La era de la generación de video con IA en YouTube está llegando, y parece que a los creadores les gusta. A pesar de la ola de críticas relacionadas con el uso de grandes modelos de lenguaje (LLM) para extraer contenido e inundar la plataforma con “basura”, un estudio reciente de YouTube muestra un giro inesperado. La plataforma está implementando activamente productos de Google Gemini y otras herramientas de IA, abriendo nuevos horizontes para los creadores, y, como resultó, muchos de ellos ya están experimentando activamente con estas tecnologías.
Creadores de YouTube: ¿La IA es una herramienta, no una amenaza?
El equipo de YouTube Culture and Trends, en colaboración con NRG, realizó una encuesta entre creadores estadounidenses. La muestra incluyó a 694 personas que habían subido videos en los últimos 12 meses.
Los resultados sorprendieron: el 72% de los encuestados afirmó que ya utiliza IA para trabajar con videos e imágenes. Además, el 61% expresó interés en aplicar la IA para integrar sus dobles digitales en el contenido.
Cómo los creadores utilizan la IA generativa
Avatares digitales y simulaciones: Creación de “versiones jóvenes de sí mismos” para escenarios interactivos, por ejemplo, “abrazar a tu yo joven”. Esto abre oportunidades para personajes animados de IA y avatares de IA con subtítulos.
Visualización de emociones: Uso de la IA para transformar sentimientos complejos en imágenes visualmente comprensibles y empáticas.
Generación masiva de videos: Aunque el informe no lo enfatiza, el interés en la IA por parte de los creadores insinúa el potencial para la generación masiva de videos por redes neuronales y la creación de anuncios de IA. Imagine una producción neuronal por suscripción que permita generar cientos de videos al día.
“Para algunos experimentadores, la IA es una forma de jugar con diferentes aspectos de su autoidentidad y presentar versiones alternativas de sí mismos. Al usarla para visualizar sus emociones complejas, las personas transforman sentimientos confusos en imágenes catárticas con las que otros pueden empatizar”, dice el informe de YouTube.
¿Por qué YouTube promueve tan activamente la IA?
Obviamente, YouTube persigue sus propios objetivos al promover activamente la IA generativa. El equipo de Culture and Trends, naturalmente, apoyará los productos que la plataforma implemente.
Sin embargo, incluso con esto en cuenta, los resultados positivos de la encuesta muestran que no todos los creadores son escépticos. Muchos ven en la IA no una amenaza, sino una poderosa herramienta para la creatividad y la escalabilidad.
Potencial de la IA para los creadores de contenido
Esta investigación confirma que el futuro del contenido está en la IA. Las posibilidades que abren las redes neuronales son enormes: desde la creación de anuncios de IA hasta redes neuronales para publicidad UGC.
Ahora se puede imaginar una cadena de producción de IA que produce 500 videos al día para comercio electrónico o incluso UGC de IA para un proyecto de criptomonedas. La eficacia de la IA frente al UGC real se convierte en un indicador clave.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta una creatividad de IA?
El costo de 1 minuto de video de IA varía significativamente según la plataforma y la complejidad de la generación, pero en general es órdenes de magnitud menor que la producción tradicional. Servicios como Synthesia ofrecen varios planes de precios.
¿Qué es la producción de contenido con IA?
Es el proceso de crear videos, imágenes, textos y otros contenidos utilizando inteligencia artificial. Incluye la generación de video a partir de texto, la narración con voces de IA, la creación de clips de IA con reemplazo de rostro e incluso la escritura automática de guiones y la edición.
Conclusión: La era de la producción neuronal ya está aquí
La investigación de YouTube confirma que la IA no solo “será mucha”, sino que ya se utiliza activamente y es percibida positivamente por una parte significativa de la comunidad creativa. Esto abre las puertas a innovaciones increíbles en la generación masiva de videos por redes neuronales y la creación de contenido personalizado.
Si aún no utiliza la IA en su producción de contenido, ahora es el momento de empezar a experimentar. Las posibilidades de la producción neuronal por suscripción y la API de generación masiva pueden cambiar radicalmente su enfoque para la creación de videos. ¡Manténgase a la vanguardia mientras sus competidores se ponen al día!
Crear videos con redes neuronales se ha vuelto algo común, pero hasta ahora el proceso de llevar el primer borrador a la perfección tomaba horas. Ya no. Lumen5 Agent es una herramienta revolucionaria que no solo genera videos, sino que también procesa eficazmente la retroalimentación, haciendo que el proceso de iteración sea lo más rápido e intuitivo posible.
El problema del video con IA: no en la generación, sino en las iteraciones
Todos hemos visto este “truco”: insertas un enlace, parpadeas y la red neuronal te entrega un video en un minuto. Pero luego comienzan horas de ediciones: la escena es demasiado larga, el título es ilegible sobre un fondo claro, un clip de playa en un video sobre el informe trimestral.
Convertir “un video cualquiera” en “un video que el equipo puede enviar” es donde se pierde un tiempo precioso. Es precisamente esta brecha la que cierra Agent, y ya está disponible en Lumen5.
Cómo Agent cambia las reglas del juego en la producción de IA
Lumen5 Agent es una forma conversacional de crear y editar videos. Describes lo que deseas en lenguaje sencillo, observas cómo construye el video escena por escena y luego realizas cambios directamente en el editor hasta que el resultado sea perfecto.
La mayoría de las herramientas de IA para video entregan un primer borrador y “desaparecen”. Agent, en cambio, se queda para el segundo, tercer y cuarto borrador. No es “aquí tienes tu video, buena suerte”, sino “ok, ¿qué cambiamos?”
“Antes, el trato con el video de IA era así: dabas un enlace y obtenías lo que te devolvía. Como una máquina expendedora, pero para metraje. Agent exige más, porque así es como obtienes algo utilizable.”
Duración, estilo, medios: Indica la duración, el estilo y los medios adecuados para tu audiencia, y Agent construirá el video según ese briefing.
Preguntas inteligentes: Si tu solicitud deja algo importante abierto, Agent no adivina, sino que hace preguntas aclaratorias a través de un nuevo cuestionario. Solo aquellas que no puede averiguar de la información ya proporcionada, para que no tengas que rellenar una declaración de impuestos por un anuncio de 30 segundos.
Nuevas oportunidades para startups y equipos
Ahora, en la página “Crear”, hay seis formas de empezar. Si tu equipo trabaja con PDF y diapositivas, esto es para ti. Agent entiende los números de página, incluidos los impresos en las propias páginas.
Cuando pides un diagrama en la página 12, obtienes el diagrama en la página 12, no en la página 11 o “algo parecido a un diagrama de algún lugar en el medio”.
Capturas de pantalla: El Agente puede tomar una imagen de una página de un PDF, PowerPoint o Word e insertarla directamente en su video. Esto es útil cuando el documento en sí es un elemento clave, como la portada de un informe o una diapositiva importante.
Aceleración: Según las pruebas de nuestro líder de producto, el flujo de trabajo con documentos es aproximadamente un 50% más rápido que antes. Esta es una eficiencia escalable que ahorra tiempo y recursos.
Transparencia del proceso y retroalimentación instantánea
Mientras el Agente trabaja, la ventana de creación ahora muestra cada escena a medida que se crea y actualiza. Adiós, barra de carga y oraciones silenciosas. Hola, comprensión real de lo que está sucediendo.
Esto suena como una mejora cosmética, pero no lo es. Si ve que la segunda escena no va bien mientras la quinta aún se está construyendo, puede intervenir de inmediato, en lugar de descubrir el problema al final y comenzar todo con un suspiro pesado.
Nuevo mecanismo de recomendación: calidad, no automatización
Bajo el capó, un mecanismo de recomendación completamente nuevo está tomando decisiones. Estamos orgullosos de sus características:
Sincronización de texto e iconos: El texto y los iconos aparecen en el momento en que se pronuncian, para que nada aparezca antes o se retrase después de que se diga la frase.
Detección de contraste: Comprueba la legibilidad del texto en cualquier fondo, sin asumir que cada foto es convenientemente oscura.
Ajuste inteligente de texto: Los títulos se dividen en lugares sensatos y cambian de tamaño de forma menos incómoda. No más palabras solitarias que quedan en una línea separada.
Longitud de escucha: La solicitud de hacer un video más largo o más corto ahora se ajusta mucho más precisamente a la duración deseada.
Reemplazo de clips bajo demanda: “Reemplaza este clip con algo de la oficina” — y el Agente lo entiende.
Estos detalles, en conjunto, distinguen un video que parece automatizado de un video que parece hecho por una persona cuidadosa. Esta es la clave de la eficiencia de la IA frente al UGC real.
Agente para equipos: democratización de la producción de video
Ha aparecido una nueva pestaña de Agente en el editor. Después de crear el primer borrador, puede seguir haciendo solicitudes en lenguaje sencillo sin salir del editor. Su video se ajusta a pedido, no mediante “esconderse” con el panel derecho.
Todos los controles manuales permanecen en su lugar, para que los usuarios experimentados puedan seguir trabajando de la manera habitual. La esencia no es que haya dejado de editar, sino que el camino más rápido hacia un cambio específico es simplemente describirlo.
Uniformidad de marca con “Recetas”
Para el equipo, este es un gran cambio. En lugar de una persona que conoce el editor de memoria (y recibe todas las “solicitudes rápidas” en la oficina), cualquiera puede lanzar un video.
La página “Crear” ahora comienza con “Recetas”, cada una con una vista previa de lo que produce. Son excelentes para inspirarse si eres nuevo. Pero su verdadera superpotencia es la consistencia. Cuando cuatro personas del mismo equipo eligen “Resumen de informe”, obtienes cuatro vídeos que claramente pertenecen a la misma marca, no cuatro interpretaciones creativas, más un gerente de marca buscando paracetamol.
El futuro del vídeo con IA: un enfoque en la iteración
Si has estado siguiendo el vídeo con IA, habrás notado que la conversación ha cambiado este año. La pregunta interesante ha dejado de ser “¿puede un modelo crear un clip?” y se ha convertido en “¿puede seguir instrucciones?”. La edición siempre ha consumido la mayor parte del tiempo de producción. Una generación más rápida de metraje no soluciona eso.
Al contrario, puede empeorar las cosas, porque ahora tienes diez versiones para elegir en lugar de una, y el calendario no ha ganado horas. Esto es consistente con lo que vemos en los equipos de marketing todos los días. El cuello de botella no es crear el vídeo, sino las interminables revisiones después de que se crea, y cuántas personas en el equipo pueden realmente gestionar ese proceso.
Por eso construimos Agent en torno al ciclo de revisión, no solo en torno a la primera generación. Crear un vídeo es fácil ahora. Crear tu vídeo, el que realmente está listo para enviar, eso es lo que queríamos simplificar.
