La chica del autobús no existe: el impacto de la IA generativa en el modelaje, la fotografía, el diseño y las industrias de la imagen

La has visto. Quizás en un autobús, en una marquesina de metro, en un banner digital o en una revista. Una mujer atractiva, perfecta, con una sonrisa sin imperfecciones, anunciando un producto de moda, cosmética o tecnología. Y algo en ti ha pensado: eso no es real. No lo es. Es una modelo generada íntegramente por inteligencia artificial.

Lo que antes era un experimento de laboratorio o una rareza de agencia creativa es hoy una realidad presente en campañas de marcas globales y también de empresas medianas que descubrieron que pueden producir creatividades de alta calidad sin contratar una modelo, sin alquilar un estudio, sin pagar a un fotógrafo, sin un maquillador ni un director de arte. Solo un prompt, una herramienta de IA y unas horas de trabajo.

Este artículo analiza con datos y rigor qué está pasando realmente en las industrias de la imagen, el modelaje, la fotografía, el diseño gráfico y la comunicación visual ante el avance imparable de la inteligencia artificial generativa. No es ciencia ficción. Es lo que está ocurriendo ahora mismo, y las cifras son contundentes.

1. El momento en que todo cambió: de la rareza al mainstream

Para entender la magnitud del cambio hay que poner en perspectiva la velocidad de adopción. En 2022, la IA generativa de imágenes era una novedad que generaba imágenes con manos de seis dedos y texturas de goma. En 2024, un estudio de Conjointly concluyó que la mayoría de personas no superaba el nivel del azar cuando intentaba distinguir una fotografía real de una generada por IA. En apenas dos años, la tecnología pasó de ser detectably artificial a ser prácticamente indistinguible de la realidad.

Adobe reportó que su generador de imágenes Firefly creó tres mil millones de imágenes en los meses posteriores a su lanzamiento, superando los archivos totales de muchas bibliotecas fotográficas tradicionales. Esto no es una estadística abstracta: significa que en cuestión de meses se generó más contenido visual del que toda la industria fotográfica profesional había acumulado en décadas.

El 83% de los ejecutivos publicitarios declara que su empresa ya ha desplegado IA en el proceso creativo, frente al 60% del año anterior, y el 86% de los compradores de publicidad usa o planea usar IA generativa para construir creatividades de vídeo.

El punto de inflexión no fue tecnológico: fue económico. Cuando el coste marginal de producir una imagen de alta calidad se acercó a cero, el modelo de negocio de industrias enteras quedó en cuestión.

2. El modelaje: cuando la perfección no tiene nombre ni agente

La imagen del autobús que describíamos al inicio no es un caso aislado. Es una tendencia que ha irrumpido con fuerza en la publicidad convencional y que está generando un debate intenso en la industria de la moda.

Los casos que marcaron el antes y el después

Mango fue una de las pioneras al aplicar modelos generados por IA en 2024 a su línea Teen, empleando únicamente imágenes y modelos creados con inteligencia artificial. La reacción del sector fue inmediata: por un lado, admiración por la capacidad tecnológica y el ahorro en producción. Por otro, preguntas incómodas sobre qué ocurre con los modelos humanos, los fotógrafos y todos los profesionales que habían participado hasta entonces en esas campañas.

La polémica llegó también a las páginas de Vogue. La campaña fue obra de Valentina González y Andreea Petrescu, fundadoras de Seraphinne Vallora, una agencia que combina arte, tecnología e inteligencia artificial para crear contenido publicitario, y fue un encargo directo del cofundador de Guess, quien seleccionó personalmente modelos virtuales de entre los que la agencia había desarrollado.

Las críticas señalaron que la creación de un modelo por IA —especialmente de una persona de color— puede ser una forma en que las empresas se benefician de la apariencia de diversidad sin tener que invertir realmente en ella, desplazando al mismo tiempo a modelos profesionales de sus empleos. Otros señalaron el impacto negativo en los medios de vida de fotógrafos, maquilladores y otros creativos.

El mercado de los «humanos digitales»

Más allá de las campañas puntuales, existe un mercado creciente de plataformas especializadas en modelos virtuales para la industria de la moda.

Modelia, fundada en 2024, ha desarrollado una plataforma que transforma imágenes planas o en maniquíes en fotografías y vídeos hiperrealistas generados por IA. La herramienta permite vestir modelos virtuales con prendas reales, combinar looks completos y adaptar campañas a distintos públicos.

