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Cuando la creación de imágenes se convierte en un estímulo,
¿qué estamos enseñando realmente?Por Ivy Wei, investigadora de máster, Goldsmiths, Universidad de Londres
En los últimos años, herramientas de IA generativa como Midjourney o DALL·E han irrumpido con fuerza en las aulas creativas. Desde talleres de primaria hasta módulos de diseño universitario, los estudiantes crean ahora obras visuales introduciendo indicaciones en algoritmos. En cuestión de segundos, aparece una imagen pulida.
Para algunos, esto supone un cambio democrático en el acceso a la creatividad. Para otros, especialmente los educadores de disciplinas artísticas tradicionales, plantea preguntas incómodas: ¿Sigue siendo esto formación artística? ¿Qué están aprendiendo realmente los estudiantes? Y lo que es más importante, ¿están preparados los educadores para este cambio?
De la mano y el ojo a la indicación y el clic
La enseñanza tradicional de las artes visuales siempre ha valorado la participación física: observar la vida real, explorar materiales, dibujar a mano. Este proceso es lento, sensorial, encarnado y profundamente ligado a la experiencia vital del estudiante. A través de la repetición, el fracaso y la improvisación, los estudiantes aprenden no solo a crear, sino también a sentir a través de la creación.
En cambio, la generación de imágenes basada en la IA prescinde de la mano y la vista. Es rápida, aparentemente sin esfuerzo y muy estilizada. Un estudiante puede escribir «una medusa brillante flotando en un bosque de coral» y obtener diferentes resultados sofisticados en cuestión de segundos. Pero al hacerlo, ¿qué se está ejercitando? ¿La imaginación o la lógica de búsqueda? ¿La interpretación o la satisfacción?
Algunos artistas y educadores han señalado que la integración de las herramientas de IA en la educación en artes visuales no se limita al aprendizaje de un nuevo software, sino que cuestiona fundamentalmente los supuestos sobre lo que significa «hacer arte». Como dijo uno de los colaboradores, muchos profesores de arte formados en métodos tradicionales sienten que no están ampliando las herramientas creativas, sino que están siendo testigos de una disrupción estructural en el aula.
¿Seguimos enseñando «cómo hacer» o simplemente «cómo elegir»?
En un flujo de trabajo de IA generativa, el papel del artista cambia. En lugar de construir una imagen paso a paso, ahora describe una idea, recibe opciones visuales y decide qué refinar. Este proceso se parece más a la edición que al dibujo.
Algunos artistas y educadores describen este cambio como el paso de «creador» a «curador de posibilidades». El artista ya no es dueño de las marcas, sino del marco, la intención y la iteración. Sin embargo, esta doble función, como diseñador de prompts y selector de imágenes, requiere un conjunto de habilidades completamente nuevo. Ahora los estudiantes deben aprender a formular prompts potentes, leer críticamente los resultados visuales, reconocer los sesgos y las repeticiones, y perfeccionar con un propósito.
Esto exige una mentalidad pedagógica diferente. Los profesores ya no se limitan a demostrar técnicas, sino que enseñan a los alumnos a navegar por los sistemas, enmarcar las decisiones y definir el valor en un contexto en el que la máquina genera a una velocidad abrumadora. Como señaló un educador del proyecto, «la IA no sabe lo que es bueno. Solo sabe lo que es probable».
Los profesores como curadores, no solo como demostradores
Algunos proyectos han comenzado a explorar cómo los profesores de artes visuales pueden interactuar con la IA de forma significativa y crítica. El objetivo no es dominar todas las herramientas del mercado, sino ayudar a los alumnos a comprender cómo funciona la IA, qué supuestos conlleva y dónde sigue siendo importante la intervención humana.
Algunas estrategias propuestas son:
- Comparar las imágenes generadas por IA con trabajos hechos a mano para analizar la profundidad y los matices de la composición.
- Pedir a los alumnos que «remezclen» o «corrijan» los resultados de la IA como forma de autoría activa.
- Rastrear los estereotipos visuales incrustados en los conjuntos de datos generativos: ¿quién está representado? ¿Y quién no?
- Animar a los alumnos a crear sus propios miniconjuntos de datos o intervenir en la lógica del sistema para hacer visibles sus valores.