Lumen5 Agent: tu nueva producción neuronal por suscripción
Agent ya está en Lumen5, esperando en la página “Crear”. Si nos has usado solo pegando un enlace y tomando lo que salió, esto vale diez minutos del tiempo de tu equipo. Dale un briefing real, con duración, estilo y audiencia. Luego dile qué arreglar. Luego cambia de opinión y vuelve a decirlo. No se lo tomará personalmente.
Y sinceramente, nos encantaría saber dónde se queda corto para tu equipo. Todavía estamos ajustando las recomendaciones, y la forma más rápida de mejorarlas es escuchar lo que pediste y no obtuviste. Dinos. Estamos listos.
¿Quieres más ideas sobre cómo convertir el contenido que ya tienes en un vídeo más eficaz? Suscríbete al podcast Supercharge Marketing, donde los líderes de marketing comparten lo que realmente funciona para sus equipos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Lumen5 Agent?
Lumen5 Agent es una herramienta conversacional para crear y editar vídeos con IA dentro de Lumen5. Describes el vídeo que deseas, lo ves construirse escena por escena y luego solicitas cambios en lenguaje sencillo hasta que esté listo.
¿En qué se diferencia Agent de otros generadores de vídeo con IA?
La mayoría de las herramientas de vídeo con IA se centran en el primer borrador. Agent está construido en torno al ciclo de revisión, por lo que después de la primera versión, puedes seguir solicitando ediciones (como acortar una escena o reemplazar un clip) directamente en el editor.
¿Qué puedo usar para iniciar un video con Agent?
Puedes empezar con una entrada de blog, un guion, un documento, una grabación, una grabación de pantalla o un video existente similar al que deseas.
¿Puede Agent trabajar con archivos PDF, PowerPoint y Word?
Sí. Agent entiende los números de página, incluidos los impresos en las páginas, y puede convertir una página de un archivo PDF, PowerPoint o Word en una imagen en tu video.
¿Todavía tengo controles de edición manuales?
Sí. Todos los controles manuales en el editor de Lumen5 permanecen en su lugar. Agent simplemente proporciona una forma más rápida de realizar cambios específicos al describirlos.
¿Agent cambia los precios o los límites de uso de Lumen5?
No. Tus precios y límites de uso, así como Blueprints y Script Composer, funcionan exactamente igual que antes. Esto te permite escalar tu producción de contenido con IA sin costos ocultos.
¿Cómo ayuda Agent a los equipos a mantener la marca?
Las “Recetas” en la página “Crear”, como “Resumen de informe” o “Historia de la marca”, brindan a todos los miembros de tu equipo el mismo punto de partida, por lo que los videos hechos por diferentes personas aún parecen pertenecer a la misma marca. Esto es importante para el video con IA para publicidad y el UGC con IA para proyectos de criptomonedas, donde la uniformidad es fundamental.
Lumen5 ayuda a los equipos de marketing a transformar el contenido que ya tienen en videos pulidos y de marca, más rápido y por una fracción de los costos de producción tradicionales. Obtén más información o solicita una demostración.
Google lanzó la actualización Nano Banana 2.1 el 6 de octubre de 2026, prometiendo mejoras significativas en la generación de imágenes. La nueva red neuronal está diseñada para seguir mejor las indicaciones, generar texto más preciso, garantizar la estabilidad de los personajes y trabajar con formatos amplios. Hemos comprobado hasta qué punto estas promesas se corresponden con la realidad, comparando ambas versiones en cinco tareas idénticas. La respuesta corta: para nuevos proyectos, es mejor elegir directamente Nano Banana 2.1, ya que a menudo cumple con mayor precisión los requisitos menores y rara vez añade elementos superfluos. Sin embargo, la actualización no ha resuelto todos los problemas, especialmente en la transferencia de apariencia entre escenas, donde la versión anterior a veces conservaba los rasgos igual de bien. Este es un punto importante para aquellos que planean escalar la generación de video e imágenes con IA.
Características técnicas y coste de las versiones
Nano Banana 2 funciona bajo el nombre técnico gemini-3.1-flash-image, mientras que Nano Banana 2.1 se basa en Gemini 3.6 Flash y tiene el nombre gemini-nano-banana-2.1. Google afirma mejoras en el realismo, la comprensión de instrucciones, la renderización de texto y la edición en varios pasos. El nuevo modelo es capaz de aceptar hasta 14 referencias: hasta cuatro personajes y hasta diez objetos.
Según el precio oficial de Google, una imagen 2K en Nano Banana 2.1 cuesta aproximadamente la mitad que en Nano Banana 2 (0,0504 $ frente a 0,101 $), lo que la hace atractiva para la producción de contenido con IA. Al mismo tiempo, el modo 0,5K ha desaparecido en la versión 2.1, y Nano Banana 2 ya está marcada como modelo obsoleto.
Metodología de prueba: 5 indicaciones para comparar
Para una comparación objetiva, nos basamos en la prueba abierta Fuser del 6 de octubre de 2026. En ella, ambos modelos recibieron las mismas indicaciones en inglés y datos de origen, las imágenes se generaron en 2K en un solo intento sin reinicios. Esto permite evaluar la eficacia de la IA en condiciones controladas. Si decide repetir la prueba, utilice la misma configuración y no elija los mejores resultados para evitar distorsiones.
Indicación 1: Escena fotorrealista con requisitos precisos
«Fotografía documental fotorrealista de un viejo pescador reparando una red de color naranja brillante en un viejo muelle de madera al amanecer. Al fondo, un puerto brumoso. Las manos del pescador están nítidamente enfocadas, el fondo está suavemente desenfocado. Luz natural, efecto de lente de 50 mm, paleta de colores apagados. No añadas texto ni inscripciones a la escena.»
Nano Banana 2.1 conservó el fondo de niebla fría, mostró al pescador por completo y dejó el encuadre sin texto adicional. Nano Banana 2 hizo la escena más cálida, más saturada y añadió una inscripción ficticia en el barco. Aquí, 2.1 ganó al seguir las restricciones con mayor precisión, lo cual es crítico para el video de IA para publicidad.
Prompt 2: Póster con texto exacto
«Crea un póster de concierto minimalista sobre papel claro. La mitad superior está ocupada por una gran ola azul oscuro. Coloca cuatro líneas de texto: «NIGHT TIDE» «Live at Harbour Hall» «Friday 14 November · Doors 8 PM» «harbourhall.com/nighttide» No añadas ninguna otra palabra. Haz la primera línea con una tipografía sans-serif estrecha y grande, la segunda con una tipografía más ligera.»
En esta prueba, la diferencia entre las versiones fue mínima. Ambos modelos escribieron correctamente las líneas dadas, incluyendo la fecha y la dirección. Esto demuestra que en algunas tareas donde Nano Banana 2 ya funciona bien, la actualización puede no ofrecer un salto notable en calidad, especialmente en el renderizado de texto.
Prompt 3: Fotografía de producto con espacio para texto publicitario
«Fotografía de estudio de un embudo de café de cerámica mate color verde salvia sobre una tabla de roble claro. Luz suave de ventana desde la izquierda, una ligera sombra debe ir hacia la derecha. Fondo limpio casi blanco. Deja el tercio derecho del encuadre libre para texto publicitario. Fotografía de producto realista. Sin objetos ni inscripciones adicionales.»
Nano Banana 2.1 cumplió todas las condiciones: luz desde la izquierda, sombra hacia la derecha y un área libre para el texto. Nano Banana 2 también dejó espacio, pero dividió la imagen con un área clara vacía, y la dirección de la sombra fue menos pronunciada. Para la creación de anuncios y banners de IA, esto es una ventaja significativa que ahorra tiempo al diseñador.
Prompt 4: Traslado de un producto a otra ubicación sin cambios
«Coloca este mismo frasco sobre una piedra húmeda cubierta de musgo. La escena está en la naturaleza por la mañana, con luz solar suave y un arroyo forestal borroso al fondo. Cambia solo el entorno y la iluminación. No cambies la forma del frasco, el vidrio ámbar, la tapa de pipeta negra y la inscripción «LUMA 02».»
Ambas versiones conservaron con éxito las características principales del frasco (forma, color del vidrio, texto). Sin embargo, ambas incumplieron una condición menor al cambiar un detalle liso de la tapa por uno estriado. 2.1 eligió un encuadre más amplio y mantuvo la etiqueta limpia, mientras que Nano Banana 2 acercó el objeto y añadió gotas de agua a la etiqueta. Esto demuestra una limitación de los modelos image-to-image: la frase «no cambies nada» no garantiza la identidad pixel a pixel de los pequeños detalles.
Prompt 5: Traslado de un personaje a una nueva escena
«Usa a la mujer del retrato de referencia. Muéstrala de cuerpo entero montando en bicicleta por una calle mojada de la ciudad por la noche. Alrededor hay letreros de neón, ella lleva un impermeable amarillo con la capucha bajada. Mantén el mismo rostro, el pelo rizado pelirrojo, las pecas y las gafas redondas. Fotorrealismo.»
Aquí no hay un ganador claro. Nano Banana 2 conservó bien los rizos y las gafas, pero cambió la expresión facial a una amplia sonrisa. Nano Banana 2.1 construyó el encuadre de cuerpo entero de forma más precisa, pero debilitó la similitud en los detalles: el pelo se volvió menos rizado, la montura más fina, las pecas casi desaparecieron. La elección depende de las prioridades: o la conservación exacta de rasgos faciales individuales, o una composición natural de la nueva escena. Esto es especialmente relevante para los personajes de IA animados y los avatares de IA.
Conclusiones después de cinco prompts: ¿vale la pena cambiar?
Según los resultados de la prueba, Nano Banana 2.1 parece una mejora cuidadosa de la versión anterior, no un modelo radicalmente nuevo. Su ventaja se manifiesta en tareas con muchos requisitos específicos, lo que corresponde a la descripción oficial de Google sobre una mejor prompt adherence y text rendering. Para el UGC de IA para proyectos criptográficos, donde la precisión de los detalles y el cumplimiento del prompt son críticos, esto es una ventaja significativa.
Nano Banana 2.1 ganó dos tareas y no perdió claramente contra la versión anterior en ninguna.
Al transferir la apariencia, los resultados siguieron siendo ambiguos.
Si está iniciando un nuevo proyecto, es más lógico usar directamente la 2.1, especialmente considerando el costo reducido y el estado de Nano Banana 2 como obsoleto.
Si tiene un pipeline de trabajo en Nano Banana 2, pruebe sus prompts típicos en ambos modelos para asegurarse de que se mantenga la forma de generación deseada.
Preguntas frecuentes
¿Nano Banana 2.1 es realmente mejor que Nano Banana 2?
Según las características oficiales, la 2.1 es la versión recomendada con una mejor adherencia a las instrucciones, calidad, texto y estabilidad de los personajes. En nuestra prueba, mostró mejores resultados en tareas con múltiples restricciones.
¿Por qué el mismo prompt da resultados diferentes?
