¿Está la IA generativa fragmentando la identidad visual de las organizaciones?

Nunca ha sido tan fácil crear una imagen. En cuestión de segundos, un equipo de marketing puede generar una ilustración para LinkedIn, un comercial puede crear un elemento visual para acompañar una presentación, un equipo de RR. HH. puede diseñar un cartel interno y un equipo de producto puede idear una serie de ilustraciones para su interfaz.

Donde antes era necesario recurrir a un diseñador gráfico, dominar un software complejo o disponer de competencias específicas, ahora bastan unas pocas palabras para obtener una imagen visualmente atractiva.

Se trata de una auténtica revolución que no deja de crecer. Esto plantea una pregunta: ¿qué ocurre con la identidad visual de una organización cuando ahora todo el mundo puede producir sus propias imágenes? Más allá del riesgo de sobreproducción, las organizaciones se enfrentan a un reto más profundo: crear sin compartir un lenguaje visual común.

Una revolución 

Uno de los cambios más importantes que ha traído consigo la IA generativa es la descentralización de la creación. Antes, la producción visual se concentraba en gran medida en manos de profesionales del diseño, agencias o unos pocos equipos especializados. Hoy en día, el poder de la creación se extiende por toda la organización.

Esta democratización es, en general, algo positivo, ya que permite una mayor experimentación y acelera los ciclos de creación. Pero si todo el mundo crea, todo el mundo corre también el riesgo de interpretar la marca a su manera.

El problema de que «todo el mundo cree con la IA»

Además del logotipo, una marca se reconoce por sus colores, sus tipografías, sus composiciones, sus ilustraciones, sus fotografías, pero sobre todo por una forma particular de representar a las personas, los objetos, las situaciones o las ideas.

Cuando varias personas producen imágenes con la IA sin unas normas comunes, esta gramática visual puede diluirse rápidamente. Un contenido adopta un estilo muy realista, otro una ilustración minimalista. Los colores varían. Las tipografías son imprecisas. Los personajes cambian de una imagen a otra.

Tomadas por separado, cada imagen puede parecer acertada, pero juntas cuentan una historia diferente: la de una marca que ya no sabe muy bien cómo es.

El problema se ve agravado por otra característica de la IA generativa: como en pocos segundos aparece un resultado sorprendente, podemos tener la sensación de haber tenido una buena idea. Paradójicamente, la herramienta que da a todo el mundo la sensación de ser creativo puede, por tanto, contribuir a un empobrecimiento de la creatividad, ya que la IA tiende a «uniformizar» lo que propone. Por no hablar de que, mientras que el diseño gráfico moderno sabe cómo utilizar el espacio, la IA suele tender a llenar la composición, a multiplicar los detalles y a dotar de significado a cada superficie.

¿Por qué la IA no entiende de forma espontánea una marca?

Se podría objetar que una empresa ya cuenta con una guía de estilo. Sí, pero una guía suele estar pensada para personas. Puede indicar que se utilice una estética «moderna», «acogedora», «atrevida» o «minimalista». Un diseñador con experiencia sabe interpretar estas palabras. Las contrapone al contexto, al público objetivo, al soporte, a la historia de la marca y a la intención del mensaje.

Una IA, por su parte, no tiene esa comprensión de forma espontánea. Una indicación puede describir un tema, una composición, un estilo o un ambiente. Pero no contiene necesariamente toda la sutileza de un sistema de marca. Para crear con coherencia, es necesario, por tanto, explicitar parte de lo que los diseñadores suelen saber interpretar.

Elaborar un código de conducta para crear con la IA

En este contexto, es lógico preguntarse cómo dotar a cada uno de la capacidad de crear, al tiempo que se mantiene una identidad colectiva y sin convertir a cada colaborador en diseñador gráfico. La primera respuesta pasa por unas reglas sencillas, comprensibles y reutilizables.

Una empresa puede, por ejemplo, definir un auténtico «código de conducta visual» para el uso de la IA. También se puede integrar un preámbulo de marca en los prompts. Esto permite recordar sistemáticamente los principios visuales esenciales: tono, paleta de colores, estilo de imagen, nivel de simplicidad, representación de las personas, tipos de composiciones que deben privilegiarse o evitarse.

Esta evolución cambia el papel de los diseñadores gráficos. Cuando la producción se vuelve más fácil, el valor se desplaza en parte de la ejecución hacia la dirección, la selección y la toma de decisiones.

