Revista Innovaciones Educativas / ISSN 2215-4132 / Vol. 28 / Núm. 45 / Julio - Diciembre, 2026
Innovación educativa en tiempos de inteligencia artificial: nuevos lenguajes, mediaciones y sentidos
Revista Innovaciones Educativas / ISSN 2215-4132 / Vol. 28 / Núm. 45 / Julio - Diciembre, 2026
De la gramática visual al prompting: Aprendizajes en la creación de mensajes diferenciados con inteligencia artificial
From visual grammar to prompting: Lessons learned in creating differentiated messages with artificial intelligence
Da gramática visual ao prompting: aprendizagens na criação de mensagens diferenciadas com inteligência artificial
Universidad de Costa Rica
San Ramón, Costa Rica
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2069-8595
Recibido – Received – Recebido: 12/11/2026 Corregido – Revised – Revisado: 10/12/2026 Aceptado – Accepted – Aprovado: 30/01/2026
DOI: https://doi.org/10.22458/ie.v28i45.6163
URL: https://revistas.uned.ac.cr/index.php/innovaciones/article/view/6163
Resumen: Esta sistematización de experiencia se fundamenta en una estrategia didáctica desarrollada en el curso de Diseño Gráfico I de la carrera de Diseño Gráfico, durante el primer semestre del 2025, en la Sede de Occidente. El grupo estuvo conformado por 20 estudiantes y se desarrolló en el tercer proyecto del curso. Por lo que el objetivo de este artículo consiste en analizar el proceso de diseño y la experiencia de estudiantes universitarios de Diseño Gráfico en la creación de imágenes con inteligencia artificial generativa, evaluando la efectividad del mensaje visual al ser adaptado a cuatro grupos generacionales (baby boomer, X, milenial, centenial) para publicaciones de redes sociales. Se aplicó un enfoque mixto, cualitativo y cuantitativo. Entre los resultados obtenidos, destaca que trabajar con una marca real promovió la investigación y adaptación visual a audiencias diversas. Los hallazgos confirman la optimización de tiempo y la generación de conceptos como fortalezas de la IA; mientras que sus debilidades radican en la calidad visual y los sesgos. En las conclusiones, resalta que la sistematización demostró la capacidad de la IA generativa para diferenciar mensajes visuales según la estética de los grupos generacionales en redes sociales; también fortaleció en las personas estudiantes la comprensión del vínculo entre marca y audiencia, fomentando el desarrollo de destrezas críticas en prompting y la reflexión ética sobre las limitaciones y oportunidades de estas tecnologías emergentes en el diseño contemporáneo.
Palabras claves: diseño gráfico, diseño visual, inteligencia artificial, innovación educativa.
Abstract: Thi systematization of experience is based on a teaching strategy developed in the Graphic Design I course of the Graphic Design program, during the first semester of 2025, at the Western Campus (Sede de Occidente). The group consisted of 20 students and the strategy was implemented in the course’s third project. The objective of this article is to analyze the design process and experience of Graphic Design university students in creating images with generative artificial intelligence, evaluating the effectiveness of the visual message when adapted to four generational groups (baby boomer, X, millennial, and centennial) for social media publications. A mixed qualitative and quantitative approach was applied. Among the results obtained, working with a real brand stood out for promoting research and visual adaptation to diverse audiences. The findings confirm time optimization and concept generation as strengths of AI, while its weaknesses lie in visual quality and bias. In the conclusions, the systematization demonstrated generative AI’s capacity to differentiate visual messages according to the aesthetics of generational groups on social media; it also strengthened students’ understanding of the link between brand and audience, fostering the development of critical prompting skills and ethical reflection on the limitations and opportunities of these emerging technologies in contemporary design.
Keywords: graphic design, visual design, artificial intelligence, educational innovation.
Resumo: Esta sistematização de experiência baseia-se em uma estratégia didática desenvolvida na disciplina de Design Gráfico I do curso de Design Gráfico, durante o primeiro semestre de 2025, na Sede do Ocidente. O grupo foi composto por 20 estudantes, e o trabalho foi desenvolvido no âmbito do terceiro projeto do curso. Assim, o objetivo deste artigo consiste em analisar o processo de design e a experiência de estudantes universitários de Design Gráfico na criação de imagens com inteligência artificial generativa, avaliando a eficácia da mensagem visual ao ser adaptada a quatro grupos geracionais (baby boomers, Geração X, millennials e centennials) para publicações em redes sociais. Foi adotada uma abordagem mista, qualitativa e quantitativa. Entre os resultados obtidos, destaca-se que o trabalho com uma marca real promoveu a pesquisa e a adaptação visual a públicos diversos. Os achados confirmam a otimização do tempo e a geração de conceitos como pontos fortes da IA, enquanto suas fragilidades residem na qualidade visual e nos vieses. Nas conclusões, destaca-se que a sistematização demonstrou a capacidade da IA generativa de diferenciar mensagens visuais de acordo com a estética dos grupos geracionais nas redes sociais; também fortaleceu, nos estudantes, a compreensão da relação entre marca e público, promovendo o desenvolvimento de competências críticas na formulação de prompts e a reflexão ética sobre as limitações e oportunidades dessas tecnologias emergentes no design contemporâneo.
Palavras-chave: design gráfico, design visual, inteligência artificial, inovação educacional.
INTRODUCCIÓN
Las personas estudiantes de las carreras de Diseño Gráfico y Diseño Plástico en la Universidad de Costa Rica cursan, durante los dos primeros años de carrera, un bloque llamado ciclo común, el cual contiene materias que introducen los principios de diseño y dibujo, así como talleres de experimentación con materiales donde se trabaja con modelados, pigmentos y soportes diversos. Además, cursan Historia y Apreciación del Arte, junto con los cursos de Humanidades de la universidad. Es hasta el tercer año que la persona estudiante ingresa al ciclo profesional, en el cual se imparten las materias especializadas en diseño gráfico que combinan teoría y práctica a lo largo de diferentes ciclos o niveles, cada uno con un eje transversal. Como refiere Universidad de Costa Rica, Sistema de Información Académica ([SIA], 2025), el nivel 1 se centra en la imagen, el nivel 2 en la tipografía y diagramación, el nivel 3 en la identidad de marca y, por último, el nivel 4 en la interactividad.