El mercado global de «humanos digitales» —avatares IA con apariencia humana— se valoraba en 47.720 millones de dólares en 2025 y se proyecta que alcance los 258.150 millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 40%. Para ponerlo en perspectiva: en cinco años, este mercado se multiplicará por más de cinco.

El impacto sobre el sector del modelaje tradicional no tiene aún cuantificación precisa, pero la dirección es inequívoca: los trabajos de modelaje para catálogo, ecommerce y publicidad genérica —que históricamente representaban el grueso del mercado de modelos no top— son los primeros en quedar desplazados.

3. La fotografía: el mercado de 5.000 millones de dólares bajo presión

Si hay una industria donde el impacto de la IA generativa ya se mide en cifras concretas es la fotografía de stock. Lo que ocurre en este sector es un adelanto de lo que llegará a otros ámbitos de la imagen.

Getty y Shutterstock: el termómetro del sector

Durante décadas, Getty Images y Shutterstock controlaron conjuntamente cerca del 40% de un mercado global de imágenes de archivo valorado en varios miles de millones de dólares. Sus archivos combinados superan los 700 millones de activos visuales. Parecía un negocio inatacable. La IA lo está poniendo en cuestión.

El mercado de imágenes de archivo, valorado en 4.500 millones de dólares globales en 2025, enfrenta una disrupción por IA generativa que ha reducido la demanda de stock photos en un 20% desde 2023.

El segmento «Creative» de Getty Images —su negocio principal de venta de fotografías— cayó casi un 5% año sobre año en 2024. Shutterstock reportó 935 millones de dólares de ingresos en 2024, pero más de 100 millones provinieron de licenciar datos de imágenes a empresas de IA, no de vender fotos. Su acuerdo con OpenAI podría generar hasta 250 millones de dólares para 2027, lo que representa una transformación radical de su modelo de negocio: de vender fotografías a vender datos para entrenar IA.

La respuesta estratégica fue la fusión: en enero de 2025, Getty y Shutterstock anunciaron su unión en una operación valorada en 3.700 millones de dólares. La lógica es defensiva: juntar catálogos, escalar licencias de datos para IA y reducir costes duplicados para sobrevivir en un entorno donde la demanda de fotografías de stock genéricas se evapora.

Los contribuidores de plataformas de microstock reportan caída en descargas de las categorías más ordinarias —manos sobre teclados, equipos de oficina sonrientes, objetos aislados sobre fondo blanco— exactamente aquellas que la IA puede reproducir con mayor facilidad.

Los fotógrafos profesionales: el impacto diferenciado

No todos los sectores de la fotografía profesional se ven afectados de igual forma. El impacto es inversamente proporcional al grado de especialización y al componente de experiencia irrepetible.

La fotografía de producto para ecommerce, la fotografía de estudio para publicidad genérica y la fotografía corporativa de tipo «foto de perfil de LinkedIn en ambiente de empresa» son las categorías más directamente amenazadas. Una empresa de moda puede hoy fotografiar toda su colección sobre modelos virtuales sin una sola sesión física.

La fotografía documental, el fotoperiodismo, la fotografía de bodas y eventos, el retrato de autor y la fotografía de naturaleza con valor artístico propio son las categorías más resilientes. Su valor reside en lo irrepetible, en la autenticidad del momento capturado, en la firma del autor.

4. El diseño gráfico: datos duros sobre el impacto laboral

El diseño gráfico es quizás la profesión donde el impacto de la IA generativa está siendo más directamente medible en términos de empleo y demanda de trabajo freelance.

El estudio de Harvard, DIW Berlin e Imperial College

Una investigación publicada en abril de 2024 por académicos de Harvard Business School, DIW Berlin e Imperial College London encontró que la introducción de tecnologías de IA generadora de imágenes llevó a una disminución del 17,01% en el número de publicaciones de trabajo para diseño gráfico (un 18,49%) y modelado 3D (un 15,57%) en plataformas de freelancing.

Este dato es importante por su metodología: no es una proyección, es una medición directa del efecto sobre la demanda real de trabajo. Y la caída se produjo en un plazo muy corto después de la adopción masiva de herramientas como Midjourney y DALL-E.

