Inteligencia Artificial como generador de contenido multimedia. Impacto en la producción de gráficos, audio y videos.

Artificial Intelligence as a Multimedia Content Generator. Impact on the Production of Graphics, Audio, and Videos.

Resumen:

Este estudio examina cómo la inteligencia artificial (IA) transforma la generación de contenido
multimedia (gráficos, audio y
video) mediante herramientas como Craiyon, DALL·E, Midjourney,
Make-A-Video,
CapCut, InVideo, entre otras. A través de una revisión
bibliográfica de enfoque cualitativo, bajo el método SALSA (Search, Appraisal, Synthesis, Analysis), se consultaron estudios
relevantes publicados entre 2020 y 2025. Además, se analizaron tres casos específicos: la estrategia publicitaria de Coca-Cola,
las imágenes virales inspiradas en el estilo Ghibli y la clonación
de voces en la canción Heart On My Sleeve. Los hallazgos
muestran eficiencia,

accesibilidad, personalización
y capacidad de la IA para facilitar tareas específicas dentro de la industria creativa. Sin embargo, su funcionalidad depende del criterio humano para que los desafíos relacionados
con la autoría, la ética y sesgos algorítmicos no se
intensifiquen. La investigación concluye que, al utilizar la IA de forma adecuada, esta se convierte en una aliada poderosa en el ámbito creativo y multimedia, sin reemplazar el juicio y la creatividad humana, lo que
permite una mayor productividad.

Palabras clave: Automatización de procesos;
creatividad digital; herramientas generativas; narrativas visuales; producción automatizada.

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial
4.0.

Sumario. 1.
Introducción. 2. Metodología. 3. Resultados. 3.1 Inteligencia
Artificial en la generación de contenidos multimedia con IA. 3.2 Herramientas para la producción de gráficos, audio y video. 3.3 IA en la producción
y postproducción audiovisual. 4. Discusión. 5. Conclusiones.

Cómo citar:
Quispillo Parra, M. C. (2026). Inteligencia Artificial como generador
de contenido multimedia. Impacto en la producción de gráficos, audio y videos.
Ñawi. Arte, Diseño, Comunicación, Vol. 10, Núm. 1, 183-197.

https://nawi.espol.edu.ec/ www.doi.org/10.37785/nw.v10n1.a9

Abstract:

This study examines how
artificial intelligence (AI) is
transforming the generation of multimedia content
(graphics, audio, and video)
using tools such as Craiyon, DALL·E, Midjourney, Make-A-Video, CapCut, InVideo, among others. Through a qualitative literature review
using the SALSA (Search,
Appraisal, Synthesis, Analysis) method, relevant
studies published between 2020
and 2025 were consulted. Additionally, three specific cases were analyzed:
Coca-Cola's advertising strategy, viral images
inspired by the Ghibli style, and voice
cloning in the song Heart
On My Sleeve. The

findings show AI's
efficiency, accessibility, personalization,
and ability to facilitate specific
tasks within the creative industry. However,
its functionality depends on human judgment
so that challenges related to authorship, ethics, and algorithmic biases do not
intensify. The research concludes that, when used appropriately, AI becomes a powerful
ally in the creative and multimedia world, without replacing human judgment and creativity, enabling greater productivity.

Keywords: Process
automation; digital creativity; generative tools; visual
narratives; automated production.

1. Introducción

La tecnología actual, en
especial la inteligencia artificial (IA), está transformando la
industria creativa con su capacidad
de aumentar la eficiencia en los trabajos y optimizar tareas. Con la llegada de
la IA, los editores realizan con
mayor rapidez tareas tediosas, lo que permite mayor fluidez en la
creación de narrativas creativas mediante gráficos, audio y videos generados por plataformas
inteligentes (Jironza, 2024, 166). Con ayuda de esta
tecnología, cualquier persona
que carezca de conocimientos técnicos puede desarrollar contenido
multimedia a partir de las herramientas
que generan de manera casi autónoma los procesos. Tal como menciona Franganillo (2023,
11), la IA generativa “con su irrupción en las tareas
creativas, los ordenadores han dejado de ser herramientas de apoyo para pasar a ser protagonistas, capaces de crear
contenido original”. Este panorama refleja
el avance tecnología que día a día
progresa de forma acelerada lo cual permite que los usuarios generen resultados
inmediatos.

