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La nueva “búsqueda fluida” de Google y el golpe silencioso al tráfico web

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Google dio un paso decisivo en la integración de su inteligencia artificial al buscador con el lanzamiento de la llamada “búsqueda fluida”, una experiencia que fusiona los resúmenes automáticos de AI Overview con el chat conversacional de AI Mode en un único flujo continuo. El cambio es técnico, pero su impacto es estructural: el usuario ya no necesita salir del buscador ni hacer clic en enlaces externos para profundizar una consulta. Google retiene la atención, conserva el contexto y responde todo dentro de su propio ecosistema, con implicancias directas para editores, creadores de contenido y el modelo económico de la web abierta.

La novedad consolida un giro estratégico del buscador hacia un sistema cerrado, dominado por su propia IA, que promete mayor comodidad para el usuario pero reconfigura de manera profunda la relación entre búsquedas, tráfico orgánico y generación de contenidos.

Cómo funciona la “búsqueda fluida” y por qué cambia la lógica del buscador

La mecánica es simple y, al mismo tiempo, disruptiva. Tras realizar una búsqueda, el usuario recibe un resumen generado por IA. A diferencia de lo que ocurría hasta ahora, ese resultado no es un punto final: debajo aparece una caja de texto con la leyenda “Ask anything”. Al escribir una nueva pregunta, el sistema pasa automáticamente al modo chat, mantiene el contexto de la consulta original y permite seguir indagando sin repetir términos ni abrir nuevas pestañas.

El buscador deja de ser una lista de enlaces y se transforma en una conversación continua. Google “recuerda todo” y asume que cada nueva pregunta es parte del mismo hilo. De este modo, la experiencia elimina fricciones, clics intermedios y saltos entre páginas, uno de los pilares históricos del funcionamiento de la web.

Detrás de esta actualización se encuentra Gemini 3, que se convirtió en el modelo predeterminado global de Google. La compañía sostiene que ofrece respuestas más precisas que sus versiones anteriores y que las pruebas internas demostraron que los usuarios prefieren “una experiencia que fluya naturalmente en una conversación”, sin interrupciones ni pasos adicionales.

El impacto económico: caída del CTR y riesgo para el tráfico orgánico

Si para el usuario la mejora es evidente, para el ecosistema digital el panorama es mucho más sombrío. La fusión total entre AI Overview y AI Mode profundiza un fenómeno que ya venía en marcha: la caída del CTR (tasa de clics) hacia sitios externos. Con la “búsqueda fluida”, el incentivo para abandonar Google y visitar una web se reduce al mínimo.

Antes, los resúmenes automáticos convivían con enlaces visibles y requerían acciones adicionales para profundizar la búsqueda. Ahora, el usuario puede resolver prácticamente todas sus dudas sin salir del buscador. El resultado es una concentración aún mayor del tiempo de navegación dentro de Google y una evaporación progresiva del tráfico orgánico hacia medios, blogs, tiendas online y sitios especializados.

Para editores y creadores de contenido, el golpe es doble. Por un lado, la visibilidad disminuye. Por otro, se debilita el modelo de monetización basado en visitas, publicidad y suscripciones. La IA de Google se convierte en el intermediario total entre la información y el usuario, absorbiendo valor sin necesariamente devolver tráfico a las fuentes originales.

Una mejora para el usuario y un dilema estructural para la web

La “búsqueda fluida” representa un avance significativo en términos de experiencia de usuario. Reduce tiempos, simplifica procesos y convierte al buscador en un asistente conversacional permanente. Sin embargo, también instala una pregunta incómoda para el futuro de internet: ¿qué pasa con las fuentes?

Si Google se apropia del contenido, lo sintetiza y lo entrega directamente desde su IA, el incentivo para producir información original y de calidad se debilita. La web abierta, basada en el intercambio de tráfico entre plataformas, entra en tensión con un modelo cada vez más cerrado, donde el conocimiento circula dentro de un único actor dominante.

Por ahora, la respuesta no está clara. Lo que sí resulta evidente es que la “búsqueda fluida” no es solo una mejora técnica, sino un cambio de reglas con impacto económico, institucional y estratégico. Google ya no solo ordena la información del mundo: la procesa, la resume y la retiene.