Según datos de Precedence Research, el mercado global de IA generativa en diseño crecerá de 741 millones de dólares en 2024 a 13.947 millones en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 34,11%. Esto significa que el gasto en herramientas de IA para diseño crecerá casi veinte veces en una década, mientras que la demanda de trabajo humano para tareas repetitivas de diseño decrece.

La velocidad como factor disruptivo

Las herramientas de IA generativa pueden producir variaciones de diseño hasta 50 veces más rápido que un diseñador humano. Esta cifra, por sí sola, redefine la economía del sector. Si un diseñador tardaba cuatro horas en producir diez variantes de un banner publicitario, una herramienta de IA puede producirlas en cinco minutos. La pregunta no es si eso tiene impacto económico —obviamente lo tiene—, sino dónde recae ese impacto.

Un sondeo de más de 4.000 líderes de marketing y creativos en nueve países reveló que el 75% considera la IA generativa una herramienta imprescindible en su kit de trabajo, pero el 70% expresa preocupación por la posible pérdida de empleos en diversas industrias.

Lo que la IA no puede (todavía) hacer

El Foro Económico Mundial señala que los empleadores califican consistentemente la capacidad de la IA para replicar el pensamiento creativo como «muy baja» o «baja», siendo el pensamiento creativo una de las habilidades más valoradas.

La resonancia emocional, la visión estratégica, la comprensión cultural del contexto y las consideraciones éticas siguen siendo capacidades que la IA simula pero no posee. Un diseñador senior no es valioso por su capacidad de trazar vectores o elegir tipografías: es valioso por su capacidad de traducir una estrategia de marca en una experiencia visual coherente que conecte con una audiencia específica. Eso, por ahora, requiere criterio humano.

5. La publicidad: datos del sector y la brecha de percepción

La industria publicitaria es donde el encuentro entre IA generativa y el mercado se está midiendo con mayor precisión.

Adopción masiva pero asimétrica

El 83% de los ejecutivos publicitarios declara que su empresa ya usa IA en el proceso creativo, y la eficiencia de costes ha emergido como el principal beneficio citado, con un 64% de los encuestados señalándola como ventaja número uno, frente a ser el quinto factor en importancia apenas dos años antes.

Este dato revela una maduración del discurso: las empresas ya no adoptan IA por innovación o experimentación, sino por reducción de costes. Lo que era un argumento de vanguardia se ha convertido en una decisión financiera.

La brecha entre anunciantes y consumidores

Aquí aparece uno de los datos más reveladores para los profesionales de marketing:

El 82% de los ejecutivos publicitarios cree que los consumidores jóvenes sienten actitudes muy o algo positivas hacia los anuncios generados por IA, pero solo el 45% de los consumidores realmente se siente así. Y mientras el 71% de los consumidores millennials y Gen Z cree haber visto un anuncio creado con IA —frente al 54% del año anterior—, sus actitudes hacia ese contenido son significativamente menos positivas de lo que los anunciantes asumen.

Esta brecha de percepción es una señal de alerta crítica para las marcas. Adoptar IA masivamente para reducir costes de producción puede erosionar la conexión emocional con los consumidores si no se gestiona con transparencia y criterio estratégico.

Un estudio experimental publicado en una revista académica encontró que cuando se informaba a los consumidores sobre el origen de la imagen —IA o humano—, mostraban actitudes significativamente más positivas hacia las imágenes de origen humano. El conocimiento del origen importa. La transparencia no es solo ética: es estratégicamente relevante.

6. El mercado de IA en marketing: la dimensión económica global

Para entender el contexto de todo lo anterior, hay que ver la magnitud económica del fenómeno.

El mercado de IA en marketing fue valorado en aproximadamente 15.840 millones de dólares en 2021, con proyecciones de alcanzar 107.500 millones de dólares en 2028. En menos de una década, este mercado se multiplicará por siete.

Según el Barómetro Global de la IA en el Empleo 2025 de PwC, elaborado a partir del análisis de mil millones de ofertas de empleo, desde que se generalizó la IA generativa en 2022, el crecimiento de la productividad se ha multiplicado casi por cuatro en los sectores más expuestos a la IA.

En España, las ofertas de empleo que requieren habilidades de IA han pasado de 5.000 a 39.000 entre 2018 y 2024. Los salarios están creciendo el doble de rápido en los sectores más expuestos a la IA en comparación con los menos expuestos.

