Uso<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:18.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
color:windowtext;letter-spacing:0pt'> de
Use of artificial intelligence in graphic
communication pieces at UNACH
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1 |
Freddy Javier Pala=
cios
Shinin |
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https://orcid.org/0000-0002-9355-0575 |
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Universidad
Nacional de Chimborazo (UNACH), Riobamba, Ecuador. |
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2 |
Antoni Neptal&iacu=
te;
Vaca Cárdenas |
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https://orcid.org/0009-0006-2344-9638 |
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Universidad Nacional de Chimborazo (UNACH),
Riobamba, Ecuador. |
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3 |
Andrés
Sebastián Murillo Pinos |
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https://orcid.org/0000-0003-3066-5057 |
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Universidad Nacion=
al
de Chimborazo (UNACH), Riobamba, Ecuador. |
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4 |
Cristian Paul Erazo
Tapia |
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https://orcid.org/0009-0004-8553-5342 |
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Universidad Nacion=
al
de Chimborazo (UNACH), Riobamba, Ecuador. |
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Artículo de
Investigación Científica y Tecnológica =
Enviado: =
10/11/2025 =
Revisado:=
14/12/2025 =
Aceptado:=
08/01/2026 =
Publicado=
:27/01/2026 |
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Cítese: |
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Palacios Shinin, F. =
J.,
Vaca Cárdenas, A. N., Murillo Pinos, A. S., & Erazo Tapia, C. =
P.
(2026). Uso de la inteligencia artificial en piezas gráficas
comunicacionales en la UNACH. AlfaPublicaciones,
8(1), 39–67. =
https://doi.org/10.33262/ap.v8i1.670 <=
/span> |
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ALFA PUBLICACIONES, es una revista multidisciplinar, trimestral, que se
publicará en soporte electrónico tiene como misió=
n contribuir
a la formación de profesionales competentes con
visión humanística y crítica que sean capaces de exp=
oner
sus resultados investigativos y científicos en la misma medida que=
se
promueva mediante su intervención cambios positivos en la sociedad=
. https://alfapublicaciones.co=
m
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Esta revista está protegida bajo una
licencia Creative Commons Attribution
Non Commercial No Derivatives 4.0 Internation=
al.
Copia de la licencia: http://creativecommons.org/l=
icenses/by-nc-sa/4.0/ |
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Palabras claves: diseño gráfico, comunicación visual, eficacia comunicativa, innovación tecnológica. |
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Resumen Introducción: <=
span
lang=3DES-EC>este estudio examina a fondo la convergencia entre la Int=
eligencia
Artificial (IA) y la producción de piezas gráficas,
analizando cómo esta tecnología redefine la innovació=
;n
visual en la actualidad. Objetivos: la investigación parte =
de
la interrogante central sobre cómo la integración de
herramientas algorítmicas potencia la eficacia y las dimensiones
narrativas de la comunicación visual. En este sentido, el
artículo desglosa la contribución de estos sistemas en las
fases de generación de imagen y composición automatizada,
entendidos hoy como recursos estratégicos donde coexisten la
intuición creativa humana y la capacidad de procesamiento del
algoritmo. Metodología: bajo un enfoque cualitativo, la
metodología se sustentó en el análisis de contenido
visual y la ejecución de entrevistas clínicas a especialist=
as
del sector. A partir de un universo diverso de productos gráficos,=
se
extrajo una muestra intencional para auditar la coherencia técnica=
y
el valor estético de las piezas resultantes. Resultados: los
resultados alcanzados sostienen que el uso de la IA sí aporta
significativamente a la optimización de los procesos creativos y a=
la
experimentación visual en el campo comunicacional. Conclusiones=
: la
identificación del aporte tecnológico, transformado en nuev=
as
dinámicas de trabajo que involucran la participación de
herramientas generativas, subraya la importancia de la IA en la
construcción de un lenguaje gráfico más ágil y
adaptado a las demandas digitales actuales. Área de estudio
general: comunicación. Área de estudio
específica: comunicación digital. Tipo de
artículo: original. |
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Keywor=
ds: Artificial intelligence, graphic design, visual communication, communicative efficiency, technological innovation. |
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Abstract Introduction: This study examines in depth the convergence bet= ween Artificial Intelligence (AI) and the production of graphic pieces, analyzing how this technology redefines visual innovation today. Objec= tives: The research is based on the central question about how the integrati= on of algorithmic tools enhances the effectiveness and narrative dimensions = of visual communication. In this sense, the article breaks down the contribu= tion of these systems in the phases of image generation and automated composit= ion, understood today as strategic resources where human creative intuition and the processing capacity of the algorithm coexist. Methodology: und= er a qualitative approach, the methodology was based on the analysis of visual content and the execution of clinical interviews with specialists in the sector. From a diverse universe of graphic products, an intentional sample was drawn to audit the technical coherence and aesthetic value of the resulting pieces. Results: The results achieved maintain that the = use of AI does contribute significantly to the optimization of creative proce= sses and visual experimentation in the communication field. Conclusions: The identification of technological contribution, transformed into new work dynamics that involve the participation of generative tools, underlines t= he importance of AI in the construction of a more agile graphic language ada= pted to current digital demands. General area of study: communication. = Specific area of study: digital communication. Type of item: original.<= o:p> |
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1.
Introducció=
n
La inteligencia artificial transformo el diseño
gráfico, facilitando automatización de procesos, sugerencias
estéticas y análisis de impacto visual. Esto plantea
interrogantes sobre su capacidad para mejorar la eficacia de la
comunicación y fomentar la innovación estética (Li et =
al.,
2024). El presente manuscrito reflexiona sobre la integración de la =
Inteligencia
Artificial (IA) en la creación de piezas gráficas
comunicacionales dentro del entorno digital y publicitario
contemporáneo. Observa la forma en la que el uso de algoritmos
generativos y herramientas de automatización fortalecen la narrativa
visual y contribuyen a nuevas prácticas de comunicación:
eficiencia, personalización, innovación estética,
interactividad y optimización de recursos creativos. Como pregunta de
investigación, se definió: ¿De qué manera el us=
o de
la inteligencia artificial en el diseño de piezas gráficas ap=
orta
a la eficacia y a la innovación de la comunicación visual?
La integración de la Inteligencia Artificial (IA= ) en el diseño de piezas gráficas constituye un fenómeno tecnológico y cultural de gran relevancia académica y profesional, pues impacta directamente en cómo los mensajes se gener= an, perciben e interpretan en contextos visuales contemporáneos. El uso = de IA en procesos creativos ya no es exclusivo de grandes industrias, sino que= se ha democratizado a plataformas accesibles que transforman la producci&oacut= e;n visual (por ejemplo, herramientas que automatizan propuestas gráfica= s y permiten explorar variaciones estéticas rápidamente) (Ochoa et al., 2025). Esto plantea cuestiones cruciales: ¿cómo afecta l= a IA la eficacia comunicativa de los diseños? ¿fomenta o limita la innovación visual? Estas preguntas requieren una mirada sistemática y cualitativa que vaya más allá de la simp= le descripción técnica para entender las implicancias conceptual= es, estéticas y comunicacionales del fenómeno.