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El envejecimiento de la fuerza laboral acelera una crisis de sucesión y obliga a repensar el futuro del trabajo

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El mundo del trabajo enfrenta un cambio estructural de largo plazo: para 2030, más de uno de cada cuatro trabajadores tendrá más de 55 años, mientras cae la proporción de empleados que aspiran a ocupar roles de liderazgo. El dato, que ya impacta en las estrategias empresariales, surge del nuevo informe global de ManpowerGroup y expone un desafío económico, organizacional e institucional que obliga a redefinir políticas de talento, modelos productivos y esquemas de formación en un contexto de transformación acelerada.

Envejecimiento, liderazgo y una alerta temprana para las organizaciones

El informe “La Ventaja Humana: Tendencias Globales sobre el Futuro del Trabajo”, presentado por ManpowerGroup en el marco de la Conferencia de Davos, advierte que el envejecimiento de la fuerza laboral dejó de ser una proyección a largo plazo para convertirse en un fenómeno inmediato. Según el relevamiento, el 57% de los empleadores reconoce que esta tendencia ya está impactando su estrategia actual de Recursos Humanos, mientras que para 2030 más del 25% de los trabajadores tendrá más de 55 años.

El dilema central no se limita a la demografía. El estudio revela que solo el 39% de los trabajadores de la Generación X y el 56% de los Millennials afirma aspirar a ocupar roles de liderazgo, una combinación que configura una crisis de sucesión con efectos directos sobre la continuidad operativa y la sostenibilidad de las organizaciones.

El informe se basa en encuestas a más de 12.000 trabajadores y 40.000 empleadores en 41 países, y sintetiza 16 tendencias clave que impactan el mundo laboral, agrupadas en cuatro ejes estratégicos: Equipos Súper Híbridos, Reaprendizaje Acelerado, Normas de Transformación y Crisis de Sucesión. El diagnóstico funciona como una hoja de ruta para anticipar tensiones que ya comienzan a manifestarse en la productividad, la gobernanza interna y la planificación del capital humano.

Trabajo híbrido, economía gig y reaprendizaje permanente

Uno de los ejes centrales del informe es la consolidación de los Equipos Súper Híbridos, donde la interacción entre personas e inteligencia artificial redefine procesos, roles y estructuras laborales. En este esquema, la tecnología no reemplaza al trabajo humano, sino que reconfigura funciones y potencia habilidades estratégicas, como el juicio ético, la gestión de equipos y el vínculo con clientes.

En paralelo, se profundiza la expansión de la economía gig. El estudio señala que el 27% de los trabajadores de la Generación Z ya complementa su ingreso principal con trabajos a tiempo parcial o por proyecto, y proyecta que para 2027 hasta la mitad de la fuerza laboral en el mundo desarrollado podría participar en esquemas de contratación flexibles y orientados a proyectos. Este cambio impacta de lleno en los sistemas tradicionales de empleo, previsión social y organización del trabajo.

En ese contexto, el Reaprendizaje Acelerado emerge como un factor crítico. El 91% de los profesionales del área de Aprendizaje y Desarrollo coincide en que el aprendizaje continuo es hoy más importante que nunca para el éxito profesional. La actualización de habilidades dejó de ser un beneficio complementario para convertirse en una condición estructural de empleabilidad, tanto para las personas como para las organizaciones que buscan sostener su competitividad.

Confianza, ingresos y la urgencia de una nueva agenda laboral

El eje de Normas de Transformación pone el foco en la relación entre trabajadores y empleadores. A nivel global, el 68% de los trabajadores afirma que la confianza en las organizaciones está disminuyendo, mientras que el 36% de los trabajadores de primera línea necesita un segundo empleo para complementar sus ingresos. Este escenario tensiona los modelos tradicionales de gestión y obliga a revisar prácticas vinculadas a la presencialidad, la cultura organizacional y las expectativas de bienestar y productividad.

En este marco, la Crisis de Sucesión se presenta como uno de los desafíos más sensibles. La combinación entre una fuerza laboral que envejece, una menor vocación por el liderazgo y un mercado de trabajo más fragmentado plantea riesgos concretos para la continuidad institucional de empresas y organizaciones. El informe advierte que preparar a la próxima generación de líderes dejó de ser una opción y se convirtió en una prioridad estratégica.

“El futuro del trabajo se construye en un contexto de cambio permanente, donde no alcanza solo con incorporar más tecnología y nuevas herramientas: las organizaciones que quieran mantenerse competitivas deberán tomar mejores decisiones sobre liderazgo, desarrollo del talento y adopción de sistemas para anticiparse a los desafíos del nuevo entorno”, afirmó Luis Guastini. Según sostuvo, las tendencias identificadas “ofrecen una hoja de ruta concreta para gestionar el cambio de manera estratégica y sostener la competitividad”.

