Tecnología de vídeo generado por IA
Creación de videos con IA: Sora, buenas prácticas y futuro de la tecnología
La generación de videos mediante inteligencia artificial (IA) se perfila como una de las grandes revoluciones tecnológicas actuales. Tras el auge de herramientas que crean texto (como ChatGPT) e imágenes a partir de descripciones, ahora existen modelos capaces de producir videos completos a partir de indicaciones escritas. Estas herramientas prometen abaratar costos y acelerar tiempos en la producción audiovisual, a la vez que plantean nuevos desafíos en cuanto a uso ético y veracidad de los contenidos. En este artículo exploraremos el estado actual de esta tecnología, profundizando en Sora –el modelo de video de OpenAI–, compartiendo buenas prácticas para utilizar estas IA, advirtiendo sobre usos fraudulentos (como deepfakes y noticias falsas) y analizando el impacto futuro en campos como el marketing y la producción audiovisual.
La tecnología actual de generación de video con IA
Las IA generativas de video han avanzado rápidamente. Ya es posible convertir un texto descriptivo en un clip de video sin necesidad de cámaras ni actores reales. Varias plataformas ofrecen enfoques distintos: desde videos con avatares virtuales realistas (por ejemplo, presentadores sintéticos leyendo un guion) hasta videos completamente imaginados escena por escena a partir de un prompt de texto. Estas herramientas permiten a empresas y creadores ahorrar hasta un 70% en costos de producción y reducir el tiempo empleado en un 60%. De hecho, se proyecta que el mercado de generadores de video por IA crezca de $534,4 millones en 2024 a $2.560 millones para 2032, transformando la forma de crear contenido visual. En otras palabras, tareas que antes podían requerir estudios de grabación y grandes presupuestos ahora se están democratizando, al alcance de cualquier creador con un ordenador.
Uno de los avances más notables es la generación de video a partir de texto en lenguaje natural. A principios de 2025, OpenAI (creadores de ChatGPT y DALL-E) presentaron Sora, su modelo de IA capaz de generar videos a partir de una descripción textual. Sora marca un hito similar a sus predecesores: así como ChatGPT produce texto coherente y DALL-E crea imágenes desde un prompt, Sora puede crear una secuencia de video partiendo únicamente de nuestras indicaciones escritas. Esto se logra gracias a tecnologías de deep learning que combinan modelos de lenguaje (para entender nuestras descripciones) con modelos generativos de visión entrenados con enormes colecciones de videos. La IA “comprende” lo que le pedimos en lenguaje natural y convierte esas instrucciones en escenas en movimiento, suponiendo un salto enorme más allá de la generación de imágenes estáticas.
Sora de OpenAI: videos a partir de texto
Sora es el sistema de inteligencia artificial de OpenAI diseñado específicamente para crear videos de corta duración a partir de prompts de texto. Entrenado con una vastísima biblioteca de videos, Sora ha aprendido a reconocer movimientos, contextos y detalles visuales del mundo real, de modo que puede recrearlos siguiendo la descripción dada por el usuario. En otras palabras, si le pedimos “un perro corriendo por la playa al atardecer”, la IA identifica conceptos como “perro”, “correr”, “playa” y “luz de atardecer” y genera un clip donde esas ideas cobran vida en secuencia de imágenes.
Una de las fortalezas de Sora es su capacidad para generar escenas complejas. Podemos describir varios elementos en la misma toma (personajes, objetos, entorno) e incluso el tipo de movimiento o acción que realizarán, y el modelo intentará plasmarlos con sorprendente fidelidad. Por ejemplo, en pruebas internas se logró crear el video de “una mujer elegante caminando por una calle de Tokio llena de neones”, especificando en el prompt detalles minuciosos como la ropa que llevaba (chaqueta de cuero negra, vestido rojo, gafas de sol), su actitud al caminar y hasta que “la calle está húmeda y reflectante, creando un efecto espejo con las luces de colores”. El resultado mostró justamente a la persona descrita con la vestimenta indicada, desplazándose con la actitud solicitada, en un entorno urbano nocturno con reflejos en el suelo mojado y neones tal como se pidió. Este nivel de precisión ilustra cuánto ha avanzado la generación de video por IA para interpretar y recrear las visiones creativas del usuario.
