Recepção: 09-06-2026
Aprovação: 15-07-2026
pág. 2320
DOI: https://doi.org/10.61616/rvdc.v7i2.1685
La inteligencia artificial generativa como agente de transformación
del proceso creativo y la identidad profesional del diseñador gráfico
contemporáneo
Diego Xavier León Marín
diegox.leon@ucuenca.edu.ec
https://orcid.org/0009-0002-2715-3261
Universidad de Cuenca
RESUMEN
El presente artículo analiza, mediante un estudio bibliográfico, el impacto de la inteligencia
artificial (IA) generativa en el proceso creativo, la autoría visual y el rol profesional del
diseñador gráfico contemporáneo. El objetivo general fue analizar bibliográficamente dicho
impacto a partir de la producción científica publicada entre 2021 y 2026. Se empleó un
enfoque cualitativo, de tipo descriptivo, con un diseño de investigación documental basado
en la revisión sistemática de veintiocho fuentes académicas indexadas en bases como Scopus,
Web of Science, ACM Digital Library, MDPI, Nature y Dialnet, clasificadas en siete ejes
temáticos: herramientas de IA generativa, transformación del proceso de diseño, autoría y
propiedad intelectual, ética de la IA generativa, identidad profesional y empleabilidad,
creatividad humana frente a creatividad computacional, y educación en diseño. Los
resultados evidencian que la IA generativa interviene con mayor intensidad en las etapas de
ideación y bocetaje, ampliando el repertorio de alternativas visuales, mientras que introduce
mayores riesgos en la etapa de revisión crítica del proyecto. Asimismo, se identifica una
discusión jurídica y ética no resuelta sobre la autoría de las obras generadas por IA, y una
tendencia de la literatura reciente a interpretar el efecto de estas herramientas sobre la
identidad profesional del diseñador no como sustitución, sino como reconfiguración hacia
funciones de curaduría, dirección de arte y validación crítica. Se concluye que el valor
diferencial del diseñador gráfico se desplaza, pero no desaparece, ante la incorporación de la
inteligencia artificial generativa.
Palabras clave: diseño gráfico, inteligencia artificial generativa, creatividad, autoría visual,
ética del diseño
Licencia
Este trabajo está bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International.
pág. 2321
Generative artificial intelligence and the transformation of the
graphic designer's role
ABSTRACT
This article analyzes, through a bibliographic study, the impact of generative artificial
intelligence (AI) on the creative process, visual authorship, and the professional role of the
contemporary graphic designer. The general objective was to conduct a bibliographic analysis
of this impact based on scientific production published between 2021 and 2026. A qualitative,
descriptive approach was used, with a documentary research design based on the systematic
review of twenty-eight academic sources indexed in databases such as Scopus, Web of
Science, the ACM Digital Library, MDPI, Nature, and Dialnet, classified into seven thematic
axes: generative AI tools, transformation of the design process, authorship and intellectual
property, ethics of generative AI, professional identity and employability, human versus
computational creativity, and design education. The results show that generative AI
intervenes most intensively in the ideation and sketching stages, expanding the range of visual
alternatives, while posing greater risks at the critical review stage of a project. Likewise, an
unresolved legal and ethical debate is identified regarding the authorship of AI-generated
works, along with a tendency in recent literature to interpret the effect of these tools on the
designer's professional identity not as replacement, but as a reconfiguration toward
curatorial, art-direction, and critical-validation functions. It is concluded that the graphic
designer's distinctive value shifts, but does not disappear, with the incorporation of
generative artificial intelligence.
Keywords: graphic design, generative artificial intelligence, creativity, visual authorship,
design ethics
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license.
Generative artificial intelligence and the transformation of the
graphic designer's role
ABSTRACT
This article analyzes, through a bibliographic study, the impact of generative artificial
intelligence (AI) on the creative process, visual authorship, and the professional role of the
contemporary graphic designer. The general objective was to conduct a bibliographic analysis
of this impact based on scientific production published between 2021 and 2026. A qualitative,
descriptive approach was used, with a documentary research design based on the systematic
review of twenty-eight academic sources indexed in databases such as Scopus, Web of
Science, the ACM Digital Library, MDPI, Nature, and Dialnet, classified into seven thematic
axes: generative AI tools, transformation of the design process, authorship and intellectual
property, ethics of generative AI, professional identity and employability, human versus
computational creativity, and design education. The results show that generative AI
intervenes most intensively in the ideation and sketching stages, expanding the range of visual
alternatives, while posing greater risks at the critical review stage of a project. Likewise, an
unresolved legal and ethical debate is identified regarding the authorship of AI-generated
works, along with a tendency in recent literature to interpret the effect of these tools on the
designer's professional identity not as replacement, but as a reconfiguration toward
curatorial, art-direction, and critical-validation functions. It is concluded that the graphic
designer's distinctive value shifts, but does not disappear, with the incorporation of
generative artificial intelligence.
