Capítulo 1
IA y arte
Thea Pitman
En muy poco tiempo se ha escrito mucho sobre el impacto de las herramientas de IA – y, más recientemente, de las herramientas de generación de imágenes mediante IA – en el arte y en la cultura visual en general. En lo que respecta al arte, donde las definiciones tienden a privilegiar la creatividad y la originalidad frente a la ‘inteligencia’ y la imitación – y a valorar el proceso artístico y la intencionalidad del artista por encima del producto final, sea cual sea su aspecto –, muchos críticos han argumentado que no existe tal cosa como el ‘arte de la IA’ y/o que lo que se hace pasar por ello tiene un valor cuestionable como tal.[1] En el extremo más generoso del espectro, Joanna Zylinska, en AI Art: Machine Visions and Warped Dreams {El arte de la IA: Visiones de máquina y sueños distorsionados] (2020), afirma que ha optado por utilizar el término ‘como una propuesta, no como una designación tipológica’ (14) con el fin de poder explorar mejor la política en torno a la IA y su relación con el arte.[2] En el extremo menos generoso del espectro, Simona Chiodo (2024) sostiene que las imágenes generadas por IA carecen simplemente de la ‘meta-sensemaking’ (meta-creación de sentido) que es fundamental para la función del arte (2) y, para la mayoría de los críticos de esta categoría, las imágenes generadas por IA que se presentan al mundo como arte son poco más que papel pintado, ilustraciones, salvapantallas o lámparas de lava (si son animadas). Muestran características estéticas, pero no artísticas, aunque también hayan demostrado ser bastante atractivas para el público en general. Y, de hecho, las referencias al papel pintado son proféticas: este tipo de producción visual puede ser precisamente eso – una apariencia deliberada de arte como encubrimiento. Como sostiene Antonio Somaini (2023), las imágenes generadas por IA podrían formar parte de un esfuerzo de las grandes empresas tecnológicas por practicar el ‘art-washing’ (lavado de imagen a través del arte) para ‘ayudar a disimular sus implicaciones más problemáticas como tecnología de vigilancia, predicción, discriminación y sustitución de puestos de trabajo’ (78).[3]
Sin embargo, dejando a un lado las definiciones de ‘arte’, el ámbito más amplio de la cultura visual está repleto de imágenes generadas por IA. Mientras que algunos críticos, como Lev Manovich y Emanuele Arielli en su obra Artificial Aesthetics: Generative AI, Art and Visual Media [Estética artificial: IA generativa, arte y medios visuales] (2024), muestran una valoración equilibrada y la mente abierta respecto al impacto de la IA generativa, tanto en el arte como en la cultura visual en general, explorando el potencial de una ‘estética ampliada’ de co-creación entre humanos y sistemas de IA, otros son más contundentes en sus valoraciones del impacto de la IA generativa en la cultura visual. Eryk Salvaggio, en su artículo ‘How to Read an AI Image’ [Cómo interpretar una imagen generada por IA] (2023a), define el resultado de las herramientas de IA generativa simplemente como ‘infografías de su conjunto de datos subyacente’ (84) que revelan rápidamente sus ‘categorías, sesgos y estereotipos’ (87) y sostiene que deberíamos esforzarnos por superar el ‘hechizo mágico’ que lanzan estos ‘motores de sesgo’ (97). Hito Steyerl (2023) va más allá, teorizando sobre estos resultados como ‘imágenes medias’ – medias porque se basan en probabilidades y tienden hacia el promedio, pero también medias porque se corresponden con la dinámica de lo que es ‘común’ o ‘popular’ – y las condena como nada más que ‘mediocridad alucinada’ (82). Partiendo de esto, Roland Meyer (2025) analiza lo que denomina ‘contenido visual genérico’ y lo que popularmente se conoce hoy en día como ‘AI slop’ (imágenes-basura creadas con IA),[4] argumentando que las imágenes generadas por IA son de naturaleza nostálgica y conservadora, ya que no son más que un reciclaje de contenido preexistente que da lugar a un ‘populismo estético impulsado por algoritmos’ (7). De hecho, Gareth Watkins (2025), en un artículo publicado en The New Socialist, va un paso más allá e identifica esto como ‘la nueva estética del fascismo’.