La generación de imágenes en redes neuronales no es determinista por defecto. Incluso dentro del mismo modelo, una ejecución repetida puede cambiar la composición, la cara, la luz o los objetos pequeños. Para una comparación correcta, se requiere una serie de ejecuciones con la misma configuración.
¿Por qué el modelo ignora parte del prompt?
A menudo, el problema surge cuando hay demasiadas instrucciones de igual valor en una sola solicitud. Para restricciones críticas, es mejor usar indicaciones separadas, por ejemplo: «cambia solo el fondo», «el texto debe escribirse literalmente», «no agregues logotipos», «mantén la cara sin cambios».
¿Siempre se debe incluir un Thinking alto en Nano Banana 2.1?
No. La 2.1 tiene niveles minimal, medium y high. Un nivel más alto puede ser útil para un diseño complejo o un gran número de restricciones, pero generalmente aumenta el volumen de cálculos y el tiempo de ejecución. Para borradores simples, es lógico comenzar con minimal o el medium estándar.
¿Qué tiene Nano Banana 2 que no tiene 2.1?
La diferencia técnica más notable es el modo de generación de 0.5K. En 2.1, la resolución mínima comienza en 1K. Sin embargo, la nueva versión es más barata en resoluciones coincidentes y añade formatos extremadamente anchos y verticales.
¿Cómo mejorar el resultado al trabajar con una referencia?
Para obtener el mejor resultado, utilice referencias de alta calidad. Asegúrese de que las imágenes de referencia sean claras y contengan todos los detalles necesarios. Experimente con la cantidad de referencias (hasta 14 en 2.1) para encontrar el equilibrio óptimo.
¿Cómo acceder a Nano Banana en Rusia?
Nano Banana está disponible en plataformas especiales que funcionan sin VPN ni tarjetas extranjeras. Puede subir fotos, cambiar fondos y ropa, recopilar varias referencias y crear imágenes a partir de una descripción de texto. Los servicios suelen funcionar con pagos en rublos y proporcionan un saldo general para diferentes modelos. Utilice el código promocional HABRSPESHUAI para aumentar su saldo en un 115%. Esta es una excelente manera para que los proyectos criptográficos soliciten creatividades de IA o escalen la generación de 100 videos al día.
En general, Nano Banana 2.1 es un avance significativo, especialmente para tareas que requieren alta precisión y detalle. Su reducción de costos y sus capacidades mejoradas la convierten en una herramienta atractiva para la producción neuronal por suscripción y la producción de contenido de IA. No pierda la oportunidad de escalar lo imposible, ahora es posible con las nuevas redes neuronales de Google.
La integración de un avatar de IA en el asistente de voz de IA existente, Aika, no es solo la adición de una cara, sino una serie de desafíos técnicos. Nos esforzamos por mantener la arquitectura actual en Yandex Realtime para que el nuevo servicio solo animara los labios con el sonido ya generado. Durante las pruebas de Simli y Anam, surgieron matices con las pausas antes de la respuesta, el inicio del video en iPhone y la estabilidad del internet móvil. Y al crear el segundo personaje, Eva, se hizo evidente que la credibilidad de la red neuronal depende no solo de la cara en sí, sino también del contexto.
Nuestro motor de voz ya estaba funcionando, por lo que la tarea consistía exclusivamente en la animación facial. Aika se comunica con los visitantes del sitio directamente en el navegador a través de WebSocket, que está conectado a nuestro servidor en FastAPI, y este, a su vez, mantiene una sesión con Yandex Realtime. Esto proporciona un modo de “voz a voz”, eliminando la necesidad de cadenas separadas de reconocimiento, modelo de texto y síntesis.
El servidor transmite al navegador sonido sin comprimir en formato PCM16 a 24 kHz en partes (pcm_chunk), y era necesario sincronizar la mímica del avatar con este flujo.
Elección de plataforma para el avatar de IA: Simli vs Anam
Ambos servicios probados, Simli y Anam, ofrecen un modo en el que el usuario proporciona su flujo de audio, y el servicio genera un video con una cara animada, sincronizada con el sonido, devolviendo el medio a través de WebRTC. De esta manera, Yandex continúa generando el habla, y el servicio de avatar se encarga del componente visual.
Aspectos técnicos de la integración de sonido
Frecuencia de muestreo: Yandex emite sonido a 24 kHz. Simli requiere 16 kHz, Anam también se configuró a 16 kHz, aunque admite otros formatos.
Procesamiento de fragmentos de audio: El sonido llega en fragmentos. Para evitar artefactos en las uniones, la posición fraccionaria y la última muestra se transfieren al siguiente fragmento. Esto asegura una animación fluida, aunque la calidad del recálculo de la frecuencia sin un filtro completo aún requiere mejoras.
Seguridad y gestión de sesiones
La clave del servicio no llega al navegador. La página solicita a nuestro servidor un token de sesión de corta duración a través de POST /voice/avatar-session. El servidor verifica el origin y restringe la emisión de tokens: 6 por hora por IP y 30 por hora en total.
Si no se obtiene el token o el video no se inicia, la página cambia al modo de voz normal. Se asignan 8 segundos para la solicitud del token y 15 para el inicio del SDK. Es importante destacar que un inicio exitoso del SDK no garantiza la aparición inmediata del primer fotograma; la cara aquí es un complemento, no una función crítica.
Gestión del estado del avatar en Anam
Anam proporciona dos comandos clave:
endSequence(): se llama después de enviar el último fragmento de audio de la réplica.
interruptPersona(): detiene el habla actual del avatar cuando es interrumpido, después de lo cual también se llama a endSequence().
Comparación de Simli (generación anterior) y Anam Cara-4
Comparamos las versiones disponibles para nosotros: Simli de la generación anterior y Anam Cara-4. Esta no es una comparación exhaustiva de todas las características, sino una selección para una tarea específica.
Parámetro
Simli (generación anterior)
Anam Cara-4
Mímica
Los labios se mueven, el resto de la mímica es limitada
Parpadea, sonríe, se ven los dientes, inclina la cabeza
Creación de rostro
A partir de una foto a través de la API de la generación anterior
A partir de una foto, video de prueba disponible
Subjetivamente, Anam mostró una mímica más viva y natural. Para nosotros, este fue un factor decisivo. Luego nos encontramos con una serie de problemas específicos.
Características de la reproducción multimedia
Sonido: En Simli, el sonido se reproducía a través de un elemento de audio separado; en Anam, a través del mismo elemento de video. Esto significa que el elemento de video de Anam no se puede dejar muted, de lo contrario, el avatar “hablará” en silencio.
Resolución: El video a menudo comenzaba con una resolución baja (384×576) y solo después de unos segundos cambiaba a alta (768×1152). La opción sessionOptions.videoQuality: "high" ayudó, pero no garantizó el inicio con alta calidad.
Retraso en la generación de fotogramas: Anam necesita recibir 0.8 segundos de audio antes de comenzar a generar fotogramas. Esto no siempre equivale a 0.8 segundos de espera en tiempo real, ya que el sonido puede llegar más rápido de lo que se reproduce.
Control de micrófono y sesiones
Supresión de eco: En el teléfono, mientras Aika habla, el micrófono se desactiva para evitar capturar su voz del altavoz. En la PC, el micrófono está activo, y cuando el usuario comienza a hablar (evento barge_in de Yandex Realtime), el avatar detiene su habla actual.
Ranura de sesión ocupada: En el plan gratuito, solo está disponible una sesión simultánea. Si el navegador se caía, la ranura podía permanecer ocupada. La solicitud GET /v1/sessions/concurrency ayuda a diagnosticar la ocupación de las ranuras.
Cancelación de conexión: Si el usuario hace clic en “detener” durante la conexión de video, es necesario finalizar correctamente las operaciones asincrónicas para no dejar una sesión innecesaria. Para esto, se introdujo un contador de generaciones videoGen.
Problemas con Safari en iPhone
En iPhone en Safari, el video no se iniciaba. La hipótesis está relacionada con las reglas de reproducción automática. Una llamada preliminar a play() en el elemento de video con una alimentación temporal del flujo desde canvas y la eliminación de muted ayudó en la prueba, pero no es una solución universal.
Una pausa larga antes de la respuesta del avatar, que mira en silencio al usuario, se siente mucho más pesada que sin ella. Inicialmente, el umbral de silencio (VAD) se estableció en 2.2 segundos para que Aika no interrumpiera a los usuarios que dictaban información con pausas.
Trasladamos la lógica del puente telefónico al sitio web: en una conversación normal, el umbral es de 1500 ms, al dictar, de 2200 ms. Esto permite ajustar dinámicamente la sensibilidad del VAD. La configuración se aplica a través de session.update sin reconexión.
Creación de un segundo personaje: Eva
Para la administradora del estudio, Eva, nos enfrentamos al problema de una “rubia de stock” sobre un fondo vacío. El punto de inflexión llegó cuando apareció un interior detrás de ella: lámparas cálidas, estanterías, plantas, un fondo borroso. Esto hizo que la imagen fuera mucho más convincente, transformando el “catálogo” en una “persona en su lugar de trabajo”.
Detalles de la creación del fondo y el retrato
Fondo: Utilizamos un interior ya hecho con nuestra estética, eliminando a las personas con un generador.
Recorte del personaje: A Eva la recortamos con las herramientas de macOS Vision (VNGeneratePersonSegmentationRequest con nivel .accurate). El borde de la máscara se redujo y suavizó para eliminar el halo.
Escala: Es importante mantener la escala de los objetos en el fondo para evitar situaciones cómicas (por ejemplo, una taza gigante detrás). El fondo se tomó solo por encima de la encimera y se difuminó para un objetivo de retrato.
Resolución: Para Cara-4, se recomienda una fuente cuadrada de 1152×1152. Un aumento puro de Real-ESRGAN ×4 hacía que la piel fuera demasiado suave. Una combinación de aumento por red neuronal con escalado normal, mejora de la nitidez y adición de grano se veía mejor.
Voz de Eva
Para Eva, elegimos una voz de la familia LiveTTS de Yandex. En SpeechKit API v3, el modelo se selecciona a través de "model": "livetts", y la voz y el rol se pasan a través de hints. Para textos largos, el texto se dividió en oraciones y se sintetizó por separado.
De siete opciones de voz para una frase, elegimos la voz vera en el rol casual. Tuvimos que reescribir la frase, ya que la síntesis se equivocaba constantemente con la acentuación.
Grabación de videos con el avatar
El video de Eva se grabó con el mismo motor de animación que una llamada en vivo, utilizando MediaRecorder directamente desde video.srcObject (video y audio juntos, WebM con VP9 y Opus). Para un inicio de grabación correcto, el flujo se “despertó” previamente con un segundo de silencio, para que el video no comenzara con una pantalla negra.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un avatar de IA y cómo funciona?