El mensaje del informe de PwC es matizado pero claro: la IA no está destruyendo empleo neto, está transformándolo. Los perfiles que integran competencias de IA ganan más y tienen más demanda. Los perfiles que no las integran ven reducirse su valor de mercado.

7. El marco regulatorio: lo que viene para las imágenes generadas por IA

El debate no es solo económico. La proliferación de imágenes y vídeos generados por IA plantea cuestiones regulatorias que los departamentos de marketing deben comenzar a anticipar.

La Ley de IA de la UE y las implicaciones para el sector

La regulación europea de inteligencia artificial, que entrará en plena aplicación de forma progresiva hasta 2027, incluye disposiciones sobre transparencia en contenidos generados por IA. Los sistemas que generan contenido sintético —imágenes, vídeos, audio— estarán sujetos a requisitos de etiquetado que obligarán a informar al consumidor cuando está ante contenido artificial.

La regulación europea sobre inteligencia artificial podría empezar a tener impacto en el uso de IA en contenidos visuales comerciales. Las marcas que operan en Europa deberán estar atentas a posibles requisitos de transparencia o etiquetado de imágenes generadas artificialmente.

Para los anunciantes, esto no es una mala noticia estratégica: como hemos visto, la transparencia sobre el uso de IA puede aumentar la confianza del consumidor cuando se gestiona adecuadamente.

El problema de los derechos de imagen y la diversidad

El uso de modelos de IA —especialmente de personas de color— ha generado críticas porque puede ser una forma en que las empresas se benefician de la apariencia de diversidad sin invertir realmente en ella. Esta cuestión ética tiene implicaciones reputacionales reales para las marcas.

La autenticidad en la representación de la diversidad no se logra generando imágenes artificialmente diversas. Requiere decisiones reales de casting, contratación y representación. Una marca que usa avatares de IA para mostrar diversidad que no existe en su organización o en su relación con comunidades reales corre un riesgo reputacional significativo en un entorno donde los consumidores son cada vez más escépticos y atentos.

8. Lo que está desapareciendo, lo que está evolucionando, lo que es nuevo

Para hacer un mapa honesto del impacto, es útil separar tres categorías:

Lo que está desapareciendo (o reduciéndose drásticamente)

• Fotografía de catálogo y ecommerce estándar: la IA puede generar imágenes de producto sobre modelos virtuales con cualquier combinación de variantes de color, talla y estilo a coste marginal casi cero.
• Fotografía de stock genérica: como demuestran los datos de Getty y Shutterstock, las imágenes más comunes y menos distintivas —personas en oficinas, paisajes urbanos genéricos, conceptos abstractos visualizados— tienen demanda decreciente.
• Diseño gráfico de producción repetitiva: la adaptación de formatos, las variantes de banner, los redimensionados y las versiones localizadas de una campaña son trabajos automatizables al 100%.
• Modelaje para campañas de producto: el modelaje de catálogo, especialmente en moda, cosmética y lifestyle, es el segmento más directamente sustituible.

Lo que está evolucionando (transformándose, no desapareciendo)

• El diseño estratégico: el diseñador que entiende marca, audiencia y estrategia sigue siendo esencial. Lo que cambia es que dedica menos tiempo a la producción y más al criterio.
• La fotografía de autor: la fotografía con voz propia, perspectiva y firma reconocible gana valor relativo precisamente porque la IA no puede replicar el punto de vista único de un creador.
• El modelaje de lujo y alta gama: las marcas de lujo siguen apostando por modelos humanos reales porque la autenticidad y la aspiracionalidad que transmite una persona real en su contexto no la iguala (todavía) un avatar digital.
• Las agencias de publicidad: el rol de las agencias no desaparece, pero se redefine. La producción se automatiza; la estrategia, la cultura y el criterio creativo se vuelven el producto diferencial.

