Imagen HOS: La espera como forma algorítmica: la imagen como promesa. (spanish)
/Spanish)
Marcello Mercado
2025
.
.
.
A.
1. Marco General:
La frase de ChatGPT “Processing image. Lots of people are creating images right now, so this might take a bit. We’ll notify you when your image is ready” puede analizarse como una unidad de interfaz que condensa una arquitectura técnica, una lógica de negocio y una modulación del tiempo de uso. La espera no es un error ni una excepción: es una función del sistema.
2. Elementos del Sistema Implicados:
A. Encolamiento algorítmico (queueing): El sistema introduce un tiempo de espera programado para gestionar recursos computacionales limitados. Se priorizan los usuarios premium, desplazando a los no pagos a una “zona de baja prioridad” gestionada por un scheduler.
B. Carga distribuida (load balancing): El mensaje sugiere la existencia de una carga elevada. Técnicamente, implica nodos de cómputo saturados y la redistribución de tareas hacia otros. Pero esta redistribución no es neutral: obedece a políticas de privilegio de acceso.
C. Experiencia temporal condicionada (conditioned temporal experience): La experiencia del usuario se modula según su lugar en una jerarquía. La latencia deja de ser solo técnica: se convierte en un mecanismo de estratificación operativa.
3. Categorías de análisis:
A, Latencia funcional: diferencia entre el tiempo de solicitud y el de entrega.
B. Latencia estratégica: introducida deliberadamente como parte del modelo freemium.
C. Latencia perceptual: cómo se comunica la espera (en este caso, con lenguaje informal y pasivo) y cómo se gestiona la atención.
B. Latencia distribuida y jerarquías de acceso: Análisis del mensaje de espera en la generación de Imágenes en plataformas de IA
En el universo contemporáneo de las imágenes generadas por inteligencia artificial, una nueva figura emerge: la imagen HOS (Held On Server)*. No es una imagen en sí misma, sino su prefiguración suspendida. Su existencia está marcada por la espera: una solicitud iniciada, una promesa de visualidad aún no concretada. Esta imagen, retenida en servidores compartidos asignados a usuarios no pagos, no ha alcanzado el umbral de lo visible. Habita el limbo técnico de lo latente.
En este contexto, el arte ya no se limita a representar lo que aparece, sino que comienza a incorporar las estructuras de acceso, los tiempos de cómputo y las desigualdades sistémicas que configuran lo que puede o no puede volverse imagen. La imagen HOS es tanto un objeto de estudio como un gesto crítico. Nos obliga a preguntarnos: ¿qué queda fuera de la visualidad por motivos de infraestructura?, ¿cómo opera el algoritmo como filtro económico y estético?, ¿qué significa curar lo que aún no aparece?
Curar imágenes HOS implica atender a las formas en que la latencia se vuelve política. En lugar de exhibir imágenes terminadas, se puede pensar en exponer los tiempos muertos, los procesos no concluidos, los momentos en que el ojo espera pero no ve. Este desplazamiento transforma la exposición en una coreografía de lo suspendido, una arqueología del no-render.
*Una imagen HOS (por sus siglas en inglés, Held On Server) es una imagen generada por un modelo de inteligencia artificial que aún no ha sido procesada completamente ni entregada al usuario solicitante. Permanece suspendida en una cola de espera dentro de servidores compartidos, típicamente asignados a usuarios no pagos o de nivel gratuito. Desde una perspectiva técnica, esta situación refleja un mecanismo de gestión de recursos y priorización computacional.
Conceptualmente, la imagen HOS encarna una visualidad latente, una forma aún no desplegada que habita en una arquitectura invisible, en tránsito entre la petición y su aparición visual. También puede entenderse como síntoma de una economía algorítmica desigual, en la que el acceso a lo visible está mediado por jerarquías de pago, velocidad y privilegio computacional. La imagen existe como promesa, como espera, como retardo estructurado.
4. La espera como forma algorítmica
En lugar de entender la espera solo como un retraso técnico, se puede pensar como una forma computacional prefigurada por condiciones de acceso, prioridades algorítmicas, arquitectura de servidores y modelos de negocio. En la versión no paga de ChatGPT, la espera se convierte en una especie de umbral de clase computacional: quien no paga, espera. Esto conecta con ideas de:
-
Teoría crítica de la infraestructura (Lisa Parks, Tung-Hui Hu): donde se examinan las capas invisibles del procesamiento digital y cómo estas median la experiencia de los usuarios.
-
Teoría de la latencia: latencia no solo como retraso técnico, sino como construcción política de tiempo de acceso.