Ahora bien, Sora todavía se encuentra en una fase temprana de desarrollo. Inicialmente, solo accesible para investigadores, hacia finales de 2024 OpenAI lanzó una versión denominada Sora Turbo para un grupo más amplio de usuarios. Actualmente, Sora está disponible como parte de los beneficios de ChatGPT Plus, permitiendo a sus suscriptores generar videos de hasta 20 segundos de duración en resolución 1080p. La plataforma ofrece distintas relaciones de aspecto (horizontal, vertical, cuadrado) para adecuarse a formatos de redes sociales o cine. Además, Sora incorpora herramientas para enriquecer la creatividad: por ejemplo, un modo storyboard que permite al usuario definir escena por escena qué debe ocurrir en cada fotograma clave. Incluso es posible “aportar tus propios recursos” –como imágenes o clips de video cortos– para remixar o combinar contenido existente con lo generado por la IA, logrando videos híbridos.
Como parte de su despliegue gradual, OpenAI incluyó Sora en ChatGPT Plus sin coste adicional, aunque con límites mensuales (por ejemplo, hasta 50 videos en 480p por mes incluidos en la suscripción básica). Para quienes necesiten mayor capacidad, se ofrece un plan Pro con un uso 10 veces mayor, soporte para resoluciones más altas y clips más largos. Es importante señalar que Sora aún tiene limitaciones técnicas: la propia empresa reconoce que a veces “genera físicas poco realistas y tiene dificultades con acciones complejas de larga duración”. De momento, los videos creados suelen ser breves (originalmente se hablaba de hasta 60 segundos en el prototipo de investigación, aunque la versión comercial lanza clips de 20 segundos) y no siempre clavan al 100% todos los detalles, especialmente en escenarios muy intrincados. Aun así, la calidad visual alcanzada y la coherencia con el prompt del usuario son asombrosas para una tecnología que hace pocos años era apenas ciencia ficción.
Buenas prácticas al usar generadores de video con IA
Como ocurre con otras IA generativas, la habilidad del usuario para comunicarse con la herramienta es crucial para obtener buenos resultados. En el caso de Sora (y similares), se recomienda seguir algunas buenas prácticas:
Iterar y afinar: Es poco probable obtener el video perfecto al primer intento. Una buena práctica es iterar: probar un prompt, observar el resultado y luego ajustar la descripción para corregir o mejorar detalles. Podemos añadir elementos que faltaron, eliminar detalles indeseados o reformular frases confusas. Esta interacción paso a paso nos permite converger hacia el video que imaginamos inicialmente.
Prompts claros y detallados: Cuanta más información relevante proporcionemos en la descripción, más preciso será el video resultante. Es aconsejable especificar el entorno, la iluminación, los personajes (apariencia, vestimenta, edad, etc.), las acciones que realizan e incluso el estilo visual deseado. La propia OpenAI señala que “cuanto más detallada sea la descripción del prompt, más detallada será la imagen (o video) que se muestre”. Por ejemplo, en lugar de pedir “un coche en la calle”, podríamos detallar “un coche deportivo rojo avanzando por una calle urbana de noche bajo la lluvia, con luces de neón reflejándose en el asfalto mojado”. Un prompt rico en matices ayuda a la IA a entender nuestra visión con mayor exactitud.