En este sentido, Gopalan y Kalpinagarajarao (2024, 1471) afirman que, a través
de instrucciones básicas, los sistemas
algorítmicos son capaces de generar contenido como texto,
imágenes y videos en pocos segundos, lo que agiliza significativamente los procesos
creativos dentro del sector multimedia. La inteligencia artificial
también ha impactado en
sectores de la publicidad y marketing digital,
asistiendo en la generación de contenido atractivo e innovador, como la generación de videos únicos que impactan en la audiencia y mejoran la interacción entre empresas y consumidores (Blanco
et al., 2024, 77). Con la llegada
de la IA, donde pequeñas y medianas empresas
tienen acceso a herramientas que antes eran
privilegiadas para corporaciones mundiales, lo que permite competir en iguales condiciones. En relación con esto, Korsunova (2024,
79) afirma que la IA puede automatizar elementos repetitivos en la creación de contenido de
modo que las empresas
pequeñas se benefician de las bajas
barreras tecnológicas donde

la IA crea contenido a gran escala. Este progreso tecnológico genera una situación problemática en cuanto a la autoría y la ética en la generación de contenido automatizado. en el proceso
de automatización creativa
(Korsunova,
2024, 83).

De forma teórica, esta
investigación se sustenta en la Digital
Generative Multimedia Tool Theory (DGMTT), propuesta
por Onyejelem y Aondover
(2024), quienes argumentan que las herramientas de IA tienen la capacidad de generar y modificar contenido
multimedia, ofreciendo libertad creativa y flexibilidad. Esta teoría
resalta la importancia de comprender las ideas y principios de las herramientas generativas para que puedan ser utilizadas de manera
eficiente dentro del proceso creativo y sirvan de base para la creación
de contenido multimedia. Además, destacan
que la distinción de la creatividad humana y artificial se vuelve cada
vez más confusa, debido a que los algoritmos de IA crean contenido único y
original. Sin embargo, al recibir retroalimentación sobre estas
herramientas, el ser humano se vuelve capaz de utilizar
esas ventajas a su favor y crear nuevas posibilidades creativas (Onyejelem & Aondover, 2024,
1-2).

En concordancia con esta teoría,
el estudio realizado por Divya y Mirza (2024) señala que la industria
creativa se ha beneficiado significativamente con la llegada
de la IA generativa por tener la capacidad de optimizar procesos
cuando produce contenido
único, innovador y atractivo en diversos formatos. No obstante,
también existen riesgos y desafíos por la falta de uso responsable y ético de estas plataformas, lo que puede crear infracciones de derechos de autor
y la propagación de desinformación (Divya & Mirza, 2024,
1-2).

Este
artículo presenta una revisión bibliográfica con el
objetivo de identificar, clasificar y analizar las
herramientas de IA utilizadas en la actualidad para generar contenido multimedia con la finalidad de crear una guía estructurada con una aplicación eficiente y ética dentro de las industrias creativas (Páramo, 2020, 6). Además de resaltar por medio de casos prácticos la
aplicación eficiente y ética de la IA.

2.  Metodología

Para el análisis de este
artículo se aplicó una metodología de Revisión
Sistemática de Literatura, con enfoque
cualitativo utilizando la metodología SALSA (Search, Appraisal, Synthesis, Analysis), método de reconocida aplicación en Ciencias Sociales y Humanidades (Medina, 2024).

Para la recolección de información de la literatura científica, se realizó la búsqueda con la ayuda de la herramienta de inteligencia artificial Research Rabbit, una forma de buscar literatura por medio de un análisis biométrico de uno o
varios artículos. Esta herramienta realiza búsquedas a partir de
preguntas planteadas o artículos de referencia permitiendo navegar entre
conexiones de artículos, autores y trabajos similares (Plaza, 2024,
81-82). Research Rabbit sirvió para la localización de investigaciones relacionadas con herramientas de IA generativa. También se incluyeron bases de datos como SciElo, Scopus y Google Scholar entre las palabras claves están: “IA y multimedia”, “Herramientas de IA para multimedia”,
“Generative AI or Content Creation”,
entre otras.

Se fijaron parámetros de
selección para incluir solo aquellas investigaciones que fueran
relevantes, posean solidez teórica y que se ajustaran con la finalidad de la investigación. Todo el material
encontrado se limita
a artículos publicados entre el 2020 y 2025 que tratan
de forma directa el uso de la inteligencia artificial en la generación
de gráficos, audio y videos.
Como resultado de este proceso de búsqueda inicial se obtuvo 48
artículos de potencial interés.
Sin embargo, a partir de análisis completo del contenido se
seleccionaron 28 estudios que cumplieron con
todos los criterios y que mostraran relación directa con el tema
de estudio, concluyendo con el conjunto final de documentos que conforma la revisión sistemática.

