Imagen HOS: La espera como forma algorítmica: la imagen como promesa

Marcello Mercado

Imagen HOS: La espera como forma algorítmica: La imagen como promesa

2025

Estructura del proyecto

I. Núcleo conceptual

Imagen HOS: instancia latente en servidores, no visible, suspendida.
Espera algorítmica: no como error, sino como diseño funcional.
Jerarquías de acceso: visualidad mediada por pago y privilegio computacional.
Performatividad de la latencia: la espera como forma estética y política.

II. Proceso experimental

Captura de pantalla del mensaje de espera antes de que la imagen se genere (imagen HOS).
Impresión fotográfica de la captura.
Re-fotografía mediante cámara oscura (exposición de 60 a 90 minutos).
Impresión del resultado analógico.
Nueva generación digital de la imagen original, completándola.
Comparación crítica entre ambas materialidades (latente vs. completada).

III. Algoritmo en Python

Simulación de latencia diferencial.
Criterios: tipo de usuario, saturación del sistema, tiempo de espera como performatividad.
Resultado: registro de espera y diferencias estructurales entre privilegios de acceso.

IV. Referencias clave

Siegfried Zielinski: arqueología de medios y genealogía de tecnologías visuales.
Wendy Hui Kyong Chun: latencia como política perceptual.
Benjamin Bratton: estratificación técnica como estructura de soberanía.
Lisa Parks / Tung-Hui Hu: crítica de la infraestructura invisible.
Media archaeology aplicada a la cámara oscura y al código.

La imagen HOS no es una imagen: es su promesa

Fotografía de una promesa suspendida

Entre el momento en que se solicita una imagen y el instante en que aparece, se abre un intervalo lleno de tensión: no vemos la imagen, pero sí el mensaje que anuncia su inminencia. Esa zona intermedia, ese limbo computacional, es el objeto central de esta obra. A través de una arquitectura crítica que une inteligencia artificial generativa, fotografía analógica y simulaciones algorítmicas, el proyecto explora cómo la espera se convierte en forma, cómo lo invisible deviene escena y cómo lo técnico se torna político.

El punto de partida es una captura de pantalla aparentemente banal: “Lots of people are creating images right now…”. Sin embargo, ese mensaje oculta una complejidad profunda: es síntoma de una infraestructura de cómputo compartida y jerarquizada, donde el acceso a la visualidad está condicionado por modelos comerciales. La imagen que aún no aparece —la imagen HOS (Held On Server)— se transforma aquí en objeto estético.

Impresión tras impresión, exposición tras exposición, la imagen es materializada, desdoblada, dislocada. La fotografía realizada mediante cámara oscura —tecnología del siglo XIX— no solo replica lo que ya existía, sino que reinterpreta la espera como acto visual. El tiempo de exposición analógica (60-90 minutos) se vuelve alegoría concreta de la latencia computacional. La imagen no representa: sucede. No es contenido: es condición.

Desde la arqueología de medios de Zielinski hasta las teorías contemporáneas sobre infraestructura, esta obra traza genealogías cruzadas: entre la sombra proyectada por la luz de una lente rudimentaria y el cálculo probabilístico de una red neuronal. Ambas están marcadas por umbrales, filtros y aquello que permanece oculto. Curar estas imágenes no es mostrarlas, sino situarlas en el momento exacto donde lo visible aún no ha llegado.

“La solicitud ha sido emitida. Comienzo de la generación de la imagen.”

«Procesamiento de imágenes avanzado»

INSTALACIÓN

A. Un monitor proyecta en tiempo real los registros generados por el algoritmo Python, acompañado de un archivo visual comparativo que presenta la imagen digital completada frente a su versión latente.

B. Un archivo visual complementario incluye logs que documentan, para cada caso:

El prompt original.
El mensaje de espera recibido.
El log generado por Python.
La impresión analógica realizada con cámara oscura.
La imagen finalmente completada.

Citas fundamentales que acompañan la instalación:

Zielinski: “No toda imagen tiene que aparecer para tener sentido”.
Chun: “La latencia es una política del tiempo”.
Bratton: “La arquitectura computacional distribuye soberanía”.

«Imagen seleccionada impresa en papel para ser fotografiada con una cámara oscura.»

«Cámara oscura (cámara estenopeica).»

Imagen 01 fue creada en el cuarto oscuro.

Imagen 02 fue creada en el cuarto oscuro.