El curso de Diseño Gráfico I se encuentra en el primer nivel del ciclo profesional y se enfoca, desde la teoría y la práctica, en el estudio de la comunicación visual, con énfasis en la imagen, que junto con el medio y el mensaje conforma una triada base de la comunicación actual. Según Gordon y Gordon (2007), “una imagen, en todos sus aspectos, es una contribución al mensaje y al tono generales del diseño. Se utilizan para clarificar, contrastar, destacar y asociarse al texto u otros elementos, nunca como añadido gratuito” (p. 52).
El curso busca que, a partir de proyectos creativos experimentales, las personas estudiantes generen soluciones conceptuales y técnicas que permitan producir mensajes asertivos según el contexto y la audiencia, al introducir al estudiante los elementos de la gramática visual y sus relaciones en soluciones de diseño de la comunicación.
Tradicionalmente, los primeros proyectos desarrollados se realizan con técnicas manuales de ilustración, como acuarela, lápiz de color, marcadores o collage, entre otros, debido a que, en los cursos del mismo nivel, están iniciando su aprendizaje con aplicaciones digitales vectoriales y rasterizadas, por lo que la manipulación digital se introduce hasta el último proyecto.
En el ejercicio profesional del diseñador gráfico, las decisiones estéticas deben ir en función de la eficacia del producto cuando interactúa con el público meta, por ello, según Visocky O’Grady (2021): “la incorporación de métodos de investigación en el proceso de diseño puede ayudar a satisfacer esa exigencia, como definir el público destinatario, fundamentar un concepto, proponer una estética o medir la eficacia de una campaña” (p. 11).
Por otra parte, la formulación clásica de modelos de comunicación como el de “quién dice qué, por cuál canal, a quién, con qué efecto” de Laswell (1948) o el de “emisor-canal-mensaje-receptor” de Shannon y Weaver (1949), entre otros, requiere incorporar otros aspectos que deben considerarse en la comunicación digital que se vive en la actualidad. Como refiere Munari (2008): “el receptor está inmerso en un ambiente lleno de interferencias que pueden alterar e incluso anular el mensaje”, además, indica que debemos tomar en cuenta ”filtros sensoriales, operativos y culturales del receptor, por los cuales debe pasar el mensaje para que sea interpretado con la intensión que busca el emisor” (pp. 83-84).
De aquí la importancia de incluir la estrategia en los procesos creativos de un diseñador gráfico, para que puedan comprender los aspectos que rodean tanto al mensaje como al público meta, con el fin de que sea entendido con la intención requerida.
Diversos autores describen los significados de estrategia y pensamiento estratégico dentro del quehacer del comunicador, por lo cual este artículo se centra en destacar las definiciones que brinda Jaramillo López (2011), sobre dos áreas de la comunicación estratégica:
Para Ríos et al. (2020), “una estrategia de comunicación permite establecer metas claras frente al análisis de problemáticas comunicacionales previamente concebidas en un proceso investigativo y que determinan metas y objetivos claros para dar soluciones concretas a lo establecido previamente” (p. 20).
Por otro lado, Antezana (2020) concluye, a partir de su estudio comparativo, que la estrategia en comunicación no es un ejercicio realizado desde la mirada de quien desea cumplir un objetivo, sino que debe incorporar al público que se desea alcanzar e impactar, por lo que se debe tener claridad en lo que este piensa, cree y siente, pues es la base de las acciones comunicativas.
Una vez determinada la estrategia de comunicación, Sánchez Keenan (s.f.) indica que se debe establecer el cómo comunicar lo que se desea transmitir, lo cual corresponde a la estrategia creativa, “que es el punto donde se determina la forma más efectiva de hacer llegar nuestro mensaje a los consumidores” (p. 12). Este inicia con un reason why, que responde al por qué, es decir, el beneficio principal que percibe el público meta; luego, se establecen el objetivo de comunicación, la personalidad, tono y estilo, la disrupción con la cual se va a captar la atención del consumidor y se resume en el concepto de comunicación, que constituye la columna vertebral de la estrategia. Luego, a partir de esta, se formula la estrategia de medios.
Cuando se habla del público meta en comunicación, es necesario comprender en profundidad diferentes características sociodemográficas, de comportamiento y de estilos de vida, entre otros. Por ello, resulta importante conocer los grupos generacionales que van más allá de la fecha de nacimiento e incluyen su interacción con las vivencias que han tenido influenciadas por el entorno. Al respecto, según plantean Sanabria et al. (2017), una generación es un grupo de personas que nacen en años determinados, “pero que los marca los cambios que suceden en la sociedad en que viven, es la influencia del entorno y la coyuntura política, social, cultural y económica en que viven, por lo tanto, tienen patrones culturales y estilos de vida similares, compartiendo agendas e intereses” (p. 19).
Existen diversos estudios a lo largo del tiempo que establecen las características de cada generación, esta sistematización toma como base el formulado por Kotler y Keller (2012), Salamanca Garay y Sagredo Lillo (2022) y Andrade et al. (2022), quienes los describen como se detallan en la Tabla 1.
Tabla 1.