Los documentos seleccionados fueron clasificados de acuerdo con la tecnología utilizada (generación de imágenes, audio, video y herramientas de postproducción), y según la naturaleza de las herramientas utilizadas (generativas o asistenciales). Se añadió el análisis de casos emblemáticos, los cuales están ampliamente documentados en artículos de prensa y portales digitales dedicados a
la tecnología y cultura digital. De esta manera, se analiza la
campaña publicitaria navideña de Coca-Cola, las imágenes virales
generadas al estilo Studio Ghibli, y la clonación de voces en la canción Heart On My Sleeve,
estos ejemplos son muestra la interacción de la IA en la
producción multimedia.

Los diferentes hallazgos sobre los
artículos científicos fueron comparados, lo que permitió
identificar las herramientas
más utilizadas en la generación de gráficos, audio, video
y posproducción, así como los beneficios, riesgos éticos y desafíos futuros.
Asimismo, se analizó el rol cambiante del ser humano
frente a estas
herramientas basadas en IA.

3.
Resultados

3.1.
Inteligencia Artificial en la
generación de contenidos
multimedia con IA

La
inteligencia artificial (IA) ha evolucionado de forma acelerada en años
recientes, volviéndose en una
tecnología omnipresente en muchas industrias. El objetivo de esta tecnología es crear sistemas capaces de realizar procesos que, por lo general,
requieren inteligencia humana. Según Martínez y otros autores (2023, 94), la IA es
“la capacidad de las máquinas para adaptarse a nuevas situaciones, resolver problemas, diseñar planes y realizar
otras funciones que requieren
un cierto nivel de inteligencia”. Desde este punto de vista, la
inteligencia artificial tiene como propósito principal crear sistemas capaces de poseer cierto nivel de razonamiento y aprendizaje. Estos sistemas pueden procesar información y generar decisiones
que les permiten cumplir con sus objetivos (Plaza, 2024, 80).

La IA no sólo permite realizar
procesamiento de datos a una velocidad fascinante, sino que también
mejora continuamente con base en la información recopilada, brindando
apoyo al usuario. Sin duda, la IA está reemplazando métodos tradicionales para analizar datos, agilizando la forma como se toma las decisiones y permitiendo automatizar sistemas
en las industrias (Ribes et al., 2025,
457). Entre sus múltiples funciones, esta tecnología incluye
la creación automatizada de contenido conocido como IA
generativa que “simula procesos creativos y produce contenidos originales” (Ribes et al., 2025,
468). La IA generativa “es un campo en rápido avance que ya
permite la producción automatizada de contenido textual,
gráfico, sonoro y audiovisual de alta calidad” (Franganillo, 2023, 1). Con el uso de estas tecnologías, la repetición dentro del proceso diseño se
vuelve automatizada, lo que permite generar contenido

mediante imágenes llamativas acompañadas de composiciones gráficas dinámicas e innovadoras (Mohamed, 2024, 821).

El sector creativo ha sido el mayor
favorecido en la aplicación de tecnologías con IA por su propio
proceso innovador dentro del
ámbito multimedia. Esta tecnología permite realizar trabajos
más eficientes y atractivos, adaptados
a la audiencia, haciendo que cada vez el instinto exploratorio del proceso
creativo se vuelva más apto con la capacidad de generar datos
en diferentes formatos: texto, sonido, imágenes, etc. (Mohamed, 2024,
816-817; Rico, 2020,
72). Algunos de los procesos
incluyen renderización 3D, la edición de fotografías e incluso informar
sobre colores, diseños y formatos (Mohamed, 2024, 821). La IA se convierte en una oportunidad para el futuro
del diseño donde
cada vez se precisa en mejorar la interacción con el
usuario para destacar con sus servicios
y ser más creativos.

1.2 Herramientas para la producción de
gráficos, audio y video

La producción de imágenes a partir de descripciones de texto se ha vuelto
muy conocida y usada en la actualidad. Entre los convertidores más reconocidos están: MidJourney, Dall-E, Craiyon, DreamStudio, Stability.ai y Stable Diffusion.
Estas herramientas utilizan redes generativas antagónicas (GAN) que se
entrenan por medio de modelos de
aprendizaje profundo, los cuales almacenan grandes cantidades de datos. A
partir de pequeñas descripciones textuales
se generan automáticamente imágenes, facilitando la diversidad de
contenido y la productividad en los trabajos
(Derevyanko & Zalevska, 2023, 36). Sin embargo,
también existen problemas y riesgos.

