Cine e inteligencia artificial

No. 156-157 / julio 2025-junio 2026 / ensayo

colaboración invitada

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Vicente Castellanos Cerda

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA, UNIDAD CUAJIMALPA

La vanidad cuestionada

¿Los universitarios nos podemos abstraer del fenómeno cultural, tecnológico y educativo que está propiciando el empleo de la inteligencia artificial generativa en los ámbitos de la comunicación y, en particular, en los de la producción de contenidos audiovisuales? Es evidente que esta irrupción ha dislocado a las comunidades universitarias porque, a diferencia de otros avances de la ciencia, nos pega directamente en la vanidad; es decir, en la vanidad de sabernos con el monopolio del saber y de la razón. Un competidor nos puede desplazar y ante eso cuestionamos los límites de su presencia o nos adaptamos acríticamente a sus beneficios.

Prefiero un tercer camino: comprender qué está pasando, preguntarme cómo funciona la inteligencia artificial generativa, cuáles son sus implicaciones sociales y cómo está transformando ontológica y epistemológicamente la producción de imágenes, sonidos y sucesiones en el ámbito cinematográfico. Para ello, se debe recurrir a otros campos disciplinarios, abrirnos a las lógicas computacionales, a las rutinas de pensamiento de aquellos académicos que razonan de modo diferente a como solemos hacerlo en las ciencias sociales y las humanidades.

He aprendido de mis colegas computólogos de la División de Ciencias de la Comunicación (DCCD) y Diseño de la Universidad Autónoma Metropolitana, unidad Cuajimalpa, que son necesarios puentes interdisciplinarios que permitan un lenguaje conceptual común que propicie la comprensión del cómo y por qué de esta tecnología que parece dialogar y pensar.

El crítico y cineasta Eric Rohmer, adscrito a la Nouvelle Vague, escribió un breve texto sobre La vanidad de la pintura (1955); esa vanidad de querer representar con un alto nivel de realismo lo que no es la pintura en sí misma: ser evidencia del mundo. Pues bien, la inteligencia artificial generativa no sólo ha pegado a la vanidad de las universidades como los recintos del conocimiento, también está replanteando el potencial creativo del cine como heredero de la ciencia y la tecnología.

¿Qué le podrían envidiar los académicos y cineastas de la actualidad a este nuevo régimen escópico sin referentes, sin cámaras y sin personas, ? Ese el momento de incertidumbre epistemológica en el que nos encontramos. Ante tan poca seguridad intelectual, lo mejor es disfrutar el dislocamiento para reubicarnos en otro lado. Estos primeros apuntes proponen una posible nueva coordenada con el mismo principio que Rohmer propone en su escrito:

El cine demuestra mejor que nadie la vanidad del realismo, pero, al mismo tiempo, cura al artista de este amor propio por el que en todas partes fallece. Una larga familiaridad con el arte no nos ha hecho más sensibles a la belleza gastada de las cosas; tenemos unas irresistibles ganas de mirar al mundo con nuestros ojos de cada día, de conservar con nosotros ese árbol, esa agua que corre, ese rostro alterado por la risa o la angustia, tal como son, a pesar nuestro (Rohmer, 1984: 73).

Llegó el momento de dejar de mirar al mundo con los ojos humanos y con las ópticas cinematográficas, para nombrarlo nuevamente. Texto e imagen se reconocen y se necesitan en un nuevo momento histórico:

Las nuevas técnicas de generación de imágenes a partir de textos dejan entreabierta la puerta para que se genere una creatividad salvaje, alejada de las imágenes miméticas, que son las más solicitadas. Se acercan al arte por el camino inesperado que no es el de la reproducción de formas conocidas, sino el de la exploración de universos visuales inesperados (Català y Caballero, 2025: 14).

Parto de una premisa que V. F. Perkins plantea en Film as Film (1936): el cine es inseparable de su dimensión tecnológica, la cual no es un añadido, sino el modo en que el cine produce sentido entre el realismo y la ilusión.

El cine pertenece en primer lugar a sus inventores. Los artistas se lo han apropiado, pero en cada fase de la creación y presentación de su obra están subordinados a, y a menudo a la merced de, la maquinara y sus operarios. Dado que el cine no puede existir al margen de su aparato técnico, una definición satisfactoria de la naturaleza artística del medio depende de un reconocimiento completo de su base tecnológica (Perkins, 193: 40).