Grupos generacionales
|
Grupo generacional |
Años de nacimiento |
Características distintivas |
|
Generación Alpha |
2000-2025 |
Es la primera generación completamente nativa digital, en la que la tecnología es parte de su vida (internet, IA, entre otras) |
|
Generación Z, Centenial |
1997-2000 |
El uso de TIC está masificado a nivel global, la mayoría nació en un entorno donde ya existían los teléfonos inteligentes y el internet. |
|
Generación Y, Milenia |
1979–1996 |
Altamente informados, familiarizados con la tecnología digital, valoran la autenticidad y la conexión social, buscan equilibrio entre trabajo y vida personal. |
|
Generación X |
1964–1978 |
Escépticos ante la autoridad, valoran la independencia, la flexibilidad laboral y la competencia técnica. |
|
Baby boomers |
1946–1964 |
Idealistas, centrados en el logro, con fuerte orientación al trabajo y consumo, buscan calidad y estatus. |
|
Generación silenciosa |
1925–1945 |
Tradicionalistas, leales a las marcas, con valores de disciplina, ahorro y respeto |
Nota: Elaborado a partir de Kotler y Keller (2012, p. 220); Salamanca Garay y Sagredo Lillo (2022, pp. 74-75): Andrade et al. (2022).
Para efectos de la sistematización de experiencias, se utilizan los grupos que se encuentran más activos en canales digitales, dado que se consideran posibles públicos objetivos de las marcas, basándose en el estudio de Porter Novelli y El Financiero (2025); el cual indica que, al 2025, existen 5.18 millones de usuarios en redes sociales en Costa Rica, de los cuales se divide porcentualmente muy similar cada grupo etario, siendo la primera vez que sucede en comparación con estudios de años anteriores; lo que indica que la brecha entre los usuarios activos por grupo de edad se ha emparejado, siendo 20% de 18 a 24 años, 25% de 25 a 34 años, 20% de 35 a 44 años y un 20% de 45 a 64 años. También refieren que todos los grupos generacionales se encuentran activos en varias redes sociales al mismo tiempo, siendo las principales Facebook, Instagram, TikTok, YouTube, LinkedIn y WhatsApp.
Por otro lado, al hablar de la inteligencia artificial (IA), aumenta su presencia en la sociedad y, según señalan Marín Álvarez et al. (2023): “esto tiene un impacto importante en la manera de ejercer y entender la comunicación, el arte y el diseño” (p. 3713). Las imágenes construidas mediante algoritmos son ya una realidad, por lo que se considera que son realizadas con base en la percepción, experiencia y modo de vida del ser humano.
Franganillo (2023) explica que, en el ámbito de los medios de comunicación, el uso de IA generativa puede facilitar el trabajo de las personas profesionales del sector mediático, al ofrecerles herramientas que les permitan generar contenido de forma rápida y eficiente; pero también refiere que implica nuevos retos y oportunidades tanto para los creadores como consumidores que deben adquirir nuevas competencias y habilidades, así como el desarrollo de una mayor conciencia ética, social y legal en el uso responsable (p. 17).
En el área de la educación, la incidencia de la inteligencia artificial a futuro se puede distinguir, según Carbonell-García et al. (2023), en aportes como que el personal docente obtenga información relevante, actualizada y en tendencia; claro está, teniendo el cuidado de investigar y validar las referencias encontradas.
Por otro lado, también refiere sobre la posibilidad de optimizar procesos de enseñanza-aprendizaje con el fin de analizar el desempeño de las personas estudiantes, así como para generar retroalimentación en tiempo real. Otro aporte que refiere es que el contenido y la forma de aprender de cada persona es un proceso formativo personalizado, adaptándose a cada caso de una forma más proactiva (p.162).
Los retos que deben enfrentar las futuras personas diseñadoras gráficas, como refiere Rico Sesé (2020), incluyen la convivencia con la inteligencia artificial: “pues dejarán de tener el monopolio de la creatividad y tendrán que adaptarse a situaciones y formas de trabajar”. Esto implica utilizarlo como herramienta no solo del proceso creativo, sino de diseñar asistido por la IA, por ello hace énfasis en la necesidad de incluirla en programas de estudio de las carreras de diseño (p.69).
Por su parte, los desafíos éticos del uso de la inteligencia artificial en los procesos de diseño gráfico son relevantes, particularmente en torno a la autoría y la propiedad intelectual. Las herramientas de IA generativa operan a partir de grandes volúmenes de datos preexistentes, lo que cuestiona la originalidad de las imágenes producidas y redefine la noción tradicional de autoría. En este contexto, el rol del diseñador se transforma hacia un mediador que formula instrucciones, selecciona resultados y toma decisiones críticas sobre su uso. Sin embargo, esta mediación no exime de responsabilidad sobre los contenidos generados, especialmente en contextos profesionales. En línea con lo planteado por la UNESCO (2021), es necesario garantizar la transparencia, la rendición de cuentas y el respeto a los derechos de autor en los sistemas de inteligencia artificial, promoviendo prácticas responsables en la producción y uso de contenidos generados.
Así mismo, el uso de estas tecnologías implica reconocer y gestionar los sesgos presentes en los sistemas de IA, los cuales pueden reproducir estereotipos culturales, sociales o de género. La UNESCO (2021) advierte sobre la importancia de mitigar estos sesgos para evitar la discriminación y fomentar sistemas más inclusivos y equitativos. Esto refuerza la necesidad de una alfabetización digital crítica en la formación de diseñadores, entendida no solo como el dominio técnico de herramientas, sino como la capacidad de analizarlas, cuestionarlas y utilizarlas de manera ética.
Dentro de la ética en el uso de la IA en la educación superior, Ramírez Chávez y Litardo Caicedo (2025) refieren que es una responsabilidad institucional al encontrarse con carencia de políticas claras sobre su uso, siendo los principales riesgos identificados el plagio académico, el sesgo algorítmico y la pérdida del pensamiento crítico; por lo que recomiendan, además del desarrollo de políticas institucionales, incorporar la formación ética y digital en los planes de estudio, así como espacios de reflexión interdisciplinaria para analizar el impacto del a IA en los procesos formativos.
De lo anterior, se deriva la siguiente pregunta de investigación:
¿Cómo contribuye el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en la formación de estudiantes de Diseño Gráfico para generar mensajes visuales diferenciados dirigidos a audiencias de cuatro grupos generacionales en redes sociales?
