LA AGENCIA DE LAS IMÁGENES EN LA ECOLOGÍA COGNITIVA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

THE AGENCY OF IMAGES IN THE COGNITIVE ECOLOGY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Andrés Pachón
CRIA - Coimbra
Luís Quintais
CRIA - Coimbra

Cómo citar este texto
Pachón, Andrés y Quintais, Luís. (2026). La agencia de las imágenes en la ecología cognitiva de la Inteligencia Artificial. ASRI. Arte y Sociedad. Revista de investigación en Arte y Humanidades Digitales, (31), e990.
Recuperado a partir de https://doi.org/10.33732/ASRI.990

Editorial

La implementación masiva de la inteligencia artificial (IA) en la sociedad contemporánea está desatando intensas controversias éticas y laborales. La desestabilización laboral ya no afecta únicamente a tareas automatizadas o estandarizadas —como la asistencia al cliente vía chatbots—, sino también a diseñadores, ilustradores, guionistas y fotógrafos, quienes observan con temor cómo la IA generativa de imágenes y texto ofrece resultados aparentemente creativos que ponen en riesgo su estabilidad profesional. El discurso público dominante oscila entre una retórica alarmista que augura riesgos existenciales para la humanidad si esta tecnología no se regula urgentemente, y un entusiasmo corporativo imparable —Sam Altman (CEO de OpenAI) afirma que hasta el 95% de los trabajos realizados por creativos y especialistas en marketing serán gestionados en los próximos años casi sin costo y de forma instantánea por la IA (Kaput, 2024)—.

Sin embargo, como señalan voces disonantes como Yann LeCun (2023) —considerado uno de los padres del deep learning y Premio Turing 2018—, la IA basada en redes neuronales ni siquiera puede alcanzar hoy en día la inteligencia de un perro, lo que evidencia que las amenazas superhumanas quedan lejos de los verdaderos peligros inmediatos. Una posible explicación a este discurso bipolar es que “empresas como OpenAI prefieren que los políticos debatan sobre apocalípticos riesgos existenciales futuros, en lugar de centrarse en leyes que puedan complicar su expansión hoy” (Pérez Colomé, 2023). Leyes que deberían centrarse en el control de la amenaza real y presente que supone que la IA sirva para concentrar más poder, riqueza y recursos en unas pocas empresas, como Google, Amazon, OpenAI o Meta. Al avisar de los hipotéticos peligros futuros que traerá esta tecnología, los gurús de la IA como Altman se aseguran ser consultados como expertos cuando llegue el momento de proponer nuevas leyes reguladoras. Además, esta narrativa hiperbólica también otorga a la IA capacidades que no tiene, manteniendo el hype —como el generado por ChatGPT en 2023— y alimentando unas expectativas exaltadas sobre los próximos pasos que podría llegar a dar esta tecnología, colocándola en el centro de la opinión pública y, con ello, atrayendo nuevos inversores —incluidos los departamentos de defensa de distintos países—.

Este discurso público responde a una mitología de la IA (Pachón, 2026) que erosiona las fronteras entre lo humano y lo artificial, sustentada en presupuestos simplificadores sobre la cognición. Entre los mitos fundamentales de este discurso encontramos la falsa idea de que la mente es reducible a un modelo computacional que se puede duplicar escalando recursos y datos (Searle, 2002; Crawford, 2021; Larson, 2022), el mito de que la inteligencia existe de forma abstracta desprovista de cuerpo o carácter social (Suchman, 2007) y el mito de un progreso lineal e inevitable (Latour, 2001). Como señala John R. Searle (2018), malinterpretar las implicaciones sociotecnológicas de la IA altera profundamente las concepciones sobre la mente, la cognición y la agencia. Atribuir una agencia autónoma a la IA fomenta la despolitización del fenómeno, permitiendo a las empresas tecnológicas delegar sus responsabilidades en la supuesta independencia del artefacto (Khan et al., 2023).