[5] Por último, buscando un término medio entre estas visiones polarizadas sobre si la IA puede generar arte o simplemente basura, la antología más reciente de Jan-Noël Thon y Lukas R. A. Wilde, AI Aesthetics: AI-Generated Images. Between Artistics and Aisthetics [Estética de la IA: Imágenes generadas por IA, entre lo artístico y lo aistético] (2025), explora tanto el potencial artístico como el más instrumental de las herramientas de generación de imágenes mediante IA , así como su potencial ‘aistético’ – es decir, el potencial que ‘una interacción situada entre seres humanos y los resultados generados o potenciados por la IA (o, de hecho, las interfaces de las plataformas de IA generativa en un sentido más amplio)’ tiene en cuanto a cómo ‘la percepción sensorial, las experiencias corporales y los afectos de los usuarios se abordan, se niegan o se modulan en ellas’ (12). Esta última perspectiva encaja bien con la naturaleza situada del proyecto AIAI.
También se ha escrito mucho sobre los ‘daños representativos’ de la IA. Como sostiene Tarleton Gillespie (2024), ‘los sistemas de IA pueden negar a las personas la oportunidad de autoidentificarse; pueden reificar a grupos sociales; pueden propagar estereotipos; pueden menospreciar a grupos sociales; y pueden borrarlos por completo’ (2). En lo que respecta específicamente a la cultura visual, numerosos críticos se han alineado para poner de manifiesto los sesgos raciales, de género y de otro tipo que están profundamente arraigados en las herramientas de IA generativa debido a la naturaleza de sus datos de entrenamiento, la forma en que esos datos han sido etiquetados (y en qué idioma) y las características opacas de los algoritmos utilizados.[6] Algunos autores también han señalado que un ajuste cada vez más preciso de los datos, los metadatos, los parámetros, etcétera, en lo que respecta a las cuestiones de representación, no es la solución (Elam 2023, 253–54; Steyerl 2023, 90) y que las cosas pueden salir ridículamente mal cuando las grandes empresas tecnológicas intervienen para intentar aumentar la diversidad mediante un torpe ‘shadow prompting’ en el que la propia herramienta añade parámetros adicionales ocultos al prompt del usuario (Salvaggio 2023b). Thao Phan (2024) analiza la reacción anti-woke contra la aparición de ‘nazis negros’ y ‘vikingos asiáticos’ como resultado del intento de Google Gemini en 2023 de mejorar la diversidad racial en las imágenes que generaba mediante el ‘shadow prompting’, y Jenka (2023) observa el auge de la ‘sonrisa americana’, típica de los selfies, en versiones generadas por IA de fotografías de personas de diferentes épocas y culturas (por ejemplo, nativos americanos de finales del siglo XIX, conquistadores españoles o soldados contemporáneos de Europa del Este), en las que los registros históricos indican que no cabría esperar tal sonrisa.
No obstante, los críticos también han tendido a argumentar que son los artistas quienes están en mejor posición para criticar y ‘poner a prueba’ dichas herramientas y su impacto en la cultura visual y en la sociedad en general (Elam 2023; Ivanova 2025). Como sostiene Michele Elam (2023), ‘el auge cada vez más influyente de los artistas-tecnólogos especializados en IA, especialmente los de color, se encuentra entre quienes cuestionan y reimaginan de forma más dinámica’ las formas en que la IA está afectando a la sociedad (254). En más de una ocasión, los críticos han recurrido a la obra creativa del artista e investigador Eryk Salvaggio como ejemplo de este tipo de arte crítico basado en la IA. El propio Salvaggio, en colaboración con Caroline Sinders y Steph Maj Swanson (2025), también señala el peligro de que ‘las herramientas de generación de imágenes . . . orienten al usuario hacia la producción de imágenes comerciales que despojan a la creación artística de gran parte de su potencial crítico’ y que sus interfaces sencillas ‘fomenten . . . el consumo pasivo: el producto, no el proceso’. Sin embargo, también sostienen que los artistas deben ‘relacionarse con estas plataformas desde una posición crítica, sin ampliar el espectáculo ni reforzar el énfasis en los estereotipos, la competencia técnica y el saqueo de la obra de otros artistas’. Es precisamente en este ámbito – es decir, donde los artistas, en el sentido amplio, se relacionan críticamente con las herramientas de creación de imágenes basadas en la IA para revelar las deficiencias y las agendas ocultas de dichas herramientas – donde se sitúa el proyecto AIAI.