Por consiguiente, esta sistematización tuvo como objetivo general analizar el proceso de diseño y la experiencia de estudiantes universitarios de Diseño Gráfico en la creación de imágenes mediante inteligencia artificial generativa, evaluando la efectividad del mensaje visual al adaptarlo a cuatro grupos generacionales: baby boomer (BB), generación X (X), milenial (Y) y centenial (Z) para publicaciones de redes sociales, con el fin de promover la IA como herramienta para generar imagen utilizando un caso similar al día a día del quehacer profesional de un diseñador que debe generar contenidos creativos adaptados a un público meta determinado. Los objetivos específicos están orientados en primer lugar a examinar/ejemplificar/aplicar el desarrollo de una estrategia creativa a partir de un caso con un producto, una marca y una audiencia determinada en redes sociales. Por otro lado, también se busca analizar las estrategias de prompting utilizadas a partir de la experimentación con diferentes aplicaciones de IA para generar imágenes que reflejen los códigos estéticos y de comunicación de cada grupo generacional. Luego se pretendió identificar fortalezas y debilidades de las diferentes aplicaciones de IA en la generación de imágenes según las necesidades específicas de una estrategia creativa, un producto, una marca y una audiencia determinada. Y por último a evaluar la percepción de las personas estudiantes sobre la efectividad de las imágenes creadas con IA para comunicar un mensaje específico dirigido a cada grupo generacional en su respectiva red social.
La relación entre la inteligencia artificial generativa, la segmentación generacional y la comunicación visual diferenciada se comprende como un proceso articulado, donde la IA funciona como herramienta de producción, pero su efectividad depende de criterios estratégicos de comunicación. En este sentido, la segmentación generacional orienta la definición de códigos visuales, tonos y medios según las características de cada audiencia (Kotler y Keller, 2012), mientras que la comunicación visual diferenciada se concreta en la adaptación intencional del mensaje a dichos contextos. Así, la IA no determina el resultado comunicativo, sino que requiere de una mediación crítica del diseñador para garantizar pertinencia y eficacia en función del público meta.
DESARROLLO DE LA EXPERIENCIA
Contexto de la experiencia
El curso se desarrolló de manera presencial durante los meses de junio y julio de 2025, con un total de 20 estudiantes, durante dos sesiones a la semana de 3 horas cada una. Las personas estudiantes cursaban el tercer año de carrera y pertenecían al grupo generacional centenial. Para la gestión de contenidos, se utilizó la plataforma Mediación Virtual de la universidad, a fin de dar instrucciones de cada entrega, así como medio para recopilar los documentos elaborados. Durante el desarrollo del proyecto, las personas estudiantes llevan una bitácora por sesión de clase y extraclase de todo el proceso, incluyendo las observaciones recibidas en la retroalimentación, así como las correcciones realizadas.
El proyecto se realizó en la última parte del semestre, con una duración de seis semanas, durante las cuales se desarrollaba una tarea por sesión, estas fueron revisadas de forma colaborativa en clase con el fin de brindar retroalimentación y validar la eficacia del avance, estimulando la interacción entre las personas aprendientes. Solo cuando el estudiante completaba y aprobaba cada revisión podía avanzar a la siguiente etapa, por lo que, en las primeras semanas, el progreso del grupo no fue uniforme.
Metodología
Este estudio propone una experiencia de aprendizaje en la práctica del diseño y en la documentación del proceso, desde el planteamiento del problema hasta la solución. La experiencia se desarrolló en seis semanas con dos sesiones presenciales por semana, utilizando una metodología iterativa a partir de la simulación de un caso que reproduce el proceso del desarrollo de una estrategia creativa para un cliente y su producto, dividido en tres etapas: el brief, la estrategia creativa y el producto gráfico. Las actividades de cada etapa se muestran en la Tabla 2.
Tabla 2.
Etapas del proyecto por semana, por sesión y actividades
|
Semana y sesión |
Etapa |
Actividades |
|
1.a. |
Introducción |
Presentación de los grupos generacionales |
|
1.b. |
Introducción a la redacción de un prompt |
|
|
2.a. |
Brief |
Asignación de objetos/producto |
|
2.b. |
Selección de marca, inicio de brief, listado de elementos diferenciadores |
|
|
3.a. |
Conclusión de brief, selección de elemento diferenciador |
|
|
3.b. |
Estrategia creativa |
Definir personalidad de marca, tono y estilo, concepto de comunicación |
|
4.a. |
Revisión colaborativa, retroalimentación y correcciones |
|
|
4.b. |
Frase promocional, selección de RR.SS., boceto |
|
|
5.a. |
Producto gráfico |
Generar prompt y aplicarlo en cinco aplicaciones de IA |
|
5.b. |
Ajustar prompt y aplicar IA al final, mockup en RRSS |
|
|
6.a. |
Preevaluación |
Revisión colaborativa, retroalimentación y correcciones |
|
6.b. |
Evaluación |
Presentación del proceso con conclusiones y reflexiones |
Nota: Elaboración propia.
Aplicación de la experiencia
A continuación, se describen las actividades realizadas en cada etapa de la experiencia:
Etapa: Introducción
En la primera sesión, se realiza una presentación teórica donde se describen todos los grupos generacionales, su origen, características y diferentes estudios en el contexto costarricense y latinoamericano que analizan tendencias, usos y comportamientos de los diferentes grupos generacionales en plataformas digitales. Durante la presentación, se hacen preguntas para motivar la discusión y el análisis de patrones de comportamiento en RR.SS., considerando a su entorno cercano como padres, abuelos, hermanos menores y su propia generación Z.
En la siguiente sesión, se introduce el tema del prompt, su definición, origen y principalmente las técnicas para redactar instrucciones adecuadas que mejoren los resultados en las aplicaciones de IA; para ello, se describe en la Figura 1 una estructura básica y recomendaciones avanzadas con la descripción y ejemplos de cada una de las partes que se muestran.
Figura 1.
