Hay algo que me llama cada vez más la atención cuando recorro redes sociales, páginas web y publicidad digital. No necesito saber qué herramienta utilizó cada empresa ni mirar los metadatos de una imagen. Muchas veces alcanza con observar durante unos segundos para reconocer un patrón.
La misma iluminación demasiado perfecta. Los mismos degradados. Una combinación de colores que vuelve a aparecer una y otra vez. Personas con expresiones impecables pero extrañamente parecidas. Tipografías elegidas porque “quedan modernas”, aunque no tengan ninguna relación con la marca. Textos apretados hasta ocupar cada espacio disponible y composiciones que quieren mostrar todo al mismo tiempo.
Cambian los negocios, pero algunas piezas parecen hermanas.
Estamos en 2026 y la inteligencia artificial se convirtió para muchas empresas en algo parecido al juguete nuevo que un niño descubre la noche de Navidad. Uno escribe unas pocas instrucciones y, segundos después, tiene delante una fotografía, un banner, un flyer, una publicación para Instagram o incluso una propuesta de logotipo.
La sensación de poder es comprensible.
Aquello que antes requería contratar a alguien, esperar una primera propuesta, corregirla y volver a trabajarla ahora parece resolverse escribiendo: “Haceme una publicidad moderna para una cafetería, colores cálidos, profesional, texto atractivo”.
La máquina responde.
Y ahí aparece el verdadero problema: también respondió de una manera bastante parecida a otras miles de personas que le pidieron algo parecido.
La inteligencia artificial no está destruyendo el diseño gráfico. De hecho, puede convertirse en una de las herramientas más importantes que haya tenido un diseñador en décadas. Lo que sí puede deteriorar es la diferenciación, cuando se confunde la capacidad de generar una imagen con la capacidad de diseñar.
Son dos cosas muy distintas.
El problema nunca fue usar una herramienta
Cuando apareció Photoshop hubo quienes pensaron que cualquiera podría convertirse en diseñador. Después llegaron Canva, las plantillas, los bancos de imágenes, los constructores visuales, las fotografías de stock y decenas de herramientas que hicieron más accesible el trabajo gráfico.
El diseño sobrevivió a todas.
Porque Photoshop puede eliminar un fondo, pero no decide por qué debería eliminarse. Canva puede ofrecer una plantilla preciosa, pero no conoce realmente el negocio que la utilizará. Una biblioteca puede tener diez mil tipografías y aun así alguien tiene que decidir cuál corresponde, cuál se lee bien y cuál dice algo sobre la personalidad de una marca.
Con la inteligencia artificial ocurre algo parecido, aunque a una escala mucho mayor.
Su capacidad es extraordinaria. Puede generar alternativas rápidamente, ampliar imágenes, reconstruir fondos, experimentar con composiciones, eliminar objetos, proponer direcciones visuales, desarrollar bocetos y producir en minutos material que antes llevaba muchísimo más tiempo.
Los propios profesionales creativos ya la incorporaron masivamente. Un estudio global de Adobe publicado en 2026, realizado entre más de 16.000 creadores, encontró que el 75% consideraba la AI creativa integrada o esencial dentro de su flujo de trabajo. El 93% decía que le permitía producir contenido más rápido. Sin embargo, hay otro dato bastante más interesante: el 57% reconocía que los resultados generados todavía requerían una edición moderada o extensa antes de estar listos para publicar.
Ahí está, para mí, buena parte de la discusión.
Generar rápido no significa terminar rápido.
Y terminar rápido tampoco significa diseñar bien.
Cuando todos tenemos la misma máquina, el gusto vuelve a importar
Durante años, ciertas capacidades técnicas funcionaban como una barrera. Había que saber utilizar programas complejos, preparar archivos, trabajar fotografías, comprender impresión, vectores, resoluciones y composición.
La AI comenzó a derribar parte de esa barrera.
Eso tiene algo maravilloso: más personas pueden experimentar visualmente, pequeños emprendimientos pueden producir materiales que antes estaban fuera de su alcance y los profesionales pueden dedicar menos horas a tareas mecánicas.
Pero cuando producir deja de ser difícil, otra cosa adquiere más valor.
El criterio.
