La inteligencia artificial lleva décadas evolucionando, pero en los últimos años hemos asistido a un cambio especialmente visible con la aparición de las llamadas IA creativas o generativas. Herramientas capaces de producir textos, imágenes, música o vídeo han pasado rápidamente de los laboratorios de investigación a integrarse en el trabajo cotidiano de diseñadores, desarrolladores y profesionales creativos.
Para entender mejor este fenómeno, hablamos con Irene Ferrer, diseñadora estratégica especializada en accesibilidad e inteligencia artificial aplicada al diseño, sobre qué es realmente la IA creativa, en qué se diferencia de otros tipos de IA y cómo está empezando a transformar los procesos creativos y el desarrollo de productos digitales.
¿Qué es la IA creativa?
La IA generativa describe una capacidad tecnológica, son modelos capaces de producir contenido nuevo a partir de datos: texto, imágenes, vídeo, audio o código. Su funcionamiento se basa en analizar enormes cantidades de información para detectar patrones y aprender cómo suelen combinarse palabras, formas, sonidos o estructuras. A partir de ese aprendizaje, el sistema no recuerda ejemplos concretos: calcula qué combinaciones son más probables y genera nuevas variaciones que resultan coherentes con lo que ha aprendido.
Cuando utilizamos un modelo para crear una imagen, redactar un texto o producir código, estamos utilizando esa capacidad generativa.
La IA creativa, en cambio, aparece cuando esa capacidad deja de usarse de forma aislada y pasa a integrarse dentro de un proceso de trabajo. No se trata solo de generar contenido, sino de introducir esa capacidad dentro de flujos de diseño, comunicación o desarrollo de producto. En ese momento la IA deja de ser una herramienta puntual y empieza a formar parte del propio proceso creativo.
La diferencia es importante porque también marca una diferencia en el perfil profesional. No es lo mismo saber utilizar una herramienta generativa que entender cómo integrar esa capacidad dentro de un proceso. En ese punto la IA deja de ser simplemente un generador de contenido y se convierte en un sistema que amplía la exploración de ideas, acelera iteraciones y abre nuevas posibilidades dentro del trabajo creativo.
Solo tenemos que fijarnos en nosotros. Las personas también creamos a partir de referencias: lo que hemos aprendido, las influencias que nos han formado o el contexto cultural en el que vivimos. Con el tiempo desarrollamos criterio, intención y una mirada propia. La IA no tiene eso. Lo que tiene es otra cosa: una capacidad extraordinaria para combinar referencias a gran escala y generar variaciones con una velocidad imposible para una persona.
Por eso, más que preguntarnos si la IA es creativa, la cuestión interesante es otra: qué ocurre cuando esa capacidad de generación se integra dentro de procesos humanos de creación. Ahí es donde aparece, de verdad, la llamada IA creativa.
¿Cuáles son los aspectos claves de la IA creativa?
Hay tres aspectos que conviene entender bien para no perderse en el ruido.
El primero es que funciona de forma probabilística. La IA no entiende las ideas como lo haría una persona, sino que calcula qué combinación de palabras, imágenes o sonidos tiene más probabilidad de encajar según lo que ha aprendido. Eso explica por qué puede generar resultados plausibles con tanta fluidez, y también por qué puede equivocarse.
El segundo aspecto es que todavía estamos en una fase muy temprana. A veces lo explico de forma sencilla: es como un bebé que ha aprendido a caminar muy rápido, incluso a correr, pero que todavía se cae en cosas que parecen simples. La evolución es real y acelerada, pero conviene no confundir velocidad con madurez.
El tercer aspecto, y para mí el más importante, es la colaboración humano-máquina. La IA no decide. El criterio, la intención y la responsabilidad sobre lo que se genera siguen siendo humanos, cuando esto se olvida, los resultados suelen notarse rápidamente.
Creo que la pregunta ya no es qué puede hacer la IA, sino qué parte del proceso creativo seguimos queriendo que sea humana.
Al mismo tiempo, no podemos obviar el elefante en la habitación. La IA creativa también abre debates importantes sobre ética y propiedad intelectual, especialmente en relación con los datos con los que se entrenan estos modelos y la autoría de los contenidos generados. Por ejemplo, hoy sería técnicamente posible entrenar un modelo para escribir un texto “al estilo de” un autor concreto. Y es razonable pensar que a muchos escritores no les entusiasmaría la idea de que una máquina pudiera replicar su voz narrativa.
Este tipo de cuestiones forman parte del debate actual entre tecnología, industria cultural y marco legal, y probablemente será uno de los grandes temas que tendremos que seguir abordando en los próximos años.
¿En qué se diferencia de otros tipos de IA?
Es una pregunta importante porque a veces olvidamos que la inteligencia artificial no es algo nuevo. Lleva décadas utilizándose para analizar datos, clasificar información o automatizar decisiones. Como explica Marta Peirano en El enemigo conoce el sistema, los algoritmos ya organizaban gran parte de lo que vemos, consumimos o decidimos mucho antes de que empezáramos a hablar de IA generativa.
La diferencia principal está en el cambio de enfoque. Hasta hace poco utilizábamos la IA para interpretar el mundo de los datos. Su función era detectar patrones, predecir comportamientos o automatizar decisiones a partir de información existente.
La IA creativa introduce algo distinto, permite generar contenido nuevo a partir de esos mismos patrones. Ya no se limita a analizar lo que ya existe, sino que puede producir textos, imágenes o soluciones que antes no estaban ahí. Podríamos decir que la IA tradicional intenta encontrar la mejor respuesta posible a un problema. La IA creativa, en cambio, explora muchas posibles. Y ese cambio modifica profundamente cómo se integra en los procesos creativos.