Keywords: graphic design, generative artificial intelligence, creativity, visual authorship,
design ethics
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license.
pág. 2322
INTRODUCCIÓN
El diseño gráfico atraviesa uno de los cambios de herramienta más rápidos de su historia
reciente. En apenas tres años, sistemas de generación de imágenes a partir de texto como
Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion y Adobe Firefly, junto con modelos de lenguaje como
ChatGPT y plataformas de generación de video como Runway, pasaron de ser prototipos de
laboratorio a integrarse en flujos de trabajo profesionales cotidianos (Zou et al., 2025; Yin et
al., 2023). Este artículo examina un tema que atraviesa esa transformación técnica: cómo la
inteligencia artificial (IA) generativa está modificando no solo la velocidad de producción
visual, sino el propio proceso creativo, la noción de autoría y la identidad profesional del
diseñador gráfico contemporáneo.
El problema de investigación puede formularse así: existe todavía una comprensión
fragmentada de en qué etapas concretas del proceso de diseño —investigación, ideación,
bocetaje, producción visual, revisión y presentación— interviene realmente la IA generativa,
y de qué manera esa intervención reconfigura simultáneamente tres dimensiones que solían
darse por separado: la eficiencia operativa, la autoría de la obra y el valor profesional
distintivo del diseñador frente a un cliente o empleador. Estudios recientes documentan
avances notables en la primera dimensión (Casteleiro-Pitrez, 2024; Sullivan et al., 2024), pero
las implicaciones sobre autoría y estatus profesional siguen dispersas en literatura jurídica,
ética y de recursos humanos que rara vez dialoga con la literatura propiamente proyectual
del diseño (Mei, 2024; Franceschelli y Musolesi, 2022; Chen y Wang, 2024).
La relevancia de abordar este tema es a la vez disciplinar y coyuntural. Disciplinarmente, el
diseño gráfico se ha definido históricamente como una profesión mediadora entre una
necesidad de comunicación y una solución visual, y esa mediación exigía dominio técnico de
herramientas, sensibilidad estética y capacidad de síntesis conceptual (Zhang et al., 2024).
INTRODUCCIÓN
El diseño gráfico atraviesa uno de los cambios de herramienta más rápidos de su historia
reciente. En apenas tres años, sistemas de generación de imágenes a partir de texto como
Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion y Adobe Firefly, junto con modelos de lenguaje como
ChatGPT y plataformas de generación de video como Runway, pasaron de ser prototipos de
laboratorio a integrarse en flujos de trabajo profesionales cotidianos (Zou et al., 2025; Yin et
al., 2023). Este artículo examina un tema que atraviesa esa transformación técnica: cómo la
inteligencia artificial (IA) generativa está modificando no solo la velocidad de producción
visual, sino el propio proceso creativo, la noción de autoría y la identidad profesional del
diseñador gráfico contemporáneo.
El problema de investigación puede formularse así: existe todavía una comprensión
fragmentada de en qué etapas concretas del proceso de diseño —investigación, ideación,
bocetaje, producción visual, revisión y presentación— interviene realmente la IA generativa,
y de qué manera esa intervención reconfigura simultáneamente tres dimensiones que solían
darse por separado: la eficiencia operativa, la autoría de la obra y el valor profesional
distintivo del diseñador frente a un cliente o empleador. Estudios recientes documentan
avances notables en la primera dimensión (Casteleiro-Pitrez, 2024; Sullivan et al., 2024), pero
las implicaciones sobre autoría y estatus profesional siguen dispersas en literatura jurídica,
ética y de recursos humanos que rara vez dialoga con la literatura propiamente proyectual
del diseño (Mei, 2024; Franceschelli y Musolesi, 2022; Chen y Wang, 2024).
La relevancia de abordar este tema es a la vez disciplinar y coyuntural. Disciplinarmente, el
diseño gráfico se ha definido históricamente como una profesión mediadora entre una
necesidad de comunicación y una solución visual, y esa mediación exigía dominio técnico de
herramientas, sensibilidad estética y capacidad de síntesis conceptual (Zhang et al., 2024).
pág. 2323
Cuando una herramienta de IA generativa puede producir en segundos alternativas visuales
antes reservadas al oficio del diseñador, se pone en cuestión qué parte de ese oficio
constituye realmente el valor diferencial de la profesión. Coyunturalmente, encuestas
recientes con profesionales del sector muestran percepciones divididas: mientras algunos
diseñadores valoran la IA como amplificador de productividad, otros la perciben como
amenaza directa a su empleabilidad, en un patrón similar al que atraviesan otras profesiones
creativas (Yang, 2024; Massaguer Busqueta y Alcaraz-Martínez, 2025).