Estudios recientes señalan que el uso de IA puede mejor= ar la eficiencia y la generación de propuestas visuales, implicando cambio= s en la forma de pensar y en las estrategias de diseño, lo que puede traducirse en una mayor eficacia comunicativa e innovación visual. S= in embargo, también se han identificado tensiones sobre la preservación de la creatividad humana y el mantenimiento de original= idad conceptual frente a soluciones automatizadas.
1.1. Dimensiones posibles
El estudio del uso de la inteligencia artificial en el dise&nt= ilde;o de piezas gráficas puede estructurarse a partir de varias dimensiones que permiten comprender cómo se integra esta tecnología en los procesos comunicacionales y creativos. Entre estas dimensiones se considera= n el tipo de herramienta de IA utilizada ya sea generativa, asistida o automatiz= ada, el nivel de intervención humana requerido en su aplicación, la etapa del proceso de diseño en la que se incorpora desde la conceptualización hasta la personalización final y la frecuen= cia de uso, aspectos que influyen directamente en la toma de decisiones visuale= s y en la coherencia del mensaje (Flores & Miranda, 2025). En este marco, la eficacia de la comunicación visual se entiende como la capaci= dad del diseño para transmitir un mensaje claro, comprensible y relevante para el público, evaluándose mediante indicadores como la claridad del mensaje, la comprensión del contenido visual, la recordación de la pieza, el impacto visual generado, el nivel de engagement del público y la adecuación del diseño a= las características y expectativas del público objetivo (Braza, 2= 025). De manera complementaria, la innovación en la comunicación vi= sual se orienta a analizar el grado de novedad y creatividad que aporta la inteligencia artificial al diseño gráfico, considerando la originalidad de las propuestas, la creatividad percibida, la variedad de soluciones visuales producidas, la experimentación estética, = la ruptura con estilos tradicionales y la personalización del contenido, elementos que evidencian cómo la IA contribuye a renovar las formas = de expresión y comunicación visual.
1.2. Inteligencia artificial y
diseño gráfico
La inteligencia artificial está redefiniendo el campo d= el diseño gráfico al incorporarse como una herramienta que automatiza tareas técnicas, asiste los procesos creativos y amplía las posibilidades expresivas del diseñador, permitiendo optimizar tiempos de producción, generar prototipos con mayor rapide= z y explorar múltiples alternativas estéticas sin sustituir el criterio humano, sino potenciándolo y facilitando respuestas m&aacut= e;s flexibles a las demandas comunicacionales (Rodríguez & D&iacut= e;az, 2024). Desde otra perspectiva, la eficacia de la comunicación visual se entiende como la capacidad de un diseño para transmitir mensajes claros, comprensibles y persuasivos al públ= ico objetivo, y en contextos asistidos por inteligencia artificial esta eficacia puede fortalecerse mediante la optimización de elementos visuales que influyen en la atención, la comprensión y el recuerdo del mensaje, siempre que exista una aplicación estratégica de la tecnología alineada con los objetivos comunicativos (Braza, 2025). Finalmente, la innovación en la comunicación visual se relaci= ona con la generación de propuestas gráficas originales y con la incorporación de enfoques estéticos que desafían los modelos tradicionales del diseño, proceso que la inteligencia artifi= cial favorece al facilitar la experimentación con nuevas formas, estilos y combinaciones visuales, ampliando las narrativas gráficas y contribuyendo a soluciones visuales con mayor valor creativo e innovador.
1.3. Debate crítico sobre =
IA y
creatividad
Las investigaciones actuales señalan que el uso de la inteligencia artificial en el diseño gráfico también implica desafíos relevantes, ya que cuando se emplea sin una gu&iacu= te;a conceptual clara, puede conducir a propuestas visuales repetitivas o con me= nor nivel de originalidad; además, su influencia en los procesos cogniti= vos del diseñador puede tanto potenciar como limitar la generació= n de ideas, dependiendo del contexto de aplicación y de la estrategia creativa adoptada (Cevallos-Córdova & Luna-Aro, 2024). Desde una perspectiva cualitativa, se observa que la inteligencia artificial contribu= ye a la eficacia de la comunicación visual al mejorar la claridad y la atención del mensaje mediante la optimización de contrastes, jerarquías visuales y uso del color, facilitar la adaptación = del contenido a audiencias diversas a través de la personalización según características culturales o demográficas, y asegurar consistencia visual y coherencia del mensaje en campañas con grandes volúmenes de piezas; sin embargo, estos beneficios no son automáticos, sino que dependen de la calidad de las instrucciones, d= e la supervisión profesional y de su alineación con objetivos comunicativos específicos (Braza, 2025). En cuanto a la innovación en la comunicación visual, el análisis cualitativo evidencia que la inteligencia artificial favorece la exploración de nuevas formas visuales al permitir la iteración rápida de múltiples conceptos, promueve la generación = de ideas híbridas mediante la combinación de elementos poco convencionales y transforma el proceso creativo al integrarse desde las fas= es iniciales de ideación hasta la adaptación final del diseño, lo que demuestra que la innovación no se limita a resultados visuales novedosos, sino que se manifiesta también en la manera en que la IA redefine las prácticas de pensamiento visual, colaboración y experimentación estética.
1.4. Eficacia comunicativa del
diseño con IA
El estudio de Braza (2025) sistematiza un amplio corpus de documentos indexados en WoS y Scopus sobre el uso de inteligencia artificial generativa en el diseño gráfico, analizando su impacto en variables comunicativas clave como la atención visual, la persuasi&o= acute;n y el recuerdo, lo que permite identificar patrones temáticos recurre= ntes y vacíos metodológicos en la evaluación empíric= a de la comunicación visual, además de proponer un marco conceptual integrador que articula métricas algorítmicas con procesos ps= icocognitivos de recepción visual. En esta misma línea, la revisión crítica de Li et al. (2024) evidencia que la inteligencia artificial opera en diversos paradigmas del diseño, que incluyen la automatización de la generación visual, la asistencia creativ= a, el procesamiento de imagen y el modelado de la atención emocional, destacando su doble función como herramienta de eficiencia productiv= a y como motor de innovación al promover nuevas formas de pensar la composición y la creatividad visual. A partir de estos aportes, la literatura especializada permite clasificar los enfoques predominantes en cuatro grandes paradigmas: la automatización de procesos visuales, entendida como un medio para optimizar tiempos y reducir tareas repetitivas= ; la asistencia creativa, orientada a la generación de composiciones y sugerencias estéticas; la optimización de la comunicaci&oacut= e;n visual, centrada en mejorar la claridad, el impacto y la comprensión= del mensaje; y el modelado de respuestas emocionales y de la percepción visual, que busca anticipar la recepción del diseño por parte= del público, tal como se señala en la Tabla 1= .
