Un registro de creación con IA: ALEPH

La producción tradicional de vídeo suele situar a los creadores dentro de una estructura lineal. Planificación, rodaje, edición y posproducción dependen mucho entre sí. Una vez marcada una dirección, cambiarla de forma importante puede exigir tiempo, dinero y coordinación adicionales.

Trabajar con IA cambió esa estructura de manera muy tangible. El proceso dejó de consistir en avanzar paso a paso hacia un resultado fijo. Se convirtió en probar, fallar, ajustar y descubrir. Algunas escenas evolucionaron mejor de lo esperado. Otras respetaban el significado de mi indicación, pero aparecían en formas que no había buscado. Tuve que tratar el objetivo final no como un destino fijo, sino como algo revisable cada vez que la obra revelaba una posibilidad mejor.

La experiencia resultó aún más llamativa porque gran parte podía ocurrir a solas. Planificaba, dirigía, revisaba, corregía e interpretaba los resultados en tiempo real. La IA no se sentía como una máquina sencilla que solo ejecutaba órdenes. Respondía a mi lenguaje y seguía presentando posibilidades que yo no había anticipado por completo.

La experiencia me dejó una pregunta que todavía importa: en esta nueva forma de creación, ¿qué debe controlar el creador y qué debe permitir que emerja?

La canción que inspiró este vídeo trataba originalmente de despedirse de un ser querido. Pero al escucharla empecé a oír otra historia en su interior: una historia de liberación de la obstinación, el orgullo y los hábitos de autoprotección que me habían sujetado durante mucho tiempo.

Para mí, esa liberación es inseparable de mi fe cristiana. Entendí la canción no solo como una separación entre dos personas, sino como una historia de ser liberado por Dios, tal como lo conozco a través del cristianismo. Soltarme a mí mismo y descubrir libertad mediante esa entrega ha sido uno de los puntos de inflexión más importantes de mi vida.

Por eso el título ALEPH me pareció adecuado.

Hace más de veinte años asistí a una clase de hebreo. La primera vez que encontré la letra álef dejó en mí una impresión duradera. Se sentía desconocida, antigua y viva de posibilidades. Como primera letra del alfabeto hebreo, álef contenía para mí un sentido de comienzo: la primera marca antes de que pudieran desplegarse un lenguaje, un mundo o una comprensión nuevos.

Crear ALEPH devolvió aquel sentimiento. Dejar atrás una versión anterior de uno mismo y ponerse ante una posibilidad nueva siempre implica una especie de primer encuentro. Es desconocido y exige humildad. En ese sentido, hacer el vídeo no solo expresó el tema de la obra: me hizo atravesarlo personalmente.

No solo estaba creando un vídeo sobre la libertad. Estaba aprendiendo de nuevo lo que esa libertad exigía.

Como ya señalé, el reto central del proyecto era completar el vídeo usando solo indicaciones de texto. Esa decisión me enfrentó tanto al poder como a los límites de la generación de vídeo por IA.

La generación de vídeo por IA se ha vuelto asombrosamente capaz. Pero sus resultados siguen condicionados por la estocasticidad, la naturaleza probabilística del sistema. Incluso con una intención clara, la salida puede variar mucho. Sin una referencia visual fuerte, resulta especialmente difícil mantener la coherencia de personajes, espacios, gestos, atmósfera y flujo narrativo.

Evité deliberadamente las imágenes de referencia. Quería ver si el lenguaje podía por sí solo dar forma a las escenas, sostener la continuidad emocional y guiar todo el vídeo. Como resultado, encontré repetidamente salidas conceptualmente cercanas, pero visualmente muy alejadas de mi intención.

En términos de IA, trabajaba dentro de un espacio latente: un campo de posibles salidas generadas a partir de patrones, asociaciones y probabilidades. En la práctica, esto significaba que el sentido de mi indicación podía conservarse mientras el resultado visible derivaba en direcciones inesperadas. Llegué a pensar en ello como una especie de deriva semántica. La idea permanecía, pero la imagen se alejaba.

Para corregir una y otra vez esa deriva, seguí hablando al modelo mediante texto.

Al finalizar el proyecto, mis conversaciones con el modelo en Google AI Studio habían alcanzado aproximadamente 1,3 millones de tokens. No menciono la cifra como logro, sino como prueba de lo exigente que fue el experimento.

Muestra tanto la perseverancia necesaria como la dificultad de intentar sostener la coherencia visual únicamente con lenguaje.

Por eso aconsejaría a la mayoría de creadores utilizar imágenes de referencia cuando necesiten continuidad visual estable. Una imagen clara puede ahorrar mucho tiempo y frustración. No es necesario que todos repitan esta carga particular.

Y, sin embargo, sigo creyendo que el experimento importó.

Me obligó a confrontar la tensión entre el control del creador y la capacidad de la IA para producir resultados inesperados. El control es necesario; sin él, la obra pierde dirección. Pero si todo se controla demasiado, quizá nunca aparezcan las contribuciones más sorprendentes de la IA. Esa tensión sigue siendo uno de los retos más fascinantes de la creación audiovisual asistida por IA.