Al ser entrenados con datos sin filtrar, existe desviaciones
algorítmicas que generan sesgos culturales, raciales y de género. Por lo tanto, se debe
tomar en cuenta que es real y
qué es ficticio, ya que se ha visto circular en redes sociales imágenes falsas y poco
realistas (Franganillo, 2023, 5; López, 2023,
32). En consecuencia, un estudio que analiza los estereotipos y sesgos de género afirma
que estos se mantienen tanto
en plataformas tradicionales como en las generadas
por IA, aunque existen pequeñas diferencias entre las fotografías
de stock que representan a las mujeres y adultos, mientras
que la IA intenta crear
un equilibrio de género. No obstante, es necesaria la inclusión de diversas etnias y grupos de edades (Freixa et al., 2025,41). La revisión
bibliográfica de Papazova y
otros autores (2025) resume que, incluso cuando se dan instrucciones precisas para evitar estereotipos, la IA sigue generando figuras como el “salvador blanco
y niños africanos negros sufriendo” (Papazova et al., 2025,
1). Otra investigación sobre
sesgos en la creación de imágenes permitió conocer que los algoritmos de IA amplían los sesgos que aparecen en sus datos
de entrenamiento, sexualizando
e invisibilizando a las mujeres destacando incluso los roles de género.
Se plantea la necesidad de corregir estos sesgos para poder garantizar equidad y
representatividad (Bueno de Santiago et al., 2024, 144).

Asimismo, la generación de imágenes que poseen un alto nivel de realismos plantea dudas sobre la credibilidad de las evidencias visuales, lo cual incrementa el nivel de riesgo y desinformación. Tomando como referencia la creación de texto a imagen del presidente Donald
Trump siendo arrestado, o la del Papa Francisco con un abrigo
de plumas, se ha mostrado
la capacidad que tienen estos contenidos de hacerse virales y
provocar confusión (Bueno de Santiago et al., 2024,
142; Franganillo, 2023, 5-6; López,
2023, 32). La inteligencia artificial en el área
creativa alcanzado la capacidad

de crear rostros humanos ficticios hasta la
elaboración grandes imágenes artísticas con simples
descripciones de texto que poseen un
alto nivel de calidad.

Partiendo
de la información proporciona de CNN en su página oficial, en
marzo del 2025 se visualizaron imágenes que fueron
generadas con inteligencia artificial que imitaron
el estilo del Studio Ghibli,
en respuesta al lanzamiento de la versión
más reciente de la empresa OpenAI de su chatbot conocido como ChatGPT.
Esto permitió que dichas imágenes
se volvieran tendencia en redes sociales, replicando este estilo de
animación (Figura 1), lo cual destacó diversas inquietudes con respecto a los derechos de autor y el potencial que posee la IA. La versión optimizada de GPT-4º
ha mejorados significativamente la exactitud en la creación de texto a
imágenes, lo que permite generar contenido en una extensa
gama de estilos visuales (Holland,
2025). Gracias a esta actualización, ChatGPT ha evolucionado como una herramienta de creación visual, dejando de ser una mera productora de texto. Ahora permite realizar animaciones emblemáticas, ampliando sus
funciones creativas dentro del sector creativo.

Figura 1. Transición de una
foto del debate de la
segunda vuelta electoral (Ecuador)

entre los candidatos González y Noboa a una animación tipo Ghibli creado
con ChatGPT (Quispillo, 2025).

Asimismo, los modelos generativos
también han avanzado significativamente, posibilitando la
elaboración de videos
sintéticos a partir de simples indicaciones textuales, apoyándose
en metodologías de síntesis de imágenes. Herramientas como Make-A-Video (Meta), NUWA-XL (Microsoft) y Phenaki (Google)
han evidenciado su capacidad creativa
al producir secuencias audiovisuales sin requerir material audiovisual previo,
ofreciendo una solución ágil para artistas
(Gózalo & Garrido,
2023, 8-9). Sin embargo, a diferencia del realismo logrado
en la síntesis de imágenes, la generación de videos enfrenta mayores desafíos, pues requiere predecir la evolución de los píxeles en una secuencia temporal.
Aunque se espera que esta tecnología continúe avanzando,
también plantea riesgos éticos y sociales, como su
posible uso en contenidos engañosos (Franganillo,
2023, 9). En cuanto a su impacto en las narrativas audiovisuales, los videos
generados por IA tienden a imitar estilos visuales del pasado sin
aportar una innovación significativa. Según López (2023, 32), estas creaciones siguen una estética nostálgica sin un propósito crítico, lo que refleja
una falta de originalidad.