Un desafío económico y organizacional de largo alcance

El envejecimiento de la fuerza laboral, la expansión de la economía gig y la redefinición del liderazgo no solo interpelan a las empresas, sino también a los sistemas educativos, las políticas públicas y los marcos regulatorios. La transición hacia modelos más flexibles y tecnológicos exige instituciones capaces de acompañar estos cambios sin profundizar desigualdades ni debilitar la cohesión social.

En un mercado laboral en plena redefinición, el informe de ManpowerGroup deja una señal clara: el principal activo para atravesar la transformación no será únicamente la tecnología, sino la capacidad de tomar decisiones estratégicas sobre personas, talento y liderazgo. El desafío ya está en marcha y sus efectos serán determinantes para la competitividad económica en la próxima década.

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Si la IA no genera beneficios reales, perderemos el permiso para usar la energía que consume

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Con el inicio de 2026, la industria tecnológica arranca un ciclo crítico en el que la inteligencia artificial ya no solo se mide por innovación, sino por resultados concretos

Satya Nadella, CEO de Microsoft, advirtió que la IA podría perder el “permiso social” para operar si no genera beneficios tangibles, ya que la IA ha sido una herramienta principalmente técnica, útil para preguntas o demostraciones, pero no ha generado cambios reales en medicina, educación o productividad aún, o al menos en comparación a toda la inversión global que ha apostado por esta tecnologiaEste es un tema que cobra relevancia en un contexto donde los centros de datos consumen tanta energía como ciudades completas y se estima que cada modelo avanzado requiere recursos comparables al consumo energético equivalente al de una casa promedio. La discusión se centra tanto en la eficiencia económica como en la sostenibilidad ambiental, un equilibrio cada vez más cuestionado.

Burbuja de expectativas

Durante años, la IA ha recibido inversiones masivas con la promesa de transformar sectores clave, pero la realidad muestra que los resultados aún no cumplen las expectativas. Según Mohamed Kande, presidente global de PwC, más del 50% de las empresas que han adoptado IA no obtienen beneficios medibles, lo que evidencia que la confianza en la tecnología no siempre se traduce en productividad o valor económico directo

A esto se suma la advertencia de Bill Gates a los inversores: no todas las compañías que desarrollan IA lograrán justificar sus valoraciones actuales, lo que genera presión para que las empresas demuestren resultados concretos para los inversores. Esta combinación de expectativas infladas y avances limitados empieza a cuestionar la legitimidad del gasto masivo en infraestructura y desarrollo, evidenciando que, pese a los años de progreso tecnológico, la IA sigue enfrentando desafíos de eficacia económica y retorno de inversión.

El coste oculto: impacto energético y consumo de agua

El debate sobre la IA no se limita al rendimiento económico. El consumo de recursos energéticos y el impacto ambiental son factores críticos. Organismos internacionales han destacado la necesidad de implementar tecnologías alineadas con energías renovables y prácticas de eficiencia que reduzcan el consumo. Estudios recientes subrayan que los data centers emplean grandes cantidades de agua y electricidad, incrementando la preocupación sobre el impacto ambiental y la huella de carbono asociada a la IA. Estos son algunos de los datos del impacto en recursos de la Inteligencia Artificial en los últimos años:

  • Los centros de datos consumieron aproximadamente 415 TWh de electricidad en 2024, equivalente al 1,5 % del consumo eléctrico mundial, y se proyecta que esta cifra se duplicará (y más) hacia 2030.
  • En Estados Unidos, los data centers utilizaron cerca de 64 mil millones de litros de agua en 2023 para enfriar hardware, un consumo que podría cuadruplicarse en los próximos años sin eficiencia adicional.
  • La expansión de la IA y el entrenamiento de modelos avanzados como GPT‑5 contribuyen a una huella de carbono significativa, que no parece estarse reduciendo pronto.

Planes estratégicos y futuro de la IA

Frente a los desafíos actuales, Microsoft y otras compañías están impulsando una IA que combine eficiencia, utilidad social y menor consumo de recursos. Satya Nadella advierte que la tecnología no puede limitarse a tareas técnicas o responder preguntas: debe generar beneficios reales en sectores clave como salud, educación y productividad

En este contexto, la UNESCO y otras instituciones destacan la importancia de integrar energías limpias en la infraestructura tecnológica, promoviendo el uso de energía solar en centros de datos y estrategias que reduzcan el impacto ambiental. Este enfoque apunta a un equilibrio entre retorno económico, sostenibilidad y legitimidad social, estableciendo un horizonte en el que la innovación tecnológica esté alineada con la responsabilidad ambiental y la utilidad tangible para la sociedad.

