- La inteligencia artificial se ha integrado en fotografía, diseño, literatura, artes plásticas, música y cine, ampliando radicalmente las posibilidades creativas.
- Herramientas como GAN, transformadores, DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion permiten generar imágenes y otros contenidos a partir de datos masivos y prompts de texto.
- El auge del arte con IA plantea debates éticos y legales sobre autoría, derechos de autor, uso de datasets y el impacto laboral en artistas y diseñadores.
- El ámbito académico y los proyectos colaborativos, como The Rolling Collection, son claves para explorar usos responsables y creativos de estas tecnologías.
La relación entre inteligencia artificial y arte ha pasado en muy poco tiempo de ser una rareza casi futurista a convertirse en un tema central en museos, estudios creativos, universidades y debates públicos. Hoy, la IA está profundamente integrada en la forma en que imaginamos, producimos y consumimos imágenes, textos, música o cine, y está reconfigurando de arriba abajo las industrias culturales y las artes y humanidades.
Esta irrupción no solo introduce nuevas herramientas, sino que replantea preguntas clásicas sobre autoría, originalidad, técnica y experiencia estética. Desde marcadores de pintura que se convierten en infraestructura de creación colectiva, hasta algoritmos capaces de generar retratos hiperrealistas o sinfonías completas, el panorama se ha llenado de tensiones, oportunidades y desafíos éticos que artistas, diseñadores, programadores y legisladores están intentando encajar sobre la marcha. Al mismo tiempo, muchos creadores reorganizan sus herramientas físicas y las integran en dispositivos curatoriales y participativos que combinan lo analógico y lo digital.
Del pincel al píxel: tecnologías que han cambiado el arte
A lo largo de la historia, cada nueva tecnología visual ha sacudido el ecosistema artístico y obligado a redefinir qué entendemos por arte. La fotografía, por ejemplo, empezó siendo vista como un proceso mecánico, casi sin alma, y terminó consolidándose como disciplina artística autónoma, con sus propios lenguajes, poéticas y autores de referencia.
En este recorrido histórico se inserta ahora la inteligencia artificial aplicada a la imagen. Si la cámara capturaba directamente la luz del mundo físico en un instante concreto, los sistemas de IA de hoy operan de otra manera: su “objetivo” está formado por millones de imágenes ya existentes, que se descomponen en pequeñas unidades o tokens visuales, vinculados a descripciones verbales (tokens lingüísticos). A través de este cruce masivo de datos, la IA llega a interiorizar el lenguaje visual colectivo que circula en Internet.
Esta forma de producción convierte a las imágenes generadas por IA en una especie de derivado de segundo grado de la realidad: no son capturas directas, sino reinterpretaciones construidas a partir de la memoria visual acumulada en los datos. De ahí que muchas de estas imágenes resulten tan familiares como inquietantes: parecen fotografías posibles, pero representan personas, ciudades o paisajes que nunca han existido.
En paralelo, materiales aparentemente “clásicos” como los marcadores de pintura POSCA se sitúan en el centro de prácticas experimentales contemporáneas que dialogan con este nuevo ecosistema tecnológico. La hibridación entre lo analógico, lo urbano y lo digital muestra que la transformación del arte no depende solo de algoritmos, sino también de cómo los artistas reorganizan sus herramientas físicas y las integran en dispositivos curatoriales y participativos.
POSCA, el círculo y la creación colectiva en The Rolling Collection
La marca japonesa de marcadores a base de agua POSCA se ha consolidado, desde los años 80, como una herramienta clave en arte urbano, ilustración, diseño gráfico y proyectos híbridos. Su tinta opaca, de color intenso y secado rápido, funciona sobre papel, madera, metal, cristal o textil, permitiendo que la práctica pictórica salga del estudio tradicional y se mezcle con el espacio público, el objeto cotidiano o la instalación.
