¿Puede la IA ganar a los VFX y cambiar para siempre el cine digital?

La inteligencia artificial ya puede fabricar en muy poco tiempo imágenes que hace apenas unos años exigían modelado 3D, animación, simulaciones, iluminación y composición, además de muchas horas de renderizado. Pero cuando se le pide algo más incómodo —reproducir una idea concreta plano por plano y mantenerla coherente— la distancia con los efectos visuales tradicionales vuelve a aparecer. Y se ve. Mucho.

Eso es precisamente lo que ha puesto a prueba el creador especializado ErikDoesVFX enfrentando una producción clásica de VFX contra una versión generada con IA. El escenario elegido parece hecho para complicar cualquier ordenador: Islandia, una cascada gigantesca, un jinete que salta al vacío y un dragón que emerge, atraviesa el agua y vuela por un valle. La conclusión no es que la IA haya ganado ni que los efectos visuales estén condenados. Es bastante más interesante: la IA ya compite en impacto visual y velocidad, pero todavía pierde terreno cuando el director quiere mandar de verdad sobre la imagen.

El experimento llega, además, en un momento especialmente significativo. Las herramientas de vídeo generativo han acelerado durante 2026 su salto desde el juguete espectacular hacia entornos de producción: modelos capaces de partir de texto, imágenes de referencia o vídeo existente, modificar elementos concretos y conservar cada vez mejor movimiento, encuadre e identidad. Seedance 2.5, utilizado en la parte final de esta prueba, apareció a finales de julio con mejoras orientadas precisamente a combatir uno de los grandes dolores de cabeza del vídeo generado por IA: la continuidad entre planos.

Un dragón, una cascada y dos maneras de fabricar lo imposible

La escena de partida tiene algo deliciosamente artesanal para tratarse de una batalla tecnológica. Erik viaja a Islandia buscando un paisaje que parezca territorio natural de dragones y encuentra una cascada por la que es posible caminar por detrás. La idea es sencilla de contar y bastante infernal de ejecutar: saltar desde una cornisa, ser recogido en el aire por la criatura y atravesar después la cortina de agua.

Primero se rueda el material real. Tomas con dron del valle, planos de la cascada, movimientos de cámara y referencias del protagonista. A partir de ahí comienza el trabajo que el espectador normalmente nunca ve y que constituye buena parte de los VFX modernos: construir aquello que no estaba delante del objetivo.

El dragón procede de un modelo 3D de gran detalle y necesita una animación específica. Un animador trabaja su vuelo y el movimiento del salto mientras Erik reconstruye digitalmente parte de la cascada. No basta con pegar un animal sobre el paisaje como quien coloca un adhesivo. El agua debe reaccionar cuando la criatura la atraviesa.

Para conseguirlo, genera partículas, introduce gravedad, turbulencias y resistencias diferentes y modifica el comportamiento de las gotas según su densidad. Después convierte al dragón en objeto de colisión y añade una simulación adicional para crear el desplazamiento de aire producido por sus alas. El resultado busca algo muy concreto: que la cascada se abra, se retuerza y envuelva al animal como ocurriría si varias toneladas de criatura fantástica cruzaran realmente ese volumen de agua.

Parece una obsesión por detalles que duran un instante. Lo es. También ahí vive buena parte del cine digital.

El VFX no dibuja solamente un dragón: construye sus reglas físicas

La diferencia resulta fundamental. Un flujo tradicional de efectos visuales no pregunta únicamente cómo debería parecer una imagen, sino qué objetos contiene, dónde están, cómo se mueven, qué luz reciben y cómo interactúan entre sí.

Para iluminar al dragón, por ejemplo, el proyecto utiliza la imagen del cielo nublado como referencia lumínica y recrea la geometría de la cueva para condicionar la llegada de la luz aunque esa estructura artificial no aparezca finalmente en pantalla. La niebla de la cascada recibe su propio material. El agua, sus partículas. El dragón, sus colisiones. Cada cosa ocupa un lugar en un pequeño universo matemático.

Ese método explica una aparente paradoja del cine digital: los ordenadores son infinitamente más rápidos que en los años de Toy Story, pero ciertos fotogramas siguen tardando muchísimo en terminarse. No porque la informática haya decidido tomarse la tarde libre, sino porque los estudios gastan el aumento de potencia en imágenes mucho más complejas.

RenderMan, la tecnología desarrollada por Pixar, utilizó durante años el algoritmo Reyes, que permitía simular reflejos, sombras y otros efectos evitando cálculos de trazado de rayos demasiado costosos para las máquinas de la época. Con el aumento de la capacidad informática, la producción fue incorporando técnicas físicamente más precisas, en las que millones de trayectorias de luz permiten calcular reflejos, iluminación indirecta, materiales o transparencias con un realismo antes prohibitivo.