El diseñador gráfico puede convertirse entonces en quien define el sistema, establece las referencias, diseña las plantillas, acompaña a los equipos y verifica la coherencia de las producciones.

Para profundizar

Si te enfrentas a este tipo de problemática en tu organización, no dudes en escribirme para hablar de ello y buscar soluciones juntos.

¡Canva, segunda herramienta de IA más utilizada del mundo, justo por detrás de ChatGPT!

Un estudio que acaba de publicarse clasifica las 100 herramientas de IA más populares del mundo.

Hay tres datos destacados que me han llamado la atención:

•⁠ ⁠Canva es ahora la segunda herramienta de IA más utilizada del mundo, justo por detrás de ChatGPT. Incluso supera a Google Gemini.

•⁠ ⁠Entre las 10 herramientas de IA más populares también se encuentra la plataforma visual española Magnific AI, el único actor europeo presente a este nivel.

•⁠ ⁠Los generadores de imágenes especializados (MidJourney, etc.) se quedan muy atrás (2,3 % del tráfico). Parece que los usuarios prefieren un entorno único en el que se pueda escribir, ilustrar, presentar y colaborar sin tener que cambiar de aplicación.

Contenidos generados por IA: lo que cambia en Europa desde el 2 de agosto de 2026

Desde el 2 de agosto de 2026, han entrado en vigor en la Unión Europea nuevas obligaciones de transparencia previstas por el AI Act. A partir de ahora, determinados contenidos generados o modificados de forma significativa mediante inteligencia artificial deberán identificarse claramente para evitar cualquier confusión con contenidos auténticos.

Esta obligación afecta principalmente a imágenes, vídeos, audios o textos realistas que puedan inducir a error al público, especialmente los deepfakes. El objetivo es que cualquier persona pueda distinguir entre un contenido real y otro generado por inteligencia artificial.

Lo que cambia para las creaciones visuales

No obstante, los creadores de contenidos visuales pueden estar tranquilos. Las ilustraciones, bocetos, cómics, infografías y otras creaciones con un carácter artístico claramente identificable, ya sean realizadas íntegramente a mano o con la ayuda de la inteligencia artificial, por lo general no están sujetas a las obligaciones más estrictas.

La IA puede seguir utilizándose como un auténtico asistente creativo, siempre que su uso no tenga como finalidad producir contenidos engañosos o susceptibles de inducir a error al público.

Para acompañar esta evolución, la Comisión Europea también pone a disposición un conjunto de iconos que permiten indicar que un contenido ha sido generado o modificado mediante inteligencia artificial. Aunque su utilización es voluntaria, constituyen una forma sencilla de reforzar la transparencia de cara al público.

El inicio de una nueva era

Esta nueva normativa podría marcar el inicio de una nueva era. En un mundo en el que los contenidos generados por inteligencia artificial son cada vez más omnipresentes, la transparencia podría convertirse rápidamente en un auténtico sello de confianza y profesionalidad.

Al mismo tiempo, están surgiendo diversas iniciativas destinadas a identificar los contenidos creados íntegramente por seres humanos. En este contexto, Miquel Molina, director adjunto de La Vanguardia, defiende en un artículo reciente la creación de un estatus Premium para las obras realizadas al 100 % por personas, diferenciándolas de los contenidos generados por IA. Asimismo, propone que esta diferencia se refleje también en el valor económico y en las tarifas de este tipo de creaciones.

El conocimiento tácito: tesoro oculto de las empresas

España se enfrenta a una encrucijada laboral donde el envejecimiento y la jubilación masiva de perfiles técnicos amenazan con algo más que la falta de mano de obra: la evaporación de décadas de experiencia acumulada. Este riesgo se vuelve tangible cuando un proyecto se estanca o una máquina se detiene simplemente porque «el que sabía» ya no está, dejando al descubierto la fragilidad del conocimiento tácito. En este escenario de transformación profunda, proteger ese activo invisible pero vital es el desafío crítico para garantizar la continuidad operativa y el futuro de los sectores estratégicos de nuestra economía.

A diferencia del conocimiento explícito (manuales, procedimientos, bases de datos), el conocimiento tácito es aquel que no se puede simplemente expresar con palabras. Es la intuición del comercial, el «toque» del técnico o la capacidad de un directivo para descifrar una situación compleja gracias a la experiencia.