¿Cuáles son sus principales aplicaciones prácticas?
Las aplicaciones más visibles se están dando en ámbitos donde la generación de contenido y la exploración de ideas son centrales, como el diseño, la comunicación, el desarrollo de producto o la educación.
En diseño digital, por ejemplo, permite explorar en minutos variaciones visuales o conceptuales que antes requerían días. Como herramienta de laboratorio para iterar rápido es extraordinaria, recuerdo mis primeros workshops con stakeholders, donde trabajábamos con wireframes en papel para descartar rápidamente opciones y avanzar en el proceso; hoy ese mismo tipo de exploración puede hacerse en cuestión de minutos, generando wireframes, flujos o primeras propuestas visuales sobre las que iterar rápidamente.
Donde el cambio empieza a ser realmente profundo es en la relación entre diseño y desarrollo. La automatización y la tokenización dentro de los sistemas de diseño están acercando ambos mundos de una manera que antes era difícil imaginar. Herramientas como Figma Tokens, plataformas de documentación como Zeroheight o entornos de desarrollo como Storybook están ayudando a conectar el trabajo del diseñador con el del desarrollador de forma mucho más directa. Todavía no es magia, pero cada vez estamos más cerca de que un prototipo, un componente o un patrón de interfaz pueda pasar casi directamente a desarrollo y formar parte del sistema que utilizan los equipos técnicos. En ese sentido, el diseñador se acerca cada vez más al terreno del desarrollo y la conversación entre ambos roles se vuelve mucho más fluida y productiva.
Ahora bien, también conviene ser realistas. No todas las empresas pueden ni deben delegar de la misma manera en la IA. En contextos de exploración temprana, como ocurre muchas veces en startups o en fases iniciales de producto, la IA permite iterar muy rápido, probar ideas y validar conceptos en el mercado con mucha agilidad. En productos más consolidados el equilibrio suele ser distinto, porque la calidad, la consistencia y la experiencia acumulada del producto requieren más criterio humano y más cuidado en cada decisión.
Hay otra dimensión distinta donde la IA generativa también está teniendo un impacto enorme, y es en la creación visual para marca, comunicación o diseño conceptual de producto físico. Aquí hablamos de generar imágenes, campañas publicitarias, packaging o prototipos visuales con un nivel de realismo que antes requería equipos grandes, sesiones de fotografía o procesos largos de producción.
Además, todo esto abre la puerta a algo especialmente interesante: la personalización. Hoy empezamos a ver sistemas capaces de generar experiencias adaptadas a cada usuario, desde contenidos dinámicos hasta interfaces o páginas que se ajustan al contexto o a las preferencias de cada persona.
Estamos viviendo un momento muy dulce, con un abanico enorme de posibilidades. Pero hay una idea que me parece importante subrayar: la herramienta por sí sola no es suficiente. La IA integrada en un proceso creativo claro multiplica su valor, mientras que la usada sin proceso genera ruido con muy buena presentación.
Desde finales de 2022 hemos visto una aceleración muy visible de estas herramientas, que han puesto capacidades antes reservadas a laboratorios o grandes empresas al alcance de muchos profesionales. Lo interesante ahora no es solo qué herramientas existen, sino cómo se integran dentro de los procesos de trabajo.
Cuando la IA se incorpora con criterio en un flujo creativo o de diseño —y eso implica decidir cuándo entra el humano y cuándo se delega en la máquina— deja de ser una novedad tecnológica y empieza a convertirse en una verdadera aliada.
¿Cómo se complementa con otras nuevas tecnologías?
La IA creativa no funciona de forma aislada, sino como parte de un ecosistema tecnológico más amplio.
Se apoya en infraestructuras cloud que permiten entrenar y ejecutar modelos a gran escala, se integra con herramientas de diseño y desarrollo, y empieza a combinarse con tecnologías como realidad aumentada o realidad virtual para generar experiencias más inmersivas.
También está creciendo el papel del edge computing, es decir, modelos que se ejecutan directamente en el dispositivo —como móviles u ordenadores— sin depender constantemente de la nube. Esto reduce latencia, mejora la privacidad y permite experiencias más rápidas y contextuales.
Otra área especialmente interesante es la accesibilidad. La IA ya se está utilizando para generar descripciones automáticas de imágenes, subtítulos o adaptaciones de contenido, lo que puede facilitar que la información sea accesible para más personas.
¿Qué ejemplos existen?
Hoy existen sistemas capaces de generar texto, imagen, vídeo, música, animación o código, y el ecosistema de herramientas cambia muy rápido: algunas evolucionan, otras se integran en plataformas más grandes y otras desaparecen en pocos años.
Por eso, cuando me preguntan por ejemplos concretos o por herramientas específicas, suelo responder con una metáfora: lo importante no es si la cuchara es de madera o de oro, porque el objetivo sigue siendo comer.
Las herramientas son solo un momento dentro de una evolución tecnológica mucho más larga. Lo que realmente permanece es el proceso creativo y nuestra capacidad para utilizar esas herramientas para explorar ideas, resolver problemas y generar soluciones con sentido.
Mi foco no está en implementar IA porque sea una tendencia, sino en diseñar los flujos de trabajo donde esa IA aporte valor. Al final, la tecnología cambia rápido, pero lo que permanece es nuestro criterio.