Imagen 03 fue creada en el cuarto oscuro.

Este algoritmo simula las diferentes latencias que experimentan los usuarios según su nivel de suscripción, destacando los factores infraestructurales y económicos que influyen en el acceso a imágenes generadas por inteligencia artificial.

Diagrama de instalación

2.

En el umbral entre generación y espera, esta instalación presenta una imagen aún no producida. Un mensaje del sistema, repetido y bloqueado en su propia condición de espera, se transforma en un paisaje generativo. Aquí, el «no-evento» deviene escena: la inacción como forma de agencia, el error como forma estética. El algoritmo no genera la imagen en sí, sino su fantasma: una performatividad invisible, un readymade suspendido en la latencia.

Este fenómeno puede entenderse como una manifestación de la latencia algorítmica diferencial: un mecanismo estructurado por el sistema para administrar la carga computacional mediante jerarquías de acceso. La espera no es un error ni una excepción; es una función del sistema, una estrategia de optimización comercial y de diferenciación de la experiencia.

En este contexto, la imagen generada por inteligencia artificial ya no es simplemente un resultado visual, sino una instancia computacional condicionada por lógicas de acceso, estrategias de priorización y políticas de uso. Cada imagen activa un consumo de recursos y se convierte en una entidad con coste de cómputo, con implicaciones en la arquitectura algorítmica y en las políticas comerciales.

Esta obra invita a reflexionar sobre cómo la latencia, la espera y la inacción pueden convertirse en elementos estéticos y críticos en la era de la inteligencia artificial generativa.

A. Imagen HOS: La espera como forma algorítmica: la imagen como promesa

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 arquitectura técnica, lógica de negocio y 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: El sistema introduce tiempos de espera programados para gestionar recursos computacionales limitados. Se prioriza a los usuarios premium, desplazando a los no pagos a una “zona de baja prioridad” gestionada por un scheduler.

B. Carga distribuida: El mensaje sugiere una carga elevada. Técnicamente, implica nodos de cómputo saturados y la redistribución de tareas a otros nodos. Esta redistribución no es neutral: obedece a políticas de privilegio de acceso.

C. Experiencia temporal condicionada: La experiencia del usuario se modula según su posición jerárquica. 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 del usuario.

4. Implicaciones computacionales y estructurales:

La espera se convierte en un operador de selección indirecta que filtra el comportamiento del usuario (¿esperar?, ¿pagar?, ¿abandonar?).

El mensaje forma parte de un sistema de contención algorítmica diseñado para regular la ansiedad mediante un lenguaje amistoso, mientras mantiene intacta su lógica discriminatoria.

Desde una perspectiva arquitectónica, se trata de un caso de escalamiento diferenciado, donde el acceso a recursos intensivos en cómputo está regulado por el modelo de negocio.

5. Propuesta conceptual:

Este fenómeno puede categorizarse como Latencia Algorítmica Diferencial (LAD): un mecanismo de espera estructurado por el sistema para administrar la carga computacional mediante jerarquías de acceso. No solo responde a capacidades técnicas, sino también a estrategias de optimización comercial y diferenciación de la experiencia.

B. Latencia distribuida y jerarquías de acceso: Análisis del mensaje de espera en la generación de imágenes en plataformas de IA

0. Introducción

En el contexto de la inteligencia artificial generativa, la imagen ya no es simplemente un resultado visual, sino una instancia computacional procesada en una arquitectura distribuida, condicionada por lógicas de acceso, estrategias de priorización y políticas de uso. Este ensayo parte del análisis técnico y estructural del mensaje:

«Procesando imagen. Muchas personas están creando imágenes en este momento, por lo que este proceso puede llevar un tiempo. Le notificaremos cuando su imagen esté lista».

Se propone descomponer sus implicaciones en dos dimensiones:

La redefinición de imagen como entidad generativa dentro de una economía de latencia y optimización.
El diseño algorítmico de una simulación conceptual en Python que represente esa espera diferencial como función estructural.

1. ¿Qué es una imagen en IA generativa?

1.1. Imagen como salida computacional

En los sistemas generativos, como DALL·E o Stable Diffusion, la imagen no es un objeto preexistente, sino el resultado de cálculos estadísticos, procesos de muestreo sobre espacios latentes y generación de píxeles a partir de modelos entrenados. Técnicamente puede definirse como:

Imagen (IA-G): estructura de datos compuesta por un arreglo multicanal (matriz RGB), derivada de una inferencia probabilística sobre un modelo entrenado, condicionada por un prompt textual y parámetros de generación.