El progreso, por tanto, no convirtió necesariamente el renderizado en instantáneo. Permitió hacerlo mucho más ambicioso. Monsters University llegó a necesitar una media de unas 29 horas de renderizado por fotograma y aquella producción acumuló más de 100 millones de horas de CPU.

En el experimento de Erik, un render del dragón necesitó alrededor de 12 horas, con una calidad inferior a la exigida por una gran producción cinematográfica. Luego aún quedaban integración, corrección de color, máscaras, eliminación de elementos y nuevas iteraciones porque la interacción inicial con el agua no terminaba de convencer. Volver atrás, tocar la simulación y renderizar otra vez. Glamour hollywoodiense: café, ventiladores y una barra de progreso.

La IA toma un atajo radical: no simula el mundo, predice su aspecto

La inteligencia artificial recorre una carretera distinta. No necesita construir primero un dragón tridimensional, asignarle un esqueleto, iluminarlo y calcular cada gota de agua que golpea sus alas. Un modelo generativo ha aprendido patrones visuales a partir de enormes conjuntos de datos y trata de producir la secuencia de imágenes que corresponde a las instrucciones y referencias recibidas.

Ahí reside su formidable ventaja de velocidad. Y también buena parte de sus problemas.

Higgsfield aceptó participar en el enfrentamiento y recibió el mismo material grabado en Islandia para intentar reproducir mediante IA la secuencia diseñada por Erik. La primera aproximación fue utilizar vídeo a vídeo, combinando el metraje original, referencias visuales del protagonista y del dragón y un prompt preparado con ayuda de Claude. El resultado inicial, según muestra el vídeo, salió francamente mal.

El equipo cambió de táctica. Extrajo el primer fotograma de algunos planos y recurrió a imagen a vídeo, dejando que el modelo reconstruyera el movimiento a partir de esa imagen inicial. Cuando una generación no funcionaba, repetía el proceso hasta encontrar otra más convincente y después unía las tomas durante la posproducción.

Es un cambio conceptual enorme. El artista tradicional intenta construir exactamente aquello que tiene en la cabeza. La IA propone candidatos. El trabajo pasa, en cierta medida, de fabricar cada elemento a seleccionar, orientar, corregir y volver a generar.

Y hay momentos en los que el atajo parece casi obsceno de tan eficaz.

Una toma aérea había sido grabada con el dron alejándose de la cascada cuando Erik necesitaba que avanzara hacia ella. Invertir simplemente el vídeo hacía que el agua subiera hacia el cielo, pequeño inconveniente para cualquiera que todavía conserve alguna relación sentimental con la gravedad. En VFX, Erik estabiliza el plano, separa la cascada mediante rotoscopia, invierte únicamente la parte necesaria y después recupera el movimiento original de cámara.

La IA parte de un fotograma y genera directamente el movimiento deseado.

Asunto resuelto.

Donde la IA tropieza: un dragón que deja de ser el mismo dragón

La ventaja desaparece cuando los planos empiezan a exigir continuidad narrativa.

En la versión de IA, el dragón cambia de tamaño entre tomas. Su aspecto varía. En determinados momentos parece otra criatura. Las proporciones entre jinete y animal tampoco permanecen estables y hasta la identidad del protagonista sufre modificaciones. Visualmente, cada plano aislado puede resultar atractivo; colocados uno detrás de otro, aparecen las costuras de la generación automática.

Eso fue precisamente lo que decidió el primer enfrentamiento. Durante la comparación, la versión convencional recibió elogios por la integración del agua, la calidad de la animación y, sobre todo, la consistencia general. La alternativa generativa contenía momentos sorprendentes e incluso algún detalle considerado mejor que en la versión VFX, pero las inconsistencias entre tomas acabaron pesando más que los destellos individuales.

No es un defecto menor. En cine, un personaje no puede medir 1,80 metros en el plano general y 1,63 en el contraplano salvo que el guion incluya una enfermedad metafísica muy específica.

La continuidad es una de esas cosas invisibles cuando funciona y escandalosamente visible cuando falla. Vestuario, luz, posición de los objetos, dirección de la mirada, velocidad, anatomía, escala… El espectador quizá no sepa explicar qué está mal, pero su cerebro sí lo detecta.

La sorpresa llega cuando se permite a la IA inventarlo todo

Higgsfield guardaba, sin embargo, una segunda versión. En vez de intentar reconstruir con precisión las imágenes concebidas y rodadas por Erik, generó una secuencia original desde cero utilizando Seedance 2.5.

Y ahí la competición cambia.

El resultado es bastante más convincente. La puesta en escena funciona mejor, la acción tiene ritmo y el conjunto desprende esa espectacularidad instantánea que ha convertido al vídeo generativo en una de las tecnologías creativas más observadas de los últimos años. Incluso el diseño sonoro llama la atención de quienes contemplan la prueba.

