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Introducción: La IA Generativa irrumpe en la producción audiovisual
La inteligencia artificial generativa (GenAI) ha comenzado a transformar radicalmente la industria del entretenimiento, marcando un antes y un después en la forma en que se desarrollan contenidos audiovisuales. El caso reciente de Netflix utilizando GenAI en la serie argentina El Eternauta representa un caso emblemático de esta revolución tecnológica. Con una escena de efectos visuales clave generada por herramientas de IA, la plataforma logró reducir tiempos y costos sin sacrificar calidad ni visión artística. Esta innovación plantea nuevas posibilidades, pero también desafíos éticos, laborales y creativos que deben ser examinados de cerca.
En este artículo, exploraremos cómo la integración de GenAI está reconfigurando los procesos de producción audiovisual. A través del análisis del caso de Netflix y otras aplicaciones emergentes, abordaremos tanto los beneficios como las tensiones que surgen en torno a esta nueva herramienta. Desde la democratización de efectos visuales hasta la amenaza al empleo tradicional en VFX, la IA generativa se posiciona como un actor clave en el futuro del contenido audiovisual.
1. ¿Qué es la IA Generativa y por qué es relevante en el cine?
La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que permite crear contenido nuevo —imágenes, texto, audio o video— a partir de datos existentes. Utiliza modelos entrenados con grandes volúmenes de información para generar resultados que imitan la creatividad humana. En el contexto del cine y la televisión, esto significa poder generar efectos visuales, escenarios, personajes o incluso guiones de forma automatizada o asistida.
Por ejemplo, una herramienta de IA puede simular una explosión o crear una ciudad digital sin la necesidad de sets físicos ni animación cuadro por cuadro. Esto ahorra tiempo, reduce costos y amplía el campo de lo posible para producciones con presupuestos limitados. En el caso de El Eternauta, la IA generó la destrucción de un edificio bajo una tormenta tóxica, tarea que habría sido inviable con métodos tradicionales.
La relevancia de la GenAI en el cine radica en su capacidad de escalar la creatividad. Lo que antes era exclusivo de superproducciones ahora puede estar al alcance de series y películas independientes, nivelando el terreno del juego.
2. El caso de Netflix y El Eternauta: Un hito técnico y creativo
En su informe de resultados del segundo trimestre de 2025, Netflix anunció que una de las escenas más complejas de El Eternauta fue creada utilizando herramientas de IA generativa. La escena muestra un edificio derrumbándose en Buenos Aires durante una nevada tóxica, un evento postapocalíptico difícil de realizar con efectos prácticos o CGI tradicional debido a limitaciones de presupuesto y tiempo.
Gracias a la colaboración con Eyeline Studios, el laboratorio tecnológico interno de Netflix, la escena se completó diez veces más rápido que con métodos convencionales, y con un costo significativamente inferior. Esta eficiencia permitió mantener la fidelidad artística de los realizadores argentinos, quienes no tuvieron que comprometer su visión por restricciones técnicas.
Este caso marca un precedente: la IA generativa no solo mejora la eficiencia, sino que potencia la creatividad sin sacrificar calidad. Es un ejemplo tangible de cómo la tecnología puede ser una aliada del arte, y no un reemplazo.
3. Reducción de tiempos y costos en VFX
Uno de los beneficios más inmediatos de la IA generativa en producción audiovisual es la drástica reducción de tiempos y costos, especialmente en el área de efectos visuales (VFX). Tradicionalmente, una secuencia compleja de destrucción urbana requeriría meses de trabajo, decenas de artistas y un presupuesto elevado. Con GenAI, ese proceso puede reducirse a días, incluso horas.
En el caso de Netflix, la escena generada por IA se produjo en una décima parte del tiempo estimado con métodos tradicionales. Esto no solo representa un ahorro económico, sino una optimización del cronograma de producción, algo crucial en un entorno competitivo y acelerado como el actual.
Este tipo de eficiencia podría ser la clave para que estudios medianos y pequeños accedan a calidad de blockbuster, redefiniendo los estándares de producción a nivel global.
4. Fidelidad artística y control creativo
Uno de los temores habituales frente al uso de IA en el arte es la pérdida del control creativo. Sin embargo, en el caso de El Eternauta, los realizadores afirmaron haber mantenido intacta su visión artística. La IA fue utilizada como una herramienta de apoyo, no como sustituto del criterio humano.
Esto demuestra que la GenAI puede ser moldeada por la intención del artista, sirviendo como extensión de su imaginación en lugar de reemplazarla. Los creadores argentinos pudieron diseñar la escena y guiar los parámetros para que la IA generara un resultado acorde a su narrativa.
La lección aquí es clara: cuando la IA se integra como parte del proceso creativo, en lugar de imponer automatismos, potencia el resultado final y respeta la autoría.
5. Democratización de la producción audiovisual
Históricamente, los efectos visuales de alto nivel han estado reservados a producciones con grandes presupuestos. La GenAI cambia esta dinámica al permitir que estudios independientes o regiones con menos recursos accedan a herramientas de calidad profesional.