Más que un simple instrumento, POSCA opera como una infraestructura material de la creación contemporánea: un dispositivo técnico que ofrece inmediatez en el gesto sin renunciar a la densidad cromática ni a la precisión. Esta versatilidad ha contribuido a democratizar lenguajes asociados a la pintura, creando puentes entre prácticas profesionales y amateurs, y fomentando una circulación más horizontal de la experimentación visual.
Un ejemplo especialmente significativo de esta dimensión expandida es el proyecto expositivo itinerante The Rolling Collection, comisariado por ADDA Gallery. La muestra se articula en torno al formato circular entendido no solo como forma geométrica, sino como estructura simbólica y campo de tensiones espaciales donde se pone en cuestión la hegemonía del cuadro rectangular en la tradición occidental.
Históricamente, el círculo se ha asociado con ideas de totalidad, continuidad y ciclo. En The Rolling Collection, sin embargo, se desplaza esa carga simbólica hacia una exploración más experimental, donde la ausencia de esquinas obliga a replantear composición, equilibrio y dirección del trazo. La superficie curva genera una economía específica de decisiones plásticas y reordena la relación entre centro y periferia.
Este borde circular tiende a diluir jerarquías internas y produce dinámicas visuales centrípetas y centrífugas que transforman la forma de construir la imagen. El resultado es un conjunto de obras que interpela directamente a los modos en los que miramos y organizamos el espacio pictórico, encajando muy bien con la sensibilidad contemporánea hacia la experimentación formal.
Tras pasar en 2025 por ciudades como Barcelona, Ibiza, París, Londres y Tokio, una selección del proyecto se presenta en Art Madrid’26, reforzando su dimensión internacional y su capacidad de adaptación a distintos contextos culturales. Para esta cita madrileña se reúne a artistas como Honet, Yu Maeda, Nicolas Villamizar, Fafi, Yoshi y Cachetejack, todos situados en la intersección entre arte urbano, ilustración contemporánea y prácticas híbridas.
Pese a la heterogeneidad de lenguajes -desde narrativas gráficas hasta exploraciones cromáticas gestuales-, la curaduría establece como eje común una actitud libre, experimental y fuertemente colorista. El color se convierte en estructura conceptual que articula las piezas y las vincula a la materialidad específica de los marcadores POSCA, cuya intensidad cromática dialoga con la contundencia del soporte circular.
La saturación y los contrastes propios del marcador se superponen al formato redondo, generando superficies de gran impacto visual. La herramienta, lejos de ser invisible, se integra conscientemente en el discurso expositivo, en sintonía con las estéticas particulares de los artistas participantes y con la lógica de un arte que asume sus medios de producción como parte del mensaje.
Uno de los rasgos más relevantes del proyecto en Art Madrid’26 es la participación activa del público. En el espacio expositivo ocupado por POSCA, los visitantes pueden intervenir directamente sobre círculos dispuestos en la pared, utilizando los propios marcadores. De este modo, se integran de forma simbólica y práctica en The Rolling Collection durante su escala en Madrid, transformando el espacio en un gran lienzo compartido.
Esta estrategia introduce una clara dimensión relacional que desestabiliza la idea de obra cerrada. La autoría se dispersa y el espacio de exhibición se convierte en una superficie dinámica de acumulación de gestos, cercana a las prácticas participativas contemporáneas que abren el dispositivo artístico a la contingencia y a la multiplicidad de voces sin renunciar a la calidad formal del conjunto.
La elección de POSCA para esta intervención colectiva no es inocente: sus características técnicas -facilidad de uso, control del trazo, compatibilidad con múltiples soportes- garantizan una experiencia accesible para públicos no especializados sin perder potencia visual. El marcador funciona así como mediador entre el ámbito profesional y la experimentación espontánea, difuminando jerarquías entre especialista y aficionado.
Incluso el título, The Rolling Collection, sugiere una colección en movimiento, no anclada a un único espacio ni a una configuración definitiva. Su carácter itinerante, combinado con las intervenciones específicas en cada ciudad, convierte la acción en un organismo en permanente transformación. En este contexto, POSCA actúa como catalizador material de una comunidad creativa transnacional, reforzando su identidad de marca asociada históricamente a escenas urbanas y prácticas emergentes.