1.2. Imagen como vector de consumo diferenciado

Una misma imagen, generada con distintos niveles de acceso (usuario gratuito o premium), presenta variaciones en latencia, resolución o calidad. Por tanto, la imagen generada no es universal: su forma depende del modelo de negocio.

Imagen diferencial: producto computacional cuya disponibilidad, resolución y velocidad de generación están moduladas por el grado de privilegio asignado al usuario.

1.3. Imagen como nodo en una infraestructura económica

Cada imagen generada implica consumo de GPU, memoria y tiempo de cómputo. En plataformas freemium, esto representa un coste real para el proveedor. La plataforma gestiona este coste en función de:

Políticas de rate-limiting
Encolamiento por prioridad
Segmentación de usuarios (gratuito, profesional, API)

La imagen no es solo un resultado final: es una entidad con un coste de cómputo, sujeta a decisiones de arquitectura algorítmica y política comercial.

2. Análisis técnico del mensaje «Procesando imagen…»

El mensaje presenta cuatro niveles de información estructural:

Nivel	Contenido	Función
1. Estado	«Processing image»	Informa que la tarea ha sido recibida y está en curso.
2. Carga	«Hay muchas personas creando imágenes»	Indica saturación del sistema y redistribución de la carga de cómputo.
3. Advertencia	«Esto puede llevar un tiempo.»	Introduce la latencia como expectativa.
4. Respuesta diferida	«Le informaremos…»	Traslada la atención al futuro y gestiona la ansiedad del usuario.

3. Construcción de un algoritmo conceptual en Python

La siguiente fase consiste en diseñar un algoritmo en Python que simule esta estructura de espera. El objetivo no es generar imágenes reales, sino reproducir:

El encolamiento de tareas según su prioridad.
La latencia diferencial según tipo de usuario.
La respuesta estructurada del sistema en función del estado del usuario.

Este algoritmo funcionará como un modelo de análisis crítico de las plataformas de generación de imágenes que operan bajo esquemas freemium.

3.a Algoritmo conceptual: simulación de latencia diferencial en la generación de imágenes por IA
(Versión en español / English version below)

Explicación:

Este algoritmo simula la estructura de espera diferenciada según el tipo de usuario (gratuito o de pago). No genera imágenes reales, sino que:

Encola las solicitudes de generación.
Asigna tiempos de espera según la categoría del usuario.
Imprime el mensaje «Processing image…» y luego notifica cuando la imagen está lista.

El objetivo es representar una simulación de un sistema de generación de imágenes con latencias, errores, prioridades y logs, en un flujo equivalente al mensaje:
«Procesando imagen. Muchas personas están creando imágenes en este momento, por lo que este proceso podría llevar un tiempo. Le notificaremos cuando su imagen esté lista».

3b. Curar imágenes HOS

En el universo contemporáneo de las imágenes generadas por inteligencia artificial, surge una nueva figura: 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 integrar las estructuras de acceso, los tiempos de cómputo y las desigualdades sistémicas que configuran lo que puede o no volverse imagen. La imagen HOS es tanto objeto de estudio como gesto crítico. Nos obliga a preguntarnos: ¿qué queda fuera de la visualidad por razones infraestructurales? ¿Cómo opera el algoritmo como filtro económico y estético? ¿Qué significa curar lo que aún no aparece?

Curar imágenes HOS implica atender las formas en que la latencia se vuelve política. En lugar de exhibir imágenes terminadas, se propone exponer tiempos muertos, procesos inconclusos y 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 (Held On Server) es una imagen generada por un modelo de inteligencia artificial que aún no ha sido completamente procesada ni entregada al usuario solicitante. Permanece suspendida en una cola de espera dentro de servidores compartidos, generalmente asignados a usuarios no pagos o de nivel gratuito. Técnicamente, 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 una arquitectura invisible, en tránsito entre la solicitud 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 retraso estructurado.

