La reciente introducción de Gen-4 por parte de Runway AI ha generado tanto entusiasmo como interrogantes fundamentales sobre el porvenir del cine y los medios de comunicación en general. Con una valoración actual de la compañía ascendente a 3.000 millones de dólares, tras una ronda de financiación de 308 millones liderada por la firma de capital privado General Atlantic y con el respaldo de gigantes del sector como Nvidia y SoftBank, el avance de la inteligencia artificial en la industria del entretenimiento parece inevitable.
La industria cinematográfica, al igual que todos los sectores creativos, desde el marketing digital hasta las redes sociales, se encuentra en una encrucijada tecnológica. A medida que la inteligencia artificial comienza a transformar cada faceta de la narrativa visual y a modificar el panorama del entretenimiento y el comercio digital, resulta crucial evaluar sus capacidades y limitaciones.
La Fiebre del Oro de la IA en la Cinematografía
Importantes productoras están incorporando rápidamente herramientas de video basadas en IA. Fabula, el reconocido estudio detrás de la oscarizada *Una Mujer Fantástica* y la biografía *Spencer*, acaba de anunciar una colaboración con Runway AI para integrar la IA en todo su proceso de producción. Lionsgate firmó un acuerdo con Runway el otoño pasado para investigar la realización cinematográfica asistida por IA. Directores experimentales como Harmony Korine ya presentaron una película asistida por IA en Venecia el año pasado.
Las amplias aplicaciones de los videos generados por IA ya son notables, desde la previsualización de escenas para *House of David* de Amazon hasta la creación de publicidad para Puma. Sin embargo, bajo estas llamativas demostraciones subyace una pregunta más profunda: ¿puede el contenido generado por IA evolucionar más allá del espectáculo técnico para ofrecer historias verdaderamente significativas?
El Dilema entre Espectáculo y Sustancia
Gen-4 de Runway supone un avance significativo en varias áreas: consistencia de personajes, coherencia de escenas y fidelidad visual. Un ejemplo divulgado por Runway AI muestra a dos personajes principales que se mantienen consistentes a través de diferentes tomas, ya sea caminando, corriendo, acariciando una vaca o encendiendo una cerilla, manteniendo además la fidelidad del aspecto de una estepa bajo un cielo sombrío.
No obstante, estas mejoras técnicas no abordan el desafío central: la IA sobresale en la generación de momentos individuales, pero tiene dificultades con la narración coherente y sostenida. Aunque puede crear una toma impactante de jirafas y leones deambulando por la ciudad de Nueva York, ¿puede hacer que el público se interese por una ciudad convertida en zoológico?
Los videos de IA corren el riesgo de repetir los errores iniciales de las Imágenes Generadas por Computadora (CGI), priorizando los trucos visuales sobre los mensajes profundos. A medida que desaparecen las barreras para la producción creativa y la realización cinematográfica, podríamos enfrentarnos a una avalancha de contenidos visualmente pulidos pero emocionalmente vacíos, obras derivadas optimizadas para la eficiencia algorítmica o medios sintéticos atractivos que carecen del toque humano. Si bien los videos de IA pueden impresionar a los espectadores primerizos, ¿pueden hacer que el público desee verlos más? ¿Podrán las películas de IA producir alguna vez piezas clásicas que atraigan a generaciones de cinéfilos?
La Realidad Fragmentada de los Videos de IA
Las tecnologías actuales de IA multimodal se centran en innovaciones en cine, medios y videojuegos. Un proyecto reciente liderado por investigadores de Nvidia, Stanford y UCSD utiliza capas de Entrenamiento en Tiempo de Prueba (Test-Time-Training) en modelos de aprendizaje automático para generar animaciones de 60 segundos de *Tom y Jerry*. Para lograrlo, el equipo entrenó el modelo con 81 fragmentos de dibujos animados entre 1940 y 1948, que suman aproximadamente 7 horas. El modelo genera y conecta múltiples segmentos de 3 segundos, cada uno guiado por un guion gráfico que anota tramas, escenarios y movimientos de cámara. La técnica subraya un potencial significativo para escalar la producción de videos y la creación de series de animación.
Pero la tecnología también revela fallos críticos que persisten entre los generadores de video de IA como Sora, Kling, Runway, Pika, etc. Una limitación es el error de continuidad. Por ejemplo, las habitaciones, los paisajes y la iluminación cambian de forma poco natural entre segmentos de 3 segundos. El desafío a la física es otro problema. Por ejemplo, en uno de los videos de IA de *Tom y Jerry* mencionados anteriormente, Tom devora un pastel que cambia de color, forma y textura en los límites del segmento. Otro problema es la desconexión narrativa. Dado que la segmentación del contenido es necesaria para que los algoritmos aprendan eficazmente los contenidos, comprendan las instrucciones y generen videos con precisión, los modelos de IA tienen dificultades para mostrar una progresión lógica de la escena.