La colaboración POSCA x The Rolling Collection puede entenderse como una convergencia estratégica entre herramienta, discurso y comunidad. El proyecto propone reflexionar sobre el formato, la circulación global del arte contemporáneo y la expansión de la autoría, mientras POSCA aporta la infraestructura técnica necesaria tanto para la obra individual como para la experiencia colectiva compartida.
Qué es el arte generativo y cómo funciona la IA creativa
En el centro de la llamada revolución actual se encuentra lo que se denomina arte generativo: prácticas en las que la obra surge de la colaboración entre personas y sistemas algorítmicos. A través de modelos entrenados con grandes conjuntos de imágenes, sonidos o datos, la IA es capaz de producir nuevas piezas que combinan estilos, paletas y formas de manera a menudo imprevisible para el propio creador.
El proceso suele arrancar con un prompt o instrucción en lenguaje natural. Un usuario puede pedir, por ejemplo, “un cielo nocturno lleno de destructores espaciales en batalla”, y en cuestión de segundos el sistema genera varias versiones posibles de esa escena. Es como disponer de un asistente inagotable, capaz de proponer variaciones sin descanso y que nunca se queda en blanco.
Los mecanismos para crear arte con IA son muy variados. Existen sistemas “basados en reglas” que siguen patrones matemáticos para producir composiciones visuales, algoritmos que simulan pinceladas o texturas pictóricas, y modelos de aprendizaje profundo como las redes generativas antagónicas (GAN) o los transformadores, que hoy marcan buena parte del desarrollo del campo.
Uno de los pioneros más interesantes es AARON, desarrollado por Harold Cohen a finales de los años sesenta. Se trata de un ejemplo emblemático de la época de la llamada IA simbólica (GOFAI), donde el énfasis estaba en programar reglas explícitas para generar dibujos. En sus primeras versiones, AARON producía grafismos en blanco y negro que Cohen luego coloreaba; con el tiempo, el sistema evolucionó hasta manejar pinceles y tintes elegidos de forma autónoma por el programa.
Con la llegada de las redes neuronales modernas, el foco se desplazó hacia las GAN (Generative Adversarial Networks), formadas por dos componentes: un generador, que intenta producir imágenes cada vez más convincentes, y un discriminador, que evalúa qué tan cercanas están esas imágenes a las de entrenamiento. Este “duelo” interno conduce a resultados espectaculares en calidad y realismo.
Modelos más recientes combinan enfoques como VQGAN (Vector Quantized GAN) con CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), que vincula texto e imagen para afinar la respuesta a las instrucciones del usuario. Herramientas célebres como DALL·E, Imagen o Parti de Google, NUWA-Infinity de Microsoft, Midjourney, StyleGAN o Stable Diffusion se basan en variantes de estas arquitecturas y han popularizado masivamente el arte generado por IA.
En paralelo, proyectos como DeepDream, lanzado por Google en 2015, mostraron el potencial de la llamada pareidolia algorítmica: al amplificar los patrones que una red neuronal detecta en una imagen, se generan visiones psicodélicas y oníricas que tuvieron gran repercusión estética y mediática. Otras herramientas, como las aplicaciones móviles de uso sencillo o los entornos de Jupyter Notebook que requieren GPUs potentes, han ampliado el acceso a este tipo de exploración visual.
La IA en fotografía, diseño y comunicación visual
La fotografía fue en su momento una tecnología percibida como puramente mecánica que terminó cimentando un lenguaje artístico riquísimo. Hoy, la IA está jugando un papel similar respecto a la imagen: es capaz de generar retratos, paisajes urbanos, interiores, puestas de sol o escenas cotidianas que circulan masivamente en Internet, muchas veces indistinguibles de una foto tradicional para el ojo no entrenado.