Un caso destacado de uso de la IA en producción de videos es la adaptación del emblemático anuncio Holidays
Are Coming de Coca-Cola, donde se empleó contenido generado artificialmente sin necesidad de rodajes tradicionales.

Según la Redacción de Adlatina,
(2024) para la creación de su campaña navideña, la marca empleó modelos avanzados de IA como Leonardo, Luma y Runway,
optimizando la síntesis de imágenes, la animación 3D y la
edición de video generativo. Adicionalmente, se integraron tecnologías emergentes como Sora y Minimax de OpenAI, que mejoraron la fluidez y realismo en las secuencias animadas. El desarrollo de este
proyecto contó con la participación conjunta de tres estudios especializados: Secret
Level, Silverside AI y Wild Card. Cada uno aportó una perspectiva distinta al proceso
de creación con IA. Mientras Secret Level trabajaba con imágenes
de actores reales con consentimiento para su transformación mediante
IA, los estudios
Silverside
AI y Wild Card crearon
entornos y personajes completamente generados por inteligencia artificial. A pesar de los avances
tecnológicos, algunos elementos, como la representación de animales en movimiento, requirieron
múltiples iteraciones hasta lograr resultados óptimos.

El uso de IA no sólo permitió recrear el
icónico anuncio Holidays Are Coming de
manera innovadora (Figura 2), sino que también abrió nuevas posibilidades en la producción publicitaria. La combinación de modelos generativos y herramientas de edición automatizada facilitó la creación de contenido adaptable
a diversos formatos
y plataformas. Estos
avances evidencian el potencial de la inteligencia artificial para transformar
la industria audiovisual, reduciendo costos
y tiempos de producción sin comprometer la calidad ni la identidad
visual de la marca (Redacción Adlatina, 2024).

Figura 2. El nuevo comercial de Coca-Cola generado
por inteligencia artificial (The Coca-Cola Company,
2024).

Fuente:
https://youtu.be/BtD4fHgkrqI?si=wFEk7TVIMmY1SnE6

Por otra parte, la síntesis del
habla, una tecnología que convierte texto en voz similar a la humana, ha
sido utilizada durante años como herramientas de apoyo en asistentes virtuales, navegación GPS, lectores
de pantalla y atención automatizada. Con los avances en aprendizaje profundo, su aplicación comercial se ha ampliado, destacando la clonación de voces con licencias éticas para audiolibros, producciones audiovisuales y entornos
inmersivos (Dale, 2022, 401-402). Esta tecnología optimiza
tiempos y reduce
costos al generar
voces en tiempo
real sin necesidad de grabaciones
extensas, permitiendo a los propietarios de la
voz recibir regalías por su uso (Franganillo,
2023, 10).

Haritonova (2023) explora las aplicaciones de la inteligencia artificial
generativa en el ámbito del audio, identificando cinco usos clave en la música: composición, diseño de efectos sonoros, arreglos
y orquestación, mezcla

e integración de instrumentos virtuales. Además, señala seis funciones específicas para el tratamiento de la voz, que incluyen la conversión de texto a
voz, asistentes virtuales, clonación y síntesis vocal,
producción de audiolibros y creación
de interfaces con voces personalizadas (Ribes et al., 2025, 460).

La etapa
de producción se ha transformado en el eje central del desarrollo de
soluciones con inteligencia artificial en la industria del audio, ya que agrupa
una amplia variedad
de herramientas tanto
de asistencia como generativas. Entre sus funciones principales se incluyen
la traducción de textos, la creación automática de listas de reproducción, la mejora de la calidad del audio, la
edición guiada, la mezcla automática y la masterización. También se destacan aplicaciones generativas como la síntesis, clonación y transformación de voz, la generación de efectos y música, y la separación
de pistas. Algunas herramientas pueden combinar ambas funciones, como los
asistentes de escritura, que facilitan
tanto la corrección como la generación de textos. En esta etapa
se posicionan herramientas de asistencia como Adobe Podcast,
AI Studio, Altered, Texta o CleanVoice AI.
Por otro lado, destacan soluciones generativas para la producción como los sistemas
de síntesis de voz de ElevenLabs, los generadores de música Stable Audio, Udio
y
Suno, así como los separadores de pistas Vocal Remove y Moises.ai (Ribes et al., 2025,
465).