4. La espera como forma algorítmica

En lugar de entender la espera únicamente como un retraso técnico, puede concebirse como una forma computacional prefigurada por condiciones de acceso, prioridades algorítmicas, arquitectura de servidores y modelos de negocio. En la versión gratuita de ChatGPT, la espera se convierte en un umbral de clase computacional: quien no paga, espera. Esto conecta con ideas como:

Teoría crítica de la infraestructura (Lisa Parks, Tung-Hui Hu): que examina las capas invisibles del procesamiento digital y cómo median la experiencia de los usuarios.
Teoría de la latencia: que entiende la latencia no solo como retraso técnico, sino como construcción política del tiempo de acceso.
Teoría de medios (Wendy Hui Kyong Chun): que plantea que 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 produce de manera simultánea. Esto permite establecer conexiones con:

Simultaneidad estructurada: una forma de experiencia temporal compartida sin contacto, comparable a redes como Uber o Amazon Mechanical Turk.
Colas algorítmicas: 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 la IA generativa?

En el contexto de la inteligencia artificial generativa, la “imagen” deja de ser exclusivamente una representación visual producida por medios ópticos o manuales. Pasa a ser 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 se convierte en una superficie de salida 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, prioridades comerciales, acceso escalonado y procesamiento asincrónico. El mensaje “Processing image. Lots of people are creating images right now…” revela que la imagen es también una experiencia de latencia, competencia por recursos y regulación algorítmica.

Clasificación de definiciones:

Técnicas
Epistemológicas
Ontológicas
Temporales
Fenomenológicas / Perceptuales
Políticas / Económicas
Errores / Fracasos / Mutaciones
Archivísticas / Seriales
Arqueológicas / Histórico-evolutivas

1–5. Definiciones 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 conjunto de datos.

Imagen como transferencia de pesos: estado actualizado de millones de parámetros tras el proceso de retropropagación (backpropagation).

Imagen como transducción digital: interpretación de un prompt textual mediante capas de convolución y atención.

6–10. Definiciones epistemológicas

Imagen como acto de inferencia automatizada: aquello que la máquina deduce a partir de una descripción.

Imagen como resultado de una epistemología probabilística: representación de lo más probable, no necesariamente lo verdadero.

Imagen como desplazamiento cognitivo: sugiere conocimiento sin origen humano directo.

Imagen como artefacto predictivo: proposición de lo que debería o podría ser.

Imagen como cristalización de sesgos aprendidos: materialización visual de un conjunto de datos sesgado.

11–15. Definiciones ontológicas

Imagen como no-objeto: no existe sin una red, un prompt y un proceso de generación.

Imagen como evento computacional: acción que ocurre y desaparece si no se almacena.

Imagen como superficie de interpolación: situada entre múltiples puntos latentes, sin un centro fijo.

Imagen como interfaz de modelo: visible solo como traducción de procesos internos.

Imagen como umbral: frontera entre código y representación.

16–20. Definiciones temporales

Imagen como espera: lo que aparece tras un retraso controlado algorítmicamente.

Imagen como proceso asincrónico: no responde al tiempo humano, sino al flujo de demanda.

Imagen como latencia perceptual: experiencia de inmediatez diferida.

Imagen como estado efímero en la cola de ejecución: transitoria y dependiente de la prioridad asignada.

Imagen como condición postergada: siempre potencial, nunca inmediata.

21–25. Definiciones fenomenológicas / perceptuales

Imagen como experiencia de satisfacción diferida: vinculada a la espera como parte integral de su percepción.

Imagen como proyección de expectativas humanas sobre una red opaca: mediada por procesos técnicos invisibles.

Imagen como presentación algorítmica con apariencia de creación: simula autoría pero carece de conciencia.

Imagen como engaño perceptual: apariencia humana con naturaleza maquínica.

Imagen como superficie de atribución de sentido: espacio donde el espectador deposita interpretación.

26–30. Definiciones políticas / económicas

Imagen como unidad de valor generada bajo prioridades de pago: su creación está mediada por criterios comerciales.

Imagen como producto condicionado por niveles de acceso: no es universal, sino segmentada según privilegios.

Imagen como privilegio computacional: acceso diferencial a recursos de procesamiento.

Imagen como resultado de una arquitectura de incentivos: estructura que promueve ciertos usos y comportamientos.

Imagen como filtro algorítmico que decide quién ve qué y cuándo: mecanismo de control de visibilidad.

31–35. Definiciones sobre errores, fracasos y mutaciones

Imagen como glitch: error que revela fallas estructurales del sistema.

Imagen como mutación no deseada del prompt: alteración inesperada del resultado.

Imagen como fracaso productivo: no satisface la expectativa original pero produce nuevos sentidos.

