AIthropology Lab
ESENHI

Antropología visual e IA

Cinema ParAIso

La inteligencia artificial está cambiando la producción audiovisual, pero el debate no se limita a las imágenes generadas. Afecta al trabajo, los archivos, las lenguas, los derechos, la representación y el poder de decidir qué historias circulan.

·Martín González Senosiain
Rodaje cinematográfico con equipo técnico, vestuario, sonido y capas visuales de inteligencia artificial.

Cuando Netflix confirmó que había usado inteligencia artificial generativa en El eternauta, no habló de un experimento de Silicon Valley ni de una superproducción estadounidense. Habló de una serie argentina. La plataforma explicó que un plano de la caída de un edificio en Buenos Aires se terminó diez veces más rápido que con flujos convencionales de efectos visuales y que, sin esa herramienta, la escena habría quedado fuera del presupuesto disponible. Reuters recogió el anuncio.

El caso no demuestra que la IA sea una solución general para el audiovisual. Muestra una tensión concreta. Una tecnología puede ampliar el repertorio de una producción y, al mismo tiempo, cambiar las condiciones de trabajo al exigir más resultados con menos tiempo, presupuesto o plantilla.

La respuesta depende del lugar desde el que se mire. En India, donde el cine funciona en un ecosistema multilingüe de enorme escala, la IA se está usando para doblaje, sincronía labial, contenidos basados en mitologías y nuevas versiones de películas de catálogo. Reuters documentó el uso de tecnología de NeuralGarage para doblar War 2 del hindi al telugu y el conflicto provocado por una versión de Raanjhanaa cuyo final fue alterado mediante IA para su reestreno. La empresa propietaria defendió aquella versión como una reinterpretación, mientras que el director Aanand L. Rai y el actor Dhanush la rechazaron públicamente. La investigación de Reuters y la cobertura de The Guardian muestran que no se discute solo una herramienta. Se discuten autoría, memoria de una obra, derechos de interpretación y control sobre el catálogo.

Argentina e India no son dos ejemplos intercambiables de un supuesto Sur global. Son industrias con historias, lenguas, escalas, condiciones laborales y relaciones distintas con las plataformas. Precisamente por eso sirven para no reducir esta transformación a Hollywood, Bruselas o las empresas de California.

La IA llega a una industria que importa a distintos niveles. Es trabajo colectivo y altamente especializado. Es una red de estudios, salas, festivales, plataformas, escuelas, sindicatos y proveedores. Es una economía de derechos y catálogos. Es también una tecnología de la memoria, porque una película conserva gestos, voces, paisajes, formas de vestir y maneras de imaginar quién pertenece a una sociedad. Cambiar cómo se hacen las imágenes supone intervenir, a la vez, en todos esos planos.

El cine no empieza en el prompt

Una imagen generada puede parecer una película, al menos durante unos segundos. Esa semejanza, sin embargo, dice poco sobre el proceso que queda oculto cuando se confunde el resultado con la obra entera.

La antropología visual lleva décadas insistiendo en que las imágenes no son ventanas transparentes. Una cámara no registra desde ningún lugar neutral. Selecciona, encuadra, excluye, ordena y da una forma concreta a lo que aparece. Elisenda Ardèvol mostró que el audiovisual participa en la circulación de representaciones sobre culturas y formas de vida, y que una imagen por sí sola no permite distinguir con facilidad entre comportamiento actuado, convención de género y realidad social. José C. Lisón propuso una advertencia igualmente sencilla: la herramienta audiovisual no sustituye a la pregunta antropológica, al contexto, a la interpretación ni a la responsabilidad de quien mira.

La IA no rompe ese problema. Lo amplifica. Un modelo no toma decisiones en el vacío. Traduce una instrucción a partir de modelos estadísticos, repertorios visuales, filtros de seguridad, diseños de interfaz, condiciones comerciales y datos de entrenamiento que otras personas seleccionaron o hicieron circular antes. Puede proponer un plano, una textura o una voz verosímil. No decide por sí mismo qué mirada sostiene una escena, qué continuidad emocional requiere un montaje o qué silencio altera el sentido de una interpretación. Por eso llamarla simplemente una herramienta puede ser insuficiente. Es una infraestructura que organiza posibilidades y límites.