En abril de 2023, una canción
titulada Heart On
My Sleeve (Figura 3)
generó un amplio debate en la industria
musical al viralizarse en redes sociales. Esta pieza fue creada mediante
inteligencia artificial (IA),
que clonó las voces de los reconocidos artistas Drake y The Weeknd sin su participación directa.
Según Savage (2023),
reportero de BBC, el creador
anónimo utilizó un software entrenado con las voces de ambos intérpretes para generar una composición original,
lo cual suscitó preocupaciones éticas respecto
al uso no autorizado de la identidad vocal de figuras
públicas. La
canción se viralizó en plataformas como TikTok y Spotify.

Este caso expone una de las
problemáticas emergentes en el uso de IA generativa en el ámbito
creativo: la tensión entre
innovación tecnológica y derechos de autor. A pesar de que la canción no infringía copyright al
ser una obra original, sí plantea implicaciones legales
respecto al uso de identidades vocales sin autorización. En respuesta, organizaciones como la Asociación
de la Industria de la Grabación de América y la Industria
Fonográfica Británica impulsaron
una campaña para proteger la creatividad humana frente a la
automatización algorítmica. La situación destaca
la necesidad urgente de establecer marcos regulatorios que equilibren el
desarrollo de herramientas basadas en
IA con el resguardo ético y legal del trabajo artístico humano.

Figura 3. Drake, The Weeknd || Heart
On My Sleeve (IA) sub.español + lyrics (Paranoidlov3
, 2023) https://youtu.be/LPnbJ6mdmlo?si=W0DFw8d-Pq_eN_EU

3.3 IA en la producción y postproducción audiovisual

Jironza (2024, 165) plantea que la inteligencia artificial desempeña un
rol determinante en la etapa de postproducción
digital dentro del ámbito audiovisual, posicionándose como un
recurso estratégico para mejorar y agilizar tanto la edición como la creación de contenidos. En el contexto
digital actual, la IA, en conjunto con software especializado, se ha consolidado como un
soporte clave para la industria cinematográfica.

Herramientas
como CapCut, InVideo,
Kaiber, DomoAI y ElevenLabs emplean IA para optimizar la edición de videos mediante la automatización de
subtítulos, efectos, animaciones y locuciones. Estas tecnologías
contribuyen a reducir tanto los costos
como el tiempo
invertido en la postproducción, lo que facilita
la generación de contenidos con altos estándares de calidad. La
edición de video asistida por inteligencia artificial consiste en
simplificar los procesos de producción,
reducir la complejidad y el tiempo
de trabajo para que los creadores puedan enfocarse en la narrativa y en el público. Su importancia
principal radica en la facilidad de producir videos con creatividad,
expandiendo la producción
multimedia en la que intervienen creativos y pequeñas empresas del
sector (Jironza, 2024, 175-176). Además, estas herramientas forman
parte de la clasificación de herramientas asistenciales, pues no producen
desde cero, sino que son asistentes
que ayudan a mejorar y acortar el proceso de producción en tareas técnicas y operativas.

Swarnakar (2024, 6-7) argumenta que la IA dentro de la producción ha permitido mejorar
el montaje de escenas, ajustar
el audio y editar el color, haciendo
que esta tecnología sea un asistente
de automatización parcial
que apoya la dirección humana
y el proceso creativo. El autor menciona
un ejemplo análogo al manifiesta que “la IA actúa como un pincel en las manos de un pintor, realzando
su arte, no dictándole” (Swarnakar 2024, 7). A partir de aquí, la IA debe ser un apoyo para los editores, no un
reemplazo de su visión artística.

4.
Discusión

El presente estudio ha evidenciado que la
inteligencia artificial (IA) está generando una transformación
sustancial en los procesos de producción multimedia, no solo al optimizar
los flujos de trabajo, sino también al democratizar el acceso a herramientas antes reservadas a
profesionales altamente especializados. Las plataformas generativas como Craiyon, DALL·E, DreamStudio, Midjourney, Stability.ai y Stable Diffusion destacan por permitir generar
imágenes a partir
de descripciones de texto (Franganillo, 2023,
5; López, 2023,
32). Estas herramientas permiten automatizar el diseño
visual, reduciendo barreras técnicas y ampliando la expresividad visual.