P=
aradigmas
teóricos sobre IA en diseño gráfico
|
Paradigma |
Función
principal |
Referencias |
|
Automatización |
Reducir tareas repetitivas y acelerar producción=
|
Braza (2025) |
|
Asistencia creativa |
Generar sugerencias estéticas y compositivas |
Yan et al. (2023) |
|
Optimización comunicativa |
Mejorar claridad, impacto y comprensión |
Salinas (2025) |
|
Modelado perceptual |
Anticipar la respuesta emocional del público |
Li et al. (2024) |
Complementariamente, la investigación de Sun & Liu =
(2025)
plantea un modelo de evaluación cuantitativa basado en método=
s de
decisión multicriterio que permite comparar herramientas de intelige=
ncia
artificial aplicadas a la comunicación visual, aportando un sustento
metodológico que puede articularse con categorías de
análisis cualitativo orientadas a medir la eficacia comunicativa y la
innovación.
1.5. Contribuciones de la IA a la
eficacia de la comunicación visual
La IA facilita según Braza (2025):
· Claridad del mensaje:<= /span> algoritmos ayudan a organizar elementos visuales coherentes.<= /span>
· Impacto visual:= predicción de colores, tipografía y composición que aumentan la atención del espectador.
· Comprensión del contenido: IA evalúa la legibilidad y claridad de la información.
La teoría presentada establece un marco conceptual que permite comprender de manera integral el impacto de la inteligencia artific= ial en el diseño gráfico y en la comunicación visual contemporánea, articulando dimensiones técnicas, creativas y comunicacionales que explican tanto sus aportes como sus límites. A partir de la revisión de enfoques teóricos, paradigmas de uso= y evidencias empíricas, se evidencia que la IA no solo actúa co= mo una herramienta tecnológica, sino como un agente que incide en la ef= icacia comunicativa, la innovación estética y la transformació= ;n del proceso creativo, siempre mediado por la intervención y el crite= rio humano. En este sentido, el presente estudio se integra a dicha base teórica al adoptar estas categorías y dimensiones como ejes de análisis cualitativo, permitiendo examinar de forma sistemáti= ca cómo el uso de la inteligencia artificial en el diseño de pie= zas gráficas contribuye a la claridad del mensaje, al impacto visual y a= la generación de propuestas innovadoras, al mismo tiempo que se conside= ran los desafíos conceptuales y creativos que surgen de su aplicaci&oacu= te;n en contextos reales de comunicación visual.
1.6. Comunicación
En el ecosistema digital contemporáneo, la comunicación se erige como el eje articulador entre la experiencia humana y las interfaces tecnológicas emergentes. Esta mediació= ;n visual es de hecho, el puente que hace posible la interacción hombre-máquina; por lo tanto, una narrativa gráfica optimizada mediante Inteligencia Artificial (IA) no solo agiliza el intercambio= de datos, sino que impulsa la evolución hacia una sociedad de la información más integrada. Lejos de ser un acto lineal, la comunicación se entiende como un fenómeno dialógico do= nde el diseñador, en el rol de emisor, codifica significados en piezas gráficas para suscitar una respuesta específica en el recepto= r, cuya interpretación final está condicionada por la carga semántica del diseño (Flores & Miranda, 2025).
Dentro de este esquema la IA deja de ser una herramienta inert= e para convertirse en un mediador estratégico que refina la codificaci&oacu= te;n del mensaje. Este proceso de comunicación tecnificada reconfigura los componentes tradicionales: el emisor ahora emplea algoritmos como un canal creativo dinámico, mientras que el receptor interactúa con un impacto visual diseñado para entornos digitales o impresos. Al ser u= na disciplina clave de las ciencias sociales, la comunicación supera la mera transferencia técnica de píxeles. Como bien señal= a Rodríguez = & Díaz (2024) se trata de una construcci&oac= ute;n de significados compartidos que hoy, bajo el paradigma de la IA, adquiere u= na capacidad sin precedentes para la hiper personalización de contenidos."
Bajo esta premisa, el acto comunica=
tivo
exige un vínculo estrecho entre emisor y receptor, quienes convergen=
en
un contexto determinado para intercambiar ideas y simbologías visual=
es
que logren ser mutuamente inteligibles.
Bajo esta línea de pensamien= to Ochoa et al. (2025) caracteriza el = acto comunicativo como un intercambio donde el emisor despliega una serie de estímulos sensoriales que en el terreno del diseño se traduce= n en elementos estéticos y visuales con el objetivo de informar, motivar o generar un impacto específico en el receptor. Esta conceptualización cobra especial relevanci= a al integrar la Inteligencia Artificial, ya que el emisor ahora dispone de algoritmos para refinar estos estímulos y maximizar la precisi&oacut= e;n del mensaje.
En última instancia, la implementación estratégica de estos pilares comunicativos fue= el motor que permitió a la humanidad perfeccionar su capacidad de expresión técnica. Aunque las herramientas transitan desde lo analó= ;gico hacia lo sintético, la esencia de este intercambio permanece inalter= ada en su fondo evolutivo la humanidad seguir avanzando en su evolución técnica. A pesar de la evolución tecnológica y la sofisticación de los medios para intercambiar información, la esencia del fenómeno comunicativo conserva su naturaleza original. Diversos teóricos profundizaron en esta dinámica; por ejemplo Pozo (2022) sostiene que la comunicación trasciende la mera gestión de datos técnicos o la organización de píxeles. Desde esta perspectiva, el acto comunicativo se convierte en un vehículo para manifestar ideas, juic= ios y emociones que el diseñador proyecta deliberadamente. En el contexto actual, esta proyección se ve mediada por la inteligencia artificial= , la cual actúa no como un sustituto, sino como un soporte que amplifica = la carga semántica y estética de la pieza gráfica.=
1.7.
Más allá de una conceptualización element= al, la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el diseño gráfico comunicacional se consolida como un campo estratégico que articula la generación y optimización = de recursos visuales a través de arquitecturas de aprendizaje profundo. Este proceso no se limita a la automatización, sino que emplea redes neuronales para procesar datos complejos, permitiendo que el contenido visu= al adquiera una precisión técnica y una relevancia estéti= ca adaptada a las demandas de la comunicación contemporánea. Aun= que inicialmente se percibió como una mera automatización de tare= as técnicas, hoy en día se reconoce como una competencia profesi= onal que requiere una integración crítica de conocimientos estéticos y tecnológicos. Como señala Manovich (2018) = la IA evoluciono de ser una herramienta de soporte a convertirse en un "metamedio" que redefine la autoría y la producción cultural similar a otras transiciones históricas en las artes visual= es.