También conviene recordar que el cine no es solo imagen. La antropología audiovisual ha pensado el medio como una experiencia sensorial y situada, donde sonido, cuerpo, ritmo, espacio, silencio, gesto y memoria importan tanto como el encuadre. Esa mirada permite entender por qué un plano espectacular no equivale todavía a una puesta en escena, y por qué una voz clonada o un rostro retocado no son cambios puramente técnicos. Alteran la relación entre interpretación, montaje y presencia.

La distinción no obliga a idealizar lo analógico. En la historia del cine, cada innovación ha modificado oficios, lenguajes y modos de trabajar. Pero evita otra simplificación. No se trata de elegir entre creatividad humana o tecnología. Se trata de preguntar qué tareas se automatizan, quién toma esa decisión, qué conocimientos se conservan y qué formas de colaboración se vuelven posibles o prescindibles.

Una eficiencia que también reorganiza el trabajo

La IA ya atraviesa tareas de preproducción, referencias visuales, previsualización, limpieza de audio, localización, sincronía labial, clasificación de materiales, correcciones de imagen y efectos visuales. Para equipos pequeños, puede reducir tiempos de prueba y abrir acceso a recursos que antes estaban reservados a producciones con gran presupuesto. Para una dirección de fotografía, puede servir para ensayar una atmósfera. Para un equipo de sonido, para explorar una corrección antes de pasar por un proceso definitivo. Para una producción multilingüe, puede facilitar que una obra viaje entre públicos con menos fricción.

La actriz Diana Palazón lo sitúa en escenas menos espectaculares y quizá por eso más reveladoras. Antes de entrar en ejemplos concretos, advierte algo que atraviesa todo el debate: los cambios le parecen demasiado vastos, rápidos y abrumadores como para saber todavía con claridad de qué se está hablando. Esa incertidumbre no debilita su testimonio. Al contrario, muestra una experiencia compartida por muchas personas de la industria: la sensación de que la tecnología ya está entrando en el oficio antes de que existan palabras, reglas y acuerdos suficientes para comprenderla.

En los self-tapes, la IA puede ayudar a cambiar el fondo de una prueba grabada en casa cuando se exige una pared lisa, una luz limpia y una apariencia profesional. Esa ayuda existe, pero no elimina una pérdida previa. La prueba se hace a solas, sin una dirección de casting presente, sin una voz que acompañe, corrija o proponga otra lectura.

En rodaje observa algo parecido con el sonido. Antes, un avión, una moto o un ruido externo podían obligar a cortar una escena. Ahora empieza a instalarse otra respuesta. Se limpia después con IA. Puede salvar una toma y proteger una continuidad emocional que antes se perdía por una interrupción externa. También puede reforzar una lógica de menos costes y más rapidez. Si todo se arregla luego, hay menos tiempo para repetir, ensayar o sostener la escena de otro modo.

Nada de eso es menor. El error sería llamar democratización a cualquier reducción de costes. Una herramienta barata puede trasladar el gasto a otra parte del proceso. Hay que generar muchas pruebas, controlar continuidad, corregir fallos, comprobar derechos, garantizar consentimientos, documentar versiones y responder ante un posible conflicto legal. La eficiencia de una tarea puede coexistir con calendarios más comprimidos y con la expectativa de que un equipo haga más sin ampliar tiempos, salarios o plantilla.

Aquí aparece una preocupación que no es nostálgica. El British Film Institute alertó de que la automatización puede golpear especialmente a los puestos de entrada. No porque un oficio desaparezca de un día para otro, sino porque tareas de apoyo, documentación, traducción, asistencia de edición o previsualización suelen ser lugares de aprendizaje situado. En un rodaje, mucho conocimiento se transmite al compartir tiempos, materiales, decisiones y problemas con otras personas. Si se adelgaza esa primera capa, se debilita la transmisión de saberes que permite llegar después a montaje, cámara, vestuario, sonido, diseño de producción o efectos visuales.

