¿Está la IA transformando el sector audiovisual?

En el mundo audiovisual, al igual que en muchos otros sectores, la inteligencia artificial ha irrumpido de forma frenética, arrasando con todo y obligándonos a replantear casi todos nuestros flujos de trabajo ya establecidos. Su integración ha sido especialmente fuerte en fotografía, pero poco a poco va ganando terreno también en vídeo… aunque probablemente no de la forma que te imaginas. 

Fotografía: más allá del retoque tradicional

En fotografía, la revolución ha sido inmediata. Herramientas como Firefly, el modelo generativo de Adobe, se integran ya de forma completamente orgánica en programas como Photoshop o Lightroom. Añadir o eliminar elementos, mejorar escenarios o incluso cambiar un objeto por otro es hoy pan de cada día. Y lo más importante: hemos cruzado la barrera del “uncanny valley”. Ya no somos capaces de distinguir cuándo una imagen ha sido retocada por IA y cuándo no. Por eso, Adobe y otras compañías empiezan a apostar por sistemas de etiquetado y metadatos que identifiquen el uso de IA. Por ahora son opcionales, pero todo apunta a que pronto serán obligatorios. 

Por otro lado, tenemos herramientas generativas que parten de un lienzo en blanco (text2image) para generar imágenes fotográficamente realistas. Modelos como Stable Difussion, Midjourney, la popular Grok… son ejemplos de ello y de cómo casi día a día van mejorando sus resultados.

Vídeo: no tan rápido, pero avanzando 

En vídeo, el panorama es algo diferente. La IA generativa todavía no está del todo preparada para crear vídeos realistas desde cero, pero los avances son evidentes. En su actualización 2025. Adobe ha incorporado una función que permite extender clips de vídeo hasta 2 segundos más a partir del contenido original. ¿Limitaciones? Muchas. Funciona mejor con planos fijos o escenas poco dinámicas, donde la IA puede “rellenar” con más facilidad como si fuera una fotografía. Esto nos da una pista de hacia dónde irán estos avances en el futuro. 

Pero sería un error pensar que su utilidad en vídeo se queda ahí. En realidad, se aplican a muchas más partes del proceso que no solamente tienen en cuenta la generación de vídeo. Algunos ejemplos: 

1.  Búsqueda por contenido en Premiere Pro: La IA reconoce y etiqueta automáticamente lo que aparece en cada plano. Luego puedes buscar clips describiendo lo que quieres (por ejemplo, “persona en bicicleta bajo la lluvia”), y el programa te sugiere los que coincidan.
2. Limpieza y tratamiento de audio: Herramientas como Adobe Podcast o Dialogue Isolation de DaVinci Resolve permiten eliminar ruido de fondo y mejorar voces de forma casi mágica. Lo que antes requería horas de edición en complejos y caros programas, hoy se hace en segundos dentro del propio software de edición. 
3. Generación de voz: Aunque el Text2Voice en español aún no es perfecto, plataformas como ElevenLabs ya permiten clonar voces con una calidad asombrosa. Puedes entrenar a una IA con una voz concreta, y luego hacerla hablar cualquier texto con una entonación muy realista. La pesadilla (o bendición) de los dobladores del futuro. 
4. Traducción y doblaje automático: Adobe ya empieza a integrar traducciones automáticas en sus flujos de trabajo en sus últimas actualizaciones. Esto no es nuevo, ya que anteriormente, con modelos como ChatGPT podíamos darle archivos SRT para traducir subtítulos, respetando los códigos de tiempo y generando subtítulos multilingües al instante. 
5. Edición en base a texto: El sueño de muchos periodistas. Seleccionamos los totales que más nos interesan en la transcripción y automáticamente nuestro NLE realizará los cortes necesarios para eliminar silencios, errores y demás cosas que no nos interesan. 

El problema de la retroalimentación: ¿hacia dónde vamos? 

Hay un tema del que se habla poco y que empieza a preocupar: la retroalimentación de la IA. A medida que se genera más contenido con IA y este contenido inunda internet, los propios modelos empiezan a entrenarse sobre ese contenido sintético en lugar de sobre datos originales y humanos. 

¿El resultado? Un deterioro progresivo de la calidad. Las IA empiezan a aprender de “copias de copias” y eso genera un efecto de bucle donde los errores, la falta de creatividad o la homogeneización del estilo se amplifican. 

Este fenómeno se conoce como “model collapse” o colapso de modelos, y ya está siendo estudiado seriamente por muchas universidades y empresas del sector. Si no se regula o controla, podríamos llegar a un punto en el que el contenido generado por IA sea cada vez más genérico, más plano… y menos útil. 

Por eso, el papel humano sigue siendo clave: somos nosotros quienes tenemos que decidir cuándo, cómo y por qué usar estas herramientas, y sobre todo, seguir creando contenido original, con criterio, con voz propia. 

¿La IA acabará reemplazando a los profesionales?

Desde mi punto de vista, no. La IA no viene a sustituirnos, sino a cambiar radicalmente las reglas del juego. Nos obliga a reinventar nuestros flujos de trabajo y a adaptarnos rápidamente. Lo importante ahora no es resistirse, sino encontrar formas creativas y eficientes de integrar estas herramientas en nuestro día a día. 

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