En el ámbito del diseño y la comunicación visual, existen elementos cruciales que los profesionales consideran como normas o valores fundamentales. Uno de los más destacados es la ética de la representación. Los diseñadores y comunicadores deben actuar con integridad respecto a la procedencia de los datos y la originalidad de las imágenes generadas, como lo destaca Z= eilinger (2021). La transparencia en el uso de estas herramientas es vital para evit= ar la propagación de sesgos algorítmicos que puedan distorsionar= la realidad visual.
El uso de la IA en la gráfica desempeña un papel= vital en la comunicación moderna, ya que actúa como el motor de la hiper personalización visual. Por lo tanto, la forma en que se construyen estos mensajes visuales es de gran relevancia para nuestra percepción estética, nuestros hábitos de consumo y nue= stra cultura visual, como subrayan Crawford & Joler (2018) al analizar el impacto de los sistemas extractivos de datos en la creación de símbolos sociales.
Además, la IA en piezas gráficas no solo se trat= a de optimizar tiempos de entrega, sino que influye en la formación de valores y prácticas esenciales para la alfabetización mediática. Esto incluye promover la transparencia informativa, para = que los ciudadanos puedan distinguir entre una imagen capturada de la realidad y una síntesis generada por computadora (Braza, 2025). Asimismo, se es= pera que el uso profesional de la IA fomente la responsabilidad algorítmi= ca, asegurando que las herramientas no perpetúen estereotipos negativos o desinformación visual (como los deepfakes).
En consecuencia, el uso de la IA asume responsabilidades impor= tantes para garantizar que se brinde un servicio visual de alta calidad a la socie= dad. En el contexto de la democratización del diseño, esta tecnología tiene la obligación de facilitar la inclusió= ;n y la accesibilidad, al mismo tiempo que influye en la formación de nue= vas estéticas que sustentan la comunicación global. Esto incluye = la promoción de la diversidad visual, la rendición de cuentas so= bre el uso de bancos de datos y el respeto a la propiedad intelectual, como des= taca D’Ignazio & Klein (2020). El uso de la IA también desempeña un papel vital en la promoción de la participación ciudadana; al permitir que más personas creen mensajes potentes y profesionales, motiva a diversos grupos sociales a involucrarse en el debate público. La pluralidad visual es otro valor clave, ya que se espera que la IA proporcione una variedad de estilos y perspectivas para que la comunicación no sea unificada, sino que ref= leje la complejidad de la sociedad actual.
1.8.
El uso de la Inteligencia Artificial en piezas gráficas= se refiere a las diversas formas de representar hechos y datos objetivos en distintos contextos y medios de comunicación. Si bien la tecnología permite una creación automatizada, en el ám= bito informativo es esencial reconocer que su uso debe ajustarse a los criterios= de noticiabilidad y rigor visual. Según Moreno (2019) aplicado al entor= no digital, el género informativo visual apoyado por IA se define como = una construcción gráfica que busca exponer una realidad factual, respaldada por datos precisos y una estructura técnica coherente que facilite la comprensión inmediata del receptor.
De acuerdo con Manovich (2018) en la infografía y el diseño informativo generado por IA, el profesional presenta una reconstrucción de los hechos sobre un tema específico, fundamentada en evidencias visuales y datos verificables. La implementación de estos recursos tecnológicos busca, ante tod= o, refinar la claridad informativa para que el lector procese la noticia con agilidad y precisión, priorizando la exposición de los hechos sobre cualquier sesgo interpretativo.
En esta línea Coppari (2020) sostiene que los sistemas = de gestión visual son piezas clave al filtrar y convertir densos volúmenes de datos en narrativas gráficas; una labor que no s= olo democratiza el conocimiento complejo, sino que también salvaguarda el registro histórico de los sucesos. Complementando esta visión= Cevallos-Córdova & Luna-Aro (2024) subrayan que elementos como mapas, infografías= o reconstrucciones tridimensionales constituyen espacios críticos en l= os medios actuales. En estos entornos, la Inteligencia Artificial actúa como un aliado estratégico del periodista, facilitando la síntesis de análisis profundos sobre las temáticas de mayor impacto social. Su objetivo principal es informar con exactitud y proporcionar un marco de referencia visual que sirva de base para el conocimiento ciudadano.
Finalmente, Pozo (2022) investiga el impacto de la visualización de datos automatizada en el debate público, argumentando que estas herramientas son fundamentales para que los ciudadan= os comprendan temas de interés general a través de una represent= ación fidedigna. La IA, desde esta teoría, se convierte en un aliado del género informativo al garantizar que la representación gráfica de la noticia sea oportuna, precisa y accesible, fortalecien= do así la transparencia en la esfera pública.
1.9.
El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en piezas gráficas comunicacionales es el proceso mediante el cual la sociedad integra tecnologías avanzadas para la creación de símbolos, imágenes y mensajes que configuran su entorno visua= l. Implica la comprensión de las nuevas alfabetizaciones digitales, la participación en la esfera pública mediada por algoritmos y el compromiso con una ética visual que respete la diversidad cultural. A través de la mediación tecnológica y el pensamiento crítico, se fomenta una interacción comunicativa que fortalec= e la estructura social y el entendimiento colectivo en la era digital.
El uso de la IA en la comunicación visual es un proceso fundamental en la sociedad moderna. Según Gardner (1963) adaptando su visión a la técnica, la adopción de nuevas herramienta= s no se limita al simple uso operativo, ya que implica la capacidad de los individuos para coexistir con las innovaciones bajo las normas y valores que definen nuestra comunidad. En este sentido MacLeish (1940) argumentar&iacut= e;a que la integridad del ecosistema comunicativo no es un regalo tecnológico, sino una responsabilidad que recae sobre los creadores y receptores, quienes deben gestionar estas piezas gráficas de forma activa y consciente.
Además Aratemur & Bayhan (2019) subraya la importan= cia de que la integración de la IA sea un compromiso social activo, que requiere la adhesión a principios de equidad algorítmica y la participación en la construcción de un imaginario visual just= o que no replique sesgos. Por otro lado Owen (2014) destaca que la formació= ;n en competencias críticas desempeña un papel crucial en la configuración de sociedades responsables, al ayudar a los ciudadanos= a comprender la importancia de distinguir y valorar el contenido generado artificialmente en la vida pública.