Continúan apareciendo inconsistencias y sigue existiendo una textura visual difícil de definir pero reconocible como “aspecto IA”. Sin embargo, el salto respecto al intento de obedecer exactamente el material original es considerable.

La propia conversación del vídeo acaba señalando la paradoja: cuando la IA debe reproducir una visión ajena muy concreta, sufre; cuando recibe libertad para fabricar una secuencia que simplemente resulte espectacular, encuentra terreno mucho más favorable. Ese matiz explica mejor el estado actual de la tecnología que cien titulares sobre la muerte de Hollywood.

Seedance 2.5, lanzado globalmente a finales de julio, introdujo precisamente herramientas orientadas a secuencias más largas, referencias múltiples y edición selectiva. El sistema amplió las posibilidades para generar escenas continuas y trabajar con numerosos materiales de referencia, avances dirigidos a reducir el cambio de personajes, escenarios y estilos entre planos.

Higgsfield, por su parte, ya integra en su entorno distintos modelos y sistemas de vídeo a vídeo, imagen a vídeo y control de movimiento. También ha llevado herramientas generativas a programas de producción como DaVinci Resolve. La frontera entre “software de IA” y “software de VFX” empieza así a perder nitidez: cada vez tiene menos sentido imaginar dos cajas separadas.

El verdadero duelo no es IA contra artistas, sino velocidad contra control

El experimento deja una distinción bastante limpia. Los VFX tradicionales ofrecen control, reproducibilidad y continuidad. Una vez que el dragón existe como activo 3D, el equipo puede decidir exactamente dónde gira la cabeza, cuánto se inclina un ala, qué distancia mantiene respecto de la cámara o cómo modifica el agua a su alrededor. Si el director pide moverlo 20 centímetros a la izquierda, puede hacerse. Tal vez cueste dinero y horas, claro. El cine conserva algunas tradiciones.

La IA ofrece otra mercancía: velocidad y exploración. Permite probar rápidamente escenas que antes requerían días de preparación, descubrir composiciones inesperadas, transformar material existente o generar versiones suficientes como para encontrar una imagen que funcione.

El problema aparece cuando “funciona” no significa “me gusta”, sino “quiero exactamente esto”.

Un modelo puede producir un dragón magnífico. Puede incluso producir uno mejor de lo imaginado. Pero si el cineasta necesita ese mismo dragón, con la misma cicatriz, la misma escala, la misma iluminación y exactamente el mismo movimiento durante una cadena de planos, comienza la parte complicada: mantener identidad y consistencia.

Por eso el futuro inmediato probablemente se parece menos a una sustitución y más a una contaminación mutua de técnicas. IA para acelerar máscaras, fondos, limpieza, modificaciones, pruebas y determinadas generaciones; simulación, animación, composición y herramientas convencionales allí donde haga falta control fino. El propio Erik utiliza IA en una fase de keying y reconoce ese tipo de aplicación como especialmente útil cuando ahorra trabajo sin arrebatar el control creativo.

La cuestión laboral seguirá siendo mucho más áspera que el bonito dragón islandés, naturalmente. Automatizar tareas significa modificar equipos, presupuestos y perfiles profesionales. Pero desde el punto de vista puramente visual, la prueba muestra algo menos apocalíptico y más concreto: todavía existen tareas donde un especialista puede decirle a una imagen exactamente qué debe hacer y la IA generativa, de momento, responde algo parecido a “he preparado otra cosa que también está bastante chula”.

El cine cambia justo donde antes estaba la espera

El cine digital no ha cambiado porque una máquina sea capaz de dibujar un dragón. Eso lleva décadas haciéndose. Ha cambiado porque el coste de obtener una primera imagen convincente se está desplomando.

Antes de valorar una idea había que construir mucho. Modelar. Animar. Iluminar. Simular. Renderizar. Esperar. La IA permite comenzar en el otro extremo: produce una aproximación visual casi inmediatamente y obliga después a decidir cuánto control, continuidad y precisión necesita realmente cada plano.

Ahí está la transformación importante.

En la prueba de Islandia, los VFX tradicionales conservan la ventaja cuando se juzga la obra como una secuencia coherente y dirigida. La IA, en cambio, demuestra una capacidad inquietante para acercarse en muy poco tiempo y, cuando se le concede libertad creativa, producir imágenes que ya no pueden descartarse como simples curiosidades tecnológicas.

No parece el final de los efectos visuales. Parece el final de una forma única de hacerlos.

El dragón sigue necesitando a alguien que decida hacia dónde vuela. La novedad —y no es pequeña— es que cada vez hay más maneras de ponerlo en el cielo.