Sin embargo, esta proliferación no implica necesariamente la desaparición de la fotografía artística de autor. La IA todavía no produce, de forma autónoma, las obras conceptuales o emocionalmente densas que encontramos en galerías o festivales especializados. Lo que sí está ocurriendo es que sustituye o complementa muchas funciones utilitarias de la fotografía: bancos de imagen, campañas publicitarias con modelos virtuales, ilustraciones de prensa o material de stock, entre otros.
En el ámbito del diseño y la comunicación visual, los entornos creativos han demostrado una enorme permeabilidad a las innovaciones técnicas. El diseño, el arte y la tecnología han evolucionado juntos desde hace siglos, pero el salto dado con las herramientas digitales y, más recientemente, con la IA generativa para creación de contenidos (texto, imagen, código, prototipos, interfaces) ha sido especialmente radical.
Investigadoras como Mingyong Cheng señalan que esta revolución abre una perspectiva muy fértil para la concepción y ejecución de proyectos. La colaboración entre IA y habilidades humanas permite explorar conceptos novedosos y agilizar fases del proceso que antes eran muy costosas en tiempo o recursos, sin renunciar al núcleo expresivo que aporta la mirada del artista o diseñador.
Más allá del ruido mediático de las imágenes virales generadas por IA, muchas de estas herramientas se utilizan para optimizar flujos de trabajo creativos: automatizar tareas repetitivas, generar variaciones de propuestas iniciales, ajustar composiciones, limpiar fondos, mejorar la calidad de las imágenes o analizar datos de usuarios para afinar decisiones visuales. De este modo, creadores y estudios pueden ganar eficiencia y libertad, priorizando las partes del proceso donde la intervención humana es realmente insustituible.
Herramientas de IA que están cambiando el arte y el diseño
En el frente de esta transformación encontramos un abanico de herramientas de inteligencia artificial pensadas para creadores, que ponen el aprendizaje automático y el procesamiento de grandes volúmenes de datos al servicio de la imaginación humana en distintas fases del trabajo.
Entre las más destacadas en arte y diseño están los modelos de procesamiento de lenguaje natural que permiten crear imágenes, ilustraciones o composiciones gráficas a partir de descripciones textuales o de imágenes de referencia, como ocurre con DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion. También son cruciales los programas de reconocimiento y clasificación que identifican objetos, patrones o estilos en imágenes y ayudan a catalogar archivos o generar datasets específicos.
Cobran especial relevancia las herramientas de transferencia de estilo, capaces de aplicar la estética de una imagen a otra o de generar nuevos estilos híbridos, así como los sistemas de edición y mejora automática de calidad: restauración de fotos antiguas, ampliación sin pérdida notable de detalle, limpieza de ruido o corrección de color con uno o dos clics.
Por otro lado, el análisis de datos se ha convertido en un aliado para estudiar tendencias, feedback y preferencias del público. Plataformas que integran IA permiten a diseñadores y equipos de comunicación evaluar qué tipos de imágenes, layouts o estilos generan más interacción, y ajustar sus propuestas en consecuencia, siempre con el riesgo -no menor- de caer en una estética excesivamente homogenizada.
La clave, como subrayan distintas voces del ámbito académico y profesional, es comprender estas herramientas como complementos al trabajo humano, no como sustitutos. La IA puede ser un apoyo potentísimo, pero el criterio, la intención y la sensibilidad siguen siendo responsabilidad de las personas, que deciden qué sentido dar a los resultados generados.
Literatura, artes plásticas y cine: IA en las industrias creativas
La irrupción de la inteligencia artificial no se limita a la imagen estática. En la literatura, por ejemplo, existen experimentos desde hace décadas. En 1984, el programa Racter dio lugar al libro de poesía surrealista “The Policeman’s Beard is Half Constructed”, considerado uno de los primeros intentos de escritura generada por ordenador, aunque la tecnología de la época imponía grandes limitaciones.