Conocer las limitaciones técnicas: Aunque impresionantes, estas IA tienen sus límites. Por ejemplo, Sora actualmente genera clips cortos (unos segundos) y puede fallar en lógica temporal muy prolongada o en detalles físicos complejos. Hay que ser consciente de que quizás no logre, por ahora, reproducir fielmente el rostro de una persona real o escenas multitudinarias hiperrealistas. Adaptar nuestras expectativas (y prompts) a lo que la tecnología puede hacer nos evitará frustraciones. Con el tiempo estas limitaciones se irán reduciendo, pero en el presente es mejor mantener las solicitudes dentro de escenarios manejables para la IA.
Aprovechar las herramientas de la plataforma: Si la IA ofrece funciones avanzadas (como el mencionado storyboard de Sora), conviene utilizarlas para tener más control. Dividir nuestro video en escenas o planos y describir cada uno por separado puede mejorar la coherencia narrativa. Del mismo modo, si se pueden subir imágenes de referencia o estilos predefinidos, es útil hacerlo para guiar la estética del resultado.
Respeto a las políticas y a los derechos de los demás: Al emplear generadores de video con IA debemos cumplir las políticas de uso de la herramienta. Sora, por ejemplo, bloquea ciertos usos abusivos: OpenAI impide expresamente generar pornografía infantil, deepfakes sexuales u otros contenidos gravemente perjudiciales. Inicialmente también han restringido la carga de imágenes de rostros reales para evitar que la gente haga deepfakes de personas sin permiso. Siguiendo esta línea, nosotros como usuarios debemos evitar pedir videos que violen la privacidad, los derechos de autor o la integridad de terceros. No está bien (ni suele ser legal) tratar de recrear a alguien real en situaciones comprometedoras o hacer pasar por verdad algo que es falso. La IA nos da un poder creativo enorme, pero implica la responsabilidad de usarla sin vulnerar normas éticas y legales.
Uso responsable y ético: Una buena práctica fundamental es no utilizar estos videos para engañar o causar daño. Si creamos contenido ficticio con IA, especialmente si imita a personas reales, es recomendable dejar claro que es una creación artificial. En el caso de Sora, OpenAI ha implementado automáticamente ciertas salvaguardas, como marcas de agua visibles en los videos generados por defecto, y metadatos incrustados siguiendo el estándar C2PA que permiten verificar el origen AI del material. Estas medidas buscan aportar transparencia, de modo que cualquiera (con las herramientas adecuadas) pueda identificar que ese video proviene de una IA y no de una cámara tradicional. Como usuarios, debemos preservar estas marcas de origen y actuar con honestidad: por ejemplo, si compartimos un video creado con Sora en redes sociales, deberíamos aclarar que es una animación generada por IA, evitando presentarlo como algo auténtico. La intención del creador es clave: usar la IA para creatividad, educación o entretenimiento es válido y emocionante; usarla para manipular o defraudar, en cambio, es una práctica condenable.
Deepfakes y desinformación: riesgos del mal uso
Ejemplos de videos falsos creados con IA que simulan ser noticias de última hora en redes sociales (marcados como «Falso» por verificadores). Estos videos usan avatares digitales con apariencia humana para difundir información engañosa.
Como mencionamos, una de las preocupaciones más serias alrededor de la generación de videos con IA es su uso malintencionado para engañar. Aquí es donde entra el concepto de deepfake. Un deepfake es básicamente un contenido audiovisual falsificado mediante IA: se pueden crear imágenes, audios y videos muy convincentes, pero engañosos, mezclando o reemplazando identidades de forma que parezcan reales. De hecho, el término “deepfake” surge de “deep learning” (aprendizaje profundo, la tecnología subyacente) + “fake” (falso). En video, un deepfake típico podría ser el rostro de una persona puesto sobre el cuerpo de otra en un video, sincronizando también el movimiento de labios con un audio inventado. El resultado: alguien podría aparecer diciendo o haciendo algo que nunca ocurrió en la realidad.