Finalmente Rodríguez & Díaz (2= 024) subrayan que el uso de la IA en la gráfica es un proceso en constante evolución, donde cada actor social asume la responsabilidad de cómo estas imágenes afectan su comunidad y el mundo. En conju= nto, estas perspectivas subrayan la complejidad del uso de la IA en la comunicación actual, destacando que es más que una simple ven= taja técnica: es un compromiso continuo con la cohesión social y la mejora de la interacción humana.
2.&n=
bsp;
Metodología
La
investigación se desarrolla bajo un enfoque cualitativo, busca
comprender, interpretar y analizar de manera profunda los aportes de la
inteligencia artificial en el diseño de piezas gráficas, a pa=
rtir
de discursos, conceptos y enfoques teóricos presentes en la literatu=
ra
académica. Para la obtención de la información se
utilizó como técnica el análisis de contenido, el cual
desempeña un papel fundamental para desentrañar cómo la
inteligencia artificial reconfigura los mensajes en diversas formas de comu=
nicación
gráfica. Expertos en esta área como Krippendorff (2019) afirma
que el enforque cualitativo es ideal para examinar y entender estos conteni=
dos,
especialmente cuando se trata de piezas visuales complejas producidas media=
nte
síntesis algorítmica. Además, como señala Neuen=
dorf
(2017) este enfoque es particularmente útil para explorar aspectos
profundos de la comunicación, como las representaciones visuales en
imágenes generadas por IA y las estéticas subyacentes que est=
as
proponen. Asimismo, Mayring (2014) amplía esta perspectiva al destac=
ar
que el análisis de contenido permite categorizar temas y analizar la
composición semántica en documentos y piezas gráficas
digitales.
El estudio es de tipo descriptivo–interpretativo, dado q= ue: describe las características del uso de la inteligencia artificial en el diseño gráfico; interpreta sus implicancias en la eficacia e innovación de la comunicación visual. Se adopta un dise&ntild= e;o no experimental, debido a que no se manipulan variables, sino que se analiz= an documentos y estudios existentes.
Este
artículo se apoya en la metodología cualitativa, que es un
enfoque de investigación utilizado para comprender y explorar aspect=
os
subjetivos, éticos y técnicos del uso de algoritmos en la
creación visual, fenómenos que no son puramente numéri=
cos
(Flick, 2018, p. 28). Desde la perspectiva de Ñaupas et al. (2013) lo
cualitativo permite establecer los ejes de recolección de
información sobre las nuevas narrativas generadas por la IA, el
análisis de los procesos creativos y la toma de decisiones que deriv=
aron
en la construcción de este documento (p. 71).
Por otro lado =
se
hizo uso de la entrevista cualitativa, ya que se trata de una herramienta
valiosa que permite comprender las perspectivas de expertos en diseñ=
o,
comunicación y ética tecnológica sobre la
implementación de la IA. En el caso de especialistas en el ár=
ea,
las entrevistas proporcionaron información valiosa sobre su conocimi=
ento
técnico, sus experiencias en la producción gráfica y s=
us
opiniones sobre el impacto de la automatización en el campo profesio=
nal.
La entrevista cualitativa es según Seidman (2006) un medio poderoso =
para
explorar cómo los profesionales perciben el cambio de paradigma crea=
tivo
frente a la inteligencia artificial. En última instancia Rubin &
Rubin (2005) aseguran que el arte de la entrevista cualitativa radica en la
habilidad de escuchar y comprender los datos, lo cual es esencial para capt=
ar
las sutilezas éticas y estéticas que la IA introduce en la
comunicación visual contemporánea.
3.&n=
bsp;
Resultados
El pro= cesamiento de estos datos se gestionó mediante el uso de matrices diseña= das específicamente para sistematizar, organizar y dar sentido a las categorías emergentes de la investigación los resultados según criterios de originalidad, técnica y mensaje. Se estableció como población un universo de 1.440 piezas gráficas (publicidad digital, infografías, cartelería sintética, logotipos generativ= os y contenido para redes sociales) desarrolladas mediante herramientas de IA durante el último año. Dada la ampl= itud del universo de estudio, que comprendió un total de 1.440 piezas gráficas, se optó por un mue= streo aleatorio para garantizar la representatividad de los datos, resultando en = una selección final de 250 productos visuales para el análisis detallado.
Con lo antes expresado se presente el análisis de la
Proceso desarrollado para la aplicación del
análisis de contenido
El análisis de la pieza gráfica se desarrolló mediante una metodología cualita= tiva basada en la observación digital y la revisión técnica= de sus componentes visuales. Se examinó de forma detallada el uso de elementos cromáticos, la fotografía central y la tipografía, con el fin de identificar posibles patrones de generación o edición asistida por inteligencia artificial. Posteriormente, se estableció una jerarquización de los eleme= ntos visuales, priorizando la relación simbólica entre el sujeto central, representativo de la tradición cultural, y los efectos digitales que evocan innovación tecnológica. A partir de esta jerarquía, se seleccionaron atributos específicos como textur= as, iluminación y efectos visuales para evaluar su posible origen en herramientas de IA generativa u optimización algorítmica. Los elementos analizados fueron organizados según su nivel de confiabili= dad técnica, permitiendo contrastar la coherencia entre el diseño gráfico tradicional y las nuevas estéticas digitales. Finalme= nte, se realizó una categorización temática centrada en los ejes de tradición cultural, evolución tecnológica en el diseño y composición sintética, cuyos resultados fueron sistematizados en matrices de análisis y desarrollados en una redacción técnica que evidencia cómo la inteligencia artificial contribuye a la construcción de una narrativa visual significativa para el evento “Niñito Comunicador”=
El estudio sobre el uso de la inteligencia artificial en piezas gráficas comunicacionales se desarrolló mediante un proceso metodológico estructurado en un bloque operativo integral. En una primera fase se realiz&oacu= te; una observación y rastreo digital de las piezas seleccionadas, con el objetivo de identificar componentes visuales relevantes, tales como la fotografía central, los efectos de partículas y las texturas digitales. Posteriormente en la segunda fase, se llevó= a cabo una jerarquización de los elementos gráficos, establecie= ndo la importancia comunicacional de la integración entre la imagen real= y los elementos sintéticos generados u optimizados mediante inteligenc= ia artificial.
En una tercera fase, la selección permitió focalizar el análisis en aquellos fragmentos visuales donde la tecnología incidía directamente = en la mejora de texturas, iluminación y profundidad visual. A continuación, se asignó un orden de relevancia a los elementos observados, considerando su impacto comunicacional y su aporte a la narrati= va visual. La fase de categorización permitió identificar ejes temáticos como “Innovación Visual” e “Ident= idad Cultural”, los cuales fueron organizados en matrices de anális= is para una lectura sistemática de los resultados. Finalmente, se procedió a una redacción cualitativa que articuló los fundamentos teóricos con la praxis tecnológica observada en l= as piezas gráficas.