El trabajo audiovisual tampoco deja solo una película terminada. Produce pruebas, descartes, voces guía, referencias, metadatos, escaneos y materiales de continuidad que pueden convertirse después en activos, archivos o datos para nuevos sistemas. Por eso la discusión laboral y la discusión sobre entrenamiento no pueden separarse por completo.

Las negociaciones sindicales de Estados Unidos muestran que esta no es una discusión abstracta. La Writers Guild of America establece que el contenido generado por IA no se considera material literario y que una empresa no puede obligar a una persona guionista a utilizar IA en su trabajo. También obliga a informar cuando el material entregado incorpora contenido generado por IA. La WGA resume aquí sus protecciones. El convenio de IATSE para equipos técnicos incorporó límites a la exigencia de prompts que puedan desplazar a personas cubiertas por el acuerdo. Reuters informó de esos límites.

No basta con trasladar esos acuerdos a cualquier país como si fueran una receta universal. Las industrias audiovisuales trabajan con marcos sindicales, regímenes de propiedad y protecciones públicas muy distintos. Su lógica, sin embargo, es relevante. La discusión debería incluir negociación, información, formación para las plantillas, una vía de entrada a la profesión y una distribución del ahorro que alcance a quienes hacen posible la obra.

La escala tiene geografía

La IA suele presentarse como una fuerza global y sin territorio. No lo es. Depende de centros de datos, energía, conectividad, licencias, lenguas dominantes, proveedores de nube y capital para experimentar. También depende de quién tiene tiempo para aprender una herramienta sin dejar de pagar alquileres, quién puede asumir una suscripción empresarial y quién cuenta con asesoramiento para saber qué ocurre con los materiales que sube.

En El eternauta, el argumento de la viabilidad presupuestaria es importante. Una herramienta puede ampliar el repertorio de una producción argentina y permitir un resultado que, de otro modo, no llegaría a pantalla. En India, el doblaje asistido por IA responde a un problema específico de circulación entre lenguas y públicos. No es lo mismo que generar una película completa a partir de una descripción textual. Mezclar ambos usos bajo una única etiqueta borra diferencias técnicas, laborales y culturales decisivas.

También hay que evitar el gesto inverso. No basta con añadir una referencia de Argentina, India, Nigeria, Corea o México a una nota pensada desde los conflictos de Hollywood. Un enfoque global necesita preguntarse cómo cambian las condiciones de producción en cada caso. Quién posee el catálogo. En qué lenguas se entrena un modelo. Qué contratos protegen a intérpretes y equipos. Qué papel tienen las políticas públicas. Qué infraestructuras llegan a las escuelas, cooperativas, estudios independientes y comunidades que no negocian de igual a igual con una plataforma global.

La diferencia entre una producción respaldada por Netflix y un equipo independiente no es solo de presupuesto. Es de capacidad para decidir sobre datos, revisar contratos, almacenar materiales, recurrir una reclamación y sostener un conflicto. La IA puede bajar algunas barreras de entrada y subir otras menos visibles.

Por eso resulta útil pensar los modelos como ensamblajes sociotécnicos, no como cajas negras. En la investigación antropológica sobre algoritmos, esta mirada desplaza la atención desde el software aislado hacia las personas, normas, datos, infraestructuras y expectativas que hacen que un sistema funcione de una manera concreta. En cine, obliga a mirar no solo el plano final, sino el conjunto de relaciones que lo volvió posible.

Los archivos también deciden quién aparece

Los sistemas generativos no aprenden de la cultura en abstracto. Aprenden de archivos. Y los archivos no son depósitos neutrales. Son acumulaciones de decisiones sobre qué se conserva, qué se digitaliza, qué se etiqueta, qué se vuelve rentable y qué queda fuera de circulación.

Esta cuestión es central para el cine porque las imágenes audiovisuales construyen imaginarios colectivos. Los informes del Observatorio de la Diversidad en los Medios Audiovisuales ofrecen una radiografía localizada, no una muestra mundial. Pero justamente por eso son útiles. Permiten ver cómo opera la desigualdad en un archivo concreto, el de la ficción española.

