En Ecuador y en todo el mundo, alcaldías, juntas parroquiales, comités festivos y pequeños emprendimientos están diseñando afiches para promocionar sus eventos. Un detalle que salta a la vista: la gran mayoría comparte una estética casi idéntica. Ya sea una feria artesanal, un festival de música o una noche de moda local, los carteles parecen salir de un mismo patrón: colores saturados, imágenes hiperrealistas, tipografías similares y composiciones repetitivas.
El auge de la inteligencia artificial (IA) ha colocado este tema en el centro del debate. Pero quizás la pregunta no es por qué todos los carteles lucen iguales, sino por qué la sociedad acepta formas cada vez más estandarizadas de comunicación visual.
La homogeneización empezó antes de la IA
Hoy se atribuye la repetición estética a herramientas como DALL-E o Midjourney. Sin embargo, esta tendencia viene de antes.
La digitalización del diseño trajo consigo bibliotecas de recursos prediseñados, bancos de imágenes y plataformas con plantillas. Esto democratizó el acceso: organizaciones sin presupuesto para contratar profesionales pudieron crear materiales visuales de manera rápida y económica. Por ejemplo, la aplicación Canva está orientada a reproducir estilos y marcas de forma homogénea, con plantillas reutilizables para carteles. La IA no inició la estandarización visual, pero la está acelerando.
La repetición no es el problema
Los estilos gráficos siempre han existido. Movimientos como el modernismo o el art déco crearon convenciones compartidas. La historia del diseño muestra que repetir una estética no implica falta de creatividad. La diferencia hoy es la velocidad. Antes, las tendencias se extendían durante años a través de escuelas y corrientes. Ahora se instauran en cuestión de días.
Existen tutoriales para generar imágenes impactantes con prompts: “ultra realistic”, “cinematic lighting”, “8K”, “epic composition”. Si antes muchos usuarios elegían la misma plantilla de Canva, ahora emplean los mismos prompts.
Cuando muchas personas usan referencias y herramientas similares, la diversidad visual se reduce. A mayor accesibilidad de creación, más probabilidades de repetición. Las imágenes parecen venir de una misma fuente creativa.
Cómo funcionan los modelos generativos
Los sistemas de generación de imágenes se entrenan con enormes colecciones de imágenes previas. Su capacidad para generar novedades surge de identificar patrones visuales en esos datos.
Un estudio de la Universidad Francisco de Vitoria señala que la IA puede favorecer la repetición estilística. El mismo estudio concluye que puede provocar homogeneización estética por su dependencia de datos anteriores, sobre todo con las mismas instrucciones. Cuantas más imágenes de entrenamiento, más capacidad de reproducir lo estadísticamente funcional. Esto conduce a fórmulas visuales reconocibles: maximalismo (“más es más”), lo kitch, tipografías idénticas, elementos mezclados, composiciones descuidadas y brillos llamativos.
La pérdida de identidad
Esta tendencia se nota en fiestas populares y eventos municipales. Antes, los carteles eran símbolo de identidad: transmitían cultura local, memoria colectiva y pertenencia, además de informar. Las herramientas de IA se basan en repertorios globales. El resultado: fiestas distintas representadas con códigos estéticos muy parecidos.
Cualquier evento comparte elementos visuales, ya sea una feria medieval o una celebración gastronómica. La IA generativa deja de lado las tradiciones que se quieren representar. Sin dirección artística definida, la singularidad se diluye. Incluso con conocimientos de diseño, tras numerosas iteraciones los resultados no son profesionales. Para solventarlo, se necesitarían modelos más pequeños y especializados.
Sin embargo, es posible buscar diferenciación frente a otros carteles.
Por ejemplo, para crear un cartel pensado para una fiesta de Pontedeume (Galicia) se le dieron a Copilot especificaciones muy concretas: colores en código hexadecimal, elementos representativos, tipografías, estilo buscado y una imagen real de los mómaros, las máscaras gigantes típicas de la celebración.
¿Por qué fue necesario añadir la imagen? Porque la propia máquina confesó que
“la IA se puede alejar fácilmente de los tópicos gráficos de las fiestas populares, pero tiene más dificultades para representar elementos patrimoniales muy específicos de una comunidad cuando esos elementos no forman parte del repertorio visual global con el que fue entrenada. Si quisiéramos llegar a un cartel verdaderamente identitario, el siguiente paso sería trabajar con una referencia exacta de los mómaros reales (fotografía o ilustración de referencia) para que la identidad eumesa prevalezca sobre los patrones genéticos de la IA”.
En resumen, un usuario promedio debe aprender qué prompts enviar para usar la IA de forma más efectiva.
El valor del diseñador
Existe temor por la desaparición de empleos debido a la IA. Sin embargo, el valor del conocimiento cultural, el trabajo creativo y la dirección artística realmente aumenta.
Las organizaciones que se diferenciarán serán las que sepan qué imágenes producir, qué elementos culturales incorporar, qué referencias evitar y cómo construir una identidad visual distintiva. Para ello es importante contar con un diseñador en el equipo. La IA cambiará el futuro del trabajo, pero no lo hará desaparecer.
La estandarización digital ha dejado de lado lo auténtico en favor de lo predecible. Esto comenzó con las plantillas y ahora continúa con los modelos generativos. Las herramientas creadas para ampliar la creatividad han terminado en una uniformidad visual, no por falta de posibilidades sino porque las personas tienden a usar los caminos más sencillos.
Entonces, ¿para qué pensar si la IA ya lo hace? Quizás la diferenciación esté en escapar de las facilidades.
Fuente: Infobae