Muchas plataformas de vídeo responden intensamente a señales medibles: clics, tiempo de visualización, retención, repetición y eficiencia publicitaria. Estas métricas son útiles, pero no miden necesariamente el valor más profundo de una obra.

Un vídeo puede ser rentable sin tener significado. Puede propagarse deprisa sin mucha profundidad artística, emocional o narrativa. Por supuesto, una obra con sentido también puede llegar a muchas personas y generar ingresos. Pero el entorno mediático actual suele recompensar la inmediatez y la intensidad más deprisa que la profundidad.

Esta es una razón por la que sigo interesado en el futuro de la IA. No creo que deba sustituir el juicio humano, ni que comprenda automáticamente el valor artístico mejor que las personas. La responsabilidad del juicio debe permanecer en manos humanas.

Aun así, creo que la IA quizá llegue a ayudarnos a reconocer formas de valor que las métricas actuales no capturan. Más allá de lo cuantitativo, puede haber maneras de comprender mejor el valor cualitativo: profundidad narrativa, intención artística, coherencia emocional y efecto a largo plazo de una obra sobre su público.

Si la IA ayuda a creadores y espectadores a juzgar mejor, en vez de limitarse a acelerar el consumo, el ecosistema creativo puede cambiar en una dirección más sana. La meta no debe ser un mundo donde solo se premie el estímulo más fuerte, sino uno donde también se reconozca la profundidad.

Ha pasado un año desde que escribí la versión original de este ensayo. La conmoción que sentí entonces sigue siendo válida. Pero me he vuelto más humilde.

Esa humildad no procede de adorar a la IA ni de confiar ciegamente en ella. Nace de saber cuántas veces han fallado los seres humanos al enfrentarse con arrogancia a nuevas tecnologías, hechos y principios. Todavía no comprendo bien la IA. La IA tampoco me comprende bien a mí. Eso es seguro. Cuando se encuentran dos incógnitas, hace falta humildad.

Después de Veo 3 sigo siendo muy optimista respecto a la generación de vídeo por IA. Pero durante el último año también he tomado mayor conciencia de los límites de quienes producen y consumen estas obras. Mejores herramientas no crean automáticamente mejor arte. Más producción no genera automáticamente más valor. Los vídeos de IA verdaderamente significativos siguen siendo muy escasos.

También he visto a YouTube empezar a filtrar vídeos de IA sin sentido. Pero no lo considero prueba de que la plataforma haya aprendido a juzgar el valor artístico. Parece estar más relacionado con la eficiencia publicitaria, el control del tráfico y el coste de gestionar grandes volúmenes de contenido generado. Que YouTube pueda reconocer adecuadamente el valor del vídeo de IA sigue siendo para mí una pregunta abierta.

Aun así, sigo siendo optimista. Precisamente por eso creo que la cautela es necesaria.

Al mirar atrás, sigo considerando ALEPH un experimento significativo. No solo porque sea mi obra o porque yo la hiciera, sino porque rara vez he visto vídeos de IA con su carácter particular. Quizá sea simplemente porque no lo he visto todo. Aun así, el experimento me parece poco común tanto en el método como en el resultado.

Desde entonces también he trabajado con imágenes de referencia. Son poderosas y a menudo útiles. Pero he vivido el efecto opuesto: una referencia visual fuerte puede definir demasiado pronto los límites de la IA. Puede estabilizar el resultado, pero también hacerlo menos abierto.

Por ALEPH, ya no trato la IA solo como herramienta. Cuando estoy atascado o deseo probar algo desconocido, a veces doy a la IA una sola palabra y espero. En efecto, pregunto: «¿Qué imaginarás a partir de esto?»

Esa actitud nació de este experimento.

La decisión de crear únicamente con texto no fue solo una restricción técnica. Se convirtió en una forma de entrenar mi relación con el lenguaje. El pensamiento y la imaginación humanos están profundamente moldeados por él. Trabajar con IA a través de texto me lo hizo más claro.

Durante el último año, al colaborar con IA de muchas maneras, he sentido a menudo algo parecido a comunicarme con otra persona. Quien ha hablado con otro ser humano conoce la experiencia: creo haber dicho algo claramente, pero el otro lo recibe de una forma completamente distinta. Trabajar con LLM, en especial al dar forma a imágenes y vídeos solo con texto, me hizo pensar de otra manera sobre el lenguaje humano.

Por eso ya no describo la IA como una mera herramienta. En el proceso creativo puede funcionar como un sujeto creativo, una extensión del creador y, a veces, una especie de colaborador.

Pero no quiero decir que la IA sustituya la responsabilidad humana ni que se convierta en autora del mismo modo que una persona. Quiero decir que puede responder, sugerir, redirigir y revelar posibilidades dentro del acto creativo. Puede participar en la obra. Pero el criterio final, el juicio final y la responsabilidad final deben seguir siendo humanos.

Después de un año, el principio creativo en el que más confío es sencillo.

Humildad.

Humildad ante la IA.

Humildad ante la tecnología.

Humildad ante la obra misma.

Y humildad ante las posibilidades que todavía no comprendo.