En cuanto a la generación audiovisual, soluciones como Make-A-Video (Meta), NUWA-XL
(Microsoft) y Phenaki (Google)
introducen nuevas posibilidades al permitir la creación de secuencias de video completamente generadas por IA, sin requerir
archivos audiovisuales como insumo inicial
(Franganillo,
2023, 9), lo que representa un cambio de paradigma en los medios visuales.
En el campo del audio, soluciones como ElevenLabs, el
generador de música Stable Audio y otras plataformas como Adobe Podcast, AI Studio, Altered, Texta o CleanVoice AI elevan notablemente la calidad y eficiencia de la
producción sonora mediante narración sintética y
clonación de voz, reduciendo significativamente
los costos y ampliando el acceso a
producciones de nivel profesional (Ribes et al., 2025, 465).

En el campo de la
postproducción, herramientas como CapCut, InVideo, Kaiber y DomoAI desempeñan un papel más de asistencia que de creación. Estas soluciones son capaces de automatizar procesos
como la edición de subtítulos, animaciones y efectos visuales;
se comportan como asistentes inteligentes que optimizan tareas técnicas sin
reemplazar del todo el papel de los humanos, lo cual posibilita mejorar la
calidad del contenido creado y optimizar el tiempo (Jironza, 2024, 165; Swarnakar, 2024, 6-8). Esta transformación promueve la creación conjunta de máquinas y humanos, posibilitando que los creadores
se enfoquen en decisiones tácticas y narrativas, en vez de trabajos mecánicas. Cabe destacar que la
cantidad de herramientas con estas habilidades aumenta de manera incesante, lo cual demuestra un progreso
tecnológico y una evolución acelerada que extiende las
oportunidades creativas y productivas.

Esta
lista es sólo una pequeña muestra
de la amplia gama de soluciones que existen hoy en día; cada una de ellas está diseñada para acelerar
tareas concretas dentro del proceso creativo y posibilitar que tanto los
profesionales como los recién llegados puedan generar contenido multimedia con
más calidad, innovación
y facilidad. No obstante, el estudio presenta limitaciones derivadas
de un enfoque metodológico, ya que, al sustentarse en una
revisión bibliográfica de carácter cualitativo, no incorpora mediciones empíricas ni análisis experimentales que contrasten la efectividad o el
impacto social de las herramientas examinadas.

Sin embargo, también surgen retos significativos. Uno de ellos es la reproducción de sesgos raciales,
de género y culturales en los contenidos generados
por IA. Investigaciones como las de Bueno de Santiago y otros autores (2024, 144) y la de López (2023,
34) han documentado cómo los modelos entrenados con datos no filtrados tienden a invisibilizar y sexualizar a las
mujeres o reproducir estereotipos étnicos y sociales. Si no se abordan
con responsabilidad, estos
sesgos pueden ser amplificados por los sistemas
de IA, perpetuando desigualdades sociales. Además, la hiperrealidad generada por imágenes,
audios y videos sintéticos plantea serias implicaciones éticas y cuestiona la autenticidad del contenido.

Casos como el de la canción Heart On My Sleeve, creada artificialmente y viralizada en redes
aparentando ser una obra auténtica de los artistas
reconocidos, ilustran cómo las recreaciones pueden engañar al público mediante
contenidos que parecen
genuinos (Savage, 2023)
o las imágenes falsas del Papa Francisco en un abrigo
blanco o de Donald Trump siendo arrestado generaron confusión global
(Franganillo,
2023, 5-6). La hiperrealidad construida por sistemas de inteligencia artificial pone en entredicho la noción de autenticidad y abre interrogantes epistemológicos sobre
la definición misma de lo real en el contexto digital
contemporáneo. (Floridi & Chiriatti, 2020, 691-692).

Desde un enfoque creativo, la IA
contribuye a democratizar la producción multimedia, brindando a
pequeños creadores,
emprendedores y colectivos independientes la posibilidad de competir en
escenarios profesionales
que antes les resultaban inaccesibles (Jironza,
2024, 175-176). La delegación automatizada de procesos como la edición audiovisual, la
creación gráfica, la síntesis vocal y el doblaje ha
favorecido en gran medida la ampliación de perspectivas, estilos y narrativas dentro del ecosistema digital, impulsando una nueva era de expresión creativa más inclusiva
y descentralizada (Korsunova, 2024, 81; Samad
et al., 2024, 1).