El marco teórico de este artículo se apoya en tres corrientes. La primera corresponde a los
estudios de metodología proyectual del diseño, que describen el proceso creativo como una
secuencia iterativa de fases de divergencia y convergencia —investigación del contexto,
generación de alternativas, síntesis, materialización y comunicación— sobre la cual se puede
situar con precisión el punto de entrada de cualquier herramienta nueva, incluida la IA
generativa (Hong et al., 2023; Muehlhaus y Steimle, 2024). La segunda corriente proviene de
los estudios de propiedad intelectual y derecho de autor aplicados a contenido generado por
IA, que discuten si el resultado de un modelo generativo constituye una obra derivada, una
obra original del usuario que construye el prompt, o una zona jurídica todavía no resuelta
(Franceschelli y Musolesi, 2022; Matias, 2024; Mei, 2024). La tercera corriente corresponde a
los estudios de ética aplicada a la creación asistida por IA, que examinan cuestiones de sesgo
algorítmico, apropiación estilística sin consentimiento y transparencia en la autoría de una
pieza visual (Hagendorff, 2024; Shan et al., 2023; Hanna et al., 2023).
En cuanto a los antecedentes investigativos, la producción académica sobre IA generativa y
diseño ha crecido de forma sostenida desde 2022. Un primer grupo de estudios se ha
concentrado en describir el funcionamiento y la usabilidad de las herramientas mismas
(Casteleiro-Pitrez, 2024; Paananen et al., 2023). Un segundo grupo, más reciente, examina la
Cuando una herramienta de IA generativa puede producir en segundos alternativas visuales
antes reservadas al oficio del diseñador, se pone en cuestión qué parte de ese oficio
constituye realmente el valor diferencial de la profesión. Coyunturalmente, encuestas
recientes con profesionales del sector muestran percepciones divididas: mientras algunos
diseñadores valoran la IA como amplificador de productividad, otros la perciben como
amenaza directa a su empleabilidad, en un patrón similar al que atraviesan otras profesiones
creativas (Yang, 2024; Massaguer Busqueta y Alcaraz-Martínez, 2025).
El marco teórico de este artículo se apoya en tres corrientes. La primera corresponde a los
estudios de metodología proyectual del diseño, que describen el proceso creativo como una
secuencia iterativa de fases de divergencia y convergencia —investigación del contexto,
generación de alternativas, síntesis, materialización y comunicación— sobre la cual se puede
situar con precisión el punto de entrada de cualquier herramienta nueva, incluida la IA
generativa (Hong et al., 2023; Muehlhaus y Steimle, 2024). La segunda corriente proviene de
los estudios de propiedad intelectual y derecho de autor aplicados a contenido generado por
IA, que discuten si el resultado de un modelo generativo constituye una obra derivada, una
obra original del usuario que construye el prompt, o una zona jurídica todavía no resuelta
(Franceschelli y Musolesi, 2022; Matias, 2024; Mei, 2024). La tercera corriente corresponde a
los estudios de ética aplicada a la creación asistida por IA, que examinan cuestiones de sesgo
algorítmico, apropiación estilística sin consentimiento y transparencia en la autoría de una
pieza visual (Hagendorff, 2024; Shan et al., 2023; Hanna et al., 2023).
En cuanto a los antecedentes investigativos, la producción académica sobre IA generativa y
diseño ha crecido de forma sostenida desde 2022. Un primer grupo de estudios se ha
concentrado en describir el funcionamiento y la usabilidad de las herramientas mismas
(Casteleiro-Pitrez, 2024; Paananen et al., 2023). Un segundo grupo, más reciente, examina la
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transformación del proceso de diseño propiamente dicho, documentando cómo la IA
generativa altera las fases de ideación y prototipado al permitir que incluso actores no
especializados —como los propios clientes— generen visualizaciones rápidas de sus ideas
(Schneider et al., 2024; Lee et al., 2024). Un tercer grupo, de carácter jurídico y ético, ha
documentado casos de infracción de derechos de autor, apropiación de estilo sin
consentimiento y daños reputacionales a ilustradores y diseñadores (Hanna et al., 2023;
Zhuang, 2024; Shan et al., 2023). Sin embargo, son escasos los trabajos que integran estas
tres líneas —proceso, autoría e identidad profesional— en un solo marco de análisis aplicado
específicamente al diseño gráfico, y menos aún desde una perspectiva bibliográfica que
sintetice la producción en español y en inglés de los últimos cinco años. Este artículo busca
contribuir a llenar ese vacío.