Imagen como residuo de códigos incompatibles: resultado de interferencias técnicas no previstas.

Imagen como asimetría entre deseo humano y salida algorítmica: desajuste entre lo esperado y lo producido.

36–40. Definiciones archivísticas y seriales

Imagen como instancia entre millones: nodo en una secuencia potencialmente infinita.

Imagen como copia sin original: cada generación es simultáneamente primera y última.

Imagen como registro visual de una interacción: actúa como log de una operación puntual.

Imagen como rastro digital efímero: no está destinada a ser preservada.

Imagen como archivo especulativo: su valor reside en la posibilidad, no en la estabilidad.

41–45. Definiciones arqueológicas e histórico-evolutivas

Imagen como continuación del píxel automatizado de los videojuegos: prolonga las primeras exploraciones visuales digitales.

Imagen como heredera del arte algorítmico de los años 60: integra sus experimentaciones fundacionales.

Imagen como mutación de los GANs y evolución hacia transformers: refleja la trayectoria técnica reciente.

Imagen como consecuencia del sueño computacional de la imagen perfecta: responde a una aspiración histórica de síntesis total.

Imagen como estadio actual de la historia de automatismos visuales: síntesis provisional en una genealogía continua.

1. Definiciones técnicas

Imagen como vector de datos: matriz de valores numéricos que codifica información visual para procesamiento por modelos generativos.

Imagen como salida computacional: resultado de una inferencia de red neuronal sobre datos textuales o latentes.

Imagen como archivo optimizado: estructura comprimida y transformada según criterios de eficiencia (peso, formato, resolución).

Imagen como instancia de renderizado: frame generado por procesos gráficos estocásticos.

Imagen como función de pérdidas minimizada: manifestación visual que surge cuando el modelo reduce la función de error respecto al prompt recibido.

2. Definiciones epistemológicas

Imagen como hipótesis visual: conjetura probabilística que el modelo propone como representación del texto o contexto recibido.

Imagen como conocimiento estadístico: convergencia de miles de ejemplos del entrenamiento, sin referente directo.

Imagen como síntesis de correlaciones: resultado de la superposición de patrones recurrentes en datasets previos.

Imagen como interpretación operativa: lectura algorítmica de una consigna humana traducida en vectores y pesos.

Imagen como inferencia implícita: no representa una verdad, sino un cálculo probable generado por relaciones ocultas en el modelo.

3. Definiciones ontológicas

Imagen sin referente: no representa un objeto existente, sino una posibilidad formal.

Imagen como ficción operativa: su existencia depende de un proceso algorítmico y no de un mundo empírico.

Imagen como objeto técnico: entidad procesada, registrada y almacenada con existencia propia.

Imagen como aparición sintética: resultado de transformaciones numéricas, no de un fenómeno físico.

Imagen como doble inestable: proyección que no remite a un objeto, sino a condiciones estadísticas.

4. Definiciones temporales

Imagen como latencia: entidad que aún no existe pero cuyo proceso ha comenzado y está 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: ligada a un tiempo social compartido con miles de usuarios simultáneos.

Imagen como evento diferido: su aparición depende de la cola de prioridades gestionada por servidores.

Imagen como suspensión operativa: marcada por el umbral entre el input y la respuesta visual.

5. Definiciones funcionales

Imagen como respuesta visual: traducción funcional de una consigna textual o prompt.

Imagen como unidad de satisfacción: medida 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: utilizada para evaluar la eficacia o los sesgos del sistema.

Imagen como output reproducible: puede regenerarse, ajustarse o transformarse en nuevas condiciones.

6. Definiciones estéticas

Imagen como estilo emergente: adquiere rasgos visuales nuevos al combinar múltiples entrenamientos.

Imagen como pastiche automático: recombina rasgos formales de miles de estilos y artistas sin conciencia de autoría.

Imagen como coherencia perceptiva: valorada según su apariencia «verosímil» o «estéticamente completa».

Imagen como patrón visual estadístico: guiada por regularidades en el dataset.

Imagen como objeto sin aura: sin original ni contexto de producción humana.

7. Definiciones políticas

Imagen como producto de infraestructura: depende de recursos computacionales globales y decisiones arquitectónicas.

Imagen como decisión curatorial algorítmica: lo que aparece está filtrado por mecanismos de priorización, censura y política del modelo.

Imagen como acceso condicionado: determinada por el nivel de suscripción y el uso permitido.