Un avatar de IA es un personaje digital capaz de animar expresiones faciales y movimientos labiales de acuerdo con el audio proporcionado. Utiliza redes neuronales para crear una imagen visual realista que se sincroniza con el habla, haciendo la interacción más natural y atractiva.
¿Se puede usar la propia voz para un avatar de IA?
Sí, la mayoría de las plataformas, como Anam y Simli, permiten usar su propio motor de voz o audio pregrabado. El avatar animará la cara con este flujo de audio, manteniendo el reconocimiento de su marca o persona.
¿Cuáles son las principales dificultades al integrar un avatar de IA?
Las principales dificultades incluyen la sincronización de audio y video, el procesamiento de fragmentos de audio, la optimización de la latencia, la garantía de un rendimiento estable en varios dispositivos (especialmente móviles) y la creación de una imagen visual convincente que se ajuste al contexto y la marca.
¿Cómo influye el fondo en la percepción de un avatar de IA?
El fondo juega un papel fundamental en la creación de una imagen convincente. Un fondo vacío o inapropiado puede hacer que el avatar parezca antinatural. Un interior que coincida con el estilo del personaje o la marca aumenta significativamente el realismo y la confianza en el avatar, creando la sensación de la presencia de una «persona en el lugar de trabajo».
¿Cuánto cuesta crear un avatar de IA?
El costo de crear un avatar de IA puede variar mucho según la plataforma elegida, el nivel de personalización, el detalle de las expresiones faciales y la necesidad de funciones únicas. Algunos servicios ofrecen modelos de suscripción, mientras que otros pueden cobrar por cada minuto de video generado o por el desarrollo de un personaje único.
Conclusión
La integración de un avatar de IA es una herramienta poderosa para aumentar la participación del usuario, pero requiere una profunda elaboración técnica. Desde la elección de la plataforma hasta el ajuste fino de los fondos y las pausas, cada paso afecta el resultado final. Hemos visto que las redes neuronales son capaces de dar nueva vida a las interfaces de voz, pero solo con una cuidadosa atención a los detalles.
Si desea escalar su contenido y crear videos de IA para publicidad, considere las posibilidades de la producción de IA por suscripción. Esto le permite generar cientos de videos, ya sea UGC de IA para un proyecto de criptomonedas o una fábrica de videos de IA para comercio electrónico. ¡Estamos listos para ayudarlo con esto! Contáctenos para saber cómo la producción de contenido de IA puede transformar su negocio.
Anthropic, el desarrollador de la red neuronal Claude, endurece significativamente las reglas de uso de su plataforma, que entrarán en vigor el 12 de noviembre. Ahora está directamente prohibido usar Claude para “sembrar” fuentes de motores de búsqueda y sistemas de IA con contenido engañoso. Esto se aplica a materiales que distorsionan su origen, autoría o independencia. Imagine una red de sitios web que pretenden ser independientes pero promueven las mismas afirmaciones; esto es precisamente lo que Anthropic combatirá, esforzándose por garantizar la pureza del espacio de información.
Anthropic endurece las reglas: lucha contra las fuentes falsas para las respuestas de IA
Nueva sección “Prohibición de campañas engañosas”
El cambio clave en la política de Anthropic es la aparición de una nueva sección titulada “No participar en campañas engañosas o actividades artificiales”. Esta sección establece claramente la inadmisibilidad de manipular las fuentes de las que los motores de búsqueda o los sistemas de IA extraen respuestas. Por ejemplo, la creación de redes de sitios web que se hacen pasar por fuentes independientes pero que confirman las mismas afirmaciones ahora está estrictamente prohibida. Esto es fundamental para mantener la confianza en la información generada por las redes neuronales.
Prohibición del uso de personas falsas, publicaciones y reseñas.
Difusión de contenido a través de “publicaciones, sitios web o cuentas falsas o supuestamente independientes” con el fin de ocultar una fuente común.
Prohibición de crear herramientas para campañas engañosas y vender dichos servicios.
Anteriormente, reglas similares estaban dispersas en diferentes secciones de la política, relacionadas con elecciones, fraude, privacidad y desinformación. Ahora todo está reunido en un solo lugar, lo que simplifica significativamente la comprensión y aplicación de las nuevas normas.
Lecciones de septiembre: casos reales de engaño
Anthropic no solo introduce nuevas reglas, sino que también las respalda con ejemplos reales de su informe de análisis de amenazas de septiembre. La compañía identificó alrededor de 70 sitios web que se hacían pasar por medios de noticias locales independientes. Todos ellos estaban relacionados con una agencia de publicidad de Francia.
«La operación consistió en utilizar Claude para crear artículos en un formato unificado, cada uno de los cuales contenía tres o cuatro enlaces internos, para su publicación automática.»
Estos artículos, de los cuales había al menos 8913 en aproximadamente 20 idiomas, fueron diseñados específicamente para aumentar la autoridad de los sitios web en los motores de búsqueda. Aunque la mayoría de ellos no obtuvieron una respuesta significativa de la audiencia, Anthropic reaccionó rápidamente, bloqueando la cuenta de Claude y la organización asociada con esta actividad.
Un cambio interesante ha afectado a la publicación automática de contenido. Anteriormente, la “generación y publicación automática de contenido para consumo externo” se consideraba un escenario de alto riesgo. Ahora, este punto ha sido eliminado de la lista. Esto no significa una permisividad total, pero indica que Anthropic ve potencial en la generación masiva de videos con IA y otros formatos de contenido, siempre que no infrinjan otras reglas, especialmente en lo que respecta a la desinformación.
La lista de áreas de alto riesgo que requieren verificación y divulgación de información ahora incluye 11 puntos, como asesoramiento legal, médico y financiero, así como decisiones sobre créditos, vivienda y empleo. Los requisitos para verificar las recomendaciones en estas áreas permanecen sin cambios: un especialista calificado debe revisar las conclusiones y los usuarios deben ser notificados de que el contenido fue creado con la participación de IA. Esto abre nuevos horizontes para el video con IA para publicidad y el UGC con IA para proyectos cripto, donde la neuroproducción por suscripción puede convertirse en un estándar.
Google y Anthropic: un frente común contra el spam
Google también está luchando activamente contra la manipulación de las respuestas de la IA generativa en la búsqueda, calificándola de spam. La actualización de la documentación del 15 de mayo indicó claramente que estas políticas son aplicables a las respuestas de la IA generativa. Si Google aplica sus reglas a los sitios web, lo que puede llevar a una disminución de su clasificación o a su eliminación de los resultados de búsqueda, Anthropic actúa a nivel de los usuarios de Claude, restringiendo o revocando el acceso. Esto demuestra un enfoque unificado de los gigantes tecnológicos para garantizar la pureza del espacio informativo.
Preguntas frecuentes
¿Qué ha cambiado en la política de uso de Claude?
El cambio principal es la prohibición de usar Claude para crear y distribuir contenido engañoso que manipule las fuentes de información para los motores de búsqueda y la IA. Se ha añadido una nueva sección sobre “Prohibición de campañas engañosas o actividades artificiales”.
¿Por qué Anthropic introdujo estos cambios?
Los cambios tienen como objetivo combatir la desinformación y las manipulaciones que pueden afectar las respuestas de los motores de búsqueda y la IA. Es una respuesta a los casos detectados en los que Claude se utilizó para crear redes de sitios web de noticias falsas.
¿Cómo afectará esto a la creación de contenido de IA?
Esto no prohíbe la creación de contenido de IA como tal, pero establece límites estrictos para su uso. Por ejemplo, la generación masiva de videos por redes neuronales o la creación de avatares de IA con subtítulos siguen siendo posibles si el contenido no engaña sobre su origen o autoría. Es importante ser transparente y ético.
¿Cuáles son las áreas de uso de Claude de «alto riesgo»?
Las áreas de alto riesgo incluyen asesoramiento legal, médico, financiero, así como decisiones que afectan créditos, vivienda y empleo. En estos casos, se requiere una verificación obligatoria por un especialista calificado y la notificación al usuario de que el contenido fue creado con IA.
¿Está prohibida ahora la publicación automática de contenido?
No, la publicación automática de contenido ya no se considera de «alto riesgo». Esto abre oportunidades para un flujo de trabajo de IA de 500 videos al día o una fábrica de videos de IA para e-commerce, siempre que se cumplan todas las demás reglas, especialmente las relacionadas con la desinformación y la manipulación.
Conclusión
La política actualizada de Anthropic es un paso importante hacia un uso más ético y responsable de la IA generativa. Esto no solo protege a los usuarios de la desinformación, sino que también crea un entorno más transparente para el desarrollo de tecnologías. Para las empresas que utilizan videos de IA para publicidad o redes neuronales para publicidad UGC, esto significa la necesidad de ser aún más cuidadosos con el origen y la presentación del contenido. Vemos que la efectividad de la IA frente al UGC real sigue creciendo, pero con ella también crece la responsabilidad. Es hora de adaptarse y construir un futuro donde la tecnología sirva para el bien, y no para el engaño. Si está buscando dónde encargar UGC de IA para criptomonedas u otros proyectos, asegúrese de que su socio cumpla con altos estándares de ética y transparencia.
La red neuronal Claude, desarrollada por Anthropic, está ganando impulso rápidamente, ofreciendo capacidades únicas para trabajar con datos de texto. Desde el procesamiento de documentos largos hasta la generación de contenido creativo, esta red neuronal, según los desarrolladores, es capaz de cambiar el enfoque de las tareas editoriales. Pero, ¿es realmente así? Hemos probado su funcionalidad en tareas reales para comprender dónde Claude realmente brilla y dónde aún requiere control humano.
Esta plataforma, que ha evolucionado de un simple chatbot a un potente ecosistema, ahora es capaz de aceptar PDF de hasta 1000 páginas, trabajar con hojas de cálculo de Excel y buscar información de manera eficiente. La producción de contenido con IA con Claude se convierte en una realidad, especialmente para aquellos que buscan producción neuronal por suscripción o buscan escalar lo imposible.
Evolución de Claude: de chatbot a ecosistema
Anthropic, fundada en 2021 por ex empleados de OpenAI, presentó la primera versión pública de Claude en 2023. Desde entonces, la red neuronal ha pasado por varias generaciones, alcanzando la versión Claude 5.5. La línea incluye los siguientes modelos:
Claude Sonnet 5.5: para tareas diarias, análisis de documentos, programación, trabajo con información y cálculos matemáticos.
Claude Opus 5.5: para tareas más complejas y prolongadas.
Claude Fable 5.1: el más potente para razonamiento complejo y asistentes autónomos.
Claude Haiku 5.5: el más rápido y económico para tareas masivas.
Todos los modelos actuales admiten una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens y una respuesta de hasta 128 mil tokens. Sin embargo, debe recordarse que los archivos, el historial de conversaciones y los datos de servicio también ocupan espacio, lo que reduce el límite real.