En este contexto, la pregunta que orienta la investigación es la siguiente: ¿cómo está
modificando la inteligencia artificial generativa el proceso creativo, la autoría y la identidad
profesional del diseñador gráfico en el contexto contemporáneo? A partir de esta pregunta,
el objetivo general del estudio es analizar bibliográficamente el impacto de la inteligencia
artificial generativa en los procesos creativos, la autoría visual y el rol profesional del
diseñador gráfico. De este objetivo general se desprenden los siguientes objetivos específicos:
(a) identificar, a partir de la literatura científica reciente, en qué etapas del proceso de diseño
gráfico interviene con mayor intensidad la IA generativa y con qué efectos documentados; (b)
caracterizar el estado de la discusión académica y jurídica sobre la autoría y la propiedad
intelectual de las obras generadas o asistidas por IA; y (c) sistematizar los hallazgos
disponibles sobre cómo se está redefiniendo la identidad profesional y la empleabilidad del
diseñador gráfico ante la incorporación creciente de estas herramientas.
transformación del proceso de diseño propiamente dicho, documentando cómo la IA
generativa altera las fases de ideación y prototipado al permitir que incluso actores no
especializados —como los propios clientes— generen visualizaciones rápidas de sus ideas
(Schneider et al., 2024; Lee et al., 2024). Un tercer grupo, de carácter jurídico y ético, ha
documentado casos de infracción de derechos de autor, apropiación de estilo sin
consentimiento y daños reputacionales a ilustradores y diseñadores (Hanna et al., 2023;
Zhuang, 2024; Shan et al., 2023). Sin embargo, son escasos los trabajos que integran estas
tres líneas —proceso, autoría e identidad profesional— en un solo marco de análisis aplicado
específicamente al diseño gráfico, y menos aún desde una perspectiva bibliográfica que
sintetice la producción en español y en inglés de los últimos cinco años. Este artículo busca
contribuir a llenar ese vacío.
En este contexto, la pregunta que orienta la investigación es la siguiente: ¿cómo está
modificando la inteligencia artificial generativa el proceso creativo, la autoría y la identidad
profesional del diseñador gráfico en el contexto contemporáneo? A partir de esta pregunta,
el objetivo general del estudio es analizar bibliográficamente el impacto de la inteligencia
artificial generativa en los procesos creativos, la autoría visual y el rol profesional del
diseñador gráfico. De este objetivo general se desprenden los siguientes objetivos específicos:
(a) identificar, a partir de la literatura científica reciente, en qué etapas del proceso de diseño
gráfico interviene con mayor intensidad la IA generativa y con qué efectos documentados; (b)
caracterizar el estado de la discusión académica y jurídica sobre la autoría y la propiedad
intelectual de las obras generadas o asistidas por IA; y (c) sistematizar los hallazgos
disponibles sobre cómo se está redefiniendo la identidad profesional y la empleabilidad del
diseñador gráfico ante la incorporación creciente de estas herramientas.
pág. 2325
METODOLOGÍA
Este trabajo adoptó un enfoque cualitativo, de tipo descriptivo, y un diseño de investigación
bibliográfica o documental. Se optó por este diseño porque el objetivo del estudio no requería
la recolección de datos primarios en campo, sino la sistematización y el análisis crítico de la
producción científica ya publicada sobre la relación entre inteligencia artificial generativa,
proceso creativo, autoría y ejercicio profesional del diseño gráfico. La investigación
bibliográfica permite, en un campo de cambio tecnológico acelerado como este, ofrecer una
fotografía representativa del estado del conocimiento disponible hasta la fecha, identificando
convergencias, vacíos y tensiones entre las distintas líneas de estudio.
La unidad de análisis estuvo constituida por veintiocho (28) fuentes académicas publicadas
entre 2021 y 2026, con una concentración mayoritaria en el trienio 2023-2025, periodo que
coincide con la popularización masiva de las herramientas de IA generativa de imagen y texto.