De manera complementaria, la recolección de datos mediante entrevistas siguió una secuencia metodológica que incluyó la identificación de expertos= en diseño gráfico y tecnología, la extracción de narrativas relevantes, la selección de coincidencias técnicas relacionadas con el uso de fondos dinámicos y la valoración crítica de los testimonios obtenidos. Este proceso se aplicó sobre una población de 1.440 piezas gráficas correspondientes= al periodo enero – junio de 2023, de la cual se extrajo una muestra alea= toria de 250 publicaciones. Dentro de esta muestra la Figura = 1 fue destacada por evidenciar un equilibrio significativo entre elementos tradicionales y síntesis algorítmica.
La información presentada= a continuación sintetiza los resultados clave de la fase empíri= ca y se estructura en tres pilares fundamentales: los datos obtenidos de la matr= iz de análisis visual (Figura 1), el perf= il de los expertos consultados y el cruce de variables relacionadas con la síntesis algorítmica. Cada sección incorpora una interpretación crítica de los ejes temáticos, los cual= es se vinculan directamente con el objeto de estudio. Este análisis permitió dar respuesta a la interrogante central de la investigación y cumplir con el objetivo planteado en el acápi= te inicial respecto al uso de la inteligencia artificial en el entorno gráfico contemporáneo.
En este contexto, la aplicaci&oa= cute;n de la matriz de contenido de la Tabla 2, bajo los criterios metodológicos descritos, facilitó la evaluaci&oacut= e;n de los elementos específicos de la pieza titulada “Concurso= de Comparsas”. El análisis permitió identificar la coexistencia entre la fotografía documental y los recursos de expansión visual, como los polvos de colores y las texturas de humo, cuya composición sugiere una optimización mediante herramient= as de inteligencia artificial orientadas a potenciar el impacto comunicacional. Estos hallazgos confirman que la IA no sustituye la intención comunicativa del diseñador, sino que amplifica sus posibilidades expresivas dentro de un marco estratégico y culturalmente contextualizado.
Hallazgos obtenidos con la aplicación de la
matriz de análisis de contenido
|
Autor |
Título |
Análisis |
|
Salinas (2024) |
La prospectiva del diseño gráfico =
en
la era de la inteligencia artificial |
Analiza cómo las herramientas de IA
generativa optimizan los tiempos de producción en el diseño
gráfico. Argumenta que la IA no reemplaza al diseñador, sino
que actúa como un "copiloto" creativo para generar bocet=
os
rápidos y explorar paletas cromáticas. Enfatiza la necesida=
d de
una ética visual para evitar el plagio y resalta que el valor
diferencial reside en la conceptualización humana detrás de
cada pieza comunicacional. |
|
Lazo et al. (2024) |
Impacto de la inteligencia artificial en el
diseño gráfico |
Busca determinar cómo la IA actúa =
como
una extensión de las capacidades humanas en el diseño. Expl=
ica
que las piezas gráficas ya no son solo "ejecución"=
;,
sino el resultado de un prompt estratégico. Enfatiza que la=
IA
permite democratizar el diseño, pero advierte que sin criterio
comunicacional, las piezas pierden su capacidad de conectar emocionalmente
con el público. |
Tabla 2
Hallazgos obtenidos con la aplicación de la
matriz de análisis de contenido (continuación)
|
Autor |
Título |
Análisis |
||
|
Martín-Ramallal et
al. (2025) |
AI-Design en la enseñanza tipográf=
ica:
percepción estudiantil ante la IA generativa |
El texto busca generar conciencia sobre la propi=
edad
intelectual en las piezas gráficas creadas por algoritmos. Hace un
llamado a los comunicadores visuales a transparentar el uso de herramient=
as
generativas para mantener la confianza de la audiencia. El objetivo es
promover un uso responsable de la tecnología que respete el derech=
o de
autor y la originalidad artística. |
||
|
Hernández (2025) |
El diseñador gráfico frente a la I=
A:
usos, impactos, ética y el futuro de la creatividad |
Reflexiona sobre el riesgo de la
"homogeneización" estética en la comunicaci&oacut=
e;n
visual debido al uso masivo de IA. Argumenta que, si bien la eficiencia
aumenta, existe el peligro de perder la identidad cultural y local en las
piezas gráficas. El objetivo es instar a los diseñadores a
utilizar la IA como herramienta técnica, pero manteniendo la
dirección de arte basada en contextos humanos reales. |
||
|
Villavicencio
(2024) |
La
perspectiva del diseño gráfico ante la inteligencia artific=
ial |
Analiza
el impacto de herramientas como Midjourney en la creación visual, =
destacando
su capacidad para acelerar procesos creativos. Busca generar una
reflexión sobre la ética del diseño, advirtiendo que,
aunque la IA facilita la ejecución, el criterio humano y la
intención comunicativa siguen siendo irreemplazables para transmit=
ir
mensajes con alma y propósito social. |
||
|
Soto
(2024) |
|
Expone
cómo las instituciones y empresas locales deben adaptarse al uso de
algoritmos para generar piezas gráficas competitivas. Su objetivo =
es
incentivar a los profesionales de la comunicación a capacitarse en
tecnologías emergentes, enfatizando que la IA debe ser vista como =
una
herramienta de innovación que potencie la identidad visual sin per=
der
la esencia del mensaje original. |
Tabla 2
Hallazgos obtenidos con la aplicación de la
matriz de análisis de contenido (continuación)
|
Autor |
Título |
Análisis |
||
|
Infante
& Vaca (2024) |
|
Destaca
la importancia de valorar la propiedad intelectual frente a la proliferac=
ión
de imágenes generadas por IA. Resalta la necesidad de establecer
marcos éticos que protejan a los artistas gráficos locales y
promueve un uso consciente de la tecnología. Busca crear conciencia
sobre el riesgo de la desinformación visual y la importancia de
verificar la autenticidad de las piezas comunicacionales en la era digita=
l. |
||
|
Gamboa
et al. (2024) |
|
Resalta
que la inteligencia artificial no debe verse como un reemplazo del
diseñador, sino como una herramienta de crecimiento que expande las
fronteras de la imaginación. Se recomienda la integración de
generadores de imágenes en el flujo de trabajo para agilizar la co=
nceptualización
visual, permitiendo que el comunicador se enfoque en la estrategia y no s=
olo
en la ejecución técnica. |
||
|
Rosales
& Peña (2025) |
<= o:p> |
Destaca
que la IA es fundamental para la eficiencia, pero advierten sobre el ries=
go
de perder la originalidad. Coinciden en que el uso de piezas gráfi=
cas
