Ves en internet una imagen llamativa, un vídeo cuidado o una web impresionante. Al lado, una breve explicación: «Hecho con IA». A veces también se comparte el prompt.
Si ya tienes una dirección que te gusta, puede servir como punto de partida. La revisión tiene que mostrar qué puede conservarse y qué preparación necesita todavía para el uso previsto.
Es natural suponer que todo el resultado se debe a esa instrucción. En la práctica, un resultado puede venir de una sola generación afortunada o de un proceso hecho de referencias, selección, revisiones y preparación para el uso.
El número de intentos no describe por sí solo el valor del trabajo. Lo que cuenta es lo que hay que conseguir y cómo comprobamos que el resultado cumple ese requisito.
El prompt empieza antes de escribirse
Para una campaña, hay que conocer el producto, el público, el mensaje, el entorno y la acción deseada. Hay que identificar qué puede explorarse con libertad y qué tiene que conservarse con exactitud: la forma del producto, el color, el número de elementos, el texto o las condiciones de la oferta.
«Dale un aire premium» deja muchas decisiones abiertas. Si la campaña necesita espacio para un titular y un producto que siga siendo reconocible en un móvil, formula esos requisitos y comprueba el resultado frente a ellos.
La documentación de Google sobre el diseño de prompts considera que las instrucciones claras, el contexto y la experimentación forman parte del proceso. Eso no garantiza un resultado perfecto al primer intento. Google: estrategias de diseño de prompts (en inglés)
Una demostración hecha para este artículo
Para esta demostración, usamos un bolso ficticio generado con IA. No es la foto de un producto real ni un proyecto comercial de portfolio. Las tres imágenes muestran una generación inicial seguida de dos revisiones.
El primer brief pedía una imagen de campaña de un bolso verde con asas marrones, en un escenario de fin de semana. El resultado tenía mucho contexto: el bolso, el vehículo, las plantas y el paisaje evocaban una escapada.
Esta imagen podría servir para una introducción de ambiente. Para un banner de web con un titular a la izquierda, en cambio, demasiados elementos de fondo competían por la atención. La siguiente decisión salió del uso previsto: simplificar la escena y dejar espacio al mensaje.
Dar un objetivo a cada revisión
En la segunda petición, mantuvimos la dirección del producto ficticio y pedimos un fondo sencillo y cálido, con el bolso a la derecha. Se retiraron el vehículo, el animal, las plantas y los demás objetos de contexto.
El cambio libera espacio para el texto y aclara la jerarquía. No demuestra que la imagen vaya a vender más. Eso tendría que valorarse en el contexto de la campaña y del público.
En la tercera petición, adaptamos la composición al formato vertical, dejando espacio encima del producto. Recortar la imagen horizontal no produciría automáticamente esa disposición.
| Fase | Decisión | Lo que comprobamos |
|---|---|---|
| Exploración | Crear un ambiente de fin de semana | La relevancia de la escena y la claridad del producto |
| Composición | Simplificar y dejar espacio al texto | La jerarquía y la ubicación del mensaje |
| Adaptación | Reorganizar para el formato vertical | El encuadre y la legibilidad a tamaño real |
El espacio para el texto depende del uso previsto
Pedimos espacio para un mensaje porque el ejemplo está pensado para una composición de web o para una maquetación que controla un diseñador. El texto puede seguir siendo un elemento HTML aparte, lo que lo mantiene legible y adaptable en el móvil.
Una imagen independiente en un anuncio que monta la plataforma puede pedir otro brief: un producto más grande en el encuadre, ningún titular integrado y un encuadre adaptado a la especificación. Una composición pensada para una web no debe trasladarse automáticamente a cada campaña. Consulta El tamaño importa. El contexto, también.
Decide el uso de la imagen antes de escribir el prompt. Eso puede cambiar lo que pides y evitar revisiones que solo se descubren en el momento de subirla.