Adobe encontró en ese mismo estudio de 2026 un dato que resume muy bien el momento actual: entre los creadores que consideraban que hoy resulta más difícil destacarse que un año atrás, el 53% atribuía el problema al enorme volumen de contenido y el 42% específicamente al crecimiento del contenido generado con IA. Al mismo tiempo, el 81% consideraba que el juicio humano seguía siendo esencial para el gusto creativo.
Me parece una contradicción muy sana.
Usamos más inteligencia artificial y, precisamente por eso, necesitamos más criterio humano.
No menos.
La homogeneización no es solamente una impresión
Cuando digo que muchos contenidos empiezan a parecerse, hablo primero desde la observación profesional. Pero la posibilidad de que las herramientas generativas produzcan cierta convergencia creativa también está siendo investigada.
Un trabajo publicado en Nature Human Behaviour encontró que utilizar ChatGPT podía mejorar el rendimiento creativo individual en determinados ejercicios de ideación, pero al mismo tiempo reducir la diversidad del conjunto de ideas producidas. En otras palabras, cada persona podía recibir ayuda para conseguir una idea evaluada como buena, mientras que colectivamente las respuestas comenzaban a acercarse entre sí.
Investigaciones posteriores han encontrado un panorama más matizado: esa homogeneización no parece inevitable. La forma de utilizar la herramienta, la diversidad de instrucciones, la intervención humana y el proceso posterior pueden conservar o incluso ampliar la diversidad. Un estudio de 2026 mostró precisamente que utilizar diferentes perspectivas y configuraciones de AI podía reducir el efecto de convergencia.
Eso coincide bastante con lo que veo trabajando.
El problema no es abrir una AI.
El problema es pedirle exactamente lo mismo que todos, aceptar el primer resultado y publicarlo.
“Haceme algo moderno” probablemente sea uno de los peores briefs posibles
Imaginemos mil negocios escribiendo algo parecido:
“Diseñá una publicación profesional, elegante, moderna, llamativa y premium.”
Qué debería hacer la inteligencia artificial?
No conoce la historia de esas mil empresas. No sabe qué colores llevan usando diez años, qué público quieren atraer, qué producto deja mejor margen, cómo se ve su competencia, qué sensación desean evitar o qué elemento debería recordar una persona mañana.
Tiene que completar todos esos espacios vacíos.
Y lo hace recurriendo a patrones.
Si “premium” suele asociarse con determinados contrastes, composiciones, fondos, tipografías o iluminaciones, tendremos una aproximación estadísticamente razonable a aquello que millones de referencias han asociado con esa palabra.
El resultado puede ser bonito.
Incluso muy bonito.
Pero bonito y propio tampoco significan lo mismo.
Un diseñador debería empezar antes de abrir el programa.
Para quién es?
Qué queremos que vea primero?
Dónde se publicará?
Qué queremos que recuerde?
Qué está haciendo la competencia?
Qué parte de la identidad ya existe y debe conservarse?
Qué acción buscamos después de que alguien vea la pieza?
A partir de ahí aparecen las decisiones visuales.
La AI puede participar extraordinariamente bien en muchas de ellas. Lo que no debería reemplazar es el razonamiento que las origina.
Una clienta, casi 13.000 seguidores y una lección que me quedó
Hace un tiempo trabajé con una clienta dedicada a la repostería. Tenía una comunidad de casi 13.000 seguidores y un producto que visualmente tenía muchísimo potencial.
Yo realizaba parte de sus placas y materiales gráficos.
En determinado momento decidió comenzar a hacerlos ella misma. Era completamente válido. Quería reducir costos y las herramientas de inteligencia artificial empezaban a darle la sensación de que podía resolver esa parte sin contratar diseño.
Comenzó a generar piezas utilizando una versión gratuita de una herramienta.
Aclaro algo porque me parece importante: el problema no era que fuera gratuita. Se puede realizar un trabajo excelente con herramientas gratuitas y también producir algo desastroso pagando el plan más caro disponible.
El problema estaba en el proceso.
Aparecieron publicaciones con demasiada información, escasa jerarquía entre los textos, combinaciones de colores poco relacionadas con la identidad anterior y composiciones donde prácticamente no quedaba lugar para que la mirada descansara. Había elementos que individualmente podían resultar atractivos, pero juntos no construían un lenguaje visual.
Yo veía una diferencia bastante clara respecto del trabajo anterior.
También vi publicaciones que apenas conseguían dos o tres “me gusta” pese a que la cuenta tenía una cantidad considerable de seguidores.