Algunas cifras que dan que pensar

Según el análisis del Observatorio de la Vulnerabilidad y el Empleo de la Fundación Adecco, en la próxima década se jubilarán más de cinco millones de personas en España. Lo que dibuja una ratio especialmente preocupante: un trabajador nuevo por cada tres jubilaciones.

No se trata de un debate abstracto, sino de una realidad con profundas implicaciones estratégicas y financieras:

La fuga de estos conocimientos invisibles no avisa. Se manifiesta en una disminución de la productividad acompañada de un aumento de los errores costosos, en un alargamiento del tiempo necesario para que los nuevos empleados adquieran competencias, así como en una pérdida de ventaja competitiva, ya que este conocimiento único es, por naturaleza, difícil de imitar por parte de sus competidores.

¿Cómo proteger este tesoro?

Para transformar este conocimiento individual en riqueza colectiva, la empresa debe convertirse en una «empresa que aprende». El modelo SECI (Socialización, Externalización, Combinación, Internalización) sugiere que el conocimiento se crea a través del diálogo y el intercambio de experiencias. Y para ello, las herramientas visuales «Visual Thinking»  son claves. En su ADN está la misión de hacer visible y más comprensible el pensamiento. Al aclarar y hacer más accesible la información, favorecen tanto una mejor externalización y que una mejor internalización del conocimiento tácito.

El arte de pensar sobre el papel

Antes de convertirse en uno de los novelistas más leídos del mundo, Stefan Zweig dedicó años de su juventud a una labor silenciosa y meticulosa: la traducción. Tradujo obsesivamente a poetas como Verhaeren y Baudelaire. Para Zweig, este no era un mero trámite, sino una base necesaria; creía que, para dominar la arquitectura de una lengua propia, primero había que aprender a desmontar y reconstruir la de otros. Entendió que cuidar el proceso no es una pérdida de tiempo, sino la fundación sólida sobre la cual se construyen cimientos más fuertes. En nuestra era digital, donde la inmediatez a menudo erosiona el resultado, el pensamiento visual (visual thinking) y la toma de notas visual (sketchnoting) nos ofrecen un camino de reconexión a esa meticulosidad, funcionando como una herramienta de plenitud mental (mindfulness) que respeta los tiempos de la cognición óptima . 

Al igual que Zweig necesitaba el texto ajeno para asentar su técnica, nuestro cerebro necesita externalizar la carga mental para pensar con claridad. En lugar de intentar hacer malabares con toda la información que manejamos, el pensamiento visual nos permite «descargar» los conceptos clave en el papel, liberando recursos mentales para las tareas más exigentes de resolución de problemas e innovación. Este acto crea una percepción de seguridad cognitiva que nos permite concentrarnos más sin las distracciones de las notificaciones digitales.

Una base sólida en el aprendizaje no se logra con la memorización pasiva, sino con la actividad generativa. (¡Qué curioso que la IA vaya acompañada del apellido generativa!) El pensamiento visual se basa en la doble codificación: la combinación de palabras e imágenes activa canales cerebrales paralelos que mejoran notablemente la retención y la comprensión, según la investigación en ciencias cognitivas.

A diferencia del desplazamiento infinito (scrolling) de las pantallas que genera una «visión de túnel», el papel físico permite crear un mapa espacial de la información. Nuestro cerebro evolucionó para navegar por paisajes. Somos, no lo olvidemos, herederos de nuestros ancestros que debían, cuando salían de la cueva, observar el paisaje y detectar las oportunidades de supervivencia (es por eso funcionan mejor las pizarras horizontales y a la altura de nuestros ojos que mirar hacia abajo a una Tablet, va contra natura). Se recuerda mejor una idea cuando se puede asociar a una ubicación física en la página. (Nota mental: regalar en el próximo cumpleaños a vuestros hijos o sobrinos un juego de Memory: eso sí, preparaos para perder, su cerebro aún está virgen, no así el nuestro).

Es en este proceso de síntesis donde la información objetiva se convierte en conocimiento personal y duradero.

Zweig entendía que el resultado final dependía de la paciencia en el proceso. El pensamiento visual abraza el «medio desordenado» de la creación. Crear un boceto es, en esencia, una conversación entre el ojo, la mano y el papel; un diálogo donde las ideas no llegan ya terminadas, sino que emergen durante el acto físico de dibujar. ¿ O acaso no estamos olvidando también el placer de conversar?.