Fotografía, cinematógrafo, máquinas de registro de sonido, de cortar y pegar para reensamblar en un nuevo montaje y, con la digitalización, la computadora, estas han sido las tecnologías del cine que producen imágenes y sonidos en sucesión. Ocurrió algo: la computadora se convirtió en un metamedio que las conjuntó a todas y evolucionó a su total independencia con la inteligencia artificial generativa. Esta idea, retomada por los estudios del software a la manera que los concibe Lev Manovich (1999) y, tal vez, Daniel Chávez Heras (2024), permite plantear un giro en la comprensión entre la inteligencia artificial y los estudios del cine. Este giro lo concibo como la intensificación de la informatización de la cultura que impone nuevas preguntas analíticas y teóricas.

Conceptos como plano, montaje, autoría y espectador deben ser repensados desde una perspectiva computacional. La inteligencia artificial no sólo transforma la producción audiovisual en palabras de Chávez, sino que está reconfigurando la estética, la crítica y la propia epistemología del cine.

Este texto lo he organizado en tres apartados sencillos: 1) Producción cinematográfica e IA; 2) Análisis de películas e IA; y 3) Teorías del cine e IA.

Producción cinematográfica e IA

Reitero, junto con Perkins, que el cine es, antes que nada, tecnología y que desde los procesos de digitalización de la cultura audiovisual, a partir de finales del siglo XX, ha tenido una caracterización en cinco capas según Manovich (2005): la representación numérica, la modularidad, la automatización, la variabilidad y la transcodificación cultural. Éstas ya reorganizaron las prácticas fílmicas mucho antes de que la IA generativa hiciera su incómoda o festiva presencia.

Si hacemos una breve genealogía, podemos identificar tres modos históricos de producción de películas: el primero partió de la premisa si puedes verlo, lo puedes filmar; pero, con el cine digital cambió radicalmente a si puedes imaginarlo lo puedes filmar, mientras que en la era de la IA generativa la idea si puedes nombrarlo, lo puedes filmar muy bien puede convertirse en su principal rasgo. Revisemos algunos ejemplos:

• La informatización del cine reconfiguró los flujos de trabajo creativo a través del software (edición no lineal o imágenes generadas de modo sintético) hasta convertir a la computadora en un metamedio capaz de simular y extender todos los medios previos. En esa transición, la noción de base de datos como forma simbólica desplazó otros criterios narrativos y de consumo que habían permitido definir los márgenes para archivar, es decir, poner etiquetas a las películas en función de su hechura y uso cultural.
• Por su parte, las bases de datos han instalado lógicas de colección, recombinación y búsqueda hoy visibles en catálogos diversos que han permitido a la IA generativa que funciona sobre modelos de lenguaje a gran escala, operar un nuevo régimen ecfrástico donde la descripción verbal ya no representa metafóricamente una imagen, sino que la produce.
• Esta base verbal es el origen de las imágenes generadas por IA mediante sistemas computacionales que trabajan por muestreo estocástico; es decir, azaroso, pero preciso en encontrar la solución media. Lejos de limitar la creatividad puede arrojar resultados sorprendentes en términos de valoración humana. Los modelos de difusión (texto-a-imagen) generan material visual invirtiendo ruido mediante el proceso estocástico guiado por redes entrenadas. Esta lógica explica tanto la potencia creativa como la “zona de lo inesperado” como fuente de novedad.
• En la preproducción cinematográfica, hoy se utiliza la IA para el desglose del guion, para su posible previsualización (previs) y para búsqueda de locaciones; en producción, para el control de cámara, para el ensamblaje de la acción en vivo con rellenos virtuales; en post, para edición asistida, limpieza de audio, color y evidentemente, efectos especiales. Este empleo ha ocasionado tensiones y nuevas definiciones humanas como el resolutivo de los sindicatos de guionistas en Estados Unidos que han establecido que la IA no es un escritor por lo que su material no cuenta como literario ni como fuente para créditos, y que los estudios deben informar si entregan material generado con IA (2023).

Estos ejemplos nos permiten proponer la tesis de que la IA debe pensarse menos como “automatización” y más como una interfaz conversacional de traducción humano-máquina donde la toma de decisiones de carácter estético es inseparable del proceso técnico.