La versión gratuita de Claude permite usar el chat, cargar documentos y trabajar con proyectos, pero tiene un límite flotante. Las tarifas de pago ofrecen muchas más posibilidades:
Pro: 15 euros al mes (180 euros al año) más IVA. Proporciona un mayor volumen de trabajo, modelos y herramientas adicionales.
Max: desde 90 euros al mes para usuarios intensivos.
Para empresas, están disponibles las tarifas Team y Enterprise con funciones de gestión de empleados, búsqueda corporativa y una cuenta unificada. Rusia aún no está en la lista de países oficialmente admitidos, pero Claude comprende y genera textos en ruso a la perfección, lo que lo hace atractivo para UGC de IA para un proyecto criptográfico y otras tareas en ruso.
Cómo trabajar con Claude: interfaz y funcionalidad
El registro en Claude.ai es sencillo: a través de Google o mediante un enlace de un solo uso enviado por correo electrónico. La interfaz es intuitiva, pero para lograr los mejores resultados, es importante formular las consultas con el mayor detalle posible.
«Acorta el material a 3.000 caracteres. Conserva los apellidos, las fechas, las cantidades y la conclusión del autor. No añadas hechos que no estén en el original. Después del texto, enumera lo que se tuvo que eliminar».
Este enfoque permite obtener resultados más precisos y útiles que simplemente «acortar el texto».
Trabajo con archivos y proyectos: escalar era imposible, ahora es posible
Claude admite la carga de archivos en formatos PDF, DOCX, CSV, TXT, HTML, ODT, RTF, EPUB, JSON, así como imágenes JPEG, PNG, GIF, WebP. Se pueden añadir hasta 20 archivos a un chat, con un tamaño máximo de 500 MB cada uno. Los documentos PDF de hasta 100 páginas se analizan teniendo en cuenta el texto y las imágenes; los más largos, solo el texto. Esto es crítico si necesita la generación de 100 videos o incluso una cadena de IA para 500 videos al día, ya que el procesamiento de gráficos en documentos grandes es limitado.
La función «Proyectos» permite crear una base de conocimientos a partir de documentos, texto y código, a la que Claude recurrirá al realizar tareas. Por ejemplo, se pueden establecer instrucciones generales:
Responde en español.
No cambies la ortografía de los nombres.
Para cada conclusión, indica el documento y la página.
Si no hay datos, infórmalo directamente.
Esto aumenta significativamente la eficiencia de la IA frente al UGC real, ya que la red neuronal se vuelve más predecible y manejable.
Habilidades de Claude: automatización de la rutina
Las habilidades en Claude son carpetas con instrucciones y scripts que la red neuronal aplica cuando considera que son apropiados para la tarea. Esto permite automatizar procesos repetitivos y acelerar significativamente el trabajo, por ejemplo, en la generación masiva de videos con IA o la creación de anuncios publicitarios con IA.
Pruebas de Claude: qué puede hacer la red neuronal en la práctica
Probamos Claude en varias tareas típicas de un editor:
Análisis de un PDF voluminoso: Claude comparó con éxito los escenarios económicos de un informe de 229 páginas del Banco de Rusia, pero se requirió una aclaración para una comparación precisa de los indicadores. Esto subraya la necesidad de verificar las respuestas, especialmente cuando se trata de datos financieros.
Navegación por aplicaciones: La red neuronal creó un breve navegador para diez aplicaciones, pero se requirió un comando adicional para un formato preciso.
Edición de texto: Claude acortó el texto, conservando los números, pero perdió una importante salvedad sobre la naturaleza temporal de la desaceleración económica. Al trabajar con un avatar de IA con subtítulos o voces de IA, tales matices pueden ser críticos.
Trabajo con tablas: El modelo encontró correctamente las caídas de ingresos y calculó el costo del pedido, indicando la ausencia de datos. Era importante solicitar de antemano las fórmulas y la lista de omisiones.
Reconocimiento de imágenes: Claude reconoció la pizza y elaboró una receta, además de reconocer el texto en un pastel con una carta de renuncia. Sin embargo, para inscripciones pequeñas y superficies curvas, se recomienda una verificación manual.
Argumentación: La red neuronal refutó con éxito al autor de los razonamientos sobre las adaptaciones cinematográficas, pero cometió un error fáctico al llamar serie a la película “Los hermanos Karamazov” de 1968. Esto demuestra que deepfake-éticamente solo deben usarse hechos verificados.
Costo de la API: ¿cuánto cuesta 1 minuto de video con IA?
Para trabajar con la API de Claude se utilizan tarifas separadas. Por ejemplo, Claude Sonnet 5.5 cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida. Fable 5.1 — 10 y 50 dólares respectivamente. Haiku 5.5 — de 0,10 y 0,50 dólares. Estos gastos no están incluidos en la suscripción Max y se pagan por separado. Esto es importante tenerlo en cuenta al planificar la generación de video a partir de texto o al usar la API de generación masiva para videos con IA para publicidad.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Claude y en qué se diferencia de ChatGPT?
Claude es una red neuronal de Anthropic, orientada al análisis profundo de documentos largos y razonamientos complejos. A diferencia de ChatGPT, Claude a menudo demuestra una mayor precisión en el trabajo con textos voluminosos y tiene un sistema de proyectos y habilidades más flexible.
¿Se puede usar Claude para crear anuncios publicitarios con IA?
Sí, Claude puede ser útil en la etapa de creación de guiones, procesamiento de información textual para personajes animados con IA y clips con IA con reemplazo de rostro. Sin embargo, para un video con IA para publicidad completo se requerirá la integración con otras herramientas.
¿Cuánto cuesta una creatividad con IA o un minuto de video con IA?
El costo depende del modelo de Claude utilizado, el volumen de tokens y la complejidad de la tarea. Para cálculos precisos, es necesario estudiar las tarifas de la API. Por ejemplo, el costo de 1 minuto de video con IA puede variar según la cantidad de texto que se deba procesar y generar.
¿Dónde encargar UGC con IA para criptomonedas?
Claude puede ser una excelente herramienta para crear UGC con IA para un proyecto de criptomonedas, ayudando a generar textos, analizar datos e incluso crear guiones para publicidad UGC. Para solicitar servicios de creación de contenido con IA para proyectos de criptomonedas, se recomienda contactar a agencias especializadas o freelancers que trabajen con redes neuronales.
¿Claude es un análogo de Synthesia?
Claude y Synthesia resuelven diferentes tareas. Claude se enfoca en el análisis y la generación de texto, mientras que Synthesia se especializa en la creación de videos con avatares realistas de IA. Claude puede usarse para escribir guiones que luego se implementarán en Synthesia.
Conclusión
Claude es una herramienta potente para quienes trabajan regularmente con grandes volúmenes de información textual y buscan automatizar tareas rutinarias. Sus puntos fuertes son el análisis de documentos, el trabajo con proyectos y la capacidad de razonamiento complejo. Sin embargo, como cualquier red neuronal, Claude requiere una cuidadosa verificación de los resultados, especialmente donde la alta precisión es importante. Para los editores que buscan la eficiencia de la IA en su trabajo, Claude ofrece oportunidades únicas para la neuroproducción por suscripción. Contáctenos para discutir cómo Claude puede transformar su flujo de trabajo y ayudar a escalar lo imposible.
En un mundo donde la velocidad y la eficiencia juegan un papel clave, Melius, una plataforma para crear campañas publicitarias, imágenes y videos utilizando inteligencia artificial, está logrando un verdadero avance. La compañía anunció la recaudación de $25 millones en inversiones, lo que subraya el enorme potencial de la generación de video con IA en la industria moderna. Esta importante inyección financiera incluye una ronda de Serie A de $20 millones liderada por CRV y una ronda inicial de $5 millones de General Catalyst. Fundada por ex ingenieros de Ramp, Melius demuestra un crecimiento impresionante, alcanzando más de $1 millón en ingresos anuales en solo dos meses después de salir del modo sigiloso en julio.
El cofundador de Melius, Juwon Kim, reconoce que el camino de la empresa no fue fácil. Inicialmente, hace más de un año, el equipo, compuesto por Juwon Kim, Yang Kim y Arnav Ramu (los tres ex ingenieros de Ramp), se centró en crear una herramienta para optimizar los gastos publicitarios.
Sin embargo, como señala Kim, seis meses después quedó claro que la idea original no “tenía futuro”.
“Destruimos por completo toda la base de código; lo quemamos todo”, dijo Kim a TechCrunch.
Este paso decisivo permitió a Melius reorientarse hacia una tarea mucho más ambiciosa: el desarrollo de herramientas para la generación de los propios activos creativos y campañas publicitarias. Esto marcó el comienzo de una nueva era para la empresa, creando un “laboratorio de agentes para el trabajo creativo”.
Melius en el entorno competitivo de la producción con IA
El mercado de la generación de creatividades con IA está creciendo rápidamente. Entre los competidores de Melius se destacan proyectos como Higgsfield, que en agosto fue valorado en $5.4 mil millones y muestra ingresos anuales de más de $700 millones. También existen jugadores más pequeños, como Krea y Flora AI. Juwon Kim no ve esto como un problema, enfatizando el enorme potencial del mercado.
Higgsfield: Valoración de $5.4 mil millones, ingresos anuales de más de $700 millones.
Krea: Startup joven en el campo de la generación con IA.
Flora AI: Otro jugador que crea creatividades con IA.
“Hay muchos jugadores, y es bastante emocionante”, señaló Kim. “Esto significa que hay clientes que conquistar y hay demanda en este espacio”. Esto confirma nuestra posición de que el costo de una creatividad con IA hoy es significativamente menor que la producción tradicional, lo que abre enormes oportunidades para la generación masiva de videos con redes neuronales.
Del sueño de YouTube a los avatares con IA: la motivación personal del fundador
Curiosamente, detrás de la decisión de los ex ingenieros de Ramp de dedicarse a la generación de publicidad hay una historia personal de Juwon Kim. Se describe a sí mismo como un influencer en las redes sociales y desde la infancia soñaba con crear videos cortos. “Me esforcé mucho por hacer vlogs”, recuerda Kim. “Mi padre era excelente con FinalCut Pro, y yo no”.
Estos primeros intentos no tuvieron éxito, pero su pasión por los medios digitales permaneció. Ahora, con Melius, Kim está construyendo la herramienta que siempre soñó: una plataforma donde cualquiera, desde un director creativo experimentado hasta un novato, puede hacer realidad sus ideas, utilizando la generación de video a partir de texto.
Esto permitirá escalar la creación de contenido de una manera que antes era imposible, haciendo que la neuro-producción por suscripción sea accesible para todos los que buscan la eficiencia de la IA frente al UGC real.
Preguntas frecuentes
Pregunta
Respuesta
¿Qué es Melius y qué servicios ofrece?