Fuente: papernest.es

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Una comunidad reemplaza la inteligencia artificial por inteligencia humana para proteger su agua

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 En una de las regiones con mayor estrés hídrico de Chile, la comunidad de Quilicura está llevando a cabo una acción sin precedentes: reemplazar la inteligencia artificial por inteligencia humana durante un día para dar visibilidad a la huella hídrica oculta de la IA.

La iniciativa está liderada por Corporación NGEN, una organización dedicada a la restauración, promoción y educación sobre el patrimonio natural de su comunidad. El 31 de enero, la comuna lanzará Quili.AI, una alternativa impulsada por personas, que invita a gente de todo el mundo a enviar las preguntas cotidianas que normalmente le harían a una máquina. En lugar de ser procesadas por centros de datos de alto consumo energético, cada consulta será respondida directamente por habitantes de Quilicura, apelando a la experiencia vivida, el conocimiento cultural y el criterio humano. Durante 24 horas no se utilizarán servidores, computación en la nube ni sistemas de refrigeración.

Corporación NGEN desarrolló la plataforma como una forma de convertir una infraestructura abstracta en algo humano y local. Cualquier persona podrá hacer preguntas y recibir respuestas en tiempo real de miembros de la comunidad, con la diferencia clave respecto de la IA de que estas respuestas provendrán directamente de la comunidad de Quilicura, sin consumir una sola gota de agua.

El experimento pone en evidencia una tensión creciente: cada interacción con sistemas de IA consume agua, de manera indirecta pero medible, a través de la refrigeración de los centros de datos. Aunque invisible para los usuarios, el impacto es significativo. En Chile, un solo centro de datos de gran escala puede requerir entre 1 y 3 millones de litros de agua por día bajo sistemas de refrigeración tradicionales. A nivel global, se proyecta que el uso de agua asociado a la IA alcance miles de millones de metros cúbicos anuales en los próximos años.

Quili.AI vuelve tangible esta infraestructura invisible. A medida que los usuarios envían preguntas, la plataforma estima cuánta agua se habría consumido si la consulta hubiera sido procesada por un modelo de IA convencional mostrando, a su vez, cuánta agua se ahorró al elegir una respuesta humana.

El momento no es casual. En los últimos años, grandes tendencias virales vinculadas a la IA demostraron cuán rápido pueden multiplicarse los usos aparentemente triviales. Una ola global de autorretratos generados por IA fue estimada en un consumo de más de 200 millones de litros de agua en menos de una semana, equivalente al consumo mensual de una ciudad pequeña.

Los organizadores remarcan que la iniciativa no es anti-IA. Se trata, más bien, de una pausa: una invitación a hacer preguntas de manera responsable y a reflexionar sobre cómo deberían escalar estos sistemas en regiones ya afectadas por la sequía. El proyecto busca abrir el diálogo con autoridades locales y responsables de políticas públicas sobre estándares ambientales más claros para los centros de datos que operan en la cuenca del río Maipo y otras regiones.

La participación global está abierta y cualquier persona podrá interactuar con los habitantes de Quilicura a través de Quili.AI el próximo 31 de enero.

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La ola de la producción de video con IA ya está aquí: oportunidades y desafíos para los creadores de contenido

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Como resultado de los avances en la tecnología de inteligencia artificial, la producción de videos se ha vuelto accesible para todos, ya que los costos se redujeron de manera sustancial frente a lo que eran originalmente, cuando resultaban prohibitivos. Los generadores de video con IA están cambiando la forma en que se desarrollan los procesos creativos gracias a sus métodos rápidos y eficientes para generar contenido audiovisual. Sin embargo, en el entorno empresarial actual, si bien existen muchos beneficios asociados al uso de herramientas de IA para facilitar la creación de videos, también hay desafíos que deben considerarse para que estas tecnologías se utilicen de manera responsable.

Comprender la IA en la producción de video

La creación de videos con IA es posible gracias a la mejora continua de las tecnologías de inteligencia artificial, máquinas capaces de aprender mediante modelos complejos llamados Redes Neuronales Profundas, que automatizan el proceso de creación y edición de archivos de video. Gracias a estas tecnologías, la producción de video con IA avanzó hasta el punto de permitir la creación de archivos de alta calidad y, a partir del aprendizaje de esos materiales, acceder a contenidos audiovisuales cada vez más sofisticados.