El movimiento es el fundamento del pensamiento. El uso de superficies no permanentes, como pizarras o papel, nos invita a tomar riesgos y experimentar, permitiendo que incluso los conceptos que inicialmente parecen «débiles» se refinen hasta convertirse en soluciones sólidas. ¿No es cierto que el Design thinking y la iteración asociada al MVP (Mínimo Producto Viable) no son sino un bocetado continuo asociado a un proceso de inteligencia colectiva?

En definitiva, cuidar el proceso de pensar sobre el papel no es solo un método de trabajo, es un ejercicio de concentración plena que nos obliga a ralentizar el flujo incesante de datos para dejar que las ideas maduren. Al igual que los años de traducción de Zweig, cada trazo en nuestro bloc o libreta es una piedra más en la construcción de una mente más resiliente, creativa y conectada con su propio potencial. Sé atrevido y rétate: no te importe hacerlo mal primero, ensucia el papel y “piensa “con las manos; es ahí donde reside la verdadera solidez del resultado final.



El «slop» o basura digital generada por IA

Esta infografía resume una problemática silenciosa pero masiva que estamos enfrentando en la red: la llegada del contenido «slop».

Seguro que has sentido esa extraña sensación de vacío al deslizarte por tus redes sociales y encontrar vídeos impecables que resultan ser falsos o textos que suenan a manual de instrucciones. Estamos viviendo una inundación de basura digital generada de forma masiva por algoritmos cuyo único propósito es capturar nuestra atención para monetizarla, sin aportar valor real.

El riesgo real no es solo la saturación de nuestras bandejas de entrada, sino la degradación misma de nuestra cultura. De hecho, los datos ya lo confirman: en 2025 se publicaron en la red más artículos generados por IA que por humanos, según el informe de Graphite (https://graphite.io/five-percent/more-articles-are-now-created-by-ai-than-humans).

Como ilustro en el gráfico de cantidad frente a valor, al alimentar el ecosistema con estas fábricas de contenido zombi, permitimos un secuestro dopaminérgico que nos desconecta de la profundidad. Mientras el volumen crece de forma exponencial, el valor intelectual y emocional tiende a diluirse en cultura sin alma.

Si te interesa aprender a usar herramientas IA de forma creativa para generar visuales impactantes, te puedo ayudar con este curso.

Más allá del algoritmo: ¿Cuál es el propósito de nuestra profesión?

En la película The Boiler Room, Ben Affleck personifica una visión cruda del éxito: «No estamos aquí para ayudar, estamos aquí para hacernos ricos». Como analistas de datos y profesionales de la gestión, esta frase nos invita a una reflexión profunda: ¿Nuestra misión es descubrir valor real para el entorno o simplemente perfeccionar la extracción de rentas aprovechando la asimetría de información?

​El riesgo de la gestión «gamificada»

​A veces, la cultura corporativa —e incluso ciertos sectores de la función pública— cae en la trampa de los incentivos externos. Cuando el éxito se mide solo por indicadores materiales inmediatos o por cumplir reglas de un sistema «gamificado», corremos el riesgo de infantilizar nuestra conducta.

  • De la reacción a la intención: Si solo actuamos movidos por el premio o el castigo (el bono o la sanción), delegamos nuestra responsabilidad personal en el sistema.
  • La pérdida de autonomía: El liderazgo ético surge cuando recuperamos la capacidad de actuar por una intención propia y no por un estímulo diseñado por terceros.

​Regenerar la confianza como activo profesional

​La confianza es el tejido que sostiene tanto los mercados privados como las instituciones públicas. Sin embargo, esa confianza se erosiona cuando el profesional se percibe como un «mercenario» que solo busca el beneficio material inmediato.

​Para trascender este modelo, es necesario que el analista o el gestor se pregunte: «¿Mi trabajo está generando una utilidad genuina o solo estoy moviendo capital de un bolsillo a otro?». Esta búsqueda de propósito es la que diferencia una ocupación mecánica de una verdadera profesión.

​La tecnología nos ofrece herramientas de una potencia sin precedentes. El reto no es solo saber usarlas, sino tener la madurez para decidir hacia qué fin las orientamos. La responsabilidad personal no puede diluirse en la inmaterialidad de los datos.

¿Crees que el actual sistema de incentivos nos permite mantener el foco en nuestra intención original, o necesitamos rediseñar nuestra cultura profesional para poner la utilidad social por encima del beneficio inmediato?