Melius es una plataforma de IA para generar campañas publicitarias, imágenes y videos. Permite a los usuarios crear activos creativos utilizando inteligencia artificial, lo que simplifica y acelera significativamente el proceso de producción de contenido.
¿Cuánta inversión ha atraído Melius?
Melius ha atraído un total de $25 millones: $20 millones en una ronda de Serie A y $5 millones en una ronda inicial.
¿Quién fundó Melius?
Melius fue fundada por ex ingenieros de Ramp: Juwon Kim, Yang Kim y Arnav Ramu.
¿Cuáles son los ingresos anuales de Melius?
Melius alcanzó más de $1 millón en ingresos anuales en solo dos meses después de salir del modo sigiloso en julio.
¿Tiene Melius competidores en el mercado de la generación de publicidad con IA?
Sí, Melius tiene competidores como Higgsfield, Krea y Flora AI. Sin embargo, los fundadores de Melius confían en que el mercado es lo suficientemente grande para varios jugadores.
Conclusión
La historia de Melius es un claro ejemplo de cómo la flexibilidad y la visión de futuro pueden conducir al éxito en el mundo de la tecnología que cambia rápidamente. Al abandonar su idea original, el equipo creó una plataforma que no solo atrae inversiones significativas, sino que también promete revolucionar el video con IA para publicidad. Vemos cómo la red neuronal transforma la creación de contenido, haciendo posible un flujo de trabajo de IA de 500 videos por día y ofreciendo nuevas oportunidades para escalar los procesos creativos.
Si desea saber dónde pedir UGC con IA para un proyecto de criptomonedas o cómo generar 100 videos con redes neuronales, Melius demuestra que el futuro ya está aquí. ¡Únase a esta neuro-revolución y contáctenos para saber cómo la IA puede escalar su producción de contenido!
En el mundo de la inteligencia artificial, se está gestando una seria discusión: ¿ralentizar el ritmo de desarrollo o seguir avanzando sin mirar atrás? En el contexto de los planes del CEO de Anthropic, Dario Amodei, de «desarrollar moderadamente tecnologías avanzadas» (pace the frontier) y las declaraciones del CEO de Nvidia, Jensen Huang, sobre la innecesaria regulación, surge la pregunta: ¿cuán serias son las intenciones de los líderes de la industria, como Amodei y Sam Altman de OpenAI, con respecto a la ralentización?
Ralentización del progreso de la IA: ¿mito o realidad?
En el último podcast de TechCrunch Equity, Kirsten Korosec, Sean O’Kane y Anthony Ha discutieron estas opiniones contradictorias. Anthony Ha se sorprendió de cuántos líderes de la industria apoyaron el plan de Amodei.
Sin embargo, Sean O’Kane señaló que el plan parece vago y carece de detalles, lo que genera dudas sobre su viabilidad.
Falta de regulación y elección del consumidor
«El gobierno federal, por el momento, ciertamente no está ansioso por aplicar una regulación amplia, y mucho menos en casos específicos», dijo Sean O’Kane, enfatizando que las leyes existentes no siempre son efectivas en un entorno tecnológico que cambia rápidamente.
También señaló que en el mercado de soluciones de IA prácticamente no hay elección del consumidor, lo que podría servir como palanca de presión sobre las empresas.
«No parece que la elección del consumidor influya mucho en este mercado en el sentido de que si una de estas empresas hace algo realmente malo, verán las consecuencias en el número de cancelaciones o algo así», agregó O’Kane.
Esto significa que incluso los errores graves de los grandes jugadores pueden no conducir a pérdidas financieras significativas debido a la lealtad de los clientes corporativos y las enormes inversiones.
Jensen Huang y la posición de Nvidia
El jefe de Nvidia, Jensen Huang, se pronunció públicamente en contra de la ralentización, apoyando el punto de vista de Donald Trump de que los temores sobre la IA son una «farsa» y que la regulación es innecesaria.
Su posición plantea interrogantes, dado que Nvidia es uno de los principales beneficiarios del rápido desarrollo de las tecnologías de IA, suministrando el equipo necesario para el renderizado y el entrenamiento de redes neuronales.
¿Por qué Nvidia se opone a la ralentización?
Intereses económicos: El rápido crecimiento de la IA se correlaciona directamente con el aumento de la demanda de procesadores gráficos de Nvidia. La ralentización podría afectar negativamente sus ingresos.
El papel del «adulto en la sala»: Sean O’Kane cree que Huang se posiciona como el «adulto en la sala», buscando ser un enlace útil entre la industria y la administración. Esto le permite influir en las decisiones y dar forma a la agenda.
Falta de competencia directa: Nvidia no desarrolla modelos de IA finales, sino que proporciona infraestructura, por lo que los riesgos directos de las IA “inseguras” son menores para ellos.
Detalles de las propuestas de “desarrollo moderado”
Kirsten Coroset mencionó propuestas de “desarrollo moderado” que incluyen:
Involucrar a evaluadores externos independientes para monitorear la seguridad de la IA dentro de empresas como Anthropic y OpenAI.
Coordinación entre las principales empresas de IA en países democráticos para desarrollar estándares y limitaciones de seguridad unificados.
Coordinación internacional de los esfuerzos de regulación de la IA.
Sin embargo, como señaló Coroset, estas propuestas carecen de detalles. No está claro quién actuará como evaluador independiente, qué estándares se aplicarán exactamente y cómo se llevará a cabo la cooperación internacional.
Esto da la sensación de que las declaraciones sobre la “ralentización” pueden ser más declarativas que prácticas.
Tubería de IA: del texto al video en segundos
Mientras continúan las discusiones sobre la regulación, la industria de la generación de video con IA demuestra un ritmo de crecimiento sin precedentes. Empresas como Synthesia y otros actores del mercado ofrecen soluciones para la generación masiva de videos con redes neuronales, lo que abre nuevos horizontes para los negocios.
Vemos cómo las redes neuronales permiten crear anuncios de IA, personajes animados de IA e incluso avatares de IA con subtítulos y voces de IA.
Ventajas de la producción con IA:
Velocidad: la tubería de IA es capaz de producir cientos de videos al día, lo que antes era imposible de escalar, ahora es posible.
Ahorro: el costo de 1 minuto de video con IA es significativamente menor que la producción tradicional. Esto hace que la producción neuronal por suscripción sea accesible incluso para pequeñas empresas.
Personalización: la capacidad de generar videos a partir de texto y el uso de la API de generación masiva permite crear contenido único para cada cliente.
Eficiencia: la eficiencia de la IA frente al UGC real (contenido generado por el usuario) en algunos casos puede ser mayor, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de contenido.
Estas tecnologías se utilizan activamente en el comercio electrónico, para la publicidad UGC de IA e incluso en proyectos de criptomonedas, donde se requiere una comunicación rápida y efectiva con la audiencia.
La capacidad de la red neuronal para escribir guiones y editar videos reduce significativamente el tiempo y los costos de creación de contenido.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la producción de contenido con IA?
La producción de contenido con IA es el proceso de crear contenido de video, audio y texto utilizando tecnologías de inteligencia artificial. Esto incluye la generación de video a partir de texto, la creación de personajes de IA animados, la narración con voces de IA e incluso la red neuronal que escribe guiones y edita.
¿Cuánto cuesta una creatividad de IA?
El costo de una creatividad de IA puede variar según la complejidad, la duración y las funciones utilizadas. Sin embargo, en general, el costo de 1 minuto de video de IA es significativamente menor que los métodos de producción tradicionales, lo que lo hace accesible para una amplia gama de empresas, incluidas las startups y los proyectos en el ámbito de las criptomonedas.
Para UGC de IA para un proyecto cripto, se puede recurrir a plataformas y estudios especializados que ofrecen servicios de generación masiva de videos con redes neuronales. Muchos de ellos ofrecen producción de IA por suscripción y utilizan API de generación masiva para crear contenido adaptado a las necesidades específicas de la industria cripto.
Conclusión
La discusión sobre la desaceleración del desarrollo de la industria de la IA, aunque importante para garantizar la seguridad, se enfrenta a intereses pragmáticos y a la falta de mecanismos claros de implementación. Al mismo tiempo, la generación de videos con IA continúa desarrollándose rápidamente, ofreciendo a las empresas oportunidades sin precedentes para la creación de contenido.
En lugar de una desaceleración, lo más probable es que veamos una intensificación de la competencia y la aparición de nuevas soluciones aún más eficientes para la producción de IA. ¿Quiere saber cómo los videos de IA para publicidad pueden escalar su negocio? Contáctenos para discutir las posibilidades de una fábrica de videos de IA para comercio electrónico y la generación de 100 videos para sus campañas de marketing.
En la era de la generación masiva de videos por IA y otros tipos de contenido, muchas empresas se enfrentan a un problema: sus nuevas páginas, creadas específicamente para mejorar la visibilidad en la búsqueda por IA, no se indexan y no producen el resultado esperado. ¿Por qué sucede esto y cómo construir un proceso de trabajo efectivo para videos de IA para publicidad y otros formatos? La respuesta radica en la comprensión no solo de las brechas de contenido, sino de las brechas de solución.
El problema de la «paridad de contenido» en la búsqueda por IA
Uno de los clientes se encontró con que sus nuevas páginas, creadas para la búsqueda por IA, no eran indexadas por Google. El equipo siguió todas las recomendaciones: analizó las respuestas de la IA, estudió a los competidores, identificó las brechas y creó contenido más completo. Sin embargo, en Google Search Console, estas páginas tenían el estado de «Rastreado, actualmente no indexado».
«La indexación lleva tiempo», dijo el consultor de SEO, pero ya había pasado un mes.
El problema radicaba en la llamada «paridad de contenido». El contenido era de calidad y estaba bien organizado, pero solo repetía información ya existente, sin añadir nada nuevo. Esto no conducía a un incremento de información, que es tan valorado por la IA.
Diferencias entre el incremento de información y las brechas competitivas
Brechas competitivas: es lo que usted no tiene, pero sus competidores sí. Llenar estas brechas es importante, pero no siempre suficiente para un incremento de información.
Incremento de información: es información nueva y única que ayuda al usuario o a la IA a tomar una decisión.
Brechas de solución: la clave para un contenido efectivo
En lugar de simplemente llenar las brechas competitivas, es necesario centrarse en las brechas de solución. Esta es la información que el usuario o el LLM necesita para tomar una decisión, pero que no está disponible ni para usted ni para sus competidores.
Ejemplo: «El mejor resort familiar en Cancún»
La consulta «¿Cuál es el mejor resort familiar todo incluido en la playa de Cancún?» no es solo un conjunto de palabras clave. Es una solicitud para tomar una decisión. El sistema de IA debe evaluar los criterios: «todo incluido», «familiar», «en la playa».