generadas por algoritmos debe complementarse con el toque humano para evi=
tar
la frialdad comunicativa. Resaltan que el valor diferencial de una pieza
reside en su capacidad de conectar con las emociones reales del
público objetivo. |
||
|
Lovato
et al. (2024) |
<= o:p>
|
Menciona
que es fundamental establecer límites éticos ante la facili=
dad
de crear piezas gráficas hiperrealistas con IA. Respetar la
autoría y la veracidad visual es esencial para mantener la confian=
za
en los medios de comunicación. Se hace un llamado a rechazar la
manipulación visual engañosa y a valorar la honestidad en el
diseño como pilar fundamental de la convivencia democrática=
y
el respeto al consumidor. |
Tabla 2
Hallazgos obtenidos con la aplicación de la
matriz de análisis de contenido (continuación)
|
Autor |
Título<= o:p> |
Análisis |
||
|
Moin
(2025) |
<= o:p>
|
Menciona
que, ante la rápida adopción de la IA en agencias de
diseño, se vive una transformación digital sin precedentes.=
Se
destaca la importancia de transmitir valores de honestidad creativa a las
nuevas generaciones de diseñadores para evitar el plagio y formar
profesionales líderes que utilicen la tecnología para el
bienestar común y la comunicación efectiva. |
||
|
Al-Kfairy (2024) |
Eth=
ical
challenges and solutions of generative AI: An interdisciplinary perspecti=
ve |
Destaca
la creciente preocupación de los comunicadores visuales frente a la
falta de regulación de la IA y el aumento de piezas generadas sin
crédito humano. Se menciona la desconfianza en las plataformas
digitales y se destaca el empoderamiento de los gremios locales. Se enfat=
iza
la importancia de la unión de los creativos para exigir transparen=
cia
y marcos legales que protejan el progreso real del diseño. |
||
|
Salma
et al. (2025) |
<= o:p>
|
Destaca
los beneficios de la IA generativa, como la rapidez en el prototipado, la
reducción de costos en la producción visual y la
exploración de nuevas estéticas. Sin embargo, menciona que =
la
falta de criterio humano puede llevar a piezas gráficas vací=
;as
de mensaje. Además, señala el problema de la
"contaminación visual" cuando se inundan las redes con
contenido sintético que carece de identidad cultural. |
||
|
Chen
et al. (2025) |
How
generative AI supports human in conceptual design |
Destaca
que la IA permite generar piezas gráficas en segundos, facilitando=
el
trabajo a emprendedores con pocos recursos. Sin embargo, menciona como
aspecto negativo la pérdida de originalidad, ya que los algoritmos
suelen repetir patrones visuales. Además, señala que el uso
excesivo de estas herramientas puede causar el desplazamiento de
diseñadores locales y afectar la calidad estética. Por
último, critica la falta de una normativa clara sobre los derechos=
de
autor de las imágenes generadas. |
Tabla 2
Hallazgos obtenidos con la aplicación de la
matriz de análisis de contenido (continuación)
|
Autor |
Título<= o:p> |
Análisis |
||
|
Fernández (2019) |
El uso de IA en los proyect=
os de
diseño gráfico |
Resalta
la importancia de no perder la esencia humana al utilizar la inteligencia
artificial en la comunicación. Se destaca que la verdadera creativ=
idad
surge de la experiencia y la empatía, algo que una máquina =
no
puede replicar. Se anima a los creativos a usar la IA solo como un apoyo =
y se
sugiere que depender totalmente de los algoritmos indica una falta de
compromiso con el mensaje que se desea transmitir a la sociedad. |
||
|
Braza
(2025) |
Eficacia comunicativa del
diseño gráfico generado por IA |
En
su opinión Braza sugiere etiquetar siempre las imágenes cre=
adas
con IA para ser honestos con la audiencia. Destaca la responsabilidad de =
las
universidades en enseñar el uso ético de estas nuevas
tecnologías. Menciona la importancia de no usar la IA para crear
noticias falsas o desinformar. Juntos, podemos aprovechar la
tecnología para mejorar la comunicación visual sin perder
nuestros valores. |
||
|
Mejía
(2025) |
|
Se
enfoca en reconocer y aplaudir el esfuerzo creativo de los diseñad=
ores
locales que integran la IA sin perder su esencia. El motivo es destacar q=
ue,
pese al avance tecnológico, la sensibilidad humana sigue siendo el
motor del progreso comunicacional. El objetivo es motivar a los profesion=
ales
a usar estas herramientas para fortalecer la identidad regional en el
acontecer social del año 2023. |
||
|
Boden
(1998) |
|
Expone
el tema de la propiedad intelectual en la era de la IA y su importancia e=
n el
marco de los derechos de autor. Destaca cómo los avances
tecnológicos deben ir de la mano con la protección de la
originalidad humana. Enfatiza que la ética en el uso de piezas
gráficas comunicacionales es la base fundamental para garantizar u=
na
diversidad visual justa y el respeto al trabajo de los artistas
gráficos. |
Mejia (2025) en su artículo "
Inteligencia artificial, diseño emocional y ética: impacto en=
la
identidad de marca digital”, inv=
ita a
que los profesionales y estudiantes de comunicación tomen conciencia
sobre la importancia de evaluar críticamente las herramientas de IA
generativa antes de incorporarlas en la creación de piezas
gráficas. Una evolución tecnológica que según el
autor, no pueden evadir pero que requiere un criterio humano irreemplazable.
Mientras tanto Chen et al. (2025) & Salma et al. (2025) se aproxima al =
auge
de los algoritmos como una actividad que debe ser valorada como un mecanism=
o de
innovación y competitividad para las agencias locales. La
protección de la propiedad intelectual y el respeto a la autor&iacut=
e;a
original fue el motivo escogido por Boden (1998) para exigir transparencia =
en
el uso de imágenes sintéticas y no permitir que la
automatización desplace la esencia del talento artístico
regional.
Al-Kfairy
(2024) coincide en que la inteligencia
artificial es una herramienta de apoyo que debe utilizarse con honestidad y
transparencia hacia el público. En este mismo contexto, Rosales &
Peña (2025) establecen los beneficios de la rapidez y reducció=
;n
de costos que ofrece la generación algorítmica, pero
responsabiliza a los creadores de los riesgos de la pérdida de origi=
nalidad
y la posible "contaminación visual" por contenido
genérico.
Finalmente, el análisis encuentra en la
evolución del diseño digital el motivo para concienciar sobre=
la
importancia del compromiso profesional; es por esto por lo que se destaca la
importancia de mantener vivos los valores de la creatividad humana de
generación en generación, haciendo hincapié en la
búsqueda de una comunicación visual más ética.