Con la aparición de los grandes modelos de lenguaje (LLM), como las distintas versiones de GPT, la capacidad para producir textos coherentes y estilísticamente variados se ha disparado. Hoy, estos sistemas pueden escribir relatos, poemas o incluso novelas que imitan estilos de autores concretos con sorprendente fluidez. Se abren así escenarios de coautoría, donde la IA sugiere tramas, diálogos o estructuras que luego el escritor humano revisa, corrige y personaliza.
En las artes plásticas, el arte generativo ha ido ganando espacio desde los trabajos pioneros de Harold Cohen con AARON hasta las redes neuronales actuales. Artistas como Mario Klingemann exploran los límites perceptivos utilizando modelos de aprendizaje profundo, y sus obras han llegado a instituciones de prestigio como el MoMA de Nueva York, demostrando que el arte de IA puede aspirar a circuitos artísticos de alta visibilidad.
Un hito simbólico ocurrió en 2018, cuando el colectivo parisino Obvious vendió en Christie’s la obra generada por IA Edmond de Belamy, que alcanzó 432.500 dólares, unas 45 veces más de lo estimado inicialmente. La pieza no solo puso en primer plano el potencial comercial de estas tecnologías, sino que provocó un intenso debate sobre autoría, originalidad y legitimidad en el mercado del arte.
En el campo del cine, la IA se emplea en múltiples fases de la producción. En 2016, IBM Watson se utilizó para montar el tráiler de la película “Morgan”, analizando centenares de avances anteriores para seleccionar las escenas más impactantes. Más recientemente, la generación de vídeo desde texto ha abierto la puerta a cortometrajes escritos parcial o totalmente por IA y a entornos y decorados creados algorítmicamente, reduciendo drásticamente tiempos de preproducción.
Se están experimentando también experiencias cinematográficas interactivas y personalizadas, en las que la IA adapta el desarrollo de la historia según las reacciones o decisiones del espectador. Este tipo de propuestas podría cambiar no solo la manera de producir películas, sino también de consumirlas, situando al público en un papel mucho más activo dentro de la narrativa.
Inagrafía, música con IA y la expansión a otros lenguajes
La generación de imágenes que parecen fotografías, pero no lo son, ha motivado la introducción de nuevos conceptos. En 2023, Ricardo Ocaña acuñó el término “inagrafía” para designar el procedimiento o técnica que permite obtener imágenes fijas mediante un sistema de IA, diferenciándolas así de la fotografía tradicional. Esta distinción ayuda a comprender mejor las aportaciones y límites de la tecnología en el arte visual del siglo XXI.
Más allá de la imagen, la IA ha avanzado a gran velocidad en el ámbito sonoro. Alrededor de 2024, sistemas como Suno AI o Udio ya son capaces de producir música sofisticada, desde bases instrumentales hasta temas completos con voces, en estilos muy diversos. La frontera entre compositor humano y generador algorítmico se vuelve cada vez más difusa, planteando tanto posibilidades creativas fascinantes como dilemas legales y profesionales.
En todos estos frentes -texto, imagen, música, vídeo- la IA no actúa en el vacío, sino que se nutre de gigantescos repositorios de obras previas. Gran parte de las controversias actuales tienen que ver precisamente con cómo se construyen esos conjuntos de entrenamiento, qué licencias rigen las piezas originales y qué derechos conservan o pierden sus autores.
Debates éticos, legales y laborales en el arte con IA
Desde hace décadas, juristas y teóricos analizan quién debe tener la titularidad de los derechos de autor en obras generadas por sistemas informáticos. Ya en 1985, Pamela Samuelson defendía que, en las obras generadas por ordenador, la propiedad intelectual debería asignarse al usuario del programa, y no al propio software.
Investigadores como Victor M. Palace han planteado varias alternativas: reconocer a la IA como autora legal (lo que exigiría cambiar definiciones jurídicas básicas), atribuir la autoría al usuario, programador o empresa bajo la lógica del “trabajo por encargo”, o considerar que estas obras entran directamente en dominio público por falta de autor humano identificable. Cada opción tiene implicaciones muy distintas para la industria cultural, desde quién cobra royalties hasta qué usos se consideran legítimos.