Estructura avanzada recomendada para redactar un prompt
Nota: Tomado de Bibliotecas Duoc UC. Cómo escribir un prompt. https://bibliotecas.duoc.cl/introduccion-ia/como-escribir-un-prompt
Seguidamente, se realiza un ejercicio práctico para validar la comprensión de la redacción adecuada de un prompt y familiarizar a las personas estudiantes con el uso de aplicaciones de IA mediante la siguiente instrucción:
A partir de las cuatro imágenes adjuntas (Figura 2), redacte un prompt que describa la imagen y genere una similar en una aplicación de IA. Utilice el mismo prompt en al menos cuatro aplicaciones de forma comparativa. Ejemplos de aplicaciones gratuitas: Gencraft, BlueWillow, MidJourney, Adobe Firefly, Dall-E, ChatGPT, Gemini y Meta.
Figura 2.
Imágenes similares a las utilizadas para el ejercicio introductorio
Notas:
Foto a: Baked Pizza on Pizza Peel in Oven [Fotografía], por Nieves, E., 2018, Pexels. https://www.pexels.com/photo/baked-pizza-on-pizza-peel-in-oven-905847/
Foto b: Composition of cosmetic bottle with pink rose petals and wooden plate [Fotografía], por Kaboompics, 2020, Pexels. https://www.pexels.com/photo/composition-of-cosmetic-bottle-with-pink-rose-petals-and-wooden-plate-4041392/
Foto c: Woman by Hay Bale in Summer [Fotografía], por Chew, J., 2022, Pexels. https://www.pexels.com/photo/woman-by-hay-bale-in-summer-14664622/
Foto d: Person with body painting [Fotografía], Grey, A., 2018, Pexels. https://www.pexels.com/photo/person-with-body-painting-1209843/
El reto consistió en obtener una imagen lo más similar posible a la imagen proporcionada, lo cual les obliga a replantear la redacción del prompt, identificar debilidades y fortalezas de cada aplicación.
Paralelamente, se habilitó un espacio en la plataforma Mediación Virtual, bajo el esquema de foro, para que las personas estudiantes tuvieran acceso a la documentación del proceso y a los resultados de sus compañeros(as), lo que luego fue revisado de manera colaborativa para compartir experiencias y sugerencias a partir del uso de las aplicaciones. Las aplicaciones exploradas al finalizar el ejercicio se muestran en la Tabla 3, con la participación de 12 estudiantes.
En los resultados de este ejercicio, resalta la preferencia marcada por las aplicaciones clásicas o más conocidas para la generación de imágenes, así como curiosidad por la herramienta Meta, que se encuentra integrada en la aplicación de WhatsApp. A lo largo de la sesión y a partir de resultados y comentarios colaborativos, se instó a las personas estudiantes a experimentar con otras aplicaciones para enriquecer los resultados y comprender la evolución de estas herramientas en el tiempo.
Tabla 3.
Cantidad de prompts generados por imagen y por aplicación de IA en el ejercicio introductorio
|
Imagen |
Dall-E |
Leonardo |
Meta |
ChatGPT |
Imagine.art |
Open Art |
Gencraft |
Gemini |
Firefly |
Artlist |
Copilot |
Picfinder |
Grok |
Ideogram |
Lumalabs |
Sora |
|
1 |
7 |
11 |
4 |
6 |
2 |
2 |
9 |
- |
7 |
- |
1 |
- |
1 |
- |
- |
2 |
|
2 |
4 |
7 |
11 |
9 |
- |
1 |
6 |
1 |
6 |
2 |
3 |
1 |
1 |
- |
1 |
2 |
|
3 |
2 |
- |
13 |
4 |
- |
1 |
6 |
- |
9 |
1 |
6 |
1 |
1 |
- |
2 |
1 |
|
4 |
- |
1 |
4 |
4 |
2 |
1 |
4 |
- |
4 |
2 |
6 |
- |
1 |
1 |
- |
1 |
Nota: Elaboración propia.
Etapa: Brief
En esta etapa, se proporcionó un listado de accesorios de uso personal, como corbata, chaleco, aretes, reloj, entre otros, de los cuales cada estudiante seleccionó uno, con este elemento debieron buscar una marca (nacional o internacional) que exista en la vida real, que promocione y comercialice el objeto. Una vez seleccionado, inician el brief que contenga la mayor información posible sobre los siguientes aspectos:
En clase, se revisa la investigación para analizar la viabilidad tanto de la marca como del producto dentro de la misma.
Una vez validado, deben completar el brief para la siguiente sesión, y concluyen con un análisis de los elementos diferenciadores que pueden utilizarse para potenciar el producto en una estrategia de comunicación digital.
Etapa: Estrategia creativa
En la siguiente sesión, se introduce de forma teórica la estrategia publicitaria haciendo énfasis en sus dos componentes principales: la estrategia creativa y la estrategia de medios. El propósito es que las personas estudiantes comprendan que el proyecto se plantea como un caso simulado, en el que actúan como profesionales en diseño gráfico, encargados de desarrollar una nueva propuesta de estrategia creativa que incluya piezas gráficas finales para publicaciones en redes sociales, las cuales justifiquen y representen dicha propuesta.
La estrategia creativa comprende las siguientes partes:
Durante dos sesiones, se trabaja la estrategia creativa en dos etapas: en la primera, se define el reason why y el objetivo del mensaje, y en la segunda, se abordan los demás componentes. Fuera de clase trabajan en la corrección y mejoras vistas en la revisión colaborativa, para perfeccionar la propuesta.
Una vez definida la estrategia creativa, de forma individual, se trabaja en la redacción de una frase promocional y comienza la estrategia de medios, que incluye:
Tabla 4.
Redes sociales seleccionadas por grupo generacional
|
RR.SS. |
BB |
X |
Y |
Z |
|
Facebook Feed |
17 |
9 |
- |
- |
|
Facebook Historia |
- |
5 |
2 |
- |
|
Instagram Feed |
- |
2 |
11 |
6 |
|
Instagram Historia |
- |
- |
5 |
6 |
|
|
- |
- |
3 |
- |
|
TikTok |
- |
- |
- |
9 |
|
YouTube |
- |
2 |
- |
- |
|
TV |
1 |
- |
- |
- |
|
WhatsApp Estados |
1 |
2 |
- |
- |
Nota: Elaboración propia.
