En un momento donde la fascinación tecnológica a menudo eclipsa el análisis crítico, el filósofo Emanuele Arielli y el teórico de los medios Lev Manovich nos ofrecen una cartografía necesaria para entender de qué manera la Inteligencia Artificial Generativa está operando en nuestra cultura visual. Frente al entusiasmo acrítico o al rechazo simplista, Estética artificial propone algo más complejo: pensar la IA generativa como un régimen estético con reglas propias, con inercias formales y con implicaciones culturales profundas.
La apuesta del ensayo es ambiciosa: analizar cómo los modelos generativos reconfiguran el campo de lo visible, cómo establecen nuevos criterios de calidad y cómo desplazan la toma de decisiones formales hacia infraestructuras opacas. No estamos ante una revolución creativa espontánea, sino ante la consolidación de una nueva capa de mediación algorítmica que interviene antes incluso de que el artista formule su intención.
Para quienes trabajamos desde el arte y los nuevos medios —un territorio que en HybridArt exploramos constantemente—, la premisa del libro es un punto de partida ineludible: la Inteligencia Artificial generativa no es una herramienta neutral ni una simple extensión del software creativo. Es un dispositivo estético. Un sistema complejo que organiza qué imágenes son posibles, cuáles son improbables y cuáles quedan directamente fuera del campo de lo visible.
Pero aceptar esta premisa implica también asumir una responsabilidad: no basta con describir el régimen visual emergente; es necesario interrogarlo desde la práctica. A continuación, desgranamos los ejes que nos han parecido más interesantes de la obra, tensionándolos con preguntas sobre soberanía creativa, fricción y resistencia estética que definen nuestra línea de trabajo. Una lectura crítica desde la práctica artística sobre el libro de Emanuele Arielli y Lev Manovich
La estética generativa no es emergente, es estadística
Uno de los argumentos centrales de Estética artificial es el desmantelamiento de la «creatividad» de la máquina. La IA no produce imágenes desde una experiencia del mundo, sino desde una memoria visual estadística, compuesta por miles de millones de imágenes previas (datasets), seleccionadas, filtradas y jerarquizadas.
El libro insiste en que esta memoria no es neutra. Al aprender de lo que ya existe masivamente en internet, el modelo tiende inevitablemente a la convergencia.
«La IA generativa opera bajo una lógica de promedios: no busca la excepción estética, sino la probabilidad estadística. Lo que la máquina nos devuelve no es una visión nueva, sino la versión más normalizada de nuestra propia memoria cultural.»
Estética artificial: IA generativa, arte y medios visuales – Emanuele Arielli y Lev Manovich
Esto explica por qué las imágenes de IA, a pesar de su perfección técnica, a menudo nos resultan extrañamente familiares o genéricas. El sistema no solo reproduce el archivo, sino que lo optimiza estéticamente, suavizando conflictos y homogeneizando estilos. El sesgo deja de percibirse como un problema técnico y pasa a funcionar como una norma estética: la «belleza promedio».
Del sesgo ético al sesgo formal: La tiranía de lo «bonito»
Un acierto clave del texto es diferenciar entre el sesgo representacional (quién aparece en la imagen) y el sesgo formal (cómo aparece). Manovich y Arielli analizan cómo la IA favorece ciertas composiciones, iluminaciones y texturas que recuerdan a la fotografía de stock, el arte conceptual de videojuegos o la publicidad de alta gama.
Estamos ante una estandarización del «buen gusto» algorítmico. La IA ha aprendido qué imágenes suelen recibir «likes» o ser consideradas de alta calidad, y tiende a replicar esos patrones infinitamente.
«Estamos asistiendo a la externalización de la facultad estética. La máquina ya no es solo un instrumento de ejecución, sino un agente que toma decisiones formales —sobre composición, luz y estilo— mucho antes de que el usuario escriba su primera palabra.»
Estética artificial: IA generativa, arte y medios visuales – Emanuele Arielli y Lev Manovich
Desde la práctica artística, esto supone un riesgo claro: la reducción progresiva de la tolerancia a la ambigüedad visual. Cuanto más se normaliza esta estética optimizada, más difícil resulta sostener imágenes inestables, sucias o incómodas sin que sean percibidas como «errores» del sistema.