Aunque la inteligencia artificial ha
logrado importantes avances en la generación de contenido visual
y sonoro, sus resultados
continúan estando desconectados de cualquier dimensión emocional
o vivencia subjetiva. Por muy sofisticadas
que sean las producciones, estas no sustituyen el componente humano ni pueden
replicar la esencia creativa que nace
de la experiencia y el sentimiento.
No se forma únicamente por la repetición de patrones, como ocurre en los sistemas
algorítmicos, sino que nace del pensamiento, la intuición e
incluso del error.

Aun así, los resultados revelan
que, aunque la IA puede generar contenidos sorprendentes, su producción carece de experiencia emocional, juicio estético o contexto cultural profundo. Por muy sofisticadas que sean las producciones, estas no reemplazan el componente humano
ni replican la esencia creativa que proviene de la experiencia y la emoción. Como señala
Szabó (2024, 238), el verdadero valor creativo aún reside en la
capacidad humana de intuir, sentir y errar. La IA puede automatizar procesos, pero no sustituir la vivencia ni la subjetividad, lo que sugiere un papel complementario, no sustitutivo, de la IA
en los ámbitos artísticos.

Esto
lleva a reflexionar cuál es el papel del creador en esta nueva
realidad. En lugar
de desaparecer, su función se transforma. Ya no se trata solo de diseñar o editar, sino de tomar
decisiones sobre qué se genera, por qué y con qué
propósito. Como propone la teoría DGMTT (Onyejelem
& Eric Msughter, 2024, 1-2), el creador se convierte en un director conceptual que debe gestionar
inteligentemente el potencial de la IA, sin cederle el control total de la obra. Y para
ello, necesita herramientas nuevas: pensamiento crítico, criterio
ético y una mirada capaz de entender el impacto
de cada decisión creativa. El desafío actual radica en asegurar que la inteligencia artificial no se transforme en una vía rápida que
debilite el valor creativo del contenido generado. Más bien debe
asumirse como un recurso que potencia
los procesos creativos
(Molares et al., 2024, 2). El propósito de la inteligencia artificial no es sustituir la expresión creativa del ser humano, sino
servir como apoyo para potenciarla, manteniendo intactos los elementos que hacen única la visión del
creador.

5.  Conclusiones

La
inteligencia artificial (IA) se consolida como un recurso clave en la
transformación de los proyectos multimedia, al ampliar las capacidades creativas, agilizar los procesos de producción y reducir las limitaciones técnicas que solían restringir la participación en la
producción de contenidos audiovisuales. A partir del análisis
realizado, se identificó que el uso de herramientas como DALL·E, Midjourney, Stable
Diffusion, CapCut, ElevenLabs o Make-A-Video permite
democratizar el acceso a tecnologías avanzadas y facilita la participación de una
audiencia más amplia en entornos digitales
altamente competitivos.

Los hallazgos del estudio evidencian
que la IA favorece una producción de contenido más ágil,
personalizada, accesible y diversa,
transformando significativamente las prácticas en el diseño
gráfico, la edición audiovisual, la generación de imágenes y audio, así como en la automatización de la postproducción. Esta accesibilidad a herramientas de IA permite
que tanto expertos
como aficionados adopten
soluciones de alta calidad para sus procesos
creativos.

Sin embargo, también se advierte que este avance implica retos sustanciales. Entre ellos, destacan la reproducción de sesgos culturales, raciales y de género, la disminución de la autenticidad en los contenidos generados, y el potencial

uso indebido de tecnologías como el deepfake o
la clonación vocal. Estos desafíos refuerzan la necesidad de establecer marcos éticos,
normativos y formativos que garanticen un uso responsable de estas
herramientas.

En definitiva, los resultados obtenidos
permiten concluir que la IA no reemplaza
la creatividad humana,
sino que la potencia y redefine. Su verdadero valor
radica en ser una aliada estratégica del pensamiento creativo, capaz de enriquecer los procesos narrativos, de
diseño e innovación, ampliando el acceso al mundo digital y
transformando la manera en que
imaginamos, construimos y compartimos contenido en el entorno multimedia
contemporáneo.

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Reseña curricular

Mercedes Quispillo es magister en
Comunicación Audiovisual por la Universidad Central del Ecuador. Cuenta
con más de 6 años de
experiencia profesional en diseño gráfico. Experta en merchandising y
material promocional. Ha trabajado con empresas
a nivel nacional, ofertando sus productos por medio de la agencia Onart Publicidad, de la cual es propietaria. Fue docente en la Universidad
Indoamérica, en la carrera de Diseño Gráfico.

Declaraciones:

•
Los autores declaran
que, en
la elaboración
del presente
artículo, no
se ha utilizado herramientas
de inteligencia
artificial.