronales profundas, para analizar grandes cantidades de datos y luego generar salidas nuevas y originales basadas en esa información. Algunos de los ejemplos más conocidos de IA generativa incluyen modelos como GPT-3 (para generar texto), DALL·E (para crear imágenes a partir de descripciones textuales) y Jukedeck o OpenAI’s MuseNet (para crear música).

En resumen, la IA generativa no solo comprende y procesa información, sino que también crea cosas nuevas a partir de esa información, lo que abre un amplio abanico de posibilidades en áreas como el arte, la escritura, la música, la programación, el diseño y más.

Los modelos generativos primitivos se han utilizado durante décadas en estadística para ayudar en el análisis de datos numéricos. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo (deep learning) fueron los precursores recientes de la IA generativa moderna. Los Variational Autoencoders (VAE, autocodificadores variacionales), desarrollados en 2013, fueron los primeros modelos generativos profundos que podían generar imágenes y voz realistas.

El Deep Learning es la técnica de Machine Learning (aprendizaje automático) que posibilita la IAG y se utiliza para analizar e interpretar grandes cantidades de datos. Este proceso, también conocido como aprendizaje neuronal profundo o redes neuronales profundas, consiste en que las computadoras adquieran el aprendizaje a través de la observación, de manera similar a las personas. Es fundamental en el uso de las computadoras para la difícil tarea de comprender el lenguaje humano, conocido como el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

“La IA Gen está consiguiendo resultados muy significativos, convirtiéndose en el aliado perfecto para esta industria”

Por tanto, la IA Gen funciona con distintos modelos como:

• Modelos fundacionales (FM) que utilizan relaciones y patrones aprendidos para predecir el siguiente elemento en una secuencia.
•  Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) especializados en tareas basadas en la generación de texto, la conversación abierta y la extracción de información.
• Modelos de difusión que funcionan añadiendo primero ruido a los datos de entrenamiento hasta que son aleatorios e irreconocibles, y después entrenando al algoritmo para que difumine iterativamente el ruido hasta revelar un resultado deseado.
• Modelos GAN (Red Generativa Adversativa) que funcionan entrenando dos redes neuronales (generadora y discriminadora) de manera competitiva mejorando continuamente su capacidad de crear datos.
• VAE (Autocodificadores Variacionales) que utilizan dos redes neuronales (codificador y decodificador) mapeando datos de entrada y reconstruyendo nuevos datos que se parecen al original.
• Modelos basados en tranformadores que permiten añadir más capas dentro del VAE mejorando el rendimiento y una implementación de incrustaciones contextualizadores teniendo resultados más complejos y significativos.
• Generación aumentada por recuperación (RAG), que sirve para complementar y refinar los parámetros o representaciones en el modelo original y garantizar que una aplicación de IA generativa siempre tenga acceso a la información más actualizada.

La industria del audiovisual siempre ha tenido el objetivo de buscar talento de la creación y especialistas que lo hacen tangible (una película, una música, una fotografía, una ilustración, un diseño…). Para este fin, la tecnología siempre ha favorecido las condiciones para que todo o casi todo se hiciera realidad. Hoy podemos decir que la IA Gen está consiguiendo resultados muy significativos convirtiéndose en el aliado perfecto para esta industria.

Por tanto, es el momento de conocer algunas de las más destacadas aplicaciones de IA Gen:

• Textos y presentaciones

Copilot (Microsoft 365: Word, Excel, PowerPoint, Outlook y OneNote); Sendsteps.ai; TextCortex; Jasper; Copy.ai; Rytr; Writesonic; Google Workspace ai (ofrece herramientas de colaboración y productividad similares, como Google Docs, Sheets y Slides); Notion; Zoho Office Suite; Slack; Trello; Asana; Beautiful.ai; Canva.ai; Gamma; Crello…

• Escritura de guiones y producción

Musely; YesChat; Ahrefs; Largo.AI; BIGVU; Invideo; Flexclip; Monica AI; MyMap.AI; GitMind; Plakit; CamPlan AI; ShotDesigner App; Relux; Numerous.ai; SkyReels; Appypie; Miró; Kapwing AI…

• Fotografía e imágenes

PhotoDirector; Pixlr; Adobe Photoshop.ai (Content-Aware Fill y Select Subject); Lumen5; DeepArt; AI Ease; Magnific; Midjourney; Bluewillow; Dreamlike; Leonardo AI; Copilot Dall-E 3; Craiyon; Scribble Diffusion; Stable Diffusion; Picfinder; FreeImage.AI; Dreamstudio; Tinkercad; Fotor …

• Vídeo

Adobe Firefly y Adobe Sensei (Extensión Generativa para Premiere Pro y Adobe After Effects); Pictory.ai; Synthesys; Frame.io; Magisto; Lumen5; Filmora; Pinnacle Studio.ai; PowerDirector; Runway; DaVinci Resolve.ai; TopazLabs; Elai; Designs AI; Raw Shorts; InVideo; Opulus; StoryKit; BHuman; Veed.IO; DeepBrain AI; Clipchamp; Open AI Sora; YouCam Video; …

• Música

Loudly´s; SongGeneratir.io; Media.io; AmperMusic; AIVA, Jukedeck; Soundraw; Ecrett Music; MusicLM Google; MusicGen Meta; MusicFX Google; Muzix; Music Muse; Loudly; Song.do; Suno AI; Rifusion; Hidra II Ringsify; Sonoro; SoundDraw.ia; Retumbante; Amadeus Code; Mubert; Soundful Música; Beatoven.ai; Spline AI; X- Generar; AIMusic.so; Songgenerator.io; Brev AI…