RLHF y la lobotomía creativa
El libro toca, aunque quizás con demasiada prudencia, el papel de la infraestructura técnica y los mecanismos de alineación, especialmente el RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
Creo que es crucial leer esto con una mirada política. El RLHF no es solo un filtro de seguridad para evitar contenidos tóxicos; es un mecanismo de domesticación visual. A través del refuerzo humano, los modelos aprenden no solo qué contenidos evitar, sino qué comportamiento visual es «aceptable». Se eliminan las alucinaciones grotescas y las deformaciones, empujando al modelo hacia un realismo complaciente.
«Los mecanismos de alineación y seguridad no solo filtran la toxicidad, sino también la fricción. Al entrenar a los modelos para ser inofensivos y útiles, hemos creado una estética de la suavidad que censura, por diseño, lo inquietante y lo complejo.»
Estética artificial: IA generativa, arte y medios visuales – Emanuele Arielli y Lev Manovich
El libro apunta a esta «limpieza», pero creo que desde la práctica debemos ir más allá: no estamos ante un problema abstracto, sino ante una transformación del horizonte de lo visible. La IA comercial está siendo lobotomizada para no asustar al consumidor, lo que la vuelve, paradójicamente, menos útil para el artista que busca cuestionar la realidad.
El espacio latente como campo de batalla
En Estética artificial, el espacio latente aparece como el territorio matemático donde residen todas las imágenes posibles. Sin embargo, como hemos defendido en varios textos de HybridArt, este espacio no es una llanura abierta, sino un terreno con una orografía dirigida.
Existen «autopistas» de bajo coste (conceptos visuales muy reforzados) y «zonas muertas» (conceptos marginados). El libro reconoce esta desigualdad, pero la práctica artística exige una respuesta activa: ¿qué implica trabajar siempre en las zonas cómodas del espacio latente?
La repetición estética no es solo un efecto del dataset, sino de una navegación conservadora incentivada por las interfaces.
Contra la imagen obediente
El mayor valor de Estética artificial es ofrecer un marco lúcido para entender la IA como un régimen visual con reglas propias. Su límite es quedarse, en ocasiones, en la descripción analítica sin avanzar hacia una estrategia de intervención. Aunque es cierto que esa tarea no corresponde únicamente a la teoría: pertenece también —y sobre todo— a la práctica artística.
Si aceptamos que la IA generativa produce una estética optimizada, coherente y estadísticamente confortable, entonces la cuestión no es cómo integrarnos mejor en ese flujo, sino cómo introducir fricción en él. La “imagen obediente” —pulida, correcta, reconocible— no es un accidente del sistema: es su resultado más funcional. Encaja perfectamente en plataformas, campañas y flujos de consumo visual. Pero precisamente por eso, rara vez cuestiona las condiciones que la hacen posible.
Creo que desde el arte el desafío no es competir con la IA en eficiencia ni en espectacularidad. Tampoco se trata de rechazarla como si fuera un enemigo externo. Se trata de trabajar en sus bordes, en sus zonas inestables, en aquellos lugares del espacio latente donde el modelo duda, se equivoca o revela su estructura. Ahí es donde la imagen vuelve a adquirir espesor crítico.
Trabajar en los límites del espacio latente, aceptar la fricción, utilizar modelos de IA en local (open source) y reclamar la soberanía creativa no es una postura nostálgica. Es una posición estética consciente frente a un sistema que tiende a normalizar lo visible y a suavizar el conflicto. Es, en última instancia, una forma de evitar que la optimización algorítmica termine definiendo nuestra sensibilidad.
Estética artificial nos ayuda a entender el terreno. La tarea que queda es decidir cómo habitarlo sin convertirnos en meros operadores de una estética ya preconfigurada. Porque la pregunta ya no es si la IA puede generar imágenes, sino si todavía somos capaces de producir imágenes que no se ajusten dócilmente a su promedio.
Título: Estética artificial: IA generativa, arte y medios visuales
Autores: Emanuele Arielli y Lev Manovich
Fecha publicación: 20-10-2025
Editorial: Ediciones Akal