En cualquier caso, no podemos obviar la capacidad que tiene la IA y sus imágenes técnicas para actuar en nuestra realidad. En este sentido, y teniendo en cuenta que este monográfico se centra en la agencia de las imágenes generadas con IA, conviene recordar que las imágenes siempre poseyeron una “fuerza generativa” (Bredekamp, 2010) que las hace actuar en nosotros. No solo nos movilizan a la acción —algo que encontrábamos en la propaganda o la iconoclastia—, sino que también provocan nuevas formas de actuar, cuyo objetivo último es transformar las experiencias y los eventos en imagen (García Varas y Martínez Luna, 2022). Las imágenes operan como agentes con entidad propia y no apenas como mediadores de la intencionalidad humana, lo cual encuentra su máximo exponente en las imágenes autónomas: entidades visuales que no se dirigen a la percepción humana, sino que operan dentro de sistemas automatizados de análisis, decisión e intervención algorítmica, reconfigurando las relaciones tradicionales entre autor, imagen y observador. Estas imágenes operativas (Parikka, 2025) plantean cuestiones éticas y políticas sobre la responsabilidad, la opacidad y la explotación de recursos.

Encontramos aquí una actualización del debate antropológico sobre lo que entendemos por personas y artefactos. Como demostró la literatura antropológica desde temprano, el concepto de persona no está reservado exclusivamente a los seres humanos, sino que también puede aplicarse a especies animales y vegetales —como confirma el debate sobre el totemismo (Ingold, 2000; Rosa, 2002)—, así como a objetos técnicos y artefactos culturales. En esta línea, Brad Shore (1996) acuñó el término tecno-totemismo para describir una versión industrial y postindustrial de los híbridos humano/no-humano ya presentes en las culturas preindustriales. Podría decirse, por tanto, que una de las formas de atribución de agencia e intencionalidad está vinculada al modo en que los artefactos y las tecnologías se presentan, en plena modernidad, como entidades con designios propios que escapan al control humano, volviéndose así imprevisibles.

En la ecología cognitiva de la IA, la distinción ontológica entre personas y artefactos aparece hoy más difuminada que nunca. Esto convierte la cuestión de la agencia de las imágenes en un problema transversal tanto al fenómeno de la IA como a la práctica artística contemporánea, un cambio impulsado principalmente por los avances técnicos en inteligencia artificial generativa (IAGen) y su promesa de una creatividad autónoma, la cual pone en tensión la propia capacidad de agencia humana. Además, las empresas tecnológicas usarán la creatividad como pretexto para ensalzar las capacidades de agencia de la IA (Steyerl, 2025): la calidad estética y fotorrealista de las imágenes producidas mediante IAGen se presenta como prueba de las supuestas capacidades creativas y cognitivas de los sistemas de IA.

En este contexto, el presente monográfico plantea una discusión ontológica y epistemológica sobre la agencia de la IAGen y de las imágenes que esta produce. Su objetivo central es cuestionar hasta qué punto la IAGen puede considerarse un agente creativo autónomo y explorar qué posibilidades abren o clausuran sus imágenes para la cognición, la práctica artística y la acción crítica contemporánea. Los artículos que integran este monográfico dialogan entre sí para ofrecer una lectura plural de la imagen algorítmica y sus agencias.

Los artículos de Šimić y Repollés y Perandones establecen un paralelismo entre los procesos de la IAGen y los agenciamientos biológicos y entomológicos, con el objetivo de analizar las posibilidades y los límites de una agencia artificial que, sin ser intencional¹, podría llegar a ser creativa de una forma similar a la autoorganización de los procesos orgánicos (Šimić) o al comportamiento del mimetismo animal (Repollés y Perandones). La metáfora del mimetismo se ejemplifica en los señuelos o trampas (Gell, 2006; 2016) que produce la IAGen como emergente industria visual que captura nuestra atención, tal como refleja el artículo de Sedeño-Valdellos y Marfil-Carmona, quienes analizarán la producción de videoclips realizados con IAGen y las transformaciones que esta tecnología trae para las narrativas visuales, al mismo tiempo que reformula los procesos culturales contemporáneos de producción y circulación visual.

