Inteligencia artificial generativa e imaginario digital: Trazabilidad en la creatividad audiovisual de estudiantes de publicidad
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Introducción: La incorporación de inteligencia artificial generativa a la formación creativa ha favorecido una confusión analítica entre el uso efectivo de estas herramientas y la presencia de formatos y estéticas del imaginario digital. Objetivo: Distinguir entre formatos y estética, y examinar su relación con la apropiación de referentes, la autonomía creativa y la evaluación docente. Metodología: Se desarrolló un estudio de caso cualitativo, retrospectivo y temporal sobre 16 proyectos realizados por alumnado de primer curso de Publicidad y Relaciones Públicas durante tres cursos académicos. Se diseñó una matriz de 12 categorías, se revisaron cuatro registros tabulares y se auditaron dos piezas completas. Los recuentos se interpretaron de forma descriptiva. Resultados: Aunque los profesores no han podido demostrar qué tipo de herramienta generativa se utilizó ni en qué fase, los resultados demuestran que el imaginario digital ocupa una función central en 14 de los 16 casos. Nueve proyectos repiten fórmulas reconocibles, seis reformulan sus referentes y uno propone una solución innovadora. Los siete casos de reformulación o innovación obtuvieron una valoración excelente, mientras que los nueve casos de repetición se distribuyeron entre notable y aprobado. Discusión: La apariencia del producto final no basta para probar el uso de la IA, no obstante, el debate debe centrarse en la diferencia creativa y la capacidad para exponer y presentar sus piezas. Conclusiones: Se propone que, para incrementar la alfabetización algorítmica en publicidad, incorporar trazabilidad del proceso, declaración de herramientas y una evaluación capaz de discernir entre el uso tecnológico, del criterio creativo.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Datos de los fondos
-
Central European University
Números de la subvención B526FP02
Citas
Alexeeva-Alexeev, I. y Comesaña-Comesaña, P. (2025). IA generativa en educación superior: adopción, fines de uso y competencias percibidas en nativos digitales. Redmarka. Revista de Marketing Aplicado, 29(2), 119-138. https://doi.org/10.17979/redma.2025.29.2.12733
Amabile, T. M. y Pratt, M. G. (2016). The dynamic componential model of creativity and innovation in organizations: Making progress, making meaning. Research in Organizational Behavior, 36, 157–183. https://doi.org/10.1016/j.riob.2016.10.001
Anjo, J. E. D. S. y Tureta, C. (2022). The sociomateriality of the creative process: Script roles in film production. The Journal of Creative Behavior, 56(4), 566–583. https://doi.org/10.1002/jocb.552
Boden, M. A. (1998). Creativity and artificial intelligence. Artificial Intelligence, 103(1-2), 347-356. https://doi.org/10.1016/S0004-3702(98)00055-1
Campillo-Ferrer, J. M., López-García, A. y Miralles-Sánchez, P. (2025). Student perceptions of the use of Gen-AI in a higher education program in Spain. Digital, 5(3), 29. https://doi.org/10.3390/digital5030029
Chan, C. K. Y. y Hu, W. (2023). Students' voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Craft, A. (2012). Childhood in a digital age: Creative challenges for educational futures. London Review of Education, 10(2), 173-190. https://doi.org/10.1080/14748460.2012.691282
Cupido Navarro, A. y Suárez Lantarón, B. (2022). Uso de las redes sociales por el alumnado universitario de la Facultad de Educación (Universidad de Extremadura). Innoeduca. International Journal of Technology and Educational Innovation, 8(2), 97-113. https://doi.org/10.24310/innoeduca.2022.v8i2.13719
Doshi, A. R. y Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290
Freire Sánchez, A. (2017). ¿Cómo crear un storytelling de marca? De la teoría a la práctica profesional. Editorial UOC.
Gil-Ruiz, P. y Domínguez-Lloria, S. (2025). La inteligencia artificial generativa de imágenes como colaboradora para la creatividad: Un estudio de caso grupal. Arte, Individuo y Sociedad, 37(2), 339-351. https://doi.org/10.5209/aris.99030
Girotra, K., Meincke, L., Terwiesch, C. y Ulrich, K. T. (2023). Ideas are dimes a dozen: Large language models for idea generation in innovation. SSRN Electronic Journal. http://doi.org/10.2139/ssrn.4526071
Goodsett, M. (2020). Best practices for teaching and assessing critical thinking in information literacy online learning objects. The Journal of Academic Librarianship, 46(5), Article 102163. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2020.102163
Hsieh, H.-F. y Shannon, S. E. (2005). Three approaches to qualitative content analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277-1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687
Long, D. y Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. En Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-16). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
Mager, A. y Katzenbach, C. (2020). Future imaginaries in the making and governing of digital technology: Multiple, contested, commodified. New Media & Society, 23(2), 223-236. https://doi.org/10.1177/1461444820929321
Manovich, L. (2013). Software takes command. Bloomsbury Academic.
Muñoz Martínez, C., Roger-Monzo, V. y Castelló Sirvent, F. (2025). IA generativa y pensamiento crítico en la educación universitaria a distancia: Desafíos y oportunidades. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 233-273. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43556
Nah, F. F.-H., Zheng, R., Cai, J., Siau, K. y Chen, L. (2023). Generative AI and ChatGPT: Applications, challenges, and AI-human collaboration. Journal of Information Technology Case and Application Research, 25(3), 277-304. https://doi.org/10.1080/15228053.2023.2233814
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W. y Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
Organization for Economic Co-operation and Development [OECD]. (2024). Recommendation of the council on artificial intelligence (OECD/LEGAL/0449). https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/oecd-legal-0449
Ortega Rodríguez, P. J. y Pericacho Gómez, F. J. (2025). The educational perceived usefulness of ChatGPT by university students. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación, 72, 159-178. https://doi.org/10.12795/pixelbit.109778
Schreier, M. (2012). Qualitative content analysis in practice. SAGE.
Scolari, C. A. (2018). Las leyes de la interfaz: Diseño, ecología, evolución, tecnología. Gedisa.
Storey, R. y Smit, E. (2007). The creative brief and its strategic role in the campaign development process. En G. J. Tellis y T. Ambler (Eds.), The SAGE Handbook of Advertising. SAGE. https://doi.org/10.4135/9781848607897.n11
Torrance, E. P. (1974). Torrance tests of creative thinking: Norms-technical manual. Personnel Press.
Wahl, J., Hutter, K. y Füller, J. (2022). How AI-supported searches through other perspectives affect ideation outcomes. International Journal of Innovation Management, 26(9), 2240028. https://doi.org/10.1142/S136391962240028X
Yang, Y. T. C., Newby, T. J. y Bill, R. L. (2008). Facilitating interactions through structured web-based bulletin boards: A quasi-experimental study on promoting learners’ critical thinking skills. Computers & Education, 50(4), 1572-1585. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2007.04.006