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 conoce ni controla los criterios exactos de su generación.

8. Definiciones económicas

Imagen como bien diferencial: producida como estrategia de exclusividad o personalización de experiencia.

Imagen como nodo de monetización: puede transformarse en NFT, producto comercial o contenido viral.

Imagen como subproducto de un modelo SaaS: forma parte del valor añadido que sostiene un modelo de suscripción.

Imagen como retorno de inversión en datos: resultado de años de entrenamiento sobre conjuntos masivos de datos.

Imagen como marca estética del proveedor: refleja el estilo, velocidad y estética propios del sistema generador.

9. Definiciones arqueológicas y evolutivas

Imagen como versión actual de una genealogía: heredera de prácticas visuales precedentes (collage, render, CGI).

Imagen como acumulación histórica: carga capas de datos de distintas 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: potencial rastro cultural de la IA generativa en nuestra época.

10. Definiciones críticas / meta-teóricas

Imagen como ideología visible: decisiones técnicas que reflejan valores, exclusiones y sesgos.

Imagen como objeto de especulación crítica: permite cuestionar los límites entre autoría, automatización y cultura.

Imagen como forma de abstracción acelerada: se produce sin conciencia, cuerpo ni afecto, pero con lógica visual.

Imagen como reificación de correlaciones: hace visibles regularidades sin contenido semántico profundo.

Imagen como espejo deformante del deseo: no devuelve lo que se quiere, sino lo que el sistema infiere que se quiere.

Las 50 definiciones de imagen en el contexto de la IA generativa muestran que ya no podemos entender la imagen como una unidad pasiva de percepción o una representación estable de la realidad. En su lugar, emerge como entidad técnica, operativa y especulativa. Cada imagen generada no solo manifiesta un proceso de inferencia estadística, sino que también está marcada por economías de espera, infraestructuras ocultas, decisiones algorítmicas y genealogías de técnicas visuales.

El acto de «esperar una imagen» es una experiencia crítica en sí misma, que nos hace conscientes del tiempo, del privilegio, de la arquitectura técnica y de la transformación de la imagen en un flujo condicionado. Desde esta perspectiva, la imagen ya no representa: distribuye, prioriza y calcula. La IA no produce imágenes del mundo, sino del sistema que la produce.

Aplicaciones prácticas de las definiciones

Curaduría crítica de imágenes generativas:
Permiten establecer criterios curatoriales para exposiciones con imágenes generadas por IA, centrándose no en su «contenido» sino en su condición técnica, política, temporal o epistemológica.

Diseño de interfaces:
Los desarrolladores pueden incorporar estas categorías para crear interfaces que exhiban la espera, la latencia o los errores como parte de la experiencia estética, en lugar de ocultarlos.

Análisis de conjuntos de datos:
Clasificar las imágenes de entrenamiento y comprender cómo se distribuyen las categorías estéticas o ideológicas en los datasets.

Pedagogía crítica en medios digitales:
Base para cursos en arte, diseño, filosofía de la tecnología o estudios visuales que busquen problematizar la imagen más allá de su forma.

Crítica institucional de modelos generativos:
Fundamento para políticas institucionales sobre transparencia algorítmica y ética visual, proponiendo criterios para evaluar modelos generativos en relación con sesgos, accesibilidad o estructura económica.

Arquitecturas especulativas de IA:
Arquitectos de sistemas o artistas pueden utilizar estas definiciones para simular modelos alternativos en los que tiempo, espera o error sean elementos deliberados y significativos en la producción visual.

Ejemplo: análisis de conjuntos de datos — reconsiderar la imagen como distribución de sesgos y estructuras latentes

Concepto central:

Al redefinir la imagen como entidad técnico-algorítmica dentro de un sistema de IA generativa, surge la necesidad de abordar no solo el resultado visible, sino también las condiciones latentes que la hacen posible. El dataset de entrenamiento deja de ser una simple colección de imágenes y se convierte en una estructura visual con poder, donde se manifiestan sesgos, repeticiones, jerarquías estéticas, omisiones y privilegios. Analizar un conjunto de datos implica mapear los patrones de visibilidad y exclusión que genera.

Aplicación práctica:

A partir de las 50 definiciones previas (en especial las ontológicas, epistemológicas y políticas), puede construirse un modelo de análisis taxonómico del dataset:

Clasificación según modelos de iluminación, proporción facial o estilo artístico dominante.

