Mapa de estéticas IA

Una herramienta de clasificación y análisis visual para cartografiar los patrones dominantes en el vídeo generado con inteligencia artificial.

El proyecto nace de una pregunta central que atraviesa la investigación de Artefacto desde su origen ¿tiene la inteligencia artificial una estética propia? La herramienta «Mapa de estéticas IA» responde a esa pregunta a escala, procesando un corpus amplio de vídeos de Instagram producidos con tecnologías generativas. El trabajo se ancla directamente en los hallazgos del artículo académico Implications of generative artificial intelligence in cinematic narrative and aesthetics (Caballero, Sora-Domenjó y Codina), donde el análisis de 295 proyectos cinematográficos reveló patrones estéticos recurrentes que este prototipo sistematiza y visualiza. 

El entorno de Instagram, con su mezcla de chistes, contenido surrealista y vídeos de producción formal, ofrece un laboratorio cultural espontáneo que el estudio académico no cubría. La producción masiva, dispersa y popular de imágenes generadas con IA. 

La herramienta utiliza el modelo Gemini de Google a través de su SDK oficial. Cada vídeo se envía al modelo junto con una taxonomía estructurada de 25 categorías principales y 173 subcategorías, desarrollada específicamente para este proyecto. El modelo recibe el vídeo como entrada multimodal y devuelve un objeto JSON estructurado. La taxonomía opera como una ontología de clasificación diseñada para LLMs, con instrucciones explícitas sobre cuándo primar el contenido sobre la técnica, y cómo tratar vídeos donde la herramienta generadora (Sora, Runway, Deforum, etc…) es solo un medio y no un tema. 

El sistema se conecta con Google Drive para la gestión del corpus y permite importación directa desde Instagram. 

El artículo de Caballero, Sora-Domenjó y Codina identifica que la mayoría de proyectos cinematográficos con IA analizados recurren a generación de imágenes originales mediante modelos de difusión (Stable Diffusion, Runway..), texto a voz, y técnicas de escalado y mejora de vídeo. Pero más allá de las tecnologías, los autores señalan la emergencia de una serie de rasgos visuales que se repiten con independencia del autor, el país o la intención artística. Aparecen morfismos continuos donde los cuerpos se transforman sin transición discreta, texturas que oscilan entre la hipersaturación y el desenfoque controlado, anacronismos visuales que fusionan épocas históricas, fondos difusos que contrastan con sujetos centrales hiperestilizados, y una presencia sistemática del surrealismo onírico como modo de representación por defecto. Estos patrones plantean una pregunta cultural que es sí  ¿el modelo aprende estéticas de los datos de entrenamiento y las replica, o está emergiendo una sensibilidad visual genuinamente nueva?

El prototipo funciona como un instrumento de cartografía estética. A partir del corpus produce mapas de distribución que permiten identificar qué categorías predominan, qué subcategorías estéticas se acumulan en ciertas zonas temáticas, y qué relaciones existen entre el tipo de contenido (humor, arte conceptual, tecnología, naturaleza…) y los rasgos visuales generados por la IA. La herramienta no pretende evaluar la calidad de los vídeos sino revelar su gramática visual colectiva. Dentro de la investigación de Artefacto, este mapa funciona como evidencia empírica para la hipótesis planteada en el estudio académico y es si la IA generativa está produciendo una estética identificable, exportable y culturalmente condicionada, que en el cine circula entre el festival de autor y el meme de Instagram con una coherencia visual que ninguno de los dos espacios tiene conciencia de compartir.

Aplicación (Requiere autenticación): https://artefacto-mapa-de-v-deos-hechos-con-ia-231178493219.us-west1.run.app/