El sistema de muestreo aplicado fue no probabilístico, de tipo intencional, orientado por
criterios de pertinencia temática y calidad editorial antes que por representatividad
estadística. Los criterios de inclusión establecidos fueron: (a) publicación en revistas
académicas indexadas (Scopus, Web of Science, Redalyc, Scielo, Dialnet) o en repositorios y
actas de conferencias de reconocido arbitraje científico (arXiv en su modalidad de preprint
revisable, ACM Digital Library, MDPI, Nature, PNAS); (b) antigüedad no mayor a cinco años
respecto de la elaboración de este artículo; (c) abordaje explícito de al menos uno de los
siguientes ejes temáticos: herramientas de IA generativa aplicadas al diseño visual,
transformación de las etapas del proceso de diseño, autoría y propiedad intelectual de obras
generadas por IA, ética de la IA generativa en la producción visual, identidad profesional y
empleabilidad del diseñador, creatividad humana frente a creatividad computacional, y
educación en diseño en la era de la IA. Se excluyeron publicaciones sin proceso de arbitraje
METODOLOGÍA
Este trabajo adoptó un enfoque cualitativo, de tipo descriptivo, y un diseño de investigación
bibliográfica o documental. Se optó por este diseño porque el objetivo del estudio no requería
la recolección de datos primarios en campo, sino la sistematización y el análisis crítico de la
producción científica ya publicada sobre la relación entre inteligencia artificial generativa,
proceso creativo, autoría y ejercicio profesional del diseño gráfico. La investigación
bibliográfica permite, en un campo de cambio tecnológico acelerado como este, ofrecer una
fotografía representativa del estado del conocimiento disponible hasta la fecha, identificando
convergencias, vacíos y tensiones entre las distintas líneas de estudio.
La unidad de análisis estuvo constituida por veintiocho (28) fuentes académicas publicadas
entre 2021 y 2026, con una concentración mayoritaria en el trienio 2023-2025, periodo que
coincide con la popularización masiva de las herramientas de IA generativa de imagen y texto.
El sistema de muestreo aplicado fue no probabilístico, de tipo intencional, orientado por
criterios de pertinencia temática y calidad editorial antes que por representatividad
estadística. Los criterios de inclusión establecidos fueron: (a) publicación en revistas
académicas indexadas (Scopus, Web of Science, Redalyc, Scielo, Dialnet) o en repositorios y
actas de conferencias de reconocido arbitraje científico (arXiv en su modalidad de preprint
revisable, ACM Digital Library, MDPI, Nature, PNAS); (b) antigüedad no mayor a cinco años
respecto de la elaboración de este artículo; (c) abordaje explícito de al menos uno de los
siguientes ejes temáticos: herramientas de IA generativa aplicadas al diseño visual,
transformación de las etapas del proceso de diseño, autoría y propiedad intelectual de obras
generadas por IA, ética de la IA generativa en la producción visual, identidad profesional y
empleabilidad del diseñador, creatividad humana frente a creatividad computacional, y
educación en diseño en la era de la IA. Se excluyeron publicaciones sin proceso de arbitraje
pág. 2326
identificable, entradas de blogs o divulgación no académica, y fuentes centradas
exclusivamente en aspectos técnicos de entrenamiento de modelos de IA sin conexión con el
ejercicio del diseño o la creatividad.
Como técnica de recolección de información se empleó la revisión documental sistemática,
apoyada en un instrumento de registro bibliográfico que consignó, para cada fuente, los
siguientes campos: referencia completa en formato APA séptima edición, eje temático de
pertenencia, tipo de estudio (empírico, teórico-conceptual, revisión de literatura, análisis de
caso o análisis jurídico-normativo), y una síntesis de los hallazgos relevantes para los objetivos
de este artículo. Este instrumento permitió la posterior comparación y triangulación temática
entre fuentes procedentes de campos disciplinares distintos —diseño, interacción humano-
computador, derecho y ética aplicada—, cuya convergencia resulta poco frecuente en la
literatura especializada consultada.
El procedimiento de análisis siguió tres momentos. En el primero se clasificaron las fuentes
en los siete ejes temáticos señalados, permitiendo advertir el peso relativo de cada dimensión
del problema en la producción académica reciente. En el segundo momento se realizó un
análisis comparativo entre las fases clásicas del proceso proyectual del diseño gráfico
(investigación, ideación, bocetaje, producción visual, revisión y presentación) y los hallazgos
empíricos disponibles sobre la intervención de la IA generativa en cada una de ellas,
documentando tanto ganancias de eficiencia como tensiones sobre autoría y autenticidad. En
el tercer momento se sistematizaron los principales argumentos y posiciones sobre la
reconfiguración de la identidad profesional del diseñador gráfico, distinguiendo entre
estudios que enfatizan el riesgo de sustitución laboral y estudios que documentan procesos
de adaptación y ampliación de competencias.
identificable, entradas de blogs o divulgación no académica, y fuentes centradas
exclusivamente en aspectos técnicos de entrenamiento de modelos de IA sin conexión con el
ejercicio del diseño o la creatividad.