En redes sociales, ya se han detectado casos preocupantes de deepfakes y videos fraudulentos circulando como si fuesen reales. Por ejemplo, en Latinoamérica se identificaron decenas de videos falsos del conocido periodista Jorge Ramos, donde supuestamente hace afirmaciones polémicas que él nunca dijo en realidad. En un caso, se veía a este presentador anunciando la (falsa) “deportación de la familia de Donald Trump”, algo que obviamente nunca ocurrió ni fue reportado por la cadena donde trabaja –era un montaje digital muy bien logrado. También han aparecido “noticieros” con presentadores virtuales creados íntegramente por IA: personas que no existen, con aspecto y voz creíbles, leyendo noticias inventadas. La organización de fact-checking Factchequeado advirtió que en TikTok se estaba volviendo común el uso de avatares generados por IA para dar “noticias de última hora” sobre EE.UU., muchas de las cuales resultaron ser desinformación pura. Esos videos no aclaraban que el presentador era un avatar sintético, lo que podía llevar a la audiencia a creer que se trataba de un periodista real informando hechos verídicos.
Los riesgos de estas falsificaciones son evidentes: pueden dañar reputaciones, influir en opiniones públicas con noticias falsas, e incluso utilizarse para fraudes (imaginemos un video deepfake de un CEO dando un anuncio financiero falso, o de un político “admitiendo” algo escandaloso). La tecnología de video AI mal usada podría amplificar las llamadas “fake news” a nuevos niveles de verosimilitud.
Ante este panorama, tanto las plataformas tecnológicas como la sociedad en general están buscando soluciones. Un enfoque es desarrollar sistemas de detección de deepfakes: algoritmos que analicen videos y encuentren huellas sutiles de alteración digital (fallos en el renderizado de la cara, movimientos extraños, sincronización imperfecta de labios, etc.). De hecho, los verificadores recomiendan al público estar atentos a “señales de alerta” en estos videos: movimientos corporales repetitivos o rígidos, expresiones faciales poco naturales o desincronizadas con la voz, voces monótonas… cualquier detalle que delate que no es un humano genuino. En los ejemplos detectados en TikTok, muchos usaban siempre el mismo avatar con el mismo fondo y gestos mecánicos –indicativos de generación artificial.
Otra vía es fomentar la transparencia desde el origen. Iniciativas como la de OpenAI con Sora, incorporando marcas de agua y metadatos de origen en el contenido AI, van en esta línea. Asimismo, organizaciones sin ánimo de lucro y algunos gobiernos están discutiendo regulaciones: por ejemplo, leyes que obliguen a etiquetar los deepfakes o penalicen su uso con fines ilícitos. Algunas plataformas ya prohíben explícitamente los deepfakes engañosos en sus términos de servicio. El consenso emergente es que, así como la IA ofrece herramientas nuevas, deben establecerse normas y prácticas que prevengan sus abusos, asegurando que la línea entre realidad y ficción no se difumine sin nuestro consentimiento.
Impacto futuro en marketing y producción audiovisual
Mirando hacia el futuro, la creación de video con IA promete cambiar las reglas del juego en industrias creativas, publicidad y entretenimiento. En el campo del marketing, por ejemplo, las ventajas son claras: menores costos, mayor velocidad y más personalización. Ya se observa una caída drástica en los precios de producción audiovisual gracias a estas herramientas –se habla de reducir costes por factores de 100 o 1000, es decir, algo que antes costaba $1000 ahora podría costar $1 usando IA, y una aceleración enorme en los tiempos de ideación y edición (tareas que tomaban días u horas, la IA puede hacerlas en minutos). Esto significa que los equipos de marketing podrán generar mucho más contenido en el mismo lapso de tiempo, multiplicando las iteraciones creativas y adaptándose rápido a las tendencias.