Varios de los autores que conforman este monográfico prestan especial atención a las promptografías: imágenes fotorrealistas realizadas con IAGen a partir de descripciones textuales (prompts). Esta tipología generativa representa el mundo de forma mimética sin requerir fotógrafo, cámara ni referente real directo. A diferencia de la fotografía, estas imágenes ya no representan el presente para que veamos y pensemos el pasado, sino que reescriben la historia y representan el futuro (Ritchin, 2025). Como analiza Schröter en su artículo, aunque las promptografías se pueden inscribir en la tradición de las imágenes fotorrealistas, estas responden a atribuciones de agencia muy diferentes a las de sus predecesoras computacionales —las imágenes por simulación—, lo que las hace actuar de forma diferente. Mientras que la simulación resulta fácilmente rastreable hasta la mano humana, la caja negra sociotécnica de la IAGen ofrece una mayor opacidad, tal como ejemplifican los cálculos algorítmicos multidimensionales que suceden en las capas ocultas de las redes neuronales artificiales. Como indica Schröter, la opacidad de la IAGen a la hora de calcular los outputs que devuelve a nuestras peticiones no vuelve a esta tecnología creativa en sí misma, pero sí puede ser vista como tal en el sentido en que genera resultados inesperados —derivados de procesos y decisiones algorítmicas que desconocemos—, lo cual puede ser aprovechado por el artista o usuario como fuente de inspiración.

De acuerdo con Alfred Gell (2006), podemos decir que el encanto que producen en el espectador/usuario las promptografías se debe, precisamente, a que estas alcanzan su realismo mimético a través de una agencia sociotécnica que escapa a nuestra comprensión, reforzando la imagen de la IAGen como una agencia autónoma. Esta opacidad operativa demuestra la ideología implícita de la IA y las imágenes generativas: su despolitización. Sin embargo, toda imagen generada mediante IA responde a marcos epistémicos que vienen determinados por los datasets de entrenamiento con los que la IA aprende. Así lo demuestra el artículo de García Alonso et al. mediante una metodología experimental con IAGen. A través de este trabajo, los autores realizan un estudio visual decolonial sobre los sesgos de los archivos de aprendizaje. Con ello, evidencian cómo estos condicionan qué cuerpos y qué culturas son representables por esta tecnología, así como en qué condiciones.

La dimensión política de las imágenes generativas no es solo epistemológica, si no también material. Como indica Nacif en su artículo —a través del juego de palabras propuesto por la artista y filósofa Hito Steyerl (2025)— este tipo de imágenes operativas pueden ser definidas como "imágenes daño" (damages) que hieren la realidad que representan: “datos/imágenes que destruyen sus entornos mediante la extracción de mano de obra, datos y recursos, presentando la guerra, el marketing y la vigilancia como variaciones del mismo espectro” (Steyerl, 2025). Desde una perspectiva sociotécnica similar, el artículo de Bracamonte rastrea las infraestructuras materiales implicadas en la producción de AI Art en Latino América, como son la extracción de minerales —para la fabricación de hardware—, la explotación de recursos naturales —para el entrenamiento del software— o la mano de obra barata —las llamadas microtareas que se ocupan del etiquetado y ajuste de los datasets—, al mismo tiempo que el autor subraya cómo las imágenes resultantes de la IAGen operan como una colonialidad estética proveniente del Norte global. Como analiza Bruno en su artículo, frente a esta nueva visión maquínica del mundo, la labor del arte contemporáneo es crear espacios donde imaginar posibles futuros alternativos para la IA.

Pese a que el AI Art no escapa a la producción de daños, los artículos de Nacif, Bracamonte y Bruno analizarán cómo el arte contemporáneo, a través de una práctica crítica con y sobre IA, también puede producir artefactos de resistencia al discurso de la automatización de la creatividad y la inteligencia, al visualizar las múltiples dependencias sociotécnicas que conformar el fenómeno de la IA. Es decir, mientras que las imágenes de IAGen reducen el proceso creativo a un conjunto de estilos reconocibles y comercializables a partir de patrones visuales repetibles (Meyer, 2023), los artefactos artísticos pueden dar cuenta de la agencia social implicada en las imágenes generativas, señalando responsabilidades sin que por ello dejen de encantarnos (Gell, 2006) y, consecuentemente, de actuar sobre nosotros.