Como técnica de recolección de información se empleó la revisión documental sistemática,
apoyada en un instrumento de registro bibliográfico que consignó, para cada fuente, los
siguientes campos: referencia completa en formato APA séptima edición, eje temático de
pertenencia, tipo de estudio (empírico, teórico-conceptual, revisión de literatura, análisis de
caso o análisis jurídico-normativo), y una síntesis de los hallazgos relevantes para los objetivos
de este artículo. Este instrumento permitió la posterior comparación y triangulación temática
entre fuentes procedentes de campos disciplinares distintos —diseño, interacción humano-
computador, derecho y ética aplicada—, cuya convergencia resulta poco frecuente en la
literatura especializada consultada.
El procedimiento de análisis siguió tres momentos. En el primero se clasificaron las fuentes
en los siete ejes temáticos señalados, permitiendo advertir el peso relativo de cada dimensión
del problema en la producción académica reciente. En el segundo momento se realizó un
análisis comparativo entre las fases clásicas del proceso proyectual del diseño gráfico
(investigación, ideación, bocetaje, producción visual, revisión y presentación) y los hallazgos
empíricos disponibles sobre la intervención de la IA generativa en cada una de ellas,
documentando tanto ganancias de eficiencia como tensiones sobre autoría y autenticidad. En
el tercer momento se sistematizaron los principales argumentos y posiciones sobre la
reconfiguración de la identidad profesional del diseñador gráfico, distinguiendo entre
estudios que enfatizan el riesgo de sustitución laboral y estudios que documentan procesos
de adaptación y ampliación de competencias.
pág. 2327
En cuanto a las consideraciones éticas, al tratarse de un estudio estrictamente documental
no se requirió consentimiento informado ni intervención con personas, pero se aplicó un
criterio riguroso de integridad académica: cada fuente incluida fue verificada en su existencia
y accesibilidad mediante su DOI o URL directa, evitando la incorporación de referencias no
comprobables o de dudosa procedencia, en línea con lo exigido por los estándares editoriales
de la revista para la aceptación de manuscritos.
Como limitación del estudio, se reconoce que la naturaleza documental de la investigación no
permite medir de forma directa las percepciones o prácticas de diseñadores gráficos en
ejercicio en el contexto local ecuatoriano o latinoamericano, por lo que los hallazgos aquí
sistematizados constituyen una base conceptual que requeriría contrastarse en el futuro con
estudios de campo, cuantitativos o cualitativos, realizados con muestras de profesionales y
estudiantes de la región.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis de las veintiocho fuentes revisadas permite organizar los hallazgos en tres bloques,
correspondientes a los tres objetivos específicos planteados: (a) la intervención de la IA
generativa en las etapas del proceso de diseño gráfico, (b) el estado de la discusión sobre
autoría y propiedad intelectual, y (c) la reconfiguración de la identidad profesional y la
empleabilidad del diseñador.
Transformación de las etapas del proceso de diseño gráfico
La literatura revisada coincide en que la IA generativa no interviene de manera uniforme en
todo el proceso de diseño, sino que su intensidad y su efecto varían considerablemente según
la etapa. Hong et al. (2023) proponen distinguir entre dos grandes desafíos que atraviesan
cualquier proyecto de diseño asistido por IA: "obtener el diseño correcto" (right design),
asociado a las fases iniciales de investigación e ideación, y "hacer bien el diseño" (design
En cuanto a las consideraciones éticas, al tratarse de un estudio estrictamente documental
no se requirió consentimiento informado ni intervención con personas, pero se aplicó un
criterio riguroso de integridad académica: cada fuente incluida fue verificada en su existencia
y accesibilidad mediante su DOI o URL directa, evitando la incorporación de referencias no
comprobables o de dudosa procedencia, en línea con lo exigido por los estándares editoriales
de la revista para la aceptación de manuscritos.
Como limitación del estudio, se reconoce que la naturaleza documental de la investigación no
permite medir de forma directa las percepciones o prácticas de diseñadores gráficos en
ejercicio en el contexto local ecuatoriano o latinoamericano, por lo que los hallazgos aquí
sistematizados constituyen una base conceptual que requeriría contrastarse en el futuro con
estudios de campo, cuantitativos o cualitativos, realizados con muestras de profesionales y
estudiantes de la región.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis de las veintiocho fuentes revisadas permite organizar los hallazgos en tres bloques,
correspondientes a los tres objetivos específicos planteados: (a) la intervención de la IA
generativa en las etapas del proceso de diseño gráfico, (b) el estado de la discusión sobre
autoría y propiedad intelectual, y (c) la reconfiguración de la identidad profesional y la
empleabilidad del diseñador.