Lo que puede escaparse incluso tras una buena revisión
Un modelo puede cambiar de forma sutil las costuras, las proporciones, las inscripciones o los accesorios. Nuestro bolso ficticio mantiene una dirección reconocible de una imagen a otra, pero la serie no demuestra la reproducción exacta de un mismo objeto.
Con un producto real, compara el resultado con sus fotos y sus especificaciones. Si no se puede alcanzar la fidelidad necesaria, elige otro método, como una foto del producto con cambios del escenario cuidadosamente limitados.
También comprobamos los textos, las afirmaciones, las zonas que tapa la interfaz de la ubicación y el archivo final. Una imagen atractiva todavía puede necesitar preparación de maquetación e implementación.
Cuándo nos detenemos
Detenemos las revisiones cuando se cumplen los criterios acordados y un cambio más no aportaría un beneficio justificado. A veces, la primera versión basta. A veces, un cambio preciso resuelve el problema más rápido que una serie de peticiones generales.
Más iteraciones no significan automáticamente más calidad. Un buen brief, referencias adecuadas y una comprobación pueden reducir los intentos inútiles.
En NOT MORE., queremos usar la IA en un proceso en el que cada intervención tiene una explicación. Elegimos, comprobamos y preparamos el resultado para el lugar en el que se usará.
Cómo presentamos el proceso para que pueda valorarse
Cuando mostramos un proyecto hecho con IA, la selección de las imágenes y las explicaciones que las acompañan forman parte de la demostración. Quien lee tiene que poder distinguir la dirección explorada, la decisión de adaptación y el resultado preparado para un uso concreto.
En el ejemplo del bolso de este artículo, podemos demostrar el cambio de composición y el espacio disponible para el texto. No podemos demostrar el rendimiento de una campaña, porque aquí no se midió ninguna. Tampoco podemos presentar las imágenes como la reproducción comprobada de un producto real: el objeto es ficticio. Estas precisiones permiten valorar exactamente lo que muestra el ejemplo.
En un trabajo comercial, una presentación útil explica el brief, las restricciones importantes, la aportación de cada equipo y los criterios con los que se aceptó la entrega. Si mostramos una comparación antes/después, decimos qué cambiamos y por qué. Las diferencias de formato, encuadre o uso tienen que verse, para no comparar resultados pensados para tareas distintas.
Lo que puede demostrar un caso de estudio
El relato de cómo se hizo una pieza puede explicar el razonamiento. Un archivo implementado puede demostrar la entrega. Un informe puede describir resultados medidos. Estos tipos de prueba responden a preguntas distintas y merecen presentarse como tales.
Si incluimos datos comerciales, indicamos el periodo, la fuente y los cambios relevantes en el proyecto. Una evolución de las ventas después de publicar la pieza no establece, por sí sola, el efecto de la imagen ni de la herramienta de IA. La oferta, el presupuesto, la distribución y el proceso de compra pueden contribuir al resultado. Sin una evaluación que separe esas aportaciones, formulamos la conclusión dentro de los límites de la información disponible.
Del mismo modo, afirmar un ahorro de tiempo exige una comparación explicada: ¿entre qué procesos, para qué entregables y con qué comprobaciones incluidas? La generación puede llevar muy poco tiempo, mientras que la selección, la corrección, la maquetación y la preparación de los archivos pueden ser el resto del trabajo. No atribuimos la duración de una sola operación a todo el proyecto.
En NOT MORE., podemos mostrar tanto el resultado como las decisiones útiles para su uso, respetando la confidencialidad y los derechos acordados. El objetivo de la presentación es que el trabajo pueda valorarse y explicar en qué condiciones podría servir en otro proyecto.
Tres preguntas sobre un resultado generado
- ¿Para qué uso se pensó y qué condiciones tiene que cumplir?
- ¿Qué hay que conservar con exactitud y cómo se ha comprobado?
- ¿La pieza está lista para publicarse o todavía necesita adaptación e implementación?
¿Qué le falta a tu resultado para ser utilizable?
Enséñanos la versión actual, lo que quieres conservar y dónde aparecerá. Veremos juntos los criterios de comprobación y los cambios que tendrían un objetivo claro.