Medición de la distribución geográfica o étnica en los rostros.

Identificación de redundancias formales que promueven estilos «neutros» o predominantes.

Comparación entre imágenes con fondo neutro y aquellas con contexto ambiental.

Evaluación de taxonomías implícitas: tipos de cuerpos, espacios o gestos sobrerrepresentados o ausentes.

Herramientas derivadas:

Mapas de sesgo visual: muestran la densidad de ciertos tipos de imágenes.

Visualizaciones de latencia: indican qué tipos de imágenes se generan más rápido o con mayor certeza.

Interfaces dialógicas: confrontan al usuario con la genealogía de una imagen generada, mostrando sus «ancestros» de entrenamiento.

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 descubrir qué otras 1.000 imágenes similares la acompañan. Cada selección muestra métricas como frecuencia, repetición estilística, raza predominante, origen geográfico y nivel de detalle.
Inspirada en los espacios de entrenamiento de modelos, pero revelando visualmente las estructuras invisibles.

B. Latent Discriminator (interfaz web crítica):
Una web donde el usuario genera cualquier imagen con IA y, a continuación, la misma interfaz devuelve un análisis detallado de los subconjuntos del dataset que más influyeron en esa imagen: porcentajes, estilos, clases semánticas, sesgos detectados y posibles omisiones.
Funciona como herramienta educativa y crítica. El usuario toma conciencia de que la imagen generada no surge de la nada, sino de un campo estructurado y profundamente desigual.

C. The Delay Mirror (performance e instalación algorítmica):
Una cámara capta el rostro del visitante y una IA intenta generar su retrato. Pero el sistema introduce deliberadamente demoras variables según criterios estadísticos extraídos del dataset: si el estilo del rostro es poco frecuente, la imagen tarda más. Un gráfico en tiempo real muestra el nivel de “familiaridad del sistema” con ese 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 entrega la imagen final, sino que despliega su genealogía: datos de entrenamiento, imágenes clave, estilos dominantes, autores visibles e invisibles. Cada imagen incluye un índice de “transparencia generativa” y un índice de “complejidad de herencia”.
Permite visualizar la deuda que toda imagen generada mantiene con sus orígenes.

E. Latency Atlas (cartografía crítica de generación visual):
Una gran pantalla muestra un mapamundi dividido en zonas culturales, etnográficas y estéticas. Para 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 indica qué zonas son generadas más rápido.
Exposición directa de las desigualdades algorítmicas: la velocidad también es un sesgo.

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 descubrir qué otras 1.000 imágenes similares la acompañan. Cada selección muestra métricas como frecuencia, repetición estilística, raza predominante, origen geográfico y nivel de detalle. Inspirada en los espacios de entrenamiento de modelos, pero revelando visualmente las estructuras invisibles.

B. Latent Discriminator (interfaz web crítica): Una web donde el usuario genera cualquier imagen con IA y, a continuación, la misma interfaz devuelve un análisis detallado de los subconjuntos del dataset que más influyeron en esa imagen: porcentajes, estilos, clases semánticas, sesgos detectados y posibles omisiones. Funciona como herramienta educativa y crítica. El usuario toma conciencia de que la imagen generada no surge de la nada, sino de un campo estructurado y profundamente desigual.

C. The Delay Mirror (performance e instalación algorítmica): Una cámara capta el rostro del visitante y una IA intenta generar su retrato. Pero el sistema introduce deliberadamente demoras variables según criterios estadísticos extraídos del dataset: si el estilo del rostro es poco frecuente, la imagen tarda más. Un gráfico en tiempo real muestra el nivel de “familiaridad del sistema” con ese 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 entrega la imagen final, sino que despliega su genealogía: datos de entrenamiento, imágenes clave, estilos dominantes, autores visibles e invisibles. Cada imagen incluye un índice de “transparencia generativa” y un índice de “complejidad de herencia”. Permite visualizar la deuda que toda imagen generada mantiene con sus orígenes.

E. Latency Atlas (cartografía crítica de generación visual): Una gran pantalla muestra un mapamundi dividido en zonas culturales, etnográficas y estéticas. Para 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 indica qué zonas son generadas más rápido. Exposición directa de las desigualdades algorítmicas: la velocidad también es un sesgo.

Algoritmo conceptual: El objetivo es representar una simulación de un sistema de generación de imágenes con latencias, errores, prioridades y protocolos, similar al mensaje: “La