Transformación de las etapas del proceso de diseño gráfico
La literatura revisada coincide en que la IA generativa no interviene de manera uniforme en
todo el proceso de diseño, sino que su intensidad y su efecto varían considerablemente según
la etapa. Hong et al. (2023) proponen distinguir entre dos grandes desafíos que atraviesan
cualquier proyecto de diseño asistido por IA: "obtener el diseño correcto" (right design),
asociado a las fases iniciales de investigación e ideación, y "hacer bien el diseño" (design
pág. 2328
right), asociado a las fases de producción y refinamiento técnico. Esta distinción resulta útil
para ordenar la evidencia empírica disponible sobre cada etapa del proceso proyectual.
Cuadro 1. Intervención de la inteligencia artificial generativa en las etapas del proceso de
diseño gráfico
Etapa del
proceso de
diseño
Función tradicional de
la etapa
Hallazgo documentado sobre la
intervención de la IA generativa Fuente
Investigación
Recolección y análisis de
referentes visuales,
contexto del cliente y del
usuario
La IA generativa amplía la exploración de
referentes, pero su calidad depende de la
capacidad crítica de quien formula las
instrucciones (prompts) y filtra los
resultados
Sullivan et al. (2024)
Ideación
Generación de múltiples
alternativas
conceptuales a partir del
problema de diseño
Herramientas de texto a imagen
favorecen el descubrimiento serendípico
de ideas y reducen la fijación de diseño
cuando se combinan con restricciones
claras del proyecto
Paananen et al.
(2023);
Wadinambiarachchi
et al. (2024)
Bocetaje
Materialización rápida
de conceptos
preliminares mediante
dibujo o composición
manual
Modelos como Midjourney permiten
integrar tarjetas de apoyo (AMP-Cards)
que orientan al diseñador hacia
soluciones de innovación en lugar de
sustituir por completo la exploración
manual
Yin et al. (2023)
Producción
visual
Elaboración de la pieza
final con criterios
técnicos de
composición, tipografía
y color
La producción se acelera de forma
significativa, pero persisten fricciones de
usabilidad y ajuste emocional entre lo que
el diseñador imagina y lo que la
herramienta entrega
Casteleiro-Pitrez
(2024)
Revisión
Evaluación crítica del
ajuste entre la pieza
producida y el brief
original
La inmediatez de los resultados generados
por IA puede reducir el tiempo dedicado a
la revisión crítica si no existe una disciplina
metodológica que la exija explícitamente
Muehlhaus y Steimle
(2024)
Presentación
Comunicación y defensa
de la propuesta ante el
cliente o la audiencia
El uso de IA generativa por parte de los
propios clientes para visualizar sus ideas
redefine el rol del diseñador como
mediador exclusivo entre concepto y
visualización final
Schneider et al.
(2024)
Nota. Elaboración propia a partir de la síntesis de las fuentes citadas en cada fila (2023-2024).
Como se aprecia en el Cuadro 1, las etapas de ideación y bocetaje son las que registran mayor
evidencia de un efecto positivo de la IA generativa sobre la producción de alternativas, en la
right), asociado a las fases de producción y refinamiento técnico. Esta distinción resulta útil
para ordenar la evidencia empírica disponible sobre cada etapa del proceso proyectual.
Cuadro 1. Intervención de la inteligencia artificial generativa en las etapas del proceso de
diseño gráfico
Etapa del
proceso de
diseño
Función tradicional de
la etapa
Hallazgo documentado sobre la
intervención de la IA generativa Fuente
Investigación
Recolección y análisis de
referentes visuales,
contexto del cliente y del
usuario
La IA generativa amplía la exploración de
referentes, pero su calidad depende de la
capacidad crítica de quien formula las
instrucciones (prompts) y filtra los
resultados
Sullivan et al. (2024)
Ideación
Generación de múltiples
alternativas
conceptuales a partir del
problema de diseño
Herramientas de texto a imagen
favorecen el descubrimiento serendípico
de ideas y reducen la fijación de diseño
cuando se combinan con restricciones
claras del proyecto
Paananen et al.
(2023);
Wadinambiarachchi
et al. (2024)
Bocetaje
Materialización rápida
de conceptos
preliminares mediante
dibujo o composición
manual
Modelos como Midjourney permiten
integrar tarjetas de apoyo (AMP-Cards)
que orientan al diseñador hacia
soluciones de innovación en lugar de
sustituir por completo la exploración
manual
Yin et al. (2023)
Producción
visual
Elaboración de la pieza
final con criterios
técnicos de
composición, tipografía
y color
La producción se acelera de forma
significativa, pero persisten fricciones de
usabilidad y ajuste emocional entre lo que
el diseñador imagina y lo que la
herramienta entrega
Casteleiro-Pitrez
(2024)
Revisión
Evaluación crítica del
ajuste entre la pieza
producida y el brief
original
La inmediatez de los resultados generados
por IA puede reducir el tiempo dedicado a
la revisión crítica si no existe una disciplina
metodológica que la exija explícitamente
Muehlhaus y Steimle
(2024)
Presentación
Comunicación y defensa
de la propuesta ante el
cliente o la audiencia
El uso de IA generativa por parte de los
propios clientes para visualizar sus ideas
redefine el rol del diseñador como
mediador exclusivo entre concepto y
visualización final
Schneider et al.
