¿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.

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.

7 usos concretos de la IA en Visual Thinking

Mis investigaciones sobre las posibilidades que ofrece la IA en Visual Thinking me han llevado a integrar nuevas herramientas. Ofrecen perspectivas especialmente interesantes para estructurar y clarificar la información de manera eficaz. Lejos de ser simples complementos tecnológicos, estas herramientas también permiten cultivar nuestra creatividad y actualizar nuestros métodos de trabajo.

En un contexto donde innovar en las prácticas profesionales se ha vuelto esencial, te propongo 7  usos concretos a descubrir:

1. Interpretar diferentes tipos de mapas mentales

Gracias a las capacidades de reconocimiento visual de las IA actuales, es posible analizar un mapa mental dibujado a mano sobre papel o en una pizarra blanca. La herramienta puede identificar y extraer los puntos clave, facilitando enormemente la recuperación y el procesamiento de datos para realizar, por ejemplo, un acta o informe.

2. Resumir audio para crear visuales

El uso de herramientas de transcripción por IA permite extraer de manera estructurada los elementos más destacados de una reunión o una conferencia grabada en audio. Esta base textual puede convertirse después, manualmente o con ayuda de la IA, en un  visual de síntesis. Es una de las tendencias actuales de la IA.

3. Convertir un boceto en un mapa mental digital

El paso de lo hecho a mano a lo digital se simplifica gracias a la capacidad de la IA para reconocer la estructura  de un mapa mental. Puede generar el código necesario para transformar un boceto trazado a mano en un archivo digital, permitiendo profundizar en la reflexión y compartir el contenido más fácilmente.

4. Generar una biblioteca de iconos

La coherencia visual es primordial para la eficacia de una infografía o un mapa mental. La IA permite ahora crear bancos de iconos a medida con un estilo gráfico uniforme, asegurando que todos los iconos sigan la misma línea estética.

5. Convertir texto en infografías

Soluciones como Napkin AI o NotebookLM proponen ideas visuales para sintetizar textos largos. Estas herramientas constituyen una fuente de inspiración muy útil para diseñar sketchnotes u otros formatos de síntesis visual.

6. Crear hojas de ejercicios de lettering

Basándose en ejemplos de letras existentes, la inteligencia artificial puede elaborar ejercicios personalizados para practicar caligrafía o rotulación (lettering), ayudando a mejorar las habilidades de dibujo de letras.

7. Resumir visualmente un vídeo

La IA también puede apoyarse en el contenido de un vídeo para producir resúmenes estructurados. Esto permite obtener una visión general gráfica de los puntos clave tratados en un contenido audiovisual, como un vídeo de YouTube.


Conclusión y perspectivas

La IA se está convirtiendo hoy en un socio estratégico para los métodos y técnicas de pensamiento visual. Debemos utilizarla como una herramienta y no como un sustituto de nuestra propia creatividad.

Para ir más allá: puesta en práctica

Si deseas experimentar estas técnicas, organizo talleres de Visual Thinking con IA.

Simon Sinek y la IA: entre fascinación y lucidez

El pódcast Diary of a CEO, dirigido por el empresario británico Steven Bartlett, se ha consolidado como una de las citas imprescindibles para explorar los retos culturales, sociales y tecnológicos de nuestro tiempo, a través de conversaciones en profundidad. Con más de 500 millones de visualizaciones en YouTube y varios millones de escuchas por episodio, se ha posicionado entre los más populares del Reino Unido y más allá.

Continuando mi reflexión sobre la inteligencia artificial, encontré un episodio reciente del pódcast (ver vídeo al final del artículo). Steven conversa con Simon Sinek, autor del best-seller Empieza con el porqué e inventor del famoso Golden Circle, sobre temas actuales, en particular el auge de la inteligencia artificial.
Más allá de la calidad y lo fascinante de esta entrevista, es una joya: una auténtica Master Class de Simon Sinek.

Una IA fascinante… e inquietante

Durante la primera hora de la entrevista, Simon Sinek comparte su visión sobre la IA. Aunque reconoce su potencial fascinante, expresa con claridad su preocupación por el impacto de la IA en nuestra vida cotidiana. Insiste: «Yo no estoy en el ámbito de la IA, estoy en el ámbito de la humanidad», abordando la cuestión desde un ángulo ético y social.

Sinek critica una sociedad obsesionada con los resultados, donde el rendimiento inmediato se convierte en la norma, algo que también se refleja en los usos de la IA. Sin embargo, no es el resultado sino el proceso lo que nos hace crecer y desarrollarnos. Esta reflexión se alinea con sus trabajos sobre liderazgo: la importancia de la intención, del sentido y del camino recorrido. La IA, al automatizar ciertas tareas, podría privarnos de esas etapas clave que construyen nuestras competencias humanas.

Los riesgos reales de una adopción irreflexiva de la IA

Sinek identifica varios riesgos importantes:

  • una erosión cognitiva, vinculada a la delegación excesiva de nuestro pensamiento;
  • una deshumanización del trabajo y de las relaciones;
  • una amenaza para los trabajadores del conocimiento («serán aplastados»), cuyas competencias corren el riesgo de ser reemplazadas.

Lo hecho a mano se vuelve más valioso

Frente a la abundancia de contenido generado por máquinas, lo hecho a mano cobra nuevo valor. Encierra esfuerzo, intención, imperfección y autenticidad. Sinek menciona aquí el concepto japonés de wabi-sabi, esa belleza de lo imperfecto y lo vivo, que podría inspirar una nueva ética del trabajo.

Veo aquí una gran oportunidad para implicar el visual thinking, basado en la creatividad humana, la colaboración y el trabajo manual, como palanca para rehumanizar la cultura laboral en las organizaciones. Y ello, sin dar la espalda a la IA.