Así, se incentiva y motiva la preservación de la dignidad del
trabajo creativo como inspiración para una sociedad comunicacional
más justa, equitativa y respetuosa de la identidad visual local. Est=
os y
otros criterios fueron los expuestos por los expertos consultados en la =
Tabla 3.
Panel de expertos
consultados en la presente investigación
|
Experto |
Perfil |
|
Mag. Roberto
Adrián Paredes |
Perfil: Licenciado en
Diseño Gráfico y Comunicación Visual. Máster = en Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC).<= o:p> Especialista en
Diseño Generativo y Algoritmos Visuales. Investigador e=
n la
integración de IA en procesos creativos. Instituciones =
donde
realizó sus estudios: Escuela Superi=
or
Politécnica de Chimborazo (ESPOCH). Universidad de Barcelona, España. Experiencia
Profesional: Director Creat=
ivo en
agencias de publicidad digital. Consultor en
transformación digital para medios de comunicación. Docente univer=
sitario
en las cátedras de Diseño Asistido por Computadora y
Semiótica Visual. |
Tabla 3
Panel de expertos
consultados en la presente investigación (continuación)
|
Experto |
Perfil |
|
Dra. Luc&iacut=
e;a
Estefanía Cisneros |
Perfil: Abogada especi=
alizada
en Propiedad Intelectual. Doctorado en
Ética y Derecho a la Información. Máster =
en
Derecho Digital y Nuevas Tecnologías. Especialista en
Regulación de Contenidos Digitales. Instituciones =
donde
realizó sus estudios: Universidad Sa=
n Francisco
de Quito (USFQ). Universidad
Complutense de Madrid, España. Becas: Beca de
investigación en Derecho y Tecnología de la OEA. Beca de excele=
ncia
académica por la UNESCO en Ética Digital. Experiencia
Profesional: Asesora legal =
para
gremios de artistas y diseñadores. Autora del ens=
ayo
"El Derecho de Autor frente a la Inteligencia Artificial". |
|
Ing. Marco Vin=
icio
Herrera |
Perfil: Ingeniero en S=
istemas
e Informática. Máster =
en
Inteligencia Artificial y Machine Learning. Especialista e=
n Procesamiento
de Imágenes y Visión por Computador. Instituciones =
donde
realizó sus estudios: Universidad Ce=
ntral
del Ecuador. Instituto
Tecnológico de Monterrey, México. Experiencia
Profesional: Desarrollador =
de
software especializado en herramientas de automatización
gráfica. Analista de da=
tos para
campañas de comunicación política y comercial. Ex-funcionario=
del
Ministerio de Telecomunicaciones en el área de Innovación
Tecnológica. |
Tras la ejecución de los inst= rumentos de recolección, los hallazgos revelaron patrones significativos en el uso de la tecnología; específicamente, se observó que = el uso de estas piezas, de la mano con la estrategia de comunicación, pretende agilizar la respuesta visual ante las demandas del mercado y potenciar la identidad de marca; incentivan a las nuevas generaciones de creadores sobre competencias digitales, exploración = de vanguardias visuales (arte generativo), accesibilidad en el diseño, cuidado de la coherencia gráfica y valores de innovación tecnológica; reconocen la labor de la IA como un co-creador que perm= ite la experimentación en estilos complejos, personalización masi= va de mensajes y la resolución de problemas comunicacionales de manera disruptiva, sometiendo la efectividad del mensaje a la validación de= la audiencia de manera constante. El análisis de la matriz de coinciden= cias de los entrevistados se presenta en la Tabla 4= .
Matriz de coincidencias de los
entrevistados
|
Categoría
de Análisis |
Coincidencia
de Criterios (Semejanzas) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=
4. Conclusiones
· Al cumplir eficazmente su función de optimizar, innovar y potenciar el impacto visual de los mensajes, el uso de la inteligencia artificial en piezas gráficas contribuye positivamente a la efectividad de la comunicación contemporánea. Además, se destaca como una herramienta clave = en el proceso de modernización del lenguaje visual, al permitir una personalización más profunda y mantener el interés de = la audiencia, insistiendo en una comunicación vanguardista, eficiente y adaptada a las nuevas demandas digitales.
· La investigación demuestra que la implementación de la IA no solo agiliza los procesos técnicos de diseño, sino que también enriquece la narrativa comunicacional a través de la creación de contenidos altamente creativos que promueven valores de innovación, precisión técnica, adaptabilidad estética y respeto a = la identidad de marca en entornos cada vez más competitivos.
· La IA no solo automatiza producción, sino que redefine la estética comunicativa en función de cómo los usuarios perciben y recuerdan mensajes visuales. La eficacia de piezas visuales generadas por IA debe evaluarse no solo en términos estéticos, sino también desde la atención y la persuasión del receptor. La inteligencia artifi= cial potencia tanto la eficacia como la innovación en la comunicaci&oacut= e;n visual, facilitando claridad, impacto y experimentación estét= ica. Su implementación requiere integración crítica con la creatividad humana para preservar originalidad, diversidad visual y valor conceptual.
· La IA potencia la eficacia comunicativa cuando se integra estratégicamente con criterios de diseño y comunicación claros, generando piezas que captan y retienen la atención de audiencias. La innovación visual es resultado tanto de las capacidades técnicas de la IA como de las decisiones conceptuales del diseñador, quienes deben gestionar la colaboración humano–máquina para lograr propuestas que = no solo sean nuevas, sino significativas. Existe una tensión entre automatización y creatividad, por lo que la comprensión crítica del uso de IA en diseño es esencial para evitar homogenización visual y pérdida de sentido comunicativo profu= ndo.
· En conclusión, la identificación del aporte de la IA a través de los ejes de creatividad computacional y eficiencia productiva, transformados en piezas gráficas que conectan emocionalmente con el usuario, subraya la importancia de estas tecnologías en la construcción de una comunicación visual estratégica y disruptiva. Al abordar aspe= ctos fundamentales como la automatización inteligente, la experimentación estética y el análisis de datos visual= es, la IA no solo genera imágenes, sino que moviliza el potencial creati= vo hacia nuevos límites. Estas piezas no solo fortalecen la imagen institucional, sino que también fomentan la interactividad y la relevancia del mensaje, contribuyendo al desarrollo de una industria gráfica sólida y tecnológicamente avanzada.abo
5.&n=
bsp;
Conflicto
de intereses
Los autor=
es
declaran que no existe conflicto de intereses en relación con el
artículo presentado.
6.&n=
bsp;
Declaración
de contribución de los autores
Todos aut=
ores
contribuyeron significativamente en la elaboración del artícu=
lo.
7.&n=
bsp;
Costos
de financiamiento
La presen=
te
investigación fue financiada en su totalidad con fondos propios de l=
os
autores.
8.&n=
bsp;
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