Los artículos de Fraile Narváez, Antunes y Rizo proponen una experimentación crítica con IAGen que promueva una nueva agencia socialmente distribuida entre humanos, imágenes e IA. En línea con el artículo de Schröter, Fraile Narváez define la promptografía como una imagen proyectual: una práctica de diseño que plantea un diálogo entre la intención del autor, la formulación lingüística y la respuesta algorítmica, cuya agencia reside en la capacidad de alterar las condiciones bajo las cuales emerge la idea formulada por el diseñador, quien debe leer críticamente aquello que la imagen algorítmica pone en juego. Desde la práctica artística como metodología de investigación, los artículos de Antunes y Rizo plantean un aprovechamiento estético del glitch (o fallo digital) de la IAGen para fomentar una contraagencia —de la IA y sus imágenes generativas— que escape a la normatividad algorítmica. Antunes propone una práctica estética-crítica que convierte la interfaz humano-IA en un espacio poético de negociación simbólica, donde la estética del glitch y el prompt expone la ambigüedad relacional entre humanos y máquinas frente a las interfaces de la inmediatez y los algoritmos predictivos que dominan la actual ecología cognitiva. Por último, Rizo analizará las estéticas de lo extraño en la imagen generativa a través de dos casos de estudio —las prácticas visuales de las subculturas emergentes online (o cores) y la cocreación tecnoartística en laboratorios colaborativos— que funcionan como espacios de resistencia a la supuesta agencia autónoma y normativa de la IAGen.

Referencias bibliográficas

Bredekamp, H. (2010). Theorie des Bildakts (Frankfurter Adorno-Vorlesungen 2007). Suhrkamp Verlag.

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.

García Varas, A. y Martínez Luna, S. (2022). Imágenes, acción y poder: La pregunta por las formas de agencia de la imagen. Laocoonte: Revista de Estética y Teoría de las Artes, 9, 39–47. https://doi.org/10.7203/laocoonte.0.9.25703

Gell, A. (2006). The art of anthropology: Essays and diagrams. Berg. (Obra original publicada en 1999).

Gell, A. (2016). Arte y agencia: Una teoría antropológica (R. Cabrera Olivares, Trad.). SB. (Obra original publicada en 1998).

Ingold, T. (2000). Totemism, animism and the depiction of animals. En T. Ingold, The perception of the environment: Essays on livelihood, dwelling and skill (pp. 111–131). Routledge.

Kaput, M. (2024, 5 de marzo). Sam Altman says AI will handle '95%' of marketing work done by agencies and creatives. Marketing Artificial Intelligence Institute. https://www.marketingaiinstitute.com/blog/sam-altman-ai-agi-marketing

Khan, A. A., Zahid, M., Khan, S. U., Shah, M. A., Alam, M. y Alam, M. (2023). AI ethics: An empirical study on the views of practitioners and lawmakers. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 10(6), 2971–2984. https://doi.org/10.1109/TCSS.2023.3251729

Larson, E. J. (2022). El mito de la inteligencia artificial: Por qué las máquinas no pueden pensar como nosotros lo hacemos (M. J. Krmpotic, Trad.). Shackleton Books. (Trabajo original publicado en 2021).

Latour, B. (2001). La esperanza de Pandora: Ensayos sobre la realidad de los estudios de la ciencia (T. Fernández Aúz, Trad.). Gedisa. (Trabajo original publicado en 1999).

LeCun, Y. [@ylecun]. (2023, 30 de mayo). Super-human AI is nowhere near the top of the list of existential risks. In large part because it doesn't exist yet. Until we have a basic design for even dog-level AI (let alone human level), discussing how to make it safe is premature. [Tweet]. X. https://x.com/ylecun/status/1663616081582252032

Meyer, R. (2023). The new value of the archive: AI image generation and the visual economy of "style". Image: The Interdisciplinary Journal of Image Sciences, 37(1), 100–111. https://doi.org/10.1453/1614-0885-1-2023-15458

Pachón, A. (2026). The mythical speach of artificial intelligence. The imaginary of an autonomous agency. En L. Koycheva, A. K. VandenBroek & M. Artz (Eds.), Anthropology and AI. New York: Routledge.