Véase, por ejemplo, Sergio José Venancio J r. (2019), Joanna Zylinska (2020, 2023), Dejan Grba (2020), Ryan Frawley (2023), Ted Chiang (2024), Jan Svenungsson (2024), Simona Chiodo (2024) y R. H. Lossin (2025). ↑
En una publicación más reciente, Zylinska (2024) analiza la naturaleza epistemológica de la IA generativa y su impacto en la cultura visual en general, sin detenerse en los debates sobre si las imágenes producidas con IA pueden considerarse arte o no. También cabe destacar la exposición Algoritmia: arte en la era de la inteligencia artificial / Algorithmia: Art in the Age of Artificial Intelligence, celebrada en el Museo Extremeño e Iberoamericano de Arte Contemporáneo (MEIAC) en España en 2021. Comisariada por el artista digital argentino Gustavo Romano, contó con la participación de una serie de artistas digitales latinoamericanos consagrados, como Giselle Beiguelman, Ciro Múseres y Christian Oyarzún, y, aunque es evidente que es anterior a la aparición de la IA generativa, se mostró muy abierta a la interacción del arte con la IA (Romero 2021). ↑
Solo hay unos pocos críticos más, como Regilene Sarzi-Ribeiro y Marcelo Bressanin (2023) y Ana Paula Orlandi (2025), que escriben sobre el arte de la IA (generativa) sin cuestionar realmente su condición de arte per se, limitándose a señalar sus limitaciones actuales. Uwe Messer (2024) consigue evitar tomar partido y se limita a evaluar las reacciones del público ante obras creadas con cierto grado de asistencia de la IA para identificar los factores que determinan su recepción como arte o como otra cosa. En general, las publicaciones más recientes sobre este tema han ido más allá de los debates sobre si dichos materiales son ‘arte’ o no. ↑
‘AI slop’ fue seleccionada como ‘Palabra del año’ de 2025 por el Diccionario Macquarie (Visser 2025) y simplemente ‘slop’ como ‘Palabra del año’ de 2025 por el Diccionario Merriam-Webster (Feldman 2025). ↑
Véase también Alberto Venegas Ramos (2023) sobre la nostalgia inherente a las imágenes generadas por IA en relación con temas históricos. ↑
Véanse, por ejemplo, Fabian Offert y Thao Phan (2022), Robert Wolfe y Aylin Caliskan (2022), Abeba Birhane (2022), Eryk Salvaggio (2023a), Jenka (2023), Michele Elam (2023), Jacob Bañuelos-Capistrán (2024), Ye Sul Park (2024), Milena Ivanova (2025), Yiran Yang (2025) y Sarah Abel (2026), así como la antología editada por Tarcízio Silva, Inteligência artificial generativa: discriminação e impactos sociais (2024), que ofrece una visión general más amplia de los efectos discriminatorios de la IA generativa. La obra seminal de Ruha Benjamin en este campo, Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code [Raza después de la tecnología: herramientas abolicionistas para el ‘Nuevo Código Jim’](2019), es anterior a la llegada de la IA generativa, pero no por ello deja de ser extremadamente reveladora en lo que respecta a la relación entre las nuevas tecnologías algorítmicas y la discriminación racial. ↑