Por ejemplo, una serie latinoamericana como El Eternauta logró una escena con realismo comparable al de superproducciones estadounidenses. Esto abre la puerta a una mayor diversidad cultural en el contenido global, ya que más voces podrán contar historias visualmente impactantes sin depender de Hollywood.
Este fenómeno puede tener un impacto profundo en la industria: mayor competencia, narrativas más auténticas y una expansión del mercado audiovisual global.
6. Nuevos modelos narrativos y previsualización
La IA generativa también permite experimentar con narrativas complejas antes de rodar, gracias a herramientas de previsualización que simulan escenas, personajes y ambientes. Esto reduce el riesgo de inversión y permite iteraciones rápidas en la etapa creativa.
Por ejemplo, un director puede generar múltiples versiones de una escena sin necesidad de construir sets ni contratar actores, lo cual facilita la toma de decisiones visuales y narrativas. Esto no solo ahorra dinero, sino que mejora la calidad del producto final.
La narrativa deja de ser un proceso lineal para convertirse en un entorno dinámico y flexible, donde la IA actúa como un motor de exploración creativa.
7. Aplicaciones adicionales: IA en publicidad y personalización
Netflix no limita el uso de GenAI a la producción de contenidos. También ha anunciado desarrollos en áreas como publicidad interactiva y personalización de contenido. Por ejemplo, los anuncios generados por IA podrán adaptarse al perfil del espectador, ofreciendo experiencias más relevantes y atractivas.
Además, la búsqueda por voz natural impulsada por IA permitirá a los usuarios encontrar contenido mediante lenguaje conversacional, mejorando la accesibilidad y usabilidad de la plataforma.
Estas aplicaciones revelan que la GenAI no es solo una herramienta artística, sino también un pilar estratégico para mejorar la experiencia del usuario y aumentar los ingresos.
8. Riesgos laborales y preocupaciones sindicales
El avance de la GenAI también ha generado tensiones en el ámbito laboral. Durante las huelgas de Hollywood en 2023, los sindicatos exigieron garantías contra el reemplazo de trabajadores por sistemas automatizados. El temor es real: estudios indican que hasta un 30% de empleos junior en VFX podrían desaparecer en la próxima década.
Netflix ha declarado que su enfoque es colaborativo, no sustitutivo. Sin embargo, la presión por reducir costos podría empujar a otros estudios a adoptar la IA sin considerar sus implicancias humanas.
La industria necesita establecer marcos éticos y de protección laboral para asegurar que la tecnología beneficie a todos y no profundice desigualdades.
9. Derechos de autor y propiedad intelectual
Otro debate crítico es el de los derechos de autor. Muchos modelos de IA se entrenan con obras existentes, lo que plantea dudas sobre la autoría del contenido generado. Artistas como Paul McCartney han advertido sobre el riesgo de que sus creaciones sean replicadas sin consentimiento.
En el caso de El Eternauta, la propiedad intelectual está claramente definida, pero no siempre es así. La falta de regulación específica complica la rendición de cuentas en casos de plagio o apropiación indebida.
Para garantizar un uso justo, es urgente desarrollar normativas que exijan transparencia en los datos de entrenamiento y reconozcan los derechos de los creadores originales.
10. Transparencia y regulación: El rol de los gobiernos
La tecnología avanza más rápido que la legislación. Muchos países aún no cuentan con marcos regulatorios claros para el uso de IA en la producción de contenido. Esto deja vacíos legales que pueden ser explotados sin consecuencias.
Algunos organismos proponen medidas como licencias auditadas para datos de entrenamiento, certificaciones éticas para contenido generado por IA, y divulgación obligatoria del uso de IA en producciones comerciales.
El objetivo es crear un ecosistema equilibrado donde la innovación no se traduzca en impunidad, sino en progreso responsable.
11. Estrategias recomendadas para creadores, estudios y legisladores
Para los creadores independientes, es fundamental documentar sus procesos y explorar alianzas con plataformas que faciliten el acceso a herramientas GenAI. Esto les permitirá mantener la autoría y defender sus derechos en caso de disputas.
Los estudios tradicionales deben invertir en la formación híbrida de sus equipos, combinando habilidades técnicas y artísticas para adaptarse a los nuevos flujos de trabajo. Además, deberían desarrollar guías internas que superen los mínimos legales en ética tecnológica.
Por su parte, los legisladores deben acelerar la creación de marcos normativos que protejan tanto la innovación como el empleo, y promuevan la transparencia en el uso de la IA.
12. Conclusión: Un nuevo paradigma audiovisual
La integración de IA generativa en la producción audiovisual marca un punto de inflexión irreversible. El caso de El Eternauta demuestra que estas herramientas pueden mejorar la calidad, reducir costos y democratizar el acceso a la creatividad visual.
Sin embargo, también revela desafíos urgentes que deben ser abordados colectivamente: la protección del empleo, la defensa de la propiedad intelectual y el diseño de marcos regulatorios justos. Si se gestionan adecuadamente, la GenAI puede convertirse en un catalizador de diversidad cultural, innovación narrativa y sostenibilidad en la industria del entretenimiento.
El futuro del cine y la televisión será híbrido, impulsado por la colaboración entre humanos y máquinas. Y ese futuro ya ha comenzado.