Análisis de películas e inteligencia artificial

La intención de desplazar la unidad mínima de sentido y de articulación del plano al píxel resulta productiva si la leemos en el marco del cambio de un régimen escópico en la que se han transformado los modos de ver debido a los dispositivos tecnológicos y estéticos que condicionan la mirada de otro modo. El régimen escópico del pí xel es el propio de la “visión máquina” que opera con matrices y vectores (representación numérica) en los cuales el tiempo y el espacio cinematográficos se reconstruyen según lógicas de procesamiento más que de captura, lo que exige ampliar las herramientas de lectura sin abandonar la hermenéutica del cine como propone Chávez.

En términos analíticos, es posible operacionalizar taxonomías clásicas del montaje en tareas computacionales. Así como Chávez retoma de Noël Burch (1970) el repertorio de transiciones y estructuras formales que fueron susceptibles de detección automático-asistida (cortes, disolvencias, fundidos) y, por tanto, mapeable sobre un corpus para contrastar “lo que una teoría dice que hay” con “lo que un modelo detecta que hay”. A la par, podemos repensar la gran sintagmática de Christian Metz (2002) mediante clasificadores supervisados sobre muestras extensas del cine clásico para saber si realmente los ocho tipos sintagmáticos dan cuenta de todas las relaciones espacio-temporales del canon dominante.

Un posible algoritmo analítico podría ser el siguiente:

1. Construir un corpus multinacional de cine clásico (1930–1960).
2. Aplicar procesos automáticos de detección de transiciones para segmentar unidades narrativas.
3. Anotar una muestra con Burch/Metz y entrenar clasificadores.
4. Validar con una codificación doble ciego netamente humana y analizar desacuerdos.
5. Comprobar o falsear la hipótesis.

Podemos aventurar otro argumento analítico con la intención de clarificar el estilo visual del fotógrafo mexicano Gabriel Figueroa. Un análisis de este tipo daría cuenta de la estética nacionalista que el fotógrafo cimentó junto con Emilio “El indio” Fernández de cielos, rostros y paisajes mexicanos al estudiar computacionalmente altos contrastes, densidades, sensibilidades y ópticas que informen sobre las relaciones de luminancia, distribución tonal y sesgos en el encuadre. Fichas técnicas y entrevistas a cinefotógrafos podrían orientar la búsqueda técnica de una poética de las imágenes en un periodo muy importante del cine mexicano.

Es importante aclarar que no pretendo reemplazar el análisis del cine netamente humano, sino de pensar otras preguntas que pueden instrumentarse como experimentos para comprender las películas con lógicas algorítmicas.

Teorías del cine e inteligencia artificial

Las nuevas rutinas de pensamiento que impone la AI conducen a otro vínculo interdisciplinario en los estudios del cine; en particular, con el pensamiento algorítmico de la computación y el proyectivo del diseño. Manovich (2005) concibió al cineasta como un diseñador que piensa en verde, pero con la IA los creadores de cine regresan nuevamente al poder de las palabras que no pueden controlar.

Proyectar algo significa imaginar el mundo profílmico en un encuadre vacío donde todo es posible. El cineasta – diseñador produce un mundo visible y audible gracias a la traducción que hace la computadora de una secuencia de instrucciones que fueron programadas para un determinado fin. La digitalización permitió en su primera etapa una triple articulación tecnológica entre el cinematógrafo, la cámara de fotografía fija y la computadora. En la etapa actual, se trabaja con otra materia de expresión: la del lenguaje natural que atiende a las intenciones humanas sobre una base probabilística por parte de la máquina.

En términos conceptuales, esta nueva situación obliga a los estudiosos del cine a asimilar una distinción fundamental, como propone Pérez y Pérez (2017), entre el sistema cognitivo que hace funcionar la IA y el sistema computacional que la instrumenta.

Ante cada cambio tecnológico del cine, nos hemos planteado la misma pregunta ontológica: ¿qué es el cine, ahora, en la era de la IA? Aventuramos que es una nueva expresión cinematográfica y, como tal, su conceptualización, análisis y producción demanda cambios epistemológicos que permitan comprender y dar respuestas a las nuevas preguntas. Tres argumentos que invitan a repensar las teorías del cine a partir de lo expuesto tan brevemente en estas líneas, considerando los desafíos y posibilidades que plantea esta nueva tecnología.