• Sonido y doblajes

ElevenLabs; iZotope Neutron; Respeecher; WavTool.ia; Vidnoz AI; Rask AI; Smartcat.ia; Sonix; Describa; Aufónico; IBM Watson…

• Efectos visuales, carteles, diseño y loops

EndLess AI Video Loops; Veo 2; CapCut; D-ID Creative Reality Studio; FlexClip; Unity Weta; Gamma; LivePortrait AI; Monica AI; Fotor; LogoAI.ai; GoEnhance.ai; PosterMyWall; Canva.ai; Crello; Designify; Snappa; Designs AI; Image FX; Microsoft (AI image generator); X (Grok); Kling; Pika…

• Comic, 2D y 3D

Krikey AI; Renderforest; FlexClip; Animaker; Toon Boom Harmony.ai; Adobe Character Animator; Celsys Clip Studio Paint; Drawpad Graphic Design; Adobe Substance 3D Viewer; Project Neo; AI Cartoon Generator; Midjourney; Comic Life; YouCam AI Pro; SkyReels; AI Comic Factory; AI 3D Image Creator; Meshy;  Appy Pie; Meshcapade & CLO; Luma Labs AI; Spline AI; 3DFY IA; RODIN IA; Avaturn; Alpha3D; Deep Brain AI; Colossyan; Kaiber…

“El personal técnico especialista en generar contenido más tradicional se va a reducir por la menor demanda de puestos de trabajo necesarios”

Retomo unas líneas de Yeray Alfageme en su artículo “IA, Machine Learning y el botón Make Movie” publicado en TM BROADCAST: “¿Por qué una persona debe estar horas y horas en un ambiente monótono y repetitivo realizando la misma tarea una y otra vez con un contenido similar para editar, el corte, la noticia o la pieza dada siguiendo los parámetros establecidos? ¿Por qué esto no lo puede hacer nuestro amigo el algoritmo y esta persona dedicarse a tareas más humanas como pensar en la siguiente historia, formato o emoción que transmitir al espectador? Ese es el valor añadido de la IA, no el mero ahorro de costes”.

Estas afirmaciones, vistas con el paso de tiempo, nos están demostrando que la IA Gen es un valor añadido por sí misma. Solamente hay que saber utilizarla y tomar las decisiones correctas por parte de profesionales perfectamente preparados. Cada vez son más las producciones de largometrajes y series de TV que utilizan IA Gen en algún proceso para conseguir un resultado final óptimo. Estos son varios ejemplos: ‘Emilia Pérez’, dirigida por Jacques Audiard; ‘Alien: Romulus’, dirigida por Fede Álvarez; ‘Rogue One’, de Tony Gilroy o ‘The Brutalist’, de Brady Corbet.

Pero en la industria audiovisual hay muchos otros campos y sectores que, de una u otra forma, se están viendo afectados por el uso y desarrollo de aplicaciones específicas de IA Gen, como la publicidad, los vídeos para internet y páginas web de clientes, portadas y cartelería, fotografías online y en prensa, canciones, loops visuales, etcétera.

Las distintas aplicaciones de IA Gen del 2025 se han multiplicado respecto a años anteriores, por lo que podemos deducir cinco aspectos muy importantes a tener en cuenta:

• • Estamos en los inicios de la IA Gen aplicados para el contenido audiovisual, obteniendo resultados en algunos casos muy sorprendentes.
  • El personal técnico especialista en generar contenido más tradicional se va a reducir por la menor demanda de puestos de trabajo necesarios.
  • Es completamente imprescindible una formación especializada en IA Gen en las distintas áreas del audiovisual que permita un crecimiento dentro de este sector.
  • La utilización de IA Gen requiere garantizar los derechos y la propiedad intelectual de la obra audiovisual, dado que utilizar otros recursos no propios puede implicar problemas legales y técnicos en la obra resultante.
  • Es necesario trabajar con responsabilidad frente a la IA Gen y desarrollar una legislación acorde a una sociedad que permita distinguir entre lo real, lo falso (deepfake) y lo ficticio. El 1 de agosto de 2024 entró en vigor la Ley de la Inteligencia Artificial, siendo el primer intento de regular la IA en Europa.

La Conferencia en el Dartmouth College, en Hanover (Estados Unidos), marcó un punto de partida respecto a la IA: “Cualquier aspecto del aprendizaje u otra característica de la inteligencia puede en principio ser descrita con precisión de tal forma que se puede construir una máquina que la simule”.

Era el año 1956. Estamos en el 2025 y hemos podido comprobar lo acertado del debate y los planteamientos en el inicio de la IA. No tenemos ninguna duda de que la sociedad, las empresas, las telecomunicaciones, el entretenimiento y cada uno de los ámbitos profesionales que nos rodean se están viendo modificados y beneficiados por el uso de la IA.

Klaus Martin Schwab, economista y empresario alemán, en su obra ‘La cuarta revolución industrial’ (Editorial Debate, 2016) ya nos presenta “un mundo en el que los sistemas de fabricación virtuales y físicos cooperan entre sí de una manera flexible a nivel global”.

La IA Generativa, a diferencia de la IA Descriptiva o de la IA Predictiva, tiene la capacidad de crear algo nuevo. Es una tecnología analítica, creativa, innovadora y expansiva. Concretamente la IA generativa (IA Gen) en el ámbito de la industria audiovisual nos está sorprendiendo a todos de lo que es capaz de originar en cualquier tipo de contenido: la IA Gen hacia una era sin límites.

“Es completamente imprescindible una formación especializada en IA Gen en las distintas áreas del audiovisual”