El informe ODA de 2026, centrado en películas y series estrenadas en 2025, sitúa a los personajes racializados en el 9,98 % de su muestra de 2.015 personajes. El mismo informe observa que la pobreza suele funcionar como detonante de trama, que el lujo se normaliza y que la clase media domina la pantalla. En discapacidad, identifica un aumento de presencia, pero también asociaciones persistentes con dependencia, castigo o conflicto. El informe sobre gordofobia de 2025 muestra que el 90,8 % de los personajes analizados tenía corporalidades normativas y que muchos personajes con cuerpos no hegemónicos carecían de tramas propias. El ODA reúne sus investigaciones y publicaciones.

No se puede concluir que un modelo vaya a repetir mecánicamente cada uno de esos patrones. Pero sí que, cuando se alimenta y evalúa con un archivo desigual, tiene incentivos para presentar como normal lo que fue estadísticamente dominante. El riesgo no es solo que un generador de imágenes produzca un estereotipo evidente. Es que una cadena de decisiones sobre casting, referencias, vestuario, diseño de personajes, publicidad o recomendación convierta los sesgos heredados en una estética eficiente y aparentemente realista. Al hacerlo, puede congelar exclusiones históricas, darles la apariencia de normalidad estadística y hacer que parezcan una descripción objetiva del mundo.

Aquí es donde las aportaciones de la antropología digital son especialmente necesarias. Gisela Cánepa y Elisenda Ardèvol propusieron estudiar las tecnologías visuales atendiendo a las formas en que intervienen en la diferencia cultural, las desigualdades y las posibilidades de cambio. No se trata de pedir que una IA añada diversidad como si fuera un filtro de color. Se trata de preguntarse quién participa en los repertorios de los que aprende, quién define lo verosímil y qué capacidad tienen los grupos representados para intervenir en la construcción de su propia imagen.

Un archivo puede ser también un lugar de resistencia. Los proyectos comunitarios, los fondos familiares, las filmotecas locales y los archivos de movimientos sociales contienen experiencias que las grandes bases de datos suelen ignorar o descontextualizar. El problema no es solo que puedan ser absorbidos sin permiso. Es que, al convertirse en datos sin relación, pierdan los nombres, las condiciones de producción, las memorias y los vínculos que les daban sentido.

Una voz no es una base de datos

La discusión sobre voces, rostros y actuaciones muestra con claridad hasta dónde llega el cambio. Una interpretación no se reduce a la suma de movimientos faciales, timbre vocal y metadatos. Es trabajo corporal situado. Tiene tiempo, aprendizaje, condiciones laborales, derechos y una relación con la persona que la realiza.

La Oficina de Copyright de Estados Unidos concluyó en 2025 que la protección autoral puede cubrir aportaciones humanas en obras que incorporen IA, pero no el material puramente generado por IA ni aquel en el que no haya control humano suficiente sobre los elementos expresivos. También sostuvo que, con la tecnología disponible, los prompts por sí solos no ofrecen el control necesario para atribuir autoría. El informe completo está disponible aquí.

En el terreno de la interpretación, los acuerdos de SAG-AFTRA introdujeron exigencias de consentimiento informado y compensación para usos de réplicas digitales. No resuelven todas las zonas grises, especialmente en torno a intérpretes sintéticos y a usos posteriores de los materiales, pero establecen una referencia importante. El Tratado de Beijing de la OMPI, en vigor desde 2020, reconoce a escala internacional derechos de propiedad intelectual de intérpretes en actuaciones audiovisuales.

Un testimonio público de la presidencia de SAG-AFTRA ante un comité estadounidense sobre propiedad intelectual desplaza el debate hacia una zona todavía más básica. No habla solo de empleo. Recuerda que, durante siglos, reconocer una cara o una voz fue una forma elemental de reconocer a una persona. Las réplicas digitales no consentidas rompen esa continuidad cuando permiten fabricar una aparición convincente de alguien diciendo algo que nunca dijo, apoyando algo que no cree o dañando en minutos una reputación construida durante años. El daño no espera a que se verifique la verdad. La audiencia puede seguir desplazándose por la pantalla.