Aquí abajo está la entrevista completa:

 

El efecto boomerang de la IA en la Educación

La irrupción de la IA en la educación plantea interrogantes: si aumenta el rendimiento inmediato, su impacto en el aprendizaje a largo plazo parece ser bastante negativo. Sigue siendo esencial el uso del papel y la toma de apuntes tradicionales para evitar la erosión de habilidades ligada al uso intensivo de la IA. Las herramientas visuales, como los diagramas, las notas esquemáticas y los mapas mentales, son especialmente recomendables para favorecer la comprensión y la memorización.

El estudio

Hace poco me llamó la atención un estudio comparativo realizado en 2024 con cerca de 1000 estudiantes de secundaria. Los alumnos se dividieron en dos grupos: uno que utilizaba métodos tradicionales (libros de texto, toma de apuntes a mano) y otro que se beneficiaba de la ayuda de la IA (ChatGPT y un tutor de IA). Los resultados iniciales parecían prometedores: el grupo de IA mejoró un 48 % solo con ChatGPT y hasta un 127 % con el tutor de matemáticas. Sin embargo, durante el examen final sin asistencia, estos mismos estudiantes vieron descender su rendimiento.

Los resultados

¿A qué se debe esta diferencia? El análisis de las interacciones reveló que el 78 % de las consultas realizadas por los estudiantes tenían como único objetivo obtener soluciones directas, obviando así el proceso de aprendizaje profundo. La IA crea una peligrosa ilusión de comprensión: su reactividad inmediata enmascara el hecho de que los conocimientos no se anclan en la memoria a largo plazo de los alumnos.

La ayuda del tutor de IA, a pesar de un mejor rendimiento inicial, no escapó a este fenómeno, con una caída del 58 % en el examen final. Su diseño pedagógico, que favorece las preguntas guiadas en lugar de las respuestas directas, solo palió parcialmente el problema.

Primeras conclusiones

Aunque el 72 % de los alumnos prefiere utilizar la IA, el reto consiste en transformar esta atracción en un aprendizaje real. El papel de los profesores es más crucial que nunca: deben guiar a los alumnos hacia un uso reflexivo de estas herramientas, teniendo siempre presente que la facilidad de uso inmediato no garantiza un dominio duradero de los conocimientos.

Es necesario actualizar las prácticas educativas

El futuro de la educación no consiste en sustituir los métodos tradicionales por la IA, sino en combinarlos de forma inteligente, integrando al mismo tiempo herramientas que favorezcan el aprendizaje en profundidad, como el sketchnoting, la esquematización y los mapas mentales. Estas herramientas son el núcleo de los cursos de Visual Thinking que imparto regularmente desde hace varios años.

Interactuar con la IA ahora puede comenzar con papel, lápiz… o un mapa mental

La inteligencia artificial está constantemente ampliando los límites de la interacción entre el hombre y la máquina. La «multimodalidad» ahora permite extraer información de notas escritas a mano. Este avance abre nuevas perspectivas para la creación de mapas mentales. Exploremos esto aquí.

Pixtral: La IA que descifra tus bocetos

El unicornio francés Mistral, especializado en IA, lanzó recientemente Pixtral, un modelo de código abierto capaz de analizar imágenes proporcionadas por los usuarios. Esta inteligencia artificial, accesible gratuitamente a través del portal Le Chat, ofrece posibilidades fascinantes. Decidí probar su capacidad para ver e interpretar un mapa mental rápidamente esbozado en papel.

Paso a paso: Del mapa en papel al análisis de IA

1. Creación de un mapa mental simple sobre papel

Al principio de un reciente curso de Visual Thinking para gerentes, utilicé un mapa mental simple (Bubble map) para recopilar las expectativas de los participantes. Este método simple y eficaz permite capturar rápidamente las aportaciones del grupo.

2. Interacción con la IA  Pixtral

Entré en Mistral y seleccionando el modelo de lenguaje Pixtral.

 

Luego, envié una foto de este mapa a Pixtral, preguntando: «¿Podrías leer este mapa mental y enumerar, respetando la jerarquía de la información, los elementos de este mapa que representan las expectativas de los participantes al comienzo de una formación?»

La respuesta de Pixtral, presentada a continuación, demuestra su capacidad para extraer los temas principales del mapa:

Aunque prometedora, la capacidad de Pixtral para reconocer perfectamente la jerarquía entre los temas aún necesita mejoras.

3. Transformación en un mapa mental digital

Para ir más allá, le pedí a Pixtral que generará el código OPML de la lista obtenida. Luego:

  • Copié este código en un editor de texto simple
  • Guardé el archivo con la extensión .opml
  • Importé este archivo a XMind para generar un nuevo mapa mental digital

Conclusiones y perspectivas

Esta experiencia ilustra una verdadera revolución: la posibilidad de  interactuar con la IA a través de un croquis se convierte en realidad.

Las herramientas de inteligencia artificial multimodal como Pixtral ahora son capaces de interpretar diversas formas de notas manuscritas (textos, listas, diagramas, mapas mentales), abriendo el camino a nuevas interacciones para desarrollar información.

Es sorprendente que los principales editores de software de mapas mentales aún no hayan integrado esta innovación. Sin embargo, es muy probable que esta funcionalidad esté pronto disponible en sus herramientas.

Cabe señalar que otras IAs, como ChatGPT o Claude, también ofrecen capacidades similares de interpretación de mapas mentales a mano, ampliando así las posibilidades de interacción entre el mundo analógico y digital.

Este avance promete transformar la forma en que capturamos, organizamos y procesamos la información, combinando la flexibilidad del papel con el poder de la IA.