Pero aquí quiero ser especialmente cuidadoso: eso no demuestra que la inteligencia artificial haya causado la caída del engagement.
Instagram no muestra una publicación a todos los seguidores, el alcance cambia, influyen la frecuencia, el horario, el formato, la temática, el algoritmo, la calidad de la comunidad y muchos otros factores. Sería incorrecto tomar dos o tres publicaciones y convertirlas en una investigación científica.
Lo que aquella experiencia sí me mostró fue otra cosa.
Ahorrar el costo de producción gráfica no garantiza conservar el valor que ese trabajo aportaba.
Un logo generado en treinta segundos puede costar mucho más después
Los logotipos son probablemente uno de los terrenos donde más se nota esta confusión.
Pedimos “logo minimalista de inmobiliaria”, “logo elegante de estética”, “logo moderno de tecnología” o “logo premium para cafetería” y aparecen docenas de alternativas.
Algunas parecen excelentes a primera vista.
El problema empieza cuando colocamos veinte juntas.
Casitas construidas con dos líneas.
Iniciales dentro de círculos.
Hojas acompañando nombres vinculados con bienestar.
Cruces minimalistas para salud.
Techos para inmobiliarias.
Circuitos para tecnología.
Coronas para productos premium.
No es que esos símbolos estén prohibidos. Algunos pueden utilizarse muy bien. Lo que ocurre es que la facilidad de generación multiplica una estética basada en soluciones previsibles.
Un logo tiene además exigencias que van mucho más allá de verse bonito en una pantalla.
Tiene que funcionar pequeño.
En una tinta.
Sobre distintos fondos.
En una aplicación.
En señalética.
Tal vez bordado.
Debe convivir con una tipografía, una paleta, fotografías y el resto del sistema visual. Y antes de adoptarlo comercialmente conviene verificar que no genere conflictos con marcas existentes.
La identidad no termina cuando obtenemos un PNG que nos gusta.
Ahí prácticamente empieza.
La AI puede llamar la atención; convertir es una historia bastante más compleja
También se está instalando otra afirmación que conviene revisar: que los anuncios realizados con AI consiguen más clics, pero inevitablemente venden menos.
He visto porcentajes muy específicos circulando durante 2025 y 2026: aumentos determinados de CTR, caídas exactas de conversión según el valor de compra y porcentajes concretos para leads B2B.
Después de revisar la investigación disponible, no encontré evidencia sólida que permita presentar esas cifras como una regla general del mercado.
La investigación actual sí permite afirmar algo más interesante.
La percepción de que un anuncio fue generado mediante inteligencia artificial puede modificar la confianza, la credibilidad y la intención de compra, pero el efecto depende del producto, del mensaje, del tipo de publicidad, de la actitud previa de la persona hacia la AI y de cómo se comunica su utilización.
Un estudio publicado en 2026 en el Journal of Research in Interactive Marketing, con 358 participantes, encontró que revelar la participación de AI en la creación de determinados anuncios reducía su valor percibido y la intención de compra, con la credibilidad publicitaria como parte de esa relación.
Otro conjunto de experimentos, publicado en 2025 y centrado específicamente en publicidad de servicios, encontró que la identificación del contenido como generado por AI podía reducir la confianza hacia el proveedor y empeorar la actitud frente al anuncio. Esto resulta particularmente interesante para servicios, donde el consumidor está comprando algo intangible y la confianza pesa mucho en la decisión.
Y una investigación de 2025 sobre comunicaciones de marketing emocionales encontró algo parecido: cuando las personas creían que un mensaje emocional había sido escrito por AI en lugar de por una persona, disminuían indicadores como la autenticidad percibida, la recomendación y la lealtad. Curiosamente, el efecto se reducía cuando la AI había sido utilizada solamente para editar o cuando la comunicación era fundamentalmente factual.
Esto nos deja una enseñanza mucho más útil que cualquier porcentaje viral.
Cuanto más necesita una marca transmitir humanidad, confianza, sensibilidad o criterio, menos prudente resulta delegar sin supervisión toda su comunicación a una máquina.
Tampoco sería correcto decir que la AI siempre perjudica la venta
La investigación todavía está evolucionando y los resultados no apuntan todos hacia la misma dirección.