Esa advertencia conecta con la inquietud que Diana Palazón formula desde el oficio. Cuando voz, rostro, gesto y presencia empiezan a tratarse como materiales reutilizables, la discusión sobre propiedad intelectual se vuelve también una discusión sobre identidad. Quién puede disponer de una persona cuando su imagen puede separarse de su voluntad.

El conflicto tampoco se agota en lo jurídico. Un consentimiento escrito dentro de una relación laboral desigual puede no ser un consentimiento libre en sentido fuerte. Cuando renovar un contrato, seguir siendo llamado a un rodaje o conservar una fuente de ingresos depende de aceptar una cláusula, el consentimiento necesita garantías adicionales para no convertirse en una mera formalidad. Por eso hacen falta cláusulas específicas, limitadas a usos concretos, separadas de la contratación ordinaria y comprensibles para quienes las firman. Una autorización para corregir un doblaje no debería convertirse automáticamente en permiso para entrenar un modelo, crear una campaña futura o reconstruir una actuación en otra obra.

Quién controla el archivo controla parte del futuro

Las demandas de Disney y Universal contra Midjourney, presentadas en 2025, y la posterior acción de Warner Bros. Discovery muestran otra cara del conflicto. Los estudios sostienen que el servicio permite generar personajes protegidos sin autorización. Midjourney responde que el entrenamiento con obras protegidas puede estar amparado por el fair use. Reuters resumió la demanda de Disney y Universal y la posterior demanda de Warner Bros. Discovery.

La disputa no significa que los grandes estudios rechacen la IA. Más bien indica una lucha por determinar quién podrá entrenar, generar, licenciar y comercializar con los catálogos. Quienes ya poseen franquicias, personajes, diseños y archivos con una cadena de derechos consolidada están en una posición privilegiada para convertirlos en ecosistemas cerrados y licenciables.

La lógica se hizo explícita en el acuerdo anunciado entre Disney y OpenAI a finales de 2025. Preveía que las personas usuarias pudieran generar vídeos breves con más de doscientos personajes animados, enmascarados o de criaturas de Disney, Pixar, Marvel y Star Wars, dentro de Sora. No incluía las caras ni las voces de intérpretes reales. La idea comercial era trasladar a un entorno licenciado algo que hasta entonces circulaba de forma informal, la posibilidad de inventar y protagonizar una breve escena dentro de un universo de ficción ajeno. Que alguien apareciera con su propio rostro dependía de permisos adicionales y del diseño concreto de la plataforma, pero los personajes quedaban bajo el control de quien poseía la franquicia. El cierre posterior de Sora puso fin al acuerdo antes de que ese modelo se consolidara, aunque el proyecto sigue siendo revelador.

Eso puede reducir algunos usos no consentidos. Pero también puede concentrar más poder cultural. El fan art, la parodia y la remezcla forman parte de la conversación social sobre las obras. Cuando esa conversación pasa por una plataforma que fija el canon, los permisos, la moderación y las condiciones de uso, la creatividad de las audiencias puede convertirse en valor para una marca sin que esas audiencias compartan propiedad ni decisión editorial.

El caso de Artificial, la película de Luca Guadagnino sobre la crisis de OpenAI, apunta a una tensión diferente. Amazon MGM Studios la dejó ir pocos meses después de anunciar una gran alianza con OpenAI. Amazon no dijo que ambas decisiones estuvieran relacionadas y no hay base para presentarlo como censura demostrada. El episodio, aun así, expuso un problema que trasciende la película: una misma corporación puede participar en la infraestructura tecnológica, la financiación, la distribución y la circulación crítica de historias sobre esa infraestructura. Finalmente, Neon adquirió los derechos mundiales de la obra y anunció su estreno para 2026. Associated Press contó la adquisición.