Además, la IA “empareja la cancha” para los creadores pequeños versus las grandes empresas. Históricamente, producir videos de alta calidad requería recursos que solo las marcas grandes tenían (equipos profesionales, estudios, actores, etc.), pero ahora una pequeña startup o un creador independiente pueden competir casi de igual a igual usando herramientas de video AI. Igual que las redes sociales democratizaron la distribución de contenidos, la IA democratiza su producción. No sería raro ver a marcas emergentes lanzando campañas con videos muy atractivos generados por IA, compitiendo en creatividad con gigantes corporativos.
Otra tendencia apasionante es la personalización de contenidos. La publicidad tradicional hacía un mismo anuncio para millones de personas; con la IA de video, se podrán crear versiones adaptadas a distintos segmentos e incluso a individuos específicos. Por ejemplo, una marca podría generar automáticamente variantes de un video promocional cambiando ciertos elementos (idioma, referencias culturales, el personaje protagonista) para que cada audiencia se sienta más identificada. Los algoritmos pueden adaptar los videos a los gustos, preferencias o datos demográficos de cada usuario, logrando un engagement mayor. Imaginemos videos de oferta donde el avatar te llama por tu nombre, o un tour virtual de un coche nuevo donde lo ves con tus colores favoritos; esas experiencias personalizadas a escala masiva serán posibles gracias a la IA generativa.
En el terreno de la producción audiovisual (cine, series, música), también se abren posibilidades enormes. Las IA de video pueden ayudar en la preproducción, generando storyboards animados a partir de guiones, o visualizando cómo luciría una escena antes de filmarla realmente. Directores y creadores podrían probar múltiples enfoques visuales con rapidez, lo cual facilita la experimentación creativa. A más largo plazo, es concebible que surjan obras audiovisuales enteramente creadas por IA o con mínima intervención humana: cortometrajes animados bajo demanda, videos musicales personalizados, etc. De hecho, ya hay músicos y artistas visuales colaborando con IA para producir contenidos híbridos. En el ámbito educativo o de capacitación, empresas como Synthesia o HeyGen ofrecen avatares IA que presentan contenidos, permitiendo generar videos de entrenamiento corporativo en decenas de idiomas sin contratar actores. Muchas compañías globales están adoptando estos “presentadores virtuales” para agilizar sus comunicaciones internas y ahorrando miles de dólares por video en el proceso.
Por supuesto, la irrupción de estas herramientas también plantea desafíos laborales y creativos. Profesionales de edición de video, camarógrafos, animadores y actores tendrán que adaptarse a un entorno donde algunas tareas rutinarias se automatizarán. Sin embargo, lejos de sustituir por completo el factor humano, lo más probable es que la IA se convierta en un aliado que potencie la creatividad: liberando tiempo de producción técnica, permitiendo centrarse en la estrategia, la narración y los aspectos humanos de las historias. Las productoras audiovisuales tradicionales deberán repensar sus métodos y encontrar cómo aportar valor en un ecosistema donde cualquiera puede generar contenido decente con pocos recursos. La imaginación, el talento artístico y la visión original serán más importantes que nunca para destacar entre un mar de contenido generado automáticamente.
En resumen, la creación de videos con IA representa un salto revolucionario que ya está en marcha. Herramientas como Sora de OpenAI nos muestran un atisbo de un futuro donde la creatividad audiovisual es más accesible, rápida y versátil. Desde la publicidad hasta el cine y la educación, veremos contenidos generados por IA cada vez más integrados en nuestro día a día. El reto consistirá en aprovechar estas tecnologías de forma positiva y responsable: maravillándonos con sus posibilidades creativas, pero también estableciendo límites claros para evitar los engaños y abusos. Si algo ha quedado claro, es que la IA no es solo una moda pasajera, sino una nueva herramienta poderosa –como lo fue en su momento la cámara de video o la computadora– que está destinada a transformar cómo contamos historias en la era digital. Y en esa transformación, todos (creadores, consumidores y reguladores) tenemos un papel que jugar para que el resultado final sea un ecosistema audiovisual más innovador, democratizado y confiable.