(2024)
Nota. Elaboración propia a partir de la síntesis de las fuentes citadas en cada fila (2023-2024).
Como se aprecia en el Cuadro 1, las etapas de ideación y bocetaje son las que registran mayor
evidencia de un efecto positivo de la IA generativa sobre la producción de alternativas, en la
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medida en que amplían el repertorio de posibilidades visuales exploradas por el diseñador en
un tiempo reducido (Paananen et al., 2023; Yin et al., 2023). En contraste, la etapa de revisión
aparece en la literatura como la más vulnerable a un uso acrítico de estas herramientas, pues
la velocidad de generación de resultados puede desplazar el tiempo que tradicionalmente se
dedicaba a contrastar la pieza producida contra los objetivos comunicacionales del proyecto
(Muehlhaus y Steimle, 2024). Un hallazgo particularmente significativo es el reportado por
Schneider et al. (2024), quienes documentan mediante entrevistas a profesionales que la IA
generativa no solo transforma las herramientas del diseñador, sino que empodera a actores
no especializados —los propios clientes— para generar visualizaciones que antes requerían
obligatoriamente la mediación de un diseñador, lo que introduce una presión adicional sobre
el valor diferencial de la profesión que se retomará en el tercer bloque de resultados.
Autoría y propiedad intelectual en la obra generada o asistida por inteligencia artificial
El segundo bloque de hallazgos corresponde a una de las discusiones más activas y menos
resueltas en la literatura reciente: la de quién es autor de una obra producida mediante IA
generativa y bajo qué condiciones esa obra puede protegerse como propiedad intelectual.
Mei (2024) cuestiona directamente la postura adoptada por la Oficina de Copyright de los
Estados Unidos, que en 2023 negó la protección de autor a obras generadas exclusivamente
por IA; el autor argumenta, por analogía con la figura histórica del arte por encargo, que la
elaboración deliberada de instrucciones textuales (prompts) constituye en sí misma un acto
creativo con suficiente intervención humana como para ser reconocido. Esta posición
contrasta con la de Franceschelli y Musolesi (2022), quienes advierten que el problema de
fondo no es solo quién posee derechos sobre la obra resultante, sino si el propio proceso de
entrenamiento de los modelos generativos —que se nutre de millones de imágenes
medida en que amplían el repertorio de posibilidades visuales exploradas por el diseñador en
un tiempo reducido (Paananen et al., 2023; Yin et al., 2023). En contraste, la etapa de revisión
aparece en la literatura como la más vulnerable a un uso acrítico de estas herramientas, pues
la velocidad de generación de resultados puede desplazar el tiempo que tradicionalmente se
dedicaba a contrastar la pieza producida contra los objetivos comunicacionales del proyecto
(Muehlhaus y Steimle, 2024). Un hallazgo particularmente significativo es el reportado por
Schneider et al. (2024), quienes documentan mediante entrevistas a profesionales que la IA
generativa no solo transforma las herramientas del diseñador, sino que empodera a actores
no especializados —los propios clientes— para generar visualizaciones que antes requerían
obligatoriamente la mediación de un diseñador, lo que introduce una presión adicional sobre
el valor diferencial de la profesión que se retomará en el tercer bloque de resultados.
Autoría y propiedad intelectual en la obra generada o asistida por inteligencia artificial
El segundo bloque de hallazgos corresponde a una de las discusiones más activas y menos
resueltas en la literatura reciente: la de quién es autor de una obra producida mediante IA
generativa y bajo qué condiciones esa obra puede protegerse como propiedad intelectual.
Mei (2024) cuestiona directamente la postura adoptada por la Oficina de Copyright de los
Estados Unidos, que en 2023 negó la protección de autor a obras generadas exclusivamente
por IA; el autor argumenta, por analogía con la figura histórica del arte por encargo, que la
elaboración deliberada de instrucciones textuales (prompts) constituye en sí misma un acto
creativo con suficiente intervención humana como para ser reconocido. Esta posición
contrasta con la de Franceschelli y Musolesi (2022), quienes advierten que el problema de
fondo no es solo quién posee derechos sobre la obra resultante, sino si el propio proceso de
entrenamiento de los modelos generativos —que se nutre de millones de imágenes