¿Hemos sobreestimado las capacidades de la IA en vídeo?

Desde que OpenAI presentó Sora, el mundo del contenido visual ha entrado en una nueva era. La posibilidad de generar vídeos realistas con solo escribir un prompt parecía marcar el inicio del fin para la producción tradicional. Sin embargo, como explica el creador del canal DotCSV en su vídeo «Las IAs de vídeo tienen un GRAN PROBLEMA», la realidad aún dista mucho de lo prometido.

En este artículo exploramos los límites actuales de las IAs generadoras de vídeo, por qué no están a la altura de las expectativas, y qué soluciones están proponiendo gigantes como Meta o Google. Si te dedicas al videomarketing, la publicidad o la creación digital, este análisis te interesa.

¿Qué prometía Sora y qué ha pasado desde entonces?

Cuando se presentó, Sora fue etiquetada como un «simulador del mundo», no solo un generador de clips. Se hablaba de dinámicas físicas, comprensión de objetos, coherencia temporal… pero en muchos casos los vídeos generados muestran errores tan visibles que desmontan la ilusión de realismo. Las físicas fallan, los movimientos son antinaturales y las interacciones entre objetos se sienten forzadas o directamente imposibles.

📹 Vídeo recomendado desde donde sale este artículo:

¿Qué ha fallado en los modelos actuales?

El principal problema es que los modelos de IA de vídeo funcionan de forma similar a los modelos de lenguaje: aprenden patrones a partir de grandes volúmenes de datos. Pero a diferencia del lenguaje, el vídeo requiere comprender dinámicas temporales y físicas complejas.

• Fallos comunes:
  • Objetos que atraviesan superficies.
  • Sombras que no coinciden con la iluminación.
  • Movimiento incoherente en humanos o animales.
  • Propagación de errores en secuencia.

El intento de solución: separar apariencia y movimiento

Meta ha propuesto una solución revolucionaria con su modelo VideoJoint, donde separan la generación en dos procesos:

• Reconstrucción de la apariencia visual (colores, texturas, formas).
• Modelado independiente del movimiento entre frames.

Esta división mejora drásticamente la capacidad del sistema para simular físicas realistas y da lugar a vídeos con una lógica visual mucho más coherente. Además, han demostrado que sus modelos son capaces de distinguir entre vídeos reales y desordenados temporalmente, lo que prueba que han aprendido una noción de «continuidad temporal».

📹 Ejemplo visual: vídeos generados por IA donde objetos interactúan correctamente con fluidos, luz y superficies blandas.

¿Por qué es importante esto para el marketing audiovisual?

Porque estamos cerca de una revolución donde las marcas podrán generar contenido hiperrealista con solo escribir lo que desean mostrar. Pero para que esto sea viable, necesitamos IAs que entiendan de física, luz, movimiento y lógica.

Una campaña con errores visuales no solo resta credibilidad, sino que puede causar rechazo. Como creadores de contenido, debemos estar al día de las limitaciones actuales para evitar sobreprometer a nuestros clientes.

¿Qué podemos esperar en el futuro?

Las IAs como VideoPoet, Runway Gen3 y Google Veo están acercándose poco a poco a simular el mundo real con precisión. Pero aún estamos en fase experimental. Con la mejora del entrenamiento y la separación de tareas, podríamos ver una nueva generación de herramientas que transformarán por completo la producción audiovisual en publicidad, cine y redes sociales.

Conclusión

La IA de vídeo aún no domina el mundo, pero está aprendiendo a hacerlo. Comprender sus límites es clave para aplicarla correctamente en nuestras estrategias de contenido. Apostar por modelos más robustos, éticos y precisos será la clave del futuro audiovisual.

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¿Has trabajado ya con alguna IA de vídeo? ¿Qué errores o sorpresas te has encontrado? Cuéntanoslo en los comentarios de nuestro blog.

Para seguir aprendiendo, no te pierdas otros artículos como: Cómo aprovechar IA para personalizar vídeos publicitarios en tiempo real.

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