El auge de las empresas de medios nativas de IA: dentro de los nuevos estudios de una sola persona

La mayoría de los artículos sobre “la IA y la economía de los creadores” describen un cambio general: las herramientas mejoran, los flujos de trabajo se aceleran, una sola persona puede hacer más. Es cierto, pero también es abstracto. La historia más interesante es qué ocurre cuando alguien lleva ese cambio hasta el final: no usa la IA para acelerar un proceso de producción existente, sino que desecha por completo ese proceso y construye una empresa de medios donde la generación no es un paso del pipeline, sino el pipeline en sí. Un puñado de creadores reales ha hecho exactamente eso en los últimos dos años, a escalas y en géneros muy distintos, y sus detalles concretos son más reveladores que cualquier artículo genérico sobre tendencias.

Neural Viz: una persona, un universo televisivo entero, sin equipo

Josh Kerrigan pasó más de una década como cineasta en activo: escuela de cine, años de trabajo de producción en Los Ángeles, un piloto de serie que había vendido pero que nunca se llegó a rodar. A principios de 2025 se dedicó a tiempo completo a algo que había empezado como proyecto paralelo: Neural Viz, un canal de YouTube que produce “The Monoverse”, un universo de ciencia ficción coherente y continuo, contado enteramente mediante vídeo generado por IA, con cada palabra escrita por un humano.

El programa insignia, “Unanswered Oddities”, es un falso documental ambientado después de la desaparición de la humanidad, en el que unas criaturas alienígenas llamadas glurons especulan, al estilo de “Alienígenas Ancestrales”, sobre la especie que antes gobernaba el planeta. Suena a truco publicitario hasta que se analiza el proceso de producción que Kerrigan ha descrito en entrevistas, incluido un perfil publicado por Wired: escribe un guion completo con encabezados de escena, acción, diálogo y planificación de cámara, exactamente como un guion de rodaje tradicional. Hace el storyboard de cada plano y genera los fotogramas clave en Midjourney. Luego viene la parte que distingue a Neural Viz del contenido genérico de IA: interpreta él mismo cada personaje frente a una webcam, y herramientas construidas sobre Act-One de Runway trasladan su actuación facial real a los personajes alienígenas, de modo que el ritmo, las pausas y las decisiones concretas de un actor con formación sobreviven a la traducción a un cuerpo completamente sintético. El trabajo de voz pasa por herramientas de clonación y síntesis de voz al estilo de ElevenLabs. Un episodio terminado de dos a tres minutos le lleva a Kerrigan unas doce horas y alrededor de cien dólares en suscripciones de software mensuales, cifras que ha dado directamente en entrevistas, no material de marketing.

El resultado no es una cuenta curiosa sin más. Algunos clips sueltos han acumulado cientos de miles de visualizaciones en YouTube y millones en TikTok e Instagram, y el canal ha atraído suficiente atención como para que, según se ha informado, productoras de Hollywood se hayan acercado a Kerrigan para adaptar el Monoverse a la televisión tradicional, una inversión curiosa: una propiedad nativa de IA opcionada para un medio heredado. Lo que hace útil a Neural Viz como caso de estudio no es que la IA haya producido un éxito, sino que Kerrigan ha conservado todas las partes del pipeline que requieren criterio y oficio —el guion, la planificación de cámara, la actuación— y solo ha sustituido las partes que antes requerían un equipo: los operadores de cámara, los efectos de trajes de criaturas, el equipo de composición digital, la localización.

Genre.ai: un estudio publicitario diseñado para saltarse por completo el modelo de agencia

El segundo rediseño de pipeline que vale la pena estudiar ocurre en la publicidad, no en el entretenimiento. PJ Accetturo se hizo un nombre con un anuncio viral para la plataforma de mercados de predicción Kalshi, emitido durante las finales de la NBA: un spot surrealista con un abuelo vaquero y un alienígena bebiendo cerveza, realizado en dos o tres días por unos 2.000 dólares. Como comparación, un anuncio con calidad de emisión hecho por una agencia tradicional suele requerir semanas de preproducción y un presupuesto de seis cifras. Accetturo usó ChatGPT para el guion, Gemini para convertir el guion en listas de planos, y el modelo Veo 3 de Google para generar el propio material audiovisual; ha explicado abiertamente que la estrategia creativa apuesta por conceptos “raros” precisamente porque destacan en un feed de un modo que un anuncio convencionalmente pulido no logra.