«Todo incluido»: no tan simple como parece
La definición de “todo incluido” suele ser vaga. El marketing es excelente para vender la promesa, pero malo para definir los límites. Por ejemplo, un resort indica en sus Preguntas Frecuentes que el paquete incluye alojamiento, comidas, bebidas, deportes, entretenimiento y programas para niños, pero las excursiones y los tratamientos de spa pueden tener un costo adicional.
Otro resort dedica una página entera a los servicios “todo incluido”, pero es difícil encontrar una definición precisa de lo que realmente se incluye.
El problema no es la falta de contenido, sino que no resuelve completamente el criterio. El usuario o la IA deben recopilar la definición por partes para entender dónde termina el “todo incluido” y comienzan los “gastos adicionales”.
“Familiar”: qué se esconde detrás de las bonitas palabras
Una situación similar ocurre con “familiar”. Un resort puede tener una excelente sección para niños y familias, pero la descripción del programa para adolescentes de 14 a 17 años puede ser demasiado general. Los padres quieren saber los detalles: ¿es cuidado supervisado o actividades opcionales? ¿Cuáles son los horarios de funcionamiento? ¿Qué actividades se realizan? ¿Los adolescentes salen de la propiedad? ¿Cuál es el nivel de supervisión? Estas preguntas quedan sin respuesta.
Las herramientas de análisis de contenido pueden mostrar que el resort tiene una “fuerte cobertura temática” en programas para adolescentes. Pero los padres no evalúan la arquitectura del contenido, toman una decisión que satisfaga las necesidades de su familia.
Un nuevo enfoque para la creación de contenido: de los criterios al conocimiento
Para crear contenido que realmente se indexe y sea útil, es necesario cambiar el enfoque. En lugar de simplemente generar contenido, debemos:
Definir la solución del cliente: ¿Qué está tratando de resolver el cliente o el LLM?
Identificar los criterios de la solución: ¿Qué criterios son importantes para tomar esta decisión?
Encontrar la evidencia existente: ¿Dónde se encuentra la información que respalda estos criterios?
Detectar las lagunas en la evidencia: ¿Qué información falta?
Calificar las lagunas: ¿Es una laguna de conocimiento, una fragmentación de la información o una ausencia intencional?
Adquirir conocimiento: Si no hay información, ¿cómo obtenerla?
Validar: Verificar la precisión y la integridad de la información.
Crear contenido: Usando la IA, transformar el conocimiento en contenido.
¿De dónde obtener nuevos conocimientos?
La IA puede analizar miles de páginas, pero no puede “producir” un hecho organizacional. Si la política de supervisión del programa para adolescentes no está documentada, el modelo no lo sabrá. Si nadie ha medido la distancia real de la habitación a la playa, la IA no creará ese conocimiento.
Las respuestas pueden estar en:
Tickets de soporte
Transcripts de centros de llamadas
Consultas de búsqueda interna del sitio
Registros de CRM
Documentación del producto
Encuestas
Materiales de capacitación
Las mentes de los empleados expertos
A veces, incluso Reddit, reseñas, foros y otras comunidades son útiles, donde las personas discuten detalles que las empresas pasan por alto. Por ejemplo, un resort se describe a sí mismo como “familiar”, y un padre frustrado explica lo que sucedió cuando intentó inscribir a un niño de tres años en el club infantil.
La IA y el futuro del contenido
La IA ha reducido significativamente el costo de convertir el conocimiento en contenido. Ahora, la neuroproducción por suscripción o una línea de producción de IA de 500 videos al día se han convertido en una realidad. Sin embargo, esto no elimina la necesidad de adquirir conocimiento. La generación de video a partir de texto o las API de generación masiva no crean hechos, solo procesan datos existentes.
La ventaja se mueve hacia arriba en la cadena: hacia una mejor comprensión de las decisiones del cliente, la identificación de criterios que otros han pasado por alto, la revelación de conocimientos operativos ocultos dentro de la organización, su conexión con sus productos y experiencia, y la validación de la respuesta antes de la publicación. Esto no es solo la creación de anuncios de IA o UGC de IA para un proyecto de criptomonedas, es la creación de valor.
A veces, esto significa analizar consultas, a veces escuchar llamadas de soporte, a veces descubrir que los usuarios de Reddit están respondiendo una pregunta que la empresa nunca abordó. Y a veces significa algo que parece anticuado: hablar con un experto y adquirir nuevos conocimientos.
La IA puede ayudarnos a detectar una brecha, organizar la evidencia y convertir el conocimiento adquirido en contenido útil. Pero para un verdadero aumento de información, siempre debe haber algo que adquirir.
La paridad de contenido es la creación de contenido que repite casi por completo la información ya disponible de la competencia o de otras fuentes. Es perjudicial para el SEO porque los motores de búsqueda, especialmente la búsqueda por IA, buscan información única, valiosa y nueva (aumento de información) que ayude al usuario a tomar una decisión, y no solo copie lo ya dicho. Este tipo de contenido a menudo no se indexa o se clasifica mal.
¿Cómo puede la IA ayudar a crear contenido que genere un aumento de información?
La IA puede acelerar significativamente muchas etapas de la creación de contenido: desde el análisis de la competencia y la identificación de lagunas existentes hasta la organización de pruebas y la conversión de conocimientos en contenido. Sin embargo, la IA no puede crear por sí misma conocimientos nuevos y únicos. Es una herramienta poderosa para procesar y estructurar información, pero la contribución humana en forma de investigación, conocimientos expertos y comprensión de las necesidades del usuario sigue siendo fundamental para lograr un aumento de información.
¿Cuál es la diferencia entre las brechas competitivas y las brechas de solución?
Las brechas competitivas son aquellas áreas de contenido donde sus competidores tienen información y usted no. Llenar estas brechas ayuda a ponerse al día con los competidores. Las brechas de solución son información que el usuario (o la IA) necesita para tomar una decisión importante, pero que ni usted ni sus competidores tienen, o está fragmentada e incompleta. Centrarse en las brechas de solución permite crear contenido verdaderamente valioso y único.
Domine nuevos enfoques para la creación de contenido, para que su avatar de IA con subtítulos o sus clips de IA con reemplazo facial no solo generen videos, sino que también aporten un valor real. Descubra cómo la red neuronal escribe guiones y edita, y usted se concentra en lo principal: el conocimiento. Averigüe cuánto cuesta una creatividad de IA o el costo de 1 minuto de video de IA, y cómo maximizar el ROI creando contenido que realmente resuelva los problemas de los clientes.
¿Le interesa saber cómo crear videos generados por IA que parezcan cinematográficos y no baratos? ¿Quiere tener un flujo de trabajo repetible para transformar un concepto simple en contenido de video de IA pulido utilizando herramientas como Seedance? En este artículo, aprenderá el proceso paso a paso para crear videos de IA de calidad profesional, desde el desarrollo del concepto y la construcción de elementos visuales clave hasta la generación de clips con Seedance y su ensamblaje en un producto terminado.
La mayor idea errónea sobre el video de IA es que es fácil. Ingresar un mensaje en un modelo de video produce un resultado, pero la calidad de ese resultado depende completamente de la capacidad del creador para comunicarse con la herramienta. Ross Simmons señala que la mayoría de las personas que descartan el video de IA como de “baja calidad” están viendo el resultado de mensajes vagos, no los límites de la tecnología en sí.
Comprensión de los modelos: LLM vs. Modelos de difusión
Lo primero que debe comprender es la diferencia entre cómo las grandes modelos de lenguaje (LLM) y los modelos de difusión procesan las instrucciones. Los LLM, como ChatGPT, Claude o Gemini, entienden la intención conversacional. Un modelo de difusión, la tecnología subyacente detrás de la mayoría de los generadores de imágenes y videos de IA, incluidos Midjourney y Seedance, no lo hace.
Los modelos de difusión extraen palabras clave visuales de un mensaje e ignoran el “ruido” conversacional.
La frase “créame una imagen de un gato caminando por la playa con un sombrero de vaquero” funciona en Midjourney, pero el modelo no analiza esa oración de la misma manera que lo haría un chatbot. Busca las palabras clave visuales: gato, playa, sombrero de vaquero.
Las estrategias de mensajes que funcionan bien en un chat no se traducen directamente a la generación de imágenes y videos. Cada modelo tiene su propia estructura de mensajes, y aprender esa estructura es lo que distingue un resultado pulido de uno genérico. Ross señala que ciertas herramientas sobresalen en ciertas tareas.
“Midjourney, por ejemplo, sigue siendo la herramienta preferida entre los creativos para la dirección de arte, la ideación y la exploración creativa”, Ross Simmons.
La generación de imágenes de ChatGPT tiene la ventaja de una capa de razonamiento que interpreta la intención, pero muchos profesionales aún prefieren el resultado estético de un modelo de imagen especializado.
Para aquellos que no saben cómo escribir indicaciones estructuradas para una herramienta como Midjourney, hay un práctico truco. En lugar de aprender la sintaxis, dile a ChatGPT cómo debe verse la imagen deseada y pídele que escriba la indicación en formato Midjourney. ChatGPT convierte las descripciones conversacionales en un formato estructurado basado en palabras clave al que responden los modelos de difusión, lo que resulta en resultados significativamente mejores.
Consejo profesional:La generación de imágenes es la base para el video con IA. Dominar la creación y el refinamiento de imágenes estáticas primero conduce a un porcentaje de éxito mucho mayor al pasar al video, porque se aplican los mismos principios de indicaciones, composición y dirección visual.
1. Desarrollo del concepto de video con IA
El concepto es la idea subyacente de lo que el video intenta comunicar. No tiene por qué ser complejo o profundamente artístico. Puede ser tan simple como “quiero mostrar mi producto en un entorno inesperado” o “quiero explicar esta técnica a través de una metáfora visual”. El punto es tener una intención antes de tocar la herramienta.
Ross ilustra esto con un proyecto que originalmente creó como una animación stop-motion hace muchos años. El concepto: una lata de Red Bull está sobre una mesa. Una hoja de papel se desliza, se pliega en un toro de origami, choca con la lata, la abre, bebe el líquido, le crecen alas y se va volando. Todo el trabajo es un juego de palabras con “Red Bull te da alas”. Este concepto ha pasado por diferentes medios. Recientemente lo recreó usando Seedance, alimentando la secuencia a un modelo de video con IA con un par de referencias de imágenes, y el concepto se mantuvo porque la idea era fuerte independientemente de la herramienta de producción.
Ross recomienda usar LLM para desarrollar aún más el concepto. Incluso una idea básica se puede expandir pidiéndole a ChatGPT que ayude a extrapolar la narrativa, sugiera secuencias visuales o variaciones. El objetivo es tener una comprensión clara de la historia antes de pasar al desarrollo visual.