-
Media theory (Wendy Hui Kyong Chun): los tiempos de procesamiento no son neutrales, sino formas políticas de relación.
5. Performance colectiva del procesamiento
El mensaje “lots of people are creating images” introduce la idea de una multitud invisible, una comunidad fantasma que está produciendo en simultáneo. Aquí se abren conexiones con:
-
Simultaneidad estructurada: una forma de experiencia temporal compartida sin contacto, que podría compararse con redes como Uber o Amazon Mechanical Turk.
-
Colas algorítmicas: como espacios de negociación invisible del deseo, donde cada usuario es una instancia esperando su turno en una arquitectura opaca.
Qué es una «Imagen» en el contexto de IA generativa?
En el contexto de la inteligencia artificial generativa, una «imagen» deja de ser exclusivamente una representación visual producida por medios ópticos o manuales. En cambio, se transforma en una instancia computacional generada a partir de modelos entrenados estadísticamente, que interpretan vectores latentes, prompts textuales y funciones de pérdida. La imagen ya no representa una realidad objetiva ni una subjetividad simbólica, sino que deviene una superficie de output optimizada por arquitecturas algorítmicas, criterios de eficiencia computacional y patrones de entrenamiento.
Una imagen generada por IA no es un objeto estable sino un proceso diferido, sometido a lógicas de espera, de prioridades comerciales, de acceso escalonado y de procesamiento asincrónico. El mensaje «Processing image. Lots of people are creating images right now…» revela que la imagen también es una experiencia de latencia, de competencia por recursos y de regulación algorítmica.
Clasificación de las definiciones:
- Técnicas
- Epistemológicas
- Ontológicas
- Temporales
- Fenomenológicas / Perceptuales
- Políticas / Económicas
- Errores / Fracasos / Mutaciones
- Archivísticas / Seriales
- Arqueológicas / Histórico-evolutivas
1–5. Técnicas
- Imagen como vector de salida: conjunto de valores numéricos en un espacio latente multidimensional transformado en píxeles.
- Imagen como convergencia funcional: resultado de una función objetivo mínimamente satisfecha durante el entrenamiento.
- Imagen como residuo de pérdida: superficie que minimiza la distancia entre predicción y dataset.
- Imagen como transferencia de pesos: estado actualizado de millones de parámetros tras el backpropagation.
- Imagen como transducción digital: interpretación de un prompt textual mediante capas de convolución y atención.
6–10. Epistemológicas
- Imagen como acto de inferencia automatizada: lo que la máquina deduce de una descripción.
- Imagen como resultado de una epistemología probabilística: representa lo más probable, no lo verdadero.
- Imagen como desplazamiento cognitivo: sugiere conocimiento sin origen humano directo.
- Imagen como artefacto predictivo: una proposición de lo que debería o podría ser.
- Imagen como cristalización de sesgos aprendidos: materialización visual de una base de datos.
11–15. Ontológicas
- Imagen como no-objeto: no existe sin una red, un prompt y una instancia de generación.
- Imagen como evento computacional: una acción que ocurre y desaparece si no se guarda.
- Imagen como superficie de interpolación: entre n puntos latentes sin un centro fijo.
- Imagen como interfaz de un modelo: solo visible como traducción de procesos internos.
- Imagen como umbral: límite entre código y representación.
16–20. Temporales
- Imagen como espera: lo que aparece tras un delay controlado algorítmicamente.
- Imagen como proceso asincrónico: no responde al tiempo humano sino al flujo de demanda.
- Imagen como latencia perceptual: condición de inmediatez retrasada.
- Imagen como estado efímero en la cola de ejecución.
- Imagen como condición de lo postergado: siempre potencial, nunca inmediata.
21–25. Fenomenológicas / Perceptuales
- Imagen como experiencia de satisfacción diferida.
- Imagen como proyección de expectativa humana sobre una red opaca.
- Imagen como presentación algorítmica con apariencia de creación.
- Imagen como engaño perceptual: parece humana pero es maquínica.
- Imagen como superficie de atribución de sentido.
26–30. Políticas / Económicas
- Imagen como unidad de valor generada bajo prioridades de pago.
- Imagen como producto condicionado por niveles de acceso.
- Imagen como privilegio computacional.
- Imagen como resultado de una arquitectura de incentivos.
- Imagen como filtro algorítmico que decide quién ve qué y cuándo.
31–35. Errores / Fracasos / Mutaciones
- Imagen como glitch: error revelador del sistema.
- Imagen como mutación no deseada de un prompt.
- Imagen como fracaso productivo: no cumple con la expectativa, pero genera interpretación.