Ese único spot viral se convirtió en Genre.ai, el estudio que Accetturo dirige ahora como CEO, que trabaja con marcas como Oracle, Popeyes, Qatar Airways y la marca de bienestar IM8 respaldada por David Beckham. Según las propias cifras de Genre.ai, las visualizaciones combinadas de sus campañas superan los 275 millones, con más de 300 millones de personas alcanzadas en cuestión de meses, cifras logradas con equipos de producción que son una fracción del tamaño de los de una agencia publicitaria normal, en plazos medidos en días en lugar de los meses que exige un pipeline creativo tradicional hasta la emisión. Según se ha informado, el estudio ha rechazado oportunidades de anuncios para la Super Bowl bajo el modelo tradicional, apostando en cambio por que una creatividad rápida, barata y deliberadamente “rara”, distribuida de forma nativa en plataformas sociales, supere a un único momento de emisión costoso.

El patrón: eliminar departamentos enteros, no solo acelerar tareas

Lo que Neural Viz y Genre.ai tienen en común no es el género de contenido —uno es ficción serializada, el otro son spots de marca de 30 segundos—, sino que ambos eliminaron categorías profesionales enteras en lugar de simplemente hacer más rápidas a las personas en esos puestos. Un piloto de serie de televisión tradicional necesita un showrunner, un director, un director de fotografía, un diseñador de producción, una casa de efectos visuales y un equipo de posproducción, cada uno entregando el trabajo al siguiente. Una campaña publicitaria tradicional necesita una agencia creativa, una productora, un director de casting, un buscador de localizaciones y un equipo de compra de medios. En ambos casos de estudio anteriores, una sola persona (o un equipo muy pequeño) mantiene la visión creativa desde el guion hasta el fotograma final, con modelos generativos ocupando el lugar de cada departamento que antes requería su propia plantilla, su propio calendario y su propia partida presupuestaria.

Esto también se observa a mayor escala, donde estudios financiados persiguen la misma idea estructural, no solo creadores individuales. Asteria, fundada por el dos veces nominado al Óscar Bryn Mooser, se asoció con Moonvalley para construir “Marey”, un modelo de vídeo entrenado exclusivamente con material con licencia, pensado específicamente para dar a los estudios tradicionales una entrada legalmente más limpia a la producción generativa. Secret Level, fundada por el director Jason Zada junto con la exejecutiva de Netflix y DreamWorks Christina Lee Storm como jefa de estudio, está construyendo una herramienta interna llamada Liquid Engine explícitamente para comprimir su propio pipeline de producción de cine, televisión y videojuegos. La plataforma Showrunner de Fable Studio —respaldada por el Alexa Fund de Amazon— permite a los usuarios generar episodios completos y personalizados de series de televisión a partir de indicaciones de texto, y demostró el concepto con nueve episodios no autorizados de “South Park” generados por IA, que acumularon más de ocho millones de visualizaciones antes de ser retirados. Ninguno de estos es una operación de una sola persona, pero todos persiguen la misma fusión de departamentos en un único pipeline generativo que Kerrigan y Accetturo ya ejecutan en solitario.

Lo que no aparece en el resumen de mejores momentos

Vale la pena ser honestos sobre los límites. A Kerrigan, Neural Viz le exigió una década de oficio cinematográfico tradicional para poder escribir y planificar un guion lo bastante bien como para que la generación por IA lo ejecutara de forma convincente: las herramientas no sustituyeron la habilidad, sustituyeron al equipo necesario para materializarla. El modelo de Genre.ai depende de que las marcas estén dispuestas a apostar por una creatividad genuinamente extraña, una apuesta que no funcionará para todas las categorías ni todos los clientes, y la “rareza fuera de marca” es una estrategia con fecha de caducidad a medida que más anunciantes la copian y el público se acostumbra a la estética. Plataformas como YouTube también se están moviendo hacia un etiquetado más visible del contenido de IA y, en algunos casos, hacia una despriorización algorítmica de los contenidos sintéticos de poco esfuerzo, lo que eleva el listón para quien espere replicar esto con menos oficio y menos criterio humano del que han invertido estos dos creadores. El estudio de una sola persona es real, pero no es un atajo: es una distribución distinta de la misma habilidad subyacente, aplicada mediante un pipeline que ya no necesita a nadie más para ejecutarse.