Mediante el uso de algoritmos como las Redes Generativas Antagónicas (GANs), es posible producir efectos visuales altamente detallados y hacer que las redes neuronales “compitan” y optimicen sus resultados para mejorar su potencial visual.

Debido a la creciente demanda de herramientas de producción fáciles de usar y de bajo costo -desde el entretenimiento hasta el ámbito comercial y publicitario- la IA se convirtió rápidamente en uno de los principales soportes creativos para quienes desarrollan productos multimedia en industrias como el cine, la televisión, los videojuegos, la música y el teatro. La IA no solo abrió oportunidades creativas de bajo umbral para creadores individuales, sino que también generó un entorno más amplio y flexible para los profesionales del sector.

Nuevas oportunidades para los creadores de video

1. La popularización de la producción audiovisual

La generación de video con IA ofrece una forma completamente nueva de crear contenidos, gracias a la automatización tecnológica, que hace que producir videos sea mucho más sencillo que antes. Con esta tecnología ya no es necesario invertir en hardware costoso ni contar con habilidades técnicas especializadas; basta con elegir el método de creación que mejor se adapte a cada necesidad.

Por ejemplo, con herramientas como Viddo AI, es posible crear un video simplemente escribiendo un guión o reutilizando clips de video previamente creados. Además, este método ahorra tiempo al permitir un desarrollo rápido de contenidos.

La democratización de la producción de video la vuelve accesible a personas de todos los sectores. Como resultado, hoy existen muchas más opciones para crear videos que nunca antes, junto con una alternativa más sostenible frente a los métodos tradicionales, intensivos en recursos.

2. Mejora de la creatividad y la productividad

Las tecnologías de creación de video desarrolladas con IA reducen el costo inicial de ingreso al mundo audiovisual y, al mismo tiempo, mejoran tanto la calidad de los resultados como el proceso creativo. Al automatizar tareas repetitivas —como la edición de video, la generación de locuciones, el subtitulado automático o la sincronización de escenas— la IA permite que los creadores dediquen menos tiempo a tareas técnicas tediosas y más energía a conceptualizar contenidos, desarrollar narrativas y expresarse creativamente.

Además, los generadores de video con IA permiten producir múltiples versiones de un mismo video de manera rápida y eficiente, acelerando los ciclos de desarrollo creativo. Esta eficiencia brinda oportunidades a creadores individuales, equipos pequeños o proyectos con recursos limitados para generar un mayor volumen de contenidos y crecer dentro del mercado. A su vez, estos ciclos rápidos ayudan a mantener altos niveles de innovación y consistencia en un contexto de competencia cada vez más intensa.

3. Optimización de los costos de producción

Las tecnologías de IA eliminaron gran parte de las complicaciones asociadas a la producción de video, permitiendo crear contenidos de alta calidad de forma simple y económica. En el pasado, producir un solo video implicaba invertir grandes sumas en software, editores, equipamiento y una enorme cantidad de trabajo repetitivo para obtener una versión básica.

La generación de video con IA tiene el potencial de eliminar gran parte de ese trabajo repetitivo y, por lo tanto, reducir costos. Además, la IA puede generar una cantidad prácticamente ilimitada de variaciones de un mismo video de manera rápida y económica, como versiones adaptadas a distintas redes sociales o regiones. Esto permite lanzar miles de versiones personalizadas sin costos adicionales significativos.

De este modo, empresas y equipos de marketing pueden desplegar campañas con miles de videos altamente segmentados y personalizados a una fracción del costo que tendría hacerlo de forma tradicional, logrando una eficiencia y efectividad mucho mayores.

4. Expansión de los tipos de contenido y de los límites creativos

El uso de IA en video reduce tanto los costos como las habilidades técnicas necesarias para producir contenidos de calidad, y al mismo tiempo ofrece una plataforma creativa para experimentar con nuevos formatos y estilos. La posibilidad de crear animaciones, efectos especiales, entornos virtuales y distintos tipos de visuales permite llevar las ideas artísticas a territorios que antes eran difíciles de alcanzar.

Los creadores pueden producir automáticamente videos en múltiples estilos y seguir explorando distintas formas de narración o efectos visuales, ampliando los tipos de contenido y los límites de su creatividad. Al eliminar las barreras de costos y tiempos de producción, se fomenta una mayor libertad creativa y se impulsa la innovación, tanto para individuos como para pequeños equipos.