- Imagen como residuo de códigos incompatibles.
- Imagen como asimetría entre deseo humano y resultado de red.
36–40. Archivísticas / Seriales
- Imagen como instancia entre millones: un nodo en una serie infinita.
- Imagen como copia sin original: cada generación es primera y última.
- Imagen como log visual de una interacción.
- Imagen como rastro digital, no conservado.
- Imagen como archivo especulativo: su valor está en la posibilidad, no en la estabilidad.
41–45. Arqueológicas / Histórico-evolutivas
- Imagen como continuación del pixel automatizado de los videojuegos.
- Imagen como heredera del arte algorítmico de los 60.
- Imagen como mutación de los GANs y su evolución hacia transformers.
- Imagen como consecuencia del sueño computacional de la imagen perfecta.
- Imagen como estadio actual de una larga historia de automatismos visuales.
1. Definiciones técnicas
- Imagen como vector de datos: Una imagen es una matriz de valores numéricos que representan información visual procesable por un modelo generativo.
- Imagen como output computacional: Es el resultado de una inferencia realizada por una red neuronal a partir de un input textual o latente.
- Imagen como archivo optimizado: La imagen es una estructura comprimida y transformada según parámetros de eficiencia (peso, formato, resolución).
- Imagen como instancia de renderizado: Representa un frame generado por capas de procesos gráficos controlados por parámetros estocásticos.
- Imagen como función de pérdidas minimizada: Es la manifestación visual que emerge cuando un modelo logra minimizar la función de error en relación al prompt dado.
2. Definiciones epistemológicas
- Imagen como hipótesis visual: Es una conjetura probabilística que el modelo propone como representación válida del texto o contexto ingresado.
- Imagen como conocimiento estadístico: Representa un punto de convergencia entre miles de ejemplos vistos durante el entrenamiento, sin referente directo.
- Imagen como síntesis de correlaciones: Es el resultado de la superposición de patrones coocurrentes en datasets previos.
- Imagen como interpretación operativa: Es una lectura que el sistema hace de una consigna humana en términos de vectores y pesos.
- Imagen como resultado de una inferencia no explícita: No ilustra una verdad, sino un cálculo probable generado por relaciones ocultas en el modelo.
3. Definiciones ontológicas
- Imagen sin referente: La imagen generada no representa un objeto existente, sino una posibilidad formal.
- Imagen como ficción operativa: Su existencia depende de la ejecución de un proceso algorítmico y no de un mundo empírico.
- Imagen como objeto técnico: Tiene existencia propia como entidad procesada, registrada y almacenada.
- Imagen como aparición sintética: No surge de un fenómeno físico, sino de una red de transformaciones numéricas.
- Imagen como doble inestable: Es una proyección que no remite a una cosa, sino a un conjunto de condiciones estadísticas.
4. Definiciones temporales
- Imagen como latencia: Es una entidad que aún no existe pero cuyo proceso ha comenzado, pendiente de cómputo.
- Imagen como duración de proceso: Su existencia se mide por el tiempo que tarda en ser calculada y mostrada.
- Imagen como producto de una espera: Está ligada a un tiempo social compartido con miles de usuarios simultáneos.
- Imagen como evento diferido: Su aparición depende de una cola de prioridades gestionadas por servidores.
- Imagen como suspensión operativa: Está marcada por un umbral entre el input y la respuesta visual.
5. Definiciones funcionales
- Imagen como respuesta visual: Es la traducción funcional de una consigna textual o un prompt.
- Imagen como unidad de satisfacción: Se mide en función de su utilidad o coincidencia con el deseo del usuario.
- Imagen como interfaz de validación: Permite verificar el funcionamiento del modelo o la claridad del prompt.
- Imagen como prueba de entrenamiento: Sirve para evaluar la eficacia o los sesgos del sistema.
- Imagen como output reproducible: Puede ser regenerada, ajustada o transformada bajo nuevas condiciones.
6. Definiciones estéticas
- Imagen como estilo emergente: Adquiere rasgos visuales nuevos al combinar entrenamientos diversos.
- Imagen como pastiche automático: Recombina rasgos formales de miles de estilos y artistas sin conciencia de autoría.
- Imagen como coherencia perceptiva: Se valora en función de si aparenta ser «verosímil» o «estéticamente completa».
- Imagen como patrón visual estadístico: Su apariencia es guiada por regularidades del dataset.
- Imagen como objeto sin aura: No tiene original ni contexto de producción humana.
7. Definiciones políticas
- Imagen como producto de infraestructura: Depende de recursos computacionales globales y decisiones de arquitectura.