1. Del plano al píxel: una nueva unidad mínima de significación.

El plano ha sido considerado la unidad mínima de sentido en el análisis cinematográfico. Sin embargo, en el contexto de la inteligencia artificial generativa, esta noción se ve desplazada por el píxel, entendido como partícula elemental de la imagen digital. Este cambio no es meramente técnico, sino profundamente teórico: el píxel, al ser una unidad aislada del espacio y del tiempo, permite una generación visual que no responde a la lógica narrativa tradicional, sino a una lógica computacional. La máquina no ve como el humano. Trabaja mediante vectores, algoritmos y representaciones numéricas. El cine ya no se articula únicamente desde el montaje o la continuidad, sino desde la programación y el cálculo.

2. La écfrasis como principio creativo: más allá del prompt

Uno de los aportes más sugerentes del pensamiento contemporáneo sobre cine e inteligencia artificial es la recuperación de la figura retórica de la écfrasis. Ésta consiste en la traducción de una descripción verbal en una imagen visual y se propone como una alternativa conceptual más rica que el simple uso del prompt en los sistemas de IA. La écfrasis permite pensar la relación entre palabra e imagen como un proceso creativo, interpretativo y abierto, donde la máquina genera visualidades que no necesariamente responden de forma literal a lo solicitado.

La respuesta visual siempre tendrá algo de inesperado, el desenlace excederá con creces la inventiva de la propuesta textual, por idiosincrática que esta haya sido. Por ello, no en vano se puede considerar que el sistema es literalmente creativo, aunque sea arriesgado adjudicarle una intención. Sobrepasa, en cualquier caso, la idea que pudiéramos haber mantenido hasta ahora de la creatividad tecnológica (Català y Caballero, 2025: 48).

Esta zona de ambigüedad, de alucinación computacional, es precisamente donde emerge lo inesperado, lo creativo (Rettberg, 2025). Así, la imagen generada por IA no es una ilustración, sino una interpretación. Este principio obliga a repensar las teorías del cine desde una semiótica expandida, que contemple la mediación algorítmica como parte del proceso de significación.

3. El cine como sistema probabilístico: de la intención a la conjetura.

La inteligencia artificial generativa introduce una lógica estocástica en la creación cinematográfica. Las imágenes, sonidos y secuencias no son el resultado de una intención artística directa, sino de un proceso de muestreo probabilístico. Esta idea transforma radicalmente la noción de autoría, creatividad y sentido. El sistema computacional no comprende, sino que calcula; no interpreta, sino conjetura. En este marco, el papel del humano se redefine como intermediario cultural, capaz de interpretar resultados que para la máquina carecen de significado. Las películas se convierten en un espacio de diálogo entre lo humano y lo artificial, entre la intención y la probabilidad.

La pretensión de estos primeros apuntes consiste en compartir una alerta para que los estudiosos de las ciencias sociales y de las humanidades nos disloquemos frente a la nueva condición tecnológica del cine y que al parecer está inaugurando un nuevo régimen escópico. Coincido con Chávez (2024) que la visión artificial no sólo transforma la producción audiovisual, sino que también reconfigura la estética, el análisis y la epistemología del cine. Esta tecnología no sólo analiza imágenes, sino que también genera nuevas formas de ver, entender y crear cine.

Fuentes

• Burch, Noël (1970), Praxis del cine, Editorial Fundamentos.
• Català Domènech, Joseph y Jorge Caballero Ramos (2025), La imaginación artificial. La imagen más allá de la imagen, Cátedra, Signo e Imagen.
• Chávez, Daniel (2024), Cinema and Machine Vision: Artificial Intelligence, Aesthetics and Spectatorship, Edinburgh University Press.
• Manovich, Lev (2005), El lenguaje de los nuevos medios de comunicación. La imagen en la era digital, Paidós.
• Metz, Christian (2002), Ensayos sobre la significación en el cine (1964-1968), Paidós.
• Perkins, V. F. (1936), Film as Film. Understanding and Judging Movies, Da Capo Press.
• Rafael Pérez y Pérez (2017), Mexica 20 años, 20 historias, Counterpath Press.
• Rettberg, Scott (2025), Autoría humana con inteligencia artificial generativa, ponencia impartida el nueve de octubre en la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Cuajimalpa, México.
• Rohmer, Eric (1984), El gusto por la belleza, Paidós.
• Writers Guild of America (WGA), Contrato 2023.