5. Ampliación del alcance y la influencia de la audiencia

La generación de video con IA ofrece oportunidades sin precedentes para difundir contenidos a escala global. La tecnología permite crear rápidamente subtítulos multilingües y versiones adaptadas a distintos mercados y plataformas, facilitando el acceso de públicos de diferentes culturas y contextos.

Para empresas y creadores individuales, esto significa la posibilidad de ampliar su alcance y fortalecer su impacto como marca global. Gracias a estas herramientas, no solo pueden aumentar el tráfico hacia sus contenidos, sino también mejorar el reconocimiento de su imagen personal o corporativa en un mercado de distribución cada vez más saturado y competitivo.

Los desafíos que enfrentan los creadores de video

A pesar de las múltiples ventajas de la generación de video con IA, los creadores deben abordar adecuadamente los desafíos que plantea su uso para garantizar una aplicación eficaz y responsable.

1. Gestión de la calidad en los videos generados por IA

Si bien los generadores de video con IA pueden producir contenidos impactantes con rapidez, aún presentan limitaciones. El rendimiento de estas herramientas depende principalmente de los datos y los algoritmos utilizados. Los creadores humanos, en cambio, poseen creatividad e intuición para desarrollar historias con una profundidad que la IA todavía no puede alcanzar.

Aunque la IA puede generar guiones, diálogos y efectos especiales, carece del sentido intuitivo de la narración que los humanos desarrollan a lo largo de años de experiencia. Por esta razón, los videos generados por IA suelen carecer del toque personal y la conexión emocional que aportan los creadores humanos, algo especialmente crítico en el cine y el entretenimiento, donde el vínculo emocional con la audiencia es clave.

2. Cuestiones éticas y de autenticidad en la creación de videos

La producción de video con IA plantea dilemas éticos relevantes, en particular por el uso de la tecnología deepfake. Esta permite crear videos extremadamente convincentes alterando o reemplazando el rostro y la voz de una persona real, lo que puede inducir a error a quienes consumen ese contenido.

Si bien los deepfakes pueden utilizarse con fines legítimos, como la parodia o el entretenimiento, existe un riesgo significativo de que se empleen para difundir información falsa o dañar la reputación de terceros. A medida que estas tecnologías evolucionan, también aumentan los riesgos relacionados con la privacidad, el consentimiento informado y la confianza en los contenidos digitales.

Por ello, los creadores y las empresas desarrolladoras de estas herramientas tienen la responsabilidad de establecer códigos éticos claros para su uso.

3. Problemas de derechos de autor en la creación de contenidos

La creación de videos con IA plantea cuestiones complejas vinculadas al derecho de autor y la propiedad intelectual. Los sistemas de generación de imágenes y video requieren grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, muchos de los cuales pueden estar protegidos por derechos de autor.

Esto dificulta determinar quién es el titular de los derechos sobre un video generado con IA: los desarrolladores de la herramienta, los creadores del material original utilizado para entrenarla o los usuarios que generan el contenido. Esta falta de claridad puede derivar en conflictos legales, especialmente cuando se busca una explotación comercial o una distribución a gran escala.

Además, al basarse en obras existentes, los generadores de video con IA pueden producir contenidos que se asemejen a estilos artísticos o diseños de personajes ya establecidos, lo que podría dar lugar a reclamos por infracción de derechos de autor. Por ello, los creadores deben ser especialmente cuidadosos con las fuentes y los límites del material que utilizan, y las plataformas deben mejorar la transparencia y los sistemas de gestión de derechos.

Tendencias futuras en los generadores de video con IA

La IA está transformando la manera en que se crean los videos, haciéndolos más accesibles y económicos, y abriendo nuevas oportunidades creativas. Al mismo tiempo, plantea desafíos relacionados con la calidad, la ética y el respeto por los derechos de autor.

De cara al futuro, es probable que los creadores consideren a la IA como un socio en el desarrollo de contenidos audiovisuales, y no como un reemplazo. Siempre que se comprendan sus limitaciones, se respeten pautas éticas y se valore la creatividad humana, la IA tendrá un impacto positivo en la producción de video y se convertirá en una herramienta clave para un ecosistema creativo sano y sostenible.

El verdadero desafío para los creadores no será si pueden o deben usar la IA en la producción de video, sino cómo utilizarla de manera inteligente y ética.

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