Guiar a los alumnos a través de procesos de creación híbridos que combinan la imaginación, la estimulación y las habilidades prácticas: en un ejemplo, se animó a los niños a diseñar un robot con la ayuda de la IA. El profesor les pidió que hicieran una lluvia de ideas describiendo por qué era necesario un robot de ese tipo, que esbozaran sus ideas a mano y, finalmente, que utilizaran herramientas de IA para generar un modelo en 3D. (Figuras 1 y 2)
Esto convierte el aula de un lugar de uso de software en un espacio para la investigación visual crítica. Los profesores se convierten en traductores culturales y pensadores sistémicos, ayudando a los alumnos a comprender no solo cómo utilizar las herramientas, sino también cómo posicionarse en relación con ellas.
El mito de la creatividad y la política de las herramientas
El auge de la IA también nos obliga a revisar supuestos arraigados sobre la creatividad en sí misma. ¿Qué significa crear algo original? Si un estudiante utiliza una herramienta entrenada con miles de obras de arte anteriores, ¿cómo distinguimos entre homenaje, réplica e invención?
El artista visual Trevor Burgess ha argumentado que muchos sistemas de IA se asemejan más a máquinas de collage que a verdaderos creadores. «Parece más cercano al collage que a cualquier cosa generativa… lo que parece hacer la IA es pegar cosas de una manera muy sofisticada», señala. A menos que un artista codifique su propio sistema o lo manipule profundamente, en última instancia está trabajando con los parámetros estéticos de otra persona.
Esto plantea preguntas incómodas pero necesarias: ¿Quién diseña estos sistemas? ¿De quién son las ideas de belleza, realismo o coherencia que se incorporan en ellos? Si no se conciencia a los estudiantes de este contexto, corren el riesgo de interiorizar estilos y estructuras sin saber de dónde proceden.
¿Más acceso, más dependencia?
No hay duda de que la IA hace que la creación de imágenes sea más accesible. Para los principiantes, los niños o las personas con limitaciones físicas, ofrece un punto de entrada emocionante. Muchos estudiantes que antes se sentían alienados por las barreras técnicas ahora pueden expresar sus ideas con mayor libertad.
Sin embargo, esta accesibilidad también conlleva un nuevo tipo de dependencia. Sin alfabetización visual y sin un marco crítico, los estudiantes pueden llegar a depender de la estética predeterminada, los tropos algorítmicos y la gratificación visual instantánea. Pueden confundir los resultados rápidos con los significativos. Pueden dejar de preguntarse qué significa una imagen y limitarse a preguntarse si «es lo suficientemente buena».
Uno de los riesgos es que el proceso de creación artística se reduzca a un proceso de selección y ajuste de lo que ofrece la máquina. La esencia del arte, que es la ambigüedad, la fisicidad y la fricción, corre el riesgo de quedar reducida a un scroll infinito de resultados estilizados.
Reconstruir los cimientos educativos
El reto no es solo técnico, sino también institucional. Muchas escuelas de arte, especialmente en el nivel secundario y básico, se basan en planes de estudios centrados en la artesanía: dibujo, grabado, cerámica, pintura de observación. La IA no sustituye directamente a estas disciplinas, pero redefine su posición.
¿Deben los estudiantes aprender a dibujar antes de utilizar la IA? ¿O después? ¿Deben las herramientas de IA formar parte del plan de estudios básico o introducirse en seminarios de teoría crítica? ¿Deben evaluarse los estudiantes por la calidad de los resultados de la IA? ¿O por cómo utilizan la herramienta para apoyar su visión artística?
Estas preguntas son pedagógicas, filosóficas y éticas. Requieren que las instituciones reexaminen no solo su contenido, sino también sus valores.
En una era de generación visual infinita, la lección más importante puede que ya no sea cómo dibujar, sino cómo decidir. No qué hacer, sino por qué hacerlo.
La educación artística debe ayudar a los estudiantes a convertirse no solo en usuarios de herramientas, sino en creadores reflexivos de la cultura. En este nuevo panorama, los profesores de arte no son simples instructores. Son traductores de sistemas visuales, facilitadores de la crítica y guías en un mundo creativo en constante cambio.
Entonces, ¿está preparada la educación en artes visuales para la IA?
Para nada, pero el debate ya ha comenzado.