No hay una única regulación ni una única respuesta

Las normas no son solo un manual técnico. También expresan formas distintas de repartir responsabilidades entre plataformas, empresas, intérpretes, Estados y audiencias. La regulación avanza de forma desigual. La Unión Europea ha aprobado un marco amplio que incluye obligaciones de transparencia. El artículo 50 del AI Act exige que determinados sistemas generativos produzcan salidas detectables como generadas o manipuladas artificialmente. Cuando una obra es claramente artística, creativa o ficticia, la información debe ofrecerse de forma apropiada sin impedir su exhibición o disfrute. El Reglamento será aplicable de forma general desde el 2 de agosto de 2026. El texto oficial está disponible en EUR-Lex.

El marco chino responde a prioridades diferentes. Sus medidas provisionales sobre servicios públicos de IA generativa cubren sistemas que produzcan texto, imagen, audio o vídeo para la población dentro de China continental. Incluyen obligaciones de seguridad, calidad de datos y procedimientos adicionales para servicios con capacidad de influir en la opinión pública o movilizar socialmente. La Biblioteca del Congreso de Estados Unidos resume las medidas.

Ninguna de estas normas es una solución mundial. Los acuerdos colectivos estadounidenses protegen solo a quienes quedan dentro de su cobertura. El AI Act no sustituye la negociación laboral ni resuelve por sí mismo los conflictos de propiedad intelectual. El Tratado de Beijing depende de sus incorporaciones nacionales. Y buena parte de las decisiones decisivas sigue ocurriendo en contratos privados, interfaces cerradas y términos de uso que pueden cambiar sin deliberación pública.

El cine sigue siendo una forma de hacer mundo

La IA puede ayudar a planificar, probar, traducir, restaurar, mejorar accesibilidad y realizar escenas que antes no cabían en un presupuesto. Negarlo sería poco útil. También sería poco útil aceptar que cada ahorro de tiempo equivale automáticamente a progreso.

El cine es una práctica colectiva de atención. Construir un decorado, probar un vestuario, esperar una luz, afinar un sonido o decidir cuándo no cortar son acciones técnicas, pero también son maneras de producir mundo. Ahí circulan saberes, afectos, jerarquías, derechos y posibilidades de representación.

Una profesional de vestuario con experiencia en grandes producciones lo formula desde otro lugar del set. La IA puede permitir grandes escenografías, secuencias imposibles o mundos que una producción no podría levantar con medios humanos y económicos convencionales. Pero esa ampliación no agota el valor de una obra. El arte no habla solo de la capacidad escénica que alcanza, sino del alma que la atraviesa. Su preocupación apunta a una tensión central. Si la producción queda regida por estructuras económicas de poder, los relatos tenderán a construirse según aquello que el mercado considera reconocible, vendible o eficiente.

También recuerda que muchas sustituciones anunciadas como inevitables no borraron del todo las prácticas anteriores. El cine digital no eliminó el rodaje fotoquímico. Las plataformas no acabaron con las salas. La música digital no hizo desaparecer el vinilo. Puede haber una parte de las personas espectadoras que siga buscando obras hechas por personas, con una presencia humana que no se reduce al entretenimiento de consumo rápido.

El cine con IA ya existe. Lo decisivo es qué condiciones se consolidarán mientras se extiende. Hacen falta contratos claros para voz, rostro y entrenamiento. Formación accesible para equipos temporales y autónomos. Protección de los puestos de entrada. Trazabilidad de los cambios. Bibliotecas de referencias más diversas. Herramientas que no conviertan la representación en un añadido decorativo. Y políticas públicas que entiendan el audiovisual como cultura, trabajo, memoria y derecho a imaginar.

Una pantalla generada puede ser espectacular. Pero una industria capaz de proteger a quienes la hacen, escuchar a quienes aparecen en ella y dejar espacio para relatos que no encajan en la norma puede ser algo más importante. Puede seguir siendo cine cuando una decisión de vestuario, un silencio en la mezcla o un plano sostenido respondan a una relación de trabajo y de cuidado, no solo a la velocidad con que una máquina puede producir su imagen.

Fuentes y lecturas