A nivel práctico, muchos artistas se muestran preocupados por el impacto económico del arte generado por IA. Algunos temen que, en sectores como la ilustración editorial o el diseño para pequeños encargos, un solo director de arte pueda, con ayuda de estos modelos, reemplazar a varios profesionales junior. Testimonios de ilustradores que ven su estilo replicado en resultados de IA sin su consentimiento han encendido todas las alarmas.
Organizaciones como el sindicato británico Equity señalan que una gran mayoría de creadores visuales percibe el desarrollo de la IA como una amenaza para sus oportunidades laborales. Artistas como Greg Rutkowski han denunciado la dificultad creciente para localizar su propia obra en buscadores, inundados por imágenes generadas que imitan su estética. A esto se suma la falta de mecanismos claros para excluir obras particulares de los datasets con los que se entrenan los modelos.
Desde el punto de vista cultural, investigadores como Nantheera Anantrasirichai y David Bull subrayan que una parte de la crítica teme que la IA diluya la autenticidad y singularidad del gesto creativo humano. El riesgo de homogeneización estilística es real si demasiados proyectos descansan en las mismas arquitecturas, prompts y modelos, generando una estética de “promedio algorítmico” donde las diferencias se aplanan.
Frente a ello, otras voces sostienen que la IA puede impulsar la experimentación, liberar a los artistas de tareas tediosas y ampliar el repertorio formal disponible. La cuestión no es tanto si la IA es enemiga o aliada del arte, sino cómo se regulan y se usan estas herramientas, qué marcos éticos se establecen y de qué forma se preserva la diversidad de voces y la dignidad laboral de quienes viven de la creación.
El papel del ámbito académico y la formación en arte, diseño y tecnología
Ante este escenario complejo, el entorno universitario y, en general, el ámbito educativo ocupan una posición privilegiada para abordar el debate con profundidad. Las aulas se convierten en espacios idóneos para articular análisis teóricos, debates críticos y prácticas didácticas que permitan a las nuevas generaciones comprender las oportunidades y riesgos de la IA en contextos artísticos.
Programas formativos que integran diseño, arte y tecnología están emergiendo como lugares clave donde se exploran las funciones creativas, técnicas y éticas de estas herramientas. El objetivo no es demonizar la IA ni idealizarla, sino ofrecer a los estudiantes criterios sólidos para trabajar con ella, desarrollar proyectos propios y posicionarse ante cuestiones como la autoría, la propiedad intelectual o el impacto social de sus decisiones.
Este enfoque formativo insiste en evitar la homogeneización estilística: se anima a los alumnos a utilizar la IA como palanca para encontrar un lenguaje propio, no para plegarse sin más a lo que las herramientas “sugieren” por defecto. Se trata de reforzar la mano del artista y su capacidad de juicio por encima de la comodidad de la automatización.
Con ello, la interacción entre tecnología, arte y diseño se convierte en un campo de ensayo donde se testean nuevos modelos de colaboración entre humanos y máquinas, sin perder de vista los aspectos éticos y humanos del proceso creativo. La universidad, los laboratorios de investigación y las escuelas de arte son, en este sentido, nodos esenciales para que esta revolución no se limite al plano técnico, sino que incorpore reflexión crítica y responsabilidad.
Todo apunta a que el futuro del arte será un territorio compartido, donde convivan marcadores físicos como POSCA, círculos intervenidos colectivamente, retratos inagráficos generados por IA, novelas coescritas con modelos de lenguaje, videoclips compuestos por algoritmos musicales y experiencias cinematográficas personalizadas. El reto estará en mantener viva la diversidad creativa y la agencia humana en medio de este ecosistema de herramientas inteligentes, de forma que la tecnología no aplaste, sino que potencie, la riqueza de la imaginación y la sensibilidad que nos hace humanos.