Otros trabajos han encontrado que determinados usos de AI pueden funcionar bien cuando el contenido resulta relevante, creativo y auténtico para quien lo recibe. Un estudio de 2026 sobre publicidad personalizada en Instagram encontró relaciones positivas entre personalización, percepción de creatividad, autenticidad e intención de compra.
Otra investigación de 2026 sobre anuncios generados con AI encontró que incorporar determinadas señales de credibilidad podía mejorar la confianza e, incluso, producir mejoras modestas en intención de compra en algunos escenarios.
Por eso me parece poco serio escribir que “la AI baja la conversión un 14%” como si estuviéramos hablando de la ley de gravedad.
No existe una única “publicidad hecha con IA”.
Puede ser una fotografía completamente generada.
Una fotografía real retocada.
Un fondo ampliado.
Un copy sugerido y después reescrito.
Una campaña diseñada por un profesional que utiliza AI durante veinte etapas internas.
O una pieza producida de principio a fin escribiendo tres líneas y aceptando la primera respuesta.
Meter todo eso dentro de la misma categoría no ayuda demasiado.
El verdadero peligro está entre el clic y la confianza
Lo que sí me parece razonable observar es qué sucede durante el recorrido completo del cliente.
Una imagen espectacular puede detener el scroll.
Perfecto.
Consiguió atención.
Pero el trabajo todavía no terminó.
Después esa persona entra al sitio, lee el texto, mira el producto, compara el precio, intenta entender quién está detrás, busca señales de confianza y decide si aquello que llamó su atención merece también su dinero.
Ahí aparece la conversión.
Por eso un diseño efectivo no debería juzgarse únicamente por cantidad de clics o “me gusta”.
Si una campaña consigue muchísimo tráfico pero casi nadie compra, se registra o consulta, hay un problema. Puede estar en el diseño, pero también en la oferta, el precio, el sitio web, la segmentación, la velocidad de carga, el mensaje o la falta de confianza.
El diseño forma parte del embudo.
No es todo el embudo.
Y justamente por eso un profesional debería comprender qué función cumple cada pieza.
Ahorrar diseño puede ser caro cuando termina borrando la marca
Para un emprendimiento pequeño hay momentos en los que utilizar una herramienta automática tiene perfecto sentido.
Tal vez necesita anunciar un cambio de horario esa misma tarde. Crear una imagen provisional. Probar un concepto. Recortar fotografías. Generar fondos. Preparar variaciones de tamaño para redes.
No todo necesita pasar por una agencia.
Sería absurdo sostenerlo.
Pero hay piezas que construyen activos de largo plazo: el logo, la identidad, el sitio web, el packaging, una campaña importante, la presentación comercial de la empresa y el material con el que un cliente decidirá si confía o no.
Ahí el ahorro debería evaluarse de otra manera.
Cuánto cuesta que una marca parezca exactamente igual a las demás?
Cuánto cuesta cambiar una identidad dentro de dos años porque nunca existió un sistema detrás?
Cuánto cuesta una publicidad barata si necesita el doble de inversión en pauta para conseguir resultados?
Cuánto cuesta transmitir algo que no corresponde con el valor real del producto?
El costo de diseño nunca debería analizarse únicamente como el precio de producir una imagen.
Un profesional tampoco debería darle la espalda a la IA
Hasta aquí podría parecer que estoy defendiendo un regreso nostálgico a una época anterior.
Nada más lejos.
Creo que un diseñador que decide ignorar completamente la inteligencia artificial también corre un riesgo.
Adobe publicó en junio de 2026 una investigación sobre el futuro del trabajo creativo basada, entre otras fuentes, en una encuesta a 1.433 profesionales y creadores de Estados Unidos y Reino Unido. Los resultados apuntaban más hacia una redistribución del trabajo que hacia una simple sustitución. Las herramientas generativas estaban entrando con fuerza en ciertas etapas —edición, composición, efectos y exploración— mientras los profesionales seguían reservando para sí tareas vinculadas con selección, dirección, relación con clientes y responsabilidad por el resultado final.
Eso se parece mucho más al futuro que imagino.
El diseñador no pierde valor porque pueda generar treinta fondos en diez minutos.
Gana tiempo.
Y puede utilizarlo para pensar cuál de esos treinta sirve.
La investigación de 2026 sobre creatividad humana y modelos generativos aporta además un dato interesante. En una comparación a gran escala con más de 9.000 participantes humanos, la creatividad humana promedio resultó ligeramente superior a la de los modelos analizados, pero la diferencia fue especialmente clara en el extremo más creativo: los humanos mostraron mayor variabilidad y alcanzaron resultados excepcionalmente creativos con mayor frecuencia.