Etapa: Producto gráfico
Una vez validadas las redes sociales, los bocetos de las piezas gráficas se revisan de forma colaborativa utilizando los datos sobre el comportamiento digital (redes sociales) de los costarricenses del 2024 realizado por Porter Novelli y El Financiero (2024); entonces inician con la generación de prompts que experimentaron en al menos cinco aplicaciones de IA, mantienen una bitácora para analizar y documentar resultados, así como para replantear estrategias en caso necesario, como se resume en la Tabla 5.
Debido a que no todas las aplicaciones de IA permiten manipulación de tipografía e identificadores gráficos, se brinda la opción de generar la imagen primero y luego agregar la frase y otros elementos gráficos en programas de edición digital como Adobe Illustrator o Photoshop.
Tabla 5.
Cantidad de prompts utilizados por aplicación de IA en el proyecto
|
AI |
BB |
X |
Y |
Z |
Total |
|
Gemini |
17 |
13 |
15 |
11 |
56 |
|
ChatGPT |
17 |
19 |
17 |
11 |
64 |
|
Copilot |
6 |
9 |
9 |
6 |
30 |
|
Sora |
6 |
6 |
6 |
5 |
23 |
|
Leonardo |
6 |
3 |
1 |
1 |
11 |
|
Gencraft |
5 |
6 |
6 |
7 |
24 |
|
Firefly |
5 |
4 |
4 |
5 |
18 |
|
Meta |
3 |
4 |
2 |
3 |
12 |
|
SeaArt |
3 |
0 |
0 |
5 |
8 |
|
Perplexity |
2 |
1 |
1 |
0 |
4 |
|
Freepik |
2 |
1 |
0 |
0 |
3 |
|
Artlist |
2 |
0 |
3 |
4 |
9 |
|
Playground |
2 |
0 |
0 |
0 |
2 |
|
Copy.ai |
2 |
1 |
1 |
0 |
4 |
|
Cloud.ai |
2 |
1 |
1 |
0 |
4 |
|
Pixlr |
1 |
1 |
1 |
0 |
3 |
|
Stable Difussion |
1 |
1 |
2 |
1 |
5 |
|
Dall-E |
1 |
1 |
2 |
1 |
5 |
|
Bing |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
Canva |
1 |
0 |
1 |
0 |
2 |
|
Microsoft Designer |
1 |
3 |
0 |
1 |
5 |
|
OpenArt |
1 |
2 |
2 |
1 |
6 |
|
Monica.ai |
1 |
1 |
0 |
1 |
3 |
|
MidJourney |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
Lumalabs |
1 |
1 |
1 |
0 |
3 |
|
Google AI Studio |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
Raphael |
1 |
0 |
1 |
1 |
3 |
|
ArtGuru |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
Pollo.ai |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
|
ChatON |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
|
HailouArt |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
|
ImagineArt |
0 |
1 |
2 |
0 |
3 |
|
Craiyon |
0 |
2 |
1 |
0 |
3 |
|
AI Imagen g |
0 |
0 |
1 |
1 |
2 |
|
Fotor |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
|
Gran total |
323 |
||||
Fuente: Elaboración propia.
Se evidencia que, aunque se utilice el mismo prompt en diferentes aplicaciones, los resultados son muy diferentes, lo que implicó que la persona estudiante tomara una decisión sobre cuál brinda mejores resultados para el mensaje visual que se estipuló en la estrategia creativa; a partir de ahí, siguieron corrigiendo la redacción para obtener el mejor resultado, como se puede observar en la Figura 3.
Figura 3.
Resultados de imágenes elaboradas en 5 aplicaciones de IA a partir de un prompt
Nota: Elaborada por el estudiante Greivin Rosales Pérez, mediante herramientas de inteligencia artificial, 2025.
En la siguiente sesión, se llevó a cabo la revisión colaborativa de los resultados, evaluando la experiencia con cada aplicación y su proceso para resolver los retos. Se procedió a seleccionar la imagen que mejor representara el mensaje de comunicación según la estrategia creativa, así como la elección de tipografía y diseño general del arte de forma individual y presentado en un mockup de la red social seleccionada, para brindar una idea clara de su presentación en el entorno de publicación.
En el Gráfico 1, se detalla la cantidad de imágenes finales según la aplicación de IA que ofreció los mejores resultados por estudiante y en la Figura 4 se presenta un ejemplo de los resultados finales para cada generación de un mismo estudiante, donde se evidencia la importancia de dos aspectos claves: la estrategia creativa, pues ordena y direcciona la intención del mensaje visual y segundo, el público al cual se dirige, porque cada uno tiene características no solo sociodemográficas, sino de gustos, afinidades y comportamientos digitales que cambian año con año.
Gráfico 1.
Cantidad de imágenes finales por aplicación de IA
Nota: Elaboración propia.
Figura 4.
Comparación de resultados de imágenes elaboradas para diferentes grupos generacionales
Nota: Elaborada por la estudiante Mariana Delgado Steller, mediante herramientas de inteligencia artificial, 2025.
Etapa: Evaluación
Para la entrega final, cada estudiante debía cumplir con los siguientes requisitos, cuyo desglose y puntuación se presentan en la Tabla 6:
Tabla 6.
Puntuación por cada etapa del proyecto
|
Brief |
RR.SS. |
Estrategia Creativa |
Experimentación y prompts |
Final- Acabado y mockup |
|
2 pt |
2 pt |
4 pt |
4 pt |
3 pt |
|
Investiga todos los puntos de la marca y producto |
Propuesta y justificación de RR.SS. por grupo generacional |
Evolución, creatividad, cumple con todos los puntos solicitados |
Cumple con la aplicación en 5 apps, describe el prompt, incluye imágenes y documenta la bitácora completa |
Montaje final con tipografía, frase, logotipo y ambientación en la plataforma de RR.SS. |
Nota: Elaboración propia.