Estos rastros de lo que denomino montaje de IA también aparecen en los videos de Runway AI; los elefantes caminando por Times Square son seguidos abruptamente por una escena de un guepardo corriendo por un puente. Una escena transcurre en un clima nublado mientras que la siguiente es en un día soleado. Los cambios no impulsan la trama ni transmiten ninguna lógica. Lo absurdo, lo fragmentado y lo incongruente es lo que los generadores de video de IA producen bien actualmente. Por ahora, la IA lucha por replicar la coherencia incluso de un dibujo animado de 5 minutos, y mucho menos de un largometraje.
Capacidad de Reflexión y Crítica del Video de IA
Los videos generados por IA demuestran fortaleza como medio para criticarse tanto a sí mismos como a las sociedades que los producen. La reciente película de IA del director Jia Zhangke, realizada con Kling AI, imagina un futuro dirigido por cuidadores robóticos. La película incita al público a reflexionar sobre la crisis del envejecimiento de la población, la negligencia social y la erosión de la empatía en una era de competencia vertiginosa, capitalismo y tecnologías automatizadas en explosión.
La película de Jia muestra compañeros robot llevando a los ancianos a pasear o ayudándolos a cosechar, en lugar de hijos e hijas reales. Tal tema se basa en desafíos sociales actuales. La película critica la sustitución de la conexión humana por máquinas automatizadas y relaciones transaccionales, y plantea la preocupación por el estrés implacable y las largas jornadas laborales.
Así como Charlie Chaplin utilizó herramientas de la era de la industrialización para criticar la industrialización en *Tiempos Modernos*, los cineastas de hoy pueden usar la IA para criticar las condiciones de su propia existencia. Consideremos cómo los presentadores de noticias sintéticos podrían exponer la manipulación mediática, o cómo el contenido de streaming combinable infinitamente podría comentar sobre la cultura algorítmica.
El Camino a Seguir: Imbuir a la IA con Historias Humanas
Al igual que las ficciones científicas que critican los desastres ambientales, la codicia humana y la desigualdad, las películas de IA más convincentes probablemente serán aquellas que adopten su propia artificialidad para abordar problemas sociales reales.
En lugar de temer la obsolescencia, los cineastas podrían centrarse más intensamente en lo que las máquinas no pueden replicar: el matiz de las emociones humanas, las complejidades de la naturaleza humana, el peso de la experiencia vivida y la resonancia cultural de la narración auténtica.
La historia sugiere que el cine y los medios siempre se han adaptado a los cambios tecnológicos drásticos, del cine mudo al sonoro, del blanco y negro al color, del celuloide al digital, emergiendo cada vez con nuevas posibilidades creativas. La pregunta ya no es si la IA cambiará la cinematografía, sino cómo los cineastas la aprovecharán para contar historias que importen.
Insights de Evox News: Cómo el avance de la IA en la producción cinematográfica y de medios puede impactar tu negocio
La creciente sofisticación de herramientas de IA como Gen-4 representa una transformación significativa para múltiples industrias, no solo la del entretenimiento. Desde una perspectiva económica, la adopción de estas tecnologías promete una reducción sustancial en los costos de producción, especialmente en áreas como efectos visuales, animación y previsualización. Esto puede democratizar la creación de contenido de alta calidad, permitiendo a empresas más pequeñas competir con grandes estudios. Sin embargo, también implica una posible reestructuración de la fuerza laboral, demandando nuevas habilidades y roles adaptados a la colaboración con IA.
En términos de ventaja competitiva, las empresas que integren tempranamente estas herramientas de IA podrían beneficiarse de ciclos de producción más rápidos, mayor capacidad de experimentación con conceptos creativos a bajo costo y la posibilidad de generar contenido altamente personalizado a escala para marketing y comunicación. La agilidad para adaptarse y aprovechar estas tecnologías será clave para diferenciarse en mercados saturados. La capacidad de generar prototipos visuales rápidos o material publicitario dinámico puede acelerar la toma de decisiones y la respuesta al mercado.
Desde el punto de vista de la innovación, la IA no solo optimiza procesos existentes, sino que abre la puerta a formatos narrativos y experiencias mediáticas completamente nuevos. Las empresas pueden explorar aplicaciones en publicidad interactiva, simulaciones para capacitación, desarrollo de productos virtuales o experiencias inmersivas personalizadas. El desafío radicará en equilibrar la eficiencia y las capacidades técnicas de la IA con la necesidad de mantener la autenticidad, la conexión emocional y la profundidad narrativa que resuena con el público, asegurando que la tecnología sirva como una herramienta para potenciar la creatividad humana, no para reemplazarla por completo. La inversión en entender las limitaciones actuales (coherencia narrativa, profundidad emocional) y guiar el desarrollo de la IA hacia la creación de valor significativo será crucial