Lo que es completamente nuevo

• El director creativo de IA: el profesional que sabe orquestar herramientas de IA para producir contenido visual de alta calidad. No es diseñador en el sentido tradicional, pero domina el lenguaje visual y la capacidad de dirigir sistemas generativos.
• Las agencias de contenido visual IA: como Seraphinne Vallora —la agencia que creó los modelos para la portada de Vogue de Guess—, empresas especializadas en crear contenido visual íntegramente con IA para campañas de alto nivel.
• El mercado de licencias de datos para IA: los fotógrafos y agencias que licencian sus archivos para entrenar modelos de IA encuentran una nueva fuente de ingresos, aunque con tensiones legales y éticas todavía sin resolver.
• Los «influencers virtuales»: avatares de IA con identidad propia, seguidores reales y contratos publicitarios. El mercado ya existe y crece.

9. Implicaciones estratégicas para empresas de marketing y comunicación

Para terminar con la perspectiva que más interesa a los lectores de este blog: ¿qué deben hacer las empresas de marketing, las agencias de comunicación y los profesionales de la imagen ante esta realidad?

• Primera implicación: auditar el portfolio de servicios. Cualquier agencia o profesional debe analizar qué porcentaje de sus ingresos proviene de servicios que la IA puede automatizar. Si más del 40% de los ingresos viene de producción repetitiva —diseño de banners, adaptación de formatos, fotografía de producto estándar—, la presión sobre esos precios será creciente e imparable.
• Segunda implicación: reposicionarse hacia el criterio. El activo que la IA no puede replicar es el juicio: la capacidad de decir «esto no funciona para esta marca», de entender el contexto cultural de una audiencia, de generar ideas que sorprendan. Las agencias que sobrevivirán son las que cobran por criterio, no por horas de producción.
• Tercera implicación: integrar, no resistir. Las empresas que integren IA en sus flujos de trabajo multiplicarán su capacidad de producción y podrán competir en precio y velocidad. Las que resistan la integración perderán clientes ante competidores que ofrezcan más por menos. La integración no es opcional: es una cuestión de supervivencia competitiva.
• Cuarta implicación: gestionar la transparencia proactivamente. Dado que los consumidores reaccionan con escepticismo creciente ante el contenido generado por IA, las marcas que sean transparentes sobre cuándo y cómo usan IA en su comunicación visual se diferenciarán positivamente. La honestidad sobre el proceso puede convertirse en un argumento de marca.
• Quinta implicación: invertir en lo irrepetible. La fotografía documental de la empresa real, los testimonios auténticos de clientes reales, la identidad visual construida sobre momentos y personas genuinas: todo lo que la IA no puede fabricar gana valor estratégico en un entorno saturado de imágenes perfectas pero vacías.

Conclusión: la chica del autobús y lo que nos dice sobre el futuro

La chica del autobús no existe. Pero el impacto de su existencia digital es completamente real. Impacta en el mercado laboral de fotógrafos y modelos. Impacta en los presupuestos de producción de campañas. Impacta en la percepción que tienen los consumidores de la publicidad. Impacta en la regulación que los gobiernos están elaborando.

Los datos son contundentes: el mercado de fotografía de stock pierde un 20% de demanda desde 2023; las ofertas de trabajo freelance en diseño gráfico cayeron más de un 17% con la irrupción de la IA generativa; el 83% de los ejecutivos publicitarios ya usa IA en el proceso creativo; el mercado de humanos digitales crecerá un 40% anual durante los próximos cinco años.

Pero los datos también muestran algo más: uno de cada cuatro trabajadores en el mundo desempeña una ocupación con cierto grado de exposición a la IA generativa, pero la mayoría de los puestos de trabajo se transformarán en lugar de pasar a ser redundantes. La transformación, no la eliminación, es el escenario más probable.

El desafío no es tecnológico. Es estratégico y humano. Las empresas y profesionales que entiendan qué valor aportan que la IA no puede replicar, que integren las herramientas generativas en sus flujos de trabajo con criterio, y que sean honestos con sus clientes y audiencias sobre cómo usan la tecnología, encontrarán en este cambio una oportunidad, no una amenaza.

La chica del autobús no existe. Pero el profesional que la creó, que tomó las decisiones sobre su apariencia, su contexto y su mensaje, que entendió qué quería transmitir la marca y a qué audiencia, y que gestionó la producción de esa campaña de principio a fin… ese profesional sí existe. Y es más valioso que nunca.

¿Tu empresa o agencia ya está integrando IA en la producción de contenido visual? ¿Cómo estás gestionando el impacto en tu equipo y en tu propuesta de valor? Comparte tu experiencia en los comentarios.

Referencias

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