Ayuntamientos, asociaciones vecinales, comisiones de fiestas y pequeños negocios presentan carteles para anunciar sus actividades. Algo está llamando la atención: muchos parecen pertenecer a un mismo universo visual.
¿Cuántos carteles hemos visto con este formato?
No importa si se trata de una verbena, un festival musical o una fashion night local. Todos siguen un mismo patrón: colores y composiciones saturadas, imágenes hiperrealistas, tipografías y estilo similares…
El auge de la inteligencia artificial (IA) ha puesto este debate en el orden del día. Pero ¿estamos formulando bien la pregunta? Quizá la cuestión no sea por qué todos los carteles son iguales, sino por qué aceptamos formas cada vez más estandarizadas de comunicación visual.
La homogeneización comenzó antes
En la actualidad, la aparición de estética repetitiva se le atribuye a herramientas como DALL-E o Midjourney. Sin embargo, la tendencia es anterior.
La digitalización del diseño gráfico vino acompañada de bibliotecas de recursos prediseñados y bancos de imágenes. También de plataformas basadas en plantillas. Con ello, se democratizó el acceso al diseño. Las organizaciones sin recursos para contratar profesionales pudieron producir materiales visuales de forma económica y rápida. Por ejemplo, la aplicación web Canva está orientada a reproducir estilos y marcas de forma homogénea y cuenta con plantillas reutilizables para carteles.
La IA, por ende, no ha iniciado la estandarización visual, pero sí la está acelerando.
El problema no es la repetición, sino la escala
Los estilos gráficos siempre han circulado. Corrientes como el modernismo y el art déco crearon convenciones visuales compartidas y la misma historia del diseño demuestra que la repetición estética no significa falta de creatividad.
¿Cuál es la diferencia con la actualidad? La velocidad. Antes esto podía extenderse a lo largo de los años por medio de escuelas de diseño o tendencias. Ahora se instaura en cuestión de días.
Existen tutoriales para obtener imágenes impactantes con prompts: “ultra realistic”, “cinematic lighting”, “8K”, “epic composition”, etc. Si inicialmente muchos usuarios elegían la misma plantilla de Canva, ahora emplean los mismos prompts.
Es entonces, si muchas personas utilizan referencias y herramientas similares, cuando la diversidad visual se reduce. A mayor accesibilidad de las herramientas de creación, más probabilidades de que se repitan los recursos visuales.
Así, las imágenes parecen proceder todas de una misma fuente creativa.
El funcionamiento de los modelos generativos
Los sistemas de generación de imágenes se entrenan a partir de enormes colecciones de imágenes preexistentes. Su capacidad para producir nuevos contenidos viene de identificar patrones visuales en dichos conjuntos de datos.
Un estudio de la Universidad Francisco de Vitoria explica que la IA puede favorecer la repetición estilística. El mismo estudio concluye que puede aportar homogeneización estética por su dependencia de datos previos, sobre todo al usar las mismas instrucciones.
Cuantas más imágenes de entrenamiento, más capacidad para reproducir lo que estadísticamente ya funciona. Esto lleva a fórmulas visuales reconocibles como el maximalismo (que se resume en la premisa “más es más”) o lo kitch, tipografías efectistas idénticas, elementos mezclados, composiciones poco cuidadas y brillos llamativos.
La pérdida de identidad y localismo
Esta tendencia destaca en las fiestas populares y los eventos municipales. Antes, los carteles funcionaban como símbolos de identidad, transmitían cultura local, memoria colectiva y sentido de pertenencia, además de informar.
Las herramientas de IA se apoyan en repertorios visuales globales. El resultado de emplearlas es que fiestas distintas son representadas con códigos estéticos muy parecidos.
Cualquier evento comparte elementos visuales entre sí, no importa si es una feria medieval de Asturias o una celebración gastronómica de Andalucía. El uso de IA generativa deja a un lado las tradiciones que se quieren representar. Al no contar con una dirección artística definida, la singularidad se diluye. Incluso con conocimientos de diseño, los resultados logrados después de numerosas iteraciones no llegan a ser profesionales. Para solventar esto habría que decantarse por modelos más pequeños y especializados.
Sin embargo, lo que sí se puede intentar conseguir es una diferenciación con respecto a otros carteles.
Como ejemplo, para crear este cartel pensado para una fiesta de Pontedeume (Galicia) se le han tenido que dar a Copilot especificaciones muy concretas: colores en código hexadecimal, elementos representativos específicos, tipografías, estilo buscado y una imagen real de los mómaros, las máscaras gigantes típicas de la celebración.
¿Por qué se ha tenido que 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 lo mejor posible.
El atractivo del diseñador
Existe miedo por la desaparición de empleos como impacto de la IA. A pesar de ello, el valor del conocimiento cultural, el trabajo creativo y la dirección artística realmente aumenta.
Las organizaciones que lograrán diferenciarse serán las que sepan qué imágenes producir, qué elementos culturales incorporar, qué referencias evitar y cómo construir una identidad visual distintiva.
Para conseguirlo resulta importante contar con el rol de diseñador en el equipo. Sin duda, 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 empezó con las plantillas y ahora continúa con los modelos generativos. Así, las herramientas creadas para ampliar el acceso a la creatividad han desembocado en una uniformidad visual, no por falta de posibilidades sino porque las personas tienden a utilizar los caminos más sencillos.
¿Para qué pensar si la IA ya lo hace? Tal vez la diferenciación se encuentre entonces en escapar de las facilidades.
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Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation.