Análisis de resultados
Las personas estudiantes pertenecen a la Generación Z, según se muestra en el Gráfico 2, lo que implica que son nativos digitales, por lo que al inicio del curso no tenían claridad sobre lo que significa diseñar para un público meta, así como respetar los valores, ideales, objetivos y personalidad de marca del cliente y su producto. Al enfrentarse a un caso simulado con una marca real, se generaron retos de comunicación visual en un entorno publicitario, pues deben entender a profundidad, mediante una investigación detallada, tanto al cliente como a su producto y proponer soluciones creativas de comunicación visual que se adaptan a cuatro grupos generacionales que también deben comprender y analizar.
Gráfico 2.
Rango de edad de las personas estudiantes participantes
Nota: Elaboración propia.
Cabe destacar que la mayoría se encuentran cursando su primera carrera universitaria y antes de esta experiencia no se había incluido el uso de aplicaciones de inteligencia artificial en una tarea o proyecto académico.
En cuanto al sondeo sobre cuáles aplicaciones de IA ha utilizado, así como el tipo y frecuencia de uso, ChatGPT resulta ser el más empleado, seguido de Gemini y Copilot, principalmente para redacción o corrección de texto, más que para la creación de imágenes o videos, también para evacuar dudas, buscar información o generar resúmenes. Fuera de estas aplicaciones indicaron que conocían muy poco de otras aplicaciones de IA y muchos no podían referenciar nombres de más aplicaciones para la generación de imágenes.
A partir de las conclusiones que indicaron en sus bitácoras, se derivan los siguientes resultados:
Se puede observar que, en el ejercicio introductorio, la exploración de aplicaciones se centra en 16, siendo las más utilizadas aquellas más conocidas en el entorno estudiantil, orientadas al desarrollo de textos. En el caso de Meta, lo utilizan como una novedad debido a su reciente aparición en la aplicación de WhatsApp. Luego, en el desarrollo del proyecto, se evidencia que la experimentación se amplió a 35 aplicaciones.
Predominan Gemini, ChatGPT, Copilot, Sora y Gencraft debido a características descubiertas en la experiencia de usuario como el tiempo en generar la imagen, cantidad de usos gratuitos diarios y la efectividad de interpretar las órdenes descritas en el prompt.
Dentro de las estrategias o destrezas desarrolladas por las personas estudiantes en la redacción de prompts, resaltan los casos en que utilizaron ChatGPT para ayudar a generar o depurar el texto que posteriormente emplearían en otra IA, lo que les permite tener una segunda opinión u obtener mejores resultados con mayor rapidez.
Otro hallazgo fue que algunos estudiantes detectaron que, al emplear el mismo prompt en inglés, obtenían resultados más precisos y coherentes con sus expectativas, por lo que algunos de los prompts utilizados en la imagen final fueron en dicho idioma.
Así mismo, un aspecto relevante es el entendimiento de la importancia de describir con precisión lo que se quiere crear, por lo que deben cuidar tanto la redacción como el lenguaje para obtener resultados satisfactorios sin necesidad de adaptar o editar el prompt múltiples veces.
En general, las personas estudiantes concluyen que la generación de imágenes en IA es una herramienta que puede ayudar a optimizar el tiempo, costos, procesos de producción e incluso utilizarse como una técnica de ilustración o imagen en sí misma. Sin embargo, reconocen que la IA no es infalible y debe revisarse todo el material producido, para evitar errores, sobre todo cuando involucra un cliente real y un público. También indican que cuando aparece una nueva tecnología es importante aprender y adaptarse a su entorno, usos y oportunidades.
La validación de la teoría de la comunicación estratégica en este proyecto se evidenció a través de la aplicación práctica de sus componentes (estrategia creativa, definición de audiencia y selección de medios) en un caso simulado que exigía coherencia entre mensaje, canal y público meta. Los modelos teóricos citados se materializaron en los resultados al observarse que las decisiones de diseño no fueron arbitrarias, sino fundamentadas en la investigación del producto, la marca y las características de cada grupo generacional, lo que permitió construir propuestas visuales diferenciadas.
La segmentación generacional tuvo un impacto directo en el diseño final, ya que condicionó la selección de códigos estéticos, estilos visuales, tonos comunicativos y plataformas de difusión, evidenciando que cada cohorte interpreta y responde de manera distinta a los estímulos visuales. De este modo, la efectividad del mensaje no dependió únicamente de la calidad formal de la imagen, sino de su pertinencia estratégica respecto al contexto sociocultural y mediático de cada audiencia, confirmando la relevancia de integrar la teoría de la comunicación estratégica en los procesos de diseño apoyados por IA.
Luego de la aplicación de la actividad didáctica, se les aplicó un cuestionario como instrumento mediante un formulario digital de Google Forms, para analizar las percepciones de las personas participantes respecto al uso de la IA como herramienta de trabajo en el quehacer profesional, específicamente en la creación de imágenes, más allá de los métodos tradicionales como la fotografía y la ilustración.
Entre las principales fortalezas que identificaron al usar aplicaciones de inteligencia artificial para generar imágenes, están:
Entre las principales debilidades que identificaron al usar aplicaciones de inteligencia artificial para generar imágenes, están:
Este tipo de experiencias permitieron a las personas estudiantes descartar ciertas aplicaciones y seleccionar aquellas más efectivas para transmitir el mensaje definido en la estrategia creativa, logrando mayor coherencia entre la imagen generada y los bocetos originales.
Ante el enunciado de si después de esta experiencia: “me siento más preparado para integrar la IA en mis futuros proyectos”, la mayoría se encuentran entre las opciones “de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” como se indica en el Gráfico 3.
Gráfico 3.
Nivel de autopercepción sobre la preparación para aplicar IA en proyectos futuros
Nota: Elaboración propia.