- Imagen como decisión curatorial algorítmica: Lo que aparece es filtrado por mecanismos de priorización, censura y política del modelo.
- Imagen como acceso condicionado: Está determinada por el nivel de suscripción y uso permitido del sistema.
- Imagen como rastro de privilegio digital: Su resolución y velocidad de entrega varían según condiciones socioeconómicas.
- Imagen como resultado de gobernanza opaca: El usuario no controla ni conoce los criterios exactos de su generación.
8. Definiciones económicas
- Imagen como bien diferencial: Se produce como parte de una estrategia de exclusividad o personalización de experiencia.
- Imagen como nodo de monetización: Puede convertirse en NFT, producto comercial o contenido viralizable.
- Imagen como subproducto de un modelo SaaS: Es parte del valor añadido que justifica un modelo de suscripción.
- Imagen como retorno de inversión en datos: Se genera a partir de años de entrenamiento sobre datasets masivos.
- Imagen como marca estética del proveedor: Lleva implícito un estilo, velocidad o estética propia del sistema generador.
9. Definiciones arqueológicas y evolutivas
- Imagen como versión actual de una genealogía: Es heredera de prácticas visuales precedentes (collage, render, CGI).
- Imagen como acumulación histórica: Carga con capas de datos de múltiples épocas y estilos.
- Imagen como umbral técnico: Marca un punto de inflexión en la evolución de las imágenes computacionales.
- Imagen como residuo sintético: Se acumula como parte del archivo creciente de outputs generados.
- Imagen como evidencia arqueológica futura: Podría ser estudiada como rastro cultural de la IA generativa en nuestra época.
10. Definiciones críticas / meta-teóricas
6. Ejemplos de obras, instalaciones e interfaces:
A. “The Training Room” (instalación interactiva)
Un espacio inmersivo que simula estar dentro del dataset. Las imágenes se proyectan como una nube flotante y cada visitante puede “seleccionar” una imagen para ver qué otras 1.000 imágenes similares la acompañan. Cada selección muestra métricas como “frecuencia”, “repetición estilística”, “raza predominante”, “origen geográfico” y “nivel de detalle”.
Inspirado en los espacios de entrenamiento de modelos, pero revelando visualmente las estructuras invisibles.
B. “Latent Discriminator” (interface web crítica)
Una web en la que el usuario genera una imagen cualquiera con IA. Luego, la misma interfaz devuelve un análisis detallado de qué subconjuntos del dataset han influido más en esa imagen, incluyendo porcentajes, estilos, clases semánticas, sesgos detectados y posibles omisiones.
Sería una herramienta educativa y crítica a la vez. El usuario toma conciencia de que la imagen generada no surge de la nada, sino de un campo estructurado y profundamente desequilibrado.
C. “The Delay Mirror” (performance e instalación algorítmica)
Una cámara capta tu rostro y una IA intenta generar tu retrato. Pero el sistema intencionalmente introduce demoras variables según criterios estadísticos extraídos del dataset: si el estilo de tu rostro es menos frecuente en el dataset, la imagen tarda más. Un gráfico muestra en tiempo real el nivel de “familiaridad del sistema” con tu rostro.
Una crítica a la representación desigual y a los privilegios de visibilidad. No todos los cuerpos son leídos con la misma fluidez.
D. “Genealogy of an Image” (visualización expandida)
Al generar una imagen con IA, el sistema no solo te da la imagen final, sino que despliega una genealogía de datos de entrenamiento: imágenes clave, estilos dominantes, autores visibles/invisibles. Cada imagen está acompañada por una puntuación de “trasparencia generativa” y una “complejidad de herencia”.
Permite visibilizar la deuda que cada imagen generada tiene con sus orígenes.
E. “Latency Atlas” (cartografía crítica de generación visual)
Una gran pantalla muestra un mapa-mundi dividido en zonas culturales, etnográficas y estéticas. En cada región, se mide y visualiza el tiempo promedio que tarda un sistema de IA en generar imágenes asociadas a esa cultura o estilo. Un gráfico de barras muestra qué zonas son “generadas” más rápido.
Exposición directa de las desigualdades algorítmicas. La velocidad también es un sesgo.
.
7. Referencias de la investigación:
Yuk Hui – The Question Concerning Technology in China
Benjamin Bratton – The Stack: describe cómo las plataformas reorganizan las formas de soberanía y tiempo.
Mark Hansen – Feed-Forward: On the Future of 21st-Century Media: explora cómo los medios del siglo XXI preprocesan el futuro.