La máquina puede producir muchísimo.
El profesional sigue teniendo que reconocer lo extraordinario entre todo lo producido.
Yo también uso inteligencia artificial
Sería hipócrita escribir este artículo fingiendo que trabajo como si estuviéramos en 2005.
Uso inteligencia artificial.
La utilizo para explorar, probar posibilidades, acelerar tareas y, cuando corresponde, generar elementos que después continúo trabajando.
Lo que no hago es preguntarle “haceme algo lindo” y considerar que mi trabajo terminó cuando aparece la primera imagen.
A veces conseguir un resultado que realmente quiero lleva mucho más tiempo de lo que parece desde afuera. Hay que cambiar indicaciones, descartar ideas, combinar elementos, corregir proporciones, retocar, eliminar errores, ajustar la composición y después llevar el material a herramientas donde termina de tomar forma.
En ocasiones la AI ahorra horas.
En otras, después de insistir durante cuarenta minutos, uno se da cuenta de que habría sido más rápido resolverlo directamente.
Eso también forma parte de aprender a utilizarla.
El profesional no debería defender su valor ocultando estas herramientas.
Debería demostrar qué sabe hacer con ellas que alguien sin criterio no consigue simplemente escribiendo un prompt.
La mejor combinación probablemente no sea humano contra máquina
Hay una costumbre de presentar esta discusión como una pelea.
Diseñador o inteligencia artificial.
Fotógrafo o inteligencia artificial.
Redactor o inteligencia artificial.
Arquitecto o inteligencia artificial.
Pero las investigaciones sobre creatividad asistida muestran una situación mucho más interesante. Hay trabajos donde la AI mejora la generación de ideas y otros que muestran riesgos de dependencia o convergencia. También hay experimentos en diseño donde la utilización guiada de AI mejora ciertos resultados, siempre con el diseñador manteniendo el rol de dirección y evaluación.
Un estudio publicado en 2026 incluso comparó diferentes formas de colaboración y encontró mejores resultados posteriores cuando las personas pensaban primero por sí mismas y utilizaban ChatGPT después para desarrollar y evaluar sus ideas, en lugar de delegar desde el comienzo toda la ideación.
Me parece una metodología extraordinariamente sensata.
Pensá primero.
Usá después.
Corregí.
Elegí.
Volvé a pensar.
Ahí la inteligencia artificial deja de reemplazar el proceso creativo y empieza a potenciarlo.
Cuando la herramienta nueva deje de ser nueva
Toda tecnología atraviesa una etapa de fascinación.
Durante un tiempo queremos utilizarla en todo porque simplemente podemos hacerlo.
Después llega una etapa más madura, cuando dejamos de preguntar “podemos hacerlo con IA?” y empezamos a preguntar “conviene hacerlo con IA?”.
Probablemente ahí estaremos mucho más cerca de utilizar bien estas herramientas.
No creo que el futuro esté lleno de empresas abandonando la inteligencia artificial para regresar exclusivamente a métodos tradicionales. Tampoco creo que todas vayan a despedir a sus equipos creativos para sustituirlos por una caja de texto.
Lo que veo en 2026 es una enorme cantidad de contenido producido a una velocidad que nunca habíamos experimentado. Y cuanto más crece esa cantidad, más difícil se vuelve conseguir que algo tenga personalidad.
Ahí vuelve el diseñador.
No necesariamente como la persona que dibuja manualmente cada elemento.
Vuelve como quien decide.
Como quien conoce la marca.
Como quien sabe cuándo una composición necesita aire.
Como quien entiende que una tipografía puede arruinar una pieza técnicamente perfecta.
Como quien mira treinta imágenes generadas y descarta veintinueve.
Como quien puede decirle al cliente que algo está muy bien hecho, pero no parece suyo.
Ese criterio es difícil de automatizar porque está formado por experiencia, contexto, cultura, errores, sensibilidad y miles de decisiones visuales acumuladas durante años.
La inteligencia artificial es una herramienta extraordinaria.
Pero sigue siendo una herramienta.
Y cuando todos tienen acceso a la misma herramienta, ya no alcanza con saber utilizarla.
Hay que tener algo propio que decir con ella.