Por otro lado, con el enunciado: “el uso de aplicaciones de IA me permitió ampliar mis posibilidades creativas”, si bien la mayoría manifestó estar de acuerdo y totalmente de acuerdo, como se muestra en el Gráfico 4, hay algunos que se mantienen neutrales, al enfrentarse a las debilidades previamente mencionadas.
Gráfico 4.
Percepción sobre el uso de la inteligencia artificial para ampliar las posibilidades creativas
Nota: Elaboración propia.
SÍNTESIS Y REFLEXIONES FINALES
Entre las reflexiones derivadas del desarrollo de esta experiencia de aprendizaje, se destaca la importancia de incorporar tecnologías emergentes dentro de las tareas y proyectos de las asignaturas, con el propósito de fortalecer destrezas, habilidades y conocimientos de los futuros profesionales.
Los diferentes informes y estudios a nivel nacional e internacional evidencian que el comportamiento digital de cada grupo etario varía año con año; cada generación se adapta, aprende y crea nuevas formas de comunicación en cada una de las redes sociales, por lo que existe la oportunidad de generar nuevos estudios en diferentes disciplinas en este aspecto.
Asimismo, se evidencia el avance y desarrollo de las aplicaciones de inteligencia artificial en la generación de imágenes, las cuales deben explorarse y evaluarse de manera continua, pues evolucionan rápidamente, lo que requiere actualización constante de los conocimientos en este campo, porque no solo el profesional en diseño puede crear imagen con aspecto profesional, sino que el usuario común posee información y herramientas que puede utilizar para este fin; por lo que impulsar el elemento diferenciador de una persona experta en imagen y comunicación se convierte en un bastión en el mercado y el ejercicio profesional.
La inteligencia artificial debe concebirse como una herramienta más de trabajo digital, útil tanto para la conceptualización y elaboración de bocetos, como para el apoyo en la redacción y adaptación de prompts destinados a otras aplicaciones; también para generar piezas gráficas finales que contribuyan a reducir costos y tiempos de producción.
La integración de la inteligencia artificial generativa en la formación en diseño gráfico no solo evidencia su potencial como herramienta para optimizar procesos creativos, sino que también plantea la necesidad de una incorporación crítica y ética en el ámbito educativo. En este sentido, resulta fundamental abordar aspectos como la autoría, la transparencia en el uso de contenidos generados y la mitigación de sesgos, promoviendo en las personas estudiantes una alfabetización digital crítica que trascienda el dominio técnico. Tal como lo señala la UNESCO (2021), el desarrollo y uso de estas tecnologías debe orientarse por principios de responsabilidad, inclusión y respeto a los derechos, lo que refuerza la importancia de formar profesionales capaces de tomar decisiones informadas y conscientes en contextos de comunicación visual cada vez más mediados por sistemas de inteligencia artificial.
El ejercicio de redacción de prompt promueve en la persona estudiante la capacidad de formular y expresar ideas de manera clara, que debe redactar con precisión, utilizando un lenguajes técnico y adecuado para obtener mejores resultados. Esto indirectamente contribuye a subsanar algunas deficiencias detectadas en la formación lingüística proveniente de la educación secundaria en el país en una época pospandemia.
Siguiendo teoría y directrices claras, el proyecto brindó espacios para la amplia experimentación en aplicaciones de inteligencia artificial ya conocidas y explorar otras que se han desarrollado en los últimos años.
El enfrentamiento con tecnologías emergentes y su integración en los procesos creativos potencia en las personas estudiantes la capacidad de cuestionar mitos y formar profesionales preparados para afrontar los desafíos de la comunicación y del mercado laboral en la actualidad, promoviendo el interés por la investigación y la experimentación continua que la profesión demanda.
Desde la docencia, es necesario impulsar formas novedosas y creativas de utilizar las herramientas de IA dentro del proceso de un proyecto y no solo como una herramienta de búsqueda de información, potenciando talleres de capacitación o exponiendo experiencias desde diferentes disciplinas. Esto ayuda a desmitificarlas y ampliar ideas que fortalezcan el proceso de estudio y la formación de profesionales actualizados y con destrezas diferenciadoras en sus ramas de estudio.
El diseño gráfico puede comprenderse no solo como una disciplina técnica o estética, sino como una profesión de carácter social, cuyo objeto de estudio y acción se vincula directamente con el comportamiento humano. Toda solución de comunicación visual parte de entender cómo son las personas de forma individual y dentro de su grupo generacional, qué desean, qué necesitan y cómo se comportan en su contexto.
Asimismo, el diseño gráfico está condicionado por el contexto sociocultural y desarrollo tecnológico de cada época. Las herramientas disponibles no solo transforman los procesos de producción, sino también los códigos de comunicación, los lenguajes visuales y los canales de comunicación; eso implica que hoy en día, las redes sociales funcionan como medio, espacio de interacción y entorno simbólico donde las marcas y las personas construyen identidad. Además, que el diseño ya no se limita a producir piezas visuales “bonitas”, sino que participa activamente en ecosistemas digitales dinámicos y cambiantes.
Desde esta perspectiva, surge una responsabilidad profesional: mantenerse informado sobre el comportamiento digital, las tendencias culturales y las diferencias entre grupos generacionales. Cada receptor interpreta los mensajes desde experiencias, referencias tecnológicas y valores distintos, ignorar estas variaciones y no desarrollar una estrategia de comunicación puede generar mensajes ineficaces o desconectados de la audiencia. Por ello, el ejercicio eficiente del diseño gráfico requiere actualización constante, análisis crítico del entorno y comprensión de los cambios tecnológicos no solo como herramientas operativas, sino como transformadores de la comunicación y de las prácticas sociales.
Finalmente, se perciben futuras líneas de investigación como el análisis de impacto de la IA en sectores como el diseño, la fotografía y la publicidad, también en explorar y exponer casos de estudio sobre la creación de contenido generado mediante IA que involucren implicaciones éticas, morales, derechos de autor, propiedad intelectual, entre otros.
REFERENCIAS
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