Parikka, J. (2025). Imágenes operativas: De la representación visual al cálculo y la automatización (M. Gonnet, Trad.). Caja Negra Editora. (Obra original publicada en 2023).

Pérez Colomé, J. (2023, 2 de junio). Por qué los impulsores de la inteligencia artificial firman tantos manifiestos apocalípticos. El País. https://elpais.com/tecnologia/2023-06-02/por-que-los-impulsores-de-la-inteligencia-artificial-firman-tantos-manifiestos-apocalipticos.html

Ritchin, F. (2025). The synthetic eye: Photography transformed in the age of AI. Thames & Hudson.

Rosa, F. D. (2002). Da religião do sangue à organização social da natureza: Breve história do debate totémico (1887–1929). Etnográfica, 6(2), 315–334. https://doi.org/10.4000/etnografica.4590

Searle, J. R. (1984). Minds, brains and science. Harvard University Press.

Searle, J. R. (2002). Twenty-one years in the Chinese Room. En J. Preston & M. Bishop (Eds.), Views into the Chinese Room: New essays on Searle and artificial intelligence (pp. 51–69). Oxford University Press.

Searle, J. R. (2018). Ver las cosas tal como son: Una teoría de la percepción (V. M. Santamaría Navarro, Trad.). Oxford University Press. (Trabajo original publicado en 2015).

Shore, B. (1996). Culture in mind: Cognition, culture, and the problem of meaning. Oxford University Press.

Steyerl, H. (2025). Medios calientes: Las imágenes en la era del calor (M. Gonnet, Trad.). Caja Negra Editora. (Obra original publicada en 2025).

Suchman, L. (2007). Human-Machine Reconfigurations: Plans and Situated Actions, 2nd Edition. New York: Cambridge University Press.

BIO

Andrés Pachón es Doctor en Antropología Social y Cultural (Universidad de Coimbra), con una beca de la Fundação para a Ciência y a Tecnologia (FCT, Portugal), máster en Antropología Social y Cultural (Universidad de Coimbra), magíster en Teoría y Práctica del Arte Contemporáneo (Universidad Complutense) y licenciado en Bellas Artes (Universidad Complutense de Madrid). Su trayectoria académica y profesional se desarrolla de forma interdisciplinar, entre el arte y la antropología. En 2019 recibió una Beca Leonardo de la Fundación BBVA (España), desarrollando un proyecto que sirvió como punto de partida para su investigación doctoral, en la cual cruza la etnografía colaborativa con la práctica artística para desarrollar una antropología de la Inteligencia Artificial. Su obra artística forma parte de importantes colecciones, como el Museo Nacional Reina Sofía (Madrid), el CA2M (Madrid) y el MEIAC (Badajoz). Contacto: info@andrespachon.com

Luís Quintais es Profesor del Departamento de Ciencias de la Vida de la Universidad de Coimbra. Imparte asignaturas que van desde la Teoría e Historia de la Antropología hasta la Antropología Visual. En su trayectoria incluye también asignaturas sobre las relaciones entre cultura y cognición, así como entre antropología y literatura, entre otras. Ha escrito sobre trauma, guerra y memoria, sobre el archivo de la psiquiatría y la psiquiatría forense portuguesas, sobre bioarte y biotecnologías, sobre cultura y cognición, sobre literatura y arte. Contacto: lfgsq@ci.uc.pt.

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¹ De acuerdo con Searly (1984, p. 16), “intentionality' (...) doesn't just refer to intentions, but also to beliefs, desires, hopes, fears, love, hate, lust, disgust, shame, pride, irritation, amusement, and all of those mental states (whether conscious or unconscious) that refer to, or are about, the world apart from the mind”.