2. Creación de elementos visuales clave
Una vez que existe el concepto, el siguiente paso es desarrollar los elementos visuales clave que anclarán el video. Ross divide esto en tres componentes:
Sujeto (o héroe): Este es el foco de la historia. Puede ser un producto, una persona o cualquier objeto que impulse la narrativa. Para el anuncio de perfume que creó Ross, el héroe era la botella misma. Generó una maqueta de la imagen del producto con Midjourney, estableciendo la apariencia de la botella antes de hacer cualquier otra cosa. Crear maquetas de productos con ChatGPT, Midjourney o Gemini es un punto de partida válido cuando la fotografía profesional del producto no está disponible.
Entorno: Este es el lugar donde se desarrolla la historia. Ross construyó un entorno de jungla en Midjourney para un anuncio de perfume. El entorno se puede crear en cualquier herramienta de generación de imágenes u obtenerse de imágenes de referencia en Pinterest, Shutterstock o una biblioteca de fotos personal. Es importante articular claramente las cualidades visuales específicas. En lugar de decirle al modelo que haga algo “genial”, Ross recomienda describir lo que es atractivo en la referencia: la hora del día, cómo la luz incide en las superficies, la temperatura de color y la profundidad de campo. Cuanto más específica sea la dirección, mejor será el resultado.
Personaje o elemento secundario: Esto es todo lo demás que aparece en la escena para apoyar la narrativa. En el ejemplo del perfume, Ross añadió una pantera negra entrando en el encuadre y finalmente mirando a la cámara, para luego saltar hacia ella. Este elemento secundario creó tensión y movimiento en lo que de otro modo sería una toma de producto estática.
Consejo profesional: Si utiliza una fotografía personal como personaje, aísle el sujeto sobre un fondo de color sólido. No utilice una fotografía con un entorno ajetreado u otras personas. Proporcione varias fotografías tomadas desde diferentes ángulos, todas mostrando al sujeto con la misma ropa. Esto le da al modelo datos claros para trabajar al colocar al personaje en nuevos entornos, poses y escenarios.
Uso de ángulos de cámara para la narración visual
La perspectiva de la cámara es una de las formas más rápidas de elevar las imágenes generadas por IA por encima de la composición plana y centrada que produce la mayoría de los modelos. Algunos principios básicos de la cinematografía marcan una gran diferencia.
Una toma de ángulo bajo hace que un personaje parezca poderoso y dominante.
Una toma de ángulo alto puede hacer que un personaje parezca sumiso o vulnerable.
Un primer plano crea intensidad.
Una toma amplia y reducida con espacio vacío alrededor del sujeto sugiere aislamiento o vulnerabilidad.
Un consejo práctico para aquellos sin experiencia cinematográfica: use ChatGPT para analizar un fotograma de una película. Cargue una imagen y pida al modelo que explique qué crea un efecto emocional particular. ¿Es el ángulo de la cámara? ¿La iluminación dramática? ¿Un bokeh suave? ¿El contraste? ChatGPT lo desglosará utilizando la terminología cinematográfica correcta, que luego se puede usar directamente en las indicaciones para imágenes y videos.
Ross probó este enfoque pidiéndole a ChatGPT que generara “los seis encuadres más utilizados de Guy Ritchie” en una sola imagen. El resultado incluyó primeros planos, tomas de ángulo alto y varias técnicas que Ross no había encontrado antes, cada una de las cuales puede usarse como referencia para futuras indicaciones. Los creadores pueden hacer referencia a directores o películas específicos sin conocer el léxico técnico. La frase “haz que este personaje se parezca a Aladdín en esta escena” o “muéstrame una toma al estilo Guy Ritchie con este personaje en este entorno” produce resultados que se desvían de la salida común y centrada que obtiene la mayoría de la gente.
3. Creación de un guion gráfico de vídeo con IA utilizando fotogramas clave
Un fotograma clave en el contexto del vídeo con IA es una imagen utilizada como punto de referencia para el modelo. Un guion gráfico es una secuencia de 6 a 12 fotogramas clave que trazan los momentos principales del vídeo, estableciendo el ángulo, la iluminación y la composición para cada momento.
El guion gráfico sirve más al creador que al modelo. Proporciona estructura, evita sobrecargar un solo clip con demasiada acción y establece una secuencia clara de eventos antes de que comience la generación de vídeo. Ross enfatiza que un guion gráfico no tiene por qué ser profesional. Es una herramienta de planificación, y las imágenes rudimentarias son perfectamente adecuadas siempre que transmitan cómo debe verse y sentirse cada momento.
Hay dos enfoques principales para usar fotogramas clave con modelos de vídeo con IA:
Fotograma inicial + Fotograma final + Prompt: Este método proporciona al modelo una imagen para comenzar el vídeo, una imagen para terminarlo y un prompt de texto que describe lo que sucede entre ellos. Por ejemplo, el fotograma inicial es una superficie vacía. El fotograma final muestra una lata de Red Bull centrada en el encuadre. El prompt dice: “Una lata de Red Bull se desliza desde la derecha a una velocidad lenta y se detiene justo en el centro”. La combinación de anclajes visuales e instrucciones de texto le da al modelo limitaciones claras.
Fotograma inicial + Solo prompt: Este método utiliza solo una imagen inicial y permite que el prompt guíe la acción sin un punto final fijo. Ofrece más libertad creativa. Para un clip de 10 segundos, el fotograma inicial podría ser una superficie vacía, y el prompt podría decir: “Una lata de Red Bull se desliza desde la izquierda, un avión de papel vuela desde arriba, aterriza junto a la lata, se despliega en una hoja de papel plana”. El modelo rellena el movimiento y el tiempo.
Consejo profesional: Para crear un vídeo más largo, une los clips extrayendo el último fotograma del clip anterior y usándolo como fotograma inicial para el siguiente. Esto crea continuidad visual en una secuencia de varios clips sin tener que volver a generar elementos consistentes desde cero.
Errores comunes al crear secuencias de fotogramas clave
El error más común que ve Ross es cuando la gente mete demasiada acción en un clip corto. Un clip de 5 segundos solo puede acomodar una o dos acciones. Escribir un párrafo largo que describa una lata deslizándose, un papel volando, un toro formándose y una explosión, todo en cinco segundos, sobrecarga el modelo. El resultado son extremidades distorsionadas, perspectivas torcidas y artefactos visuales. La solución es hacer coincidir la complejidad del prompt con la duración del clip.
Ross también distingue entre el uso de imágenes como fotogramas clave y su uso como referencias. Los fotogramas clave requieren una reproducción precisa en puntos específicos del video, lo que a menudo resulta en transiciones incómodas y movimientos de cámara poco naturales, ya que el modelo se ve obligado a pasar entre dos puntos finales rígidos. Las referencias le dan al modelo una idea del aspecto deseado sin exigir una precisión de píxel, y tienden a producir resultados más fluidos y naturales. Ross recomienda usar referencias en lugar de fotogramas clave en la mayoría de los casos.
4. Generación de video con Seedance y ensamblaje del producto final
Seedance, desarrollado por ByteDance (la compañía detrás de TikTok), se destaca por su adherencia a las indicaciones y la precisión de las imágenes de referencia. Ross lo describe como casi impecable en ambas áreas, lo que representa un avance significativo en comparación con los modelos de video de hace incluso dos años.
Seedance no es una aplicación independiente. Es un modelo al que se accede a través de plataformas agregadoras. Ross recomienda Luma AI (lumalabs.ai) como plataforma preferida, así como Flora, Figma Weave, Artlist, Imagine Art, Open Art y Krea. Estas plataformas brindan acceso a Seedance junto con otros modelos de video como Kling 3.0, Veo 3 y otros, todos conectados a través de API.
Google Veo 3 (accesible a través de Gemini) ofrece generación de video gratuita y se consideraba de vanguardia antes de la llegada de Seedance y Kling 3.0. Ross señala que, si bien Veo es útil, las habilidades aprendidas en un modelo no se transfieren automáticamente a otro. Cada modelo de video tiene su propia estructura de indicaciones. La práctica con Veo construye una familiaridad general con el video de IA, pero para obtener los mejores resultados en Seedance, se requiere aprender cómo Seedance responde específicamente a las indicaciones, las instrucciones de tiempo y las imágenes de referencia.
Cómo usar las indicaciones de manera efectiva en Seedance
Seedance admite indicaciones segmentadas por tiempo, lo que permite a los creadores especificar lo que sucede en intervalos específicos dentro de un solo clip. Para un clip de 15 segundos, la indicación podría estructurarse de la siguiente manera: “Entre 0 y 4 segundos, sucede esto. Entre 4 y 8 segundos, sucede esto. Entre 8 y 12 segundos, sucede esto”. El modelo se adhiere a estas instrucciones de tiempo, lo que permite coreografiar secuencias de varios movimientos en una sola generación, en lugar de unir varios clips cortos.
Costo de Seedance y una solución alternativa para escalar
Seedance ofrece una selección de duraciones de 5 a 30 segundos por clip. Ross aconseja a los principiantes que comiencen con clips más cortos y de baja resolución para familiarizarse con el flujo de trabajo. Crear un clip de 30 segundos de alta resolución sin experiencia a menudo resulta en un desperdicio de dinero y resultados insatisfactorios. Un clip de Seedance de 30 segundos en resolución 720p cuesta aproximadamente 14 dólares. Aumentar la resolución a 1080p casi duplica el costo a 28-32 dólares. Estos precios son significativamente más altos que los de los modelos de video de IA anteriores, donde los clips de 5 segundos costaban menos de 0,20 dólares, pero la diferencia de calidad también es significativa.
Una alternativa rentable es generar en una resolución más baja y luego escalar. Ross generó un clip de 480p por aproximadamente 6 dólares, luego lo escaló dos veces con las herramientas integradas de la plataforma a una calidad cercana a 4K por 3 dólares adicionales. El costo total de 9 dólares produjo una calidad comparable a un render nativo de alta resolución, por aproximadamente un tercio del precio. Las dos herramientas de escalado líderes son Topaz Labs y Magnific, ambas integradas en la mayoría de las plataformas agregadoras.
Conclusión
Dominar el video con IA no se trata solo de dominar las herramientas, sino de desarrollar la mentalidad de un director. Al aplicar los principios de la concepción, el desarrollo visual y el guion gráfico, puede crear contenido de video de alta calidad impulsado por IA que se vea profesional y cautivador. Comience con una idea clara, use LLM para desarrollarla, cree elementos visuales sólidos y planifique cuidadosamente sus secuencias. Entonces podrá escalar sus producciones de video a niveles nunca antes vistos, lo que era imposible y ahora es posible.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Seedance y cómo funciona?
Seedance es un modelo de IA para la generación de video desarrollado por ByteDance. Permite crear videos basados en indicaciones de texto e imágenes de referencia, al tiempo que garantiza una alta precisión y calidad. Se accede a él a través de plataformas agregadoras como Luma AI.
¿Cuánto cuesta crear un video con Seedance?
El costo de un clip de 30 segundos en resolución 720p es de aproximadamente 14 dólares, en 1080p es de 28-32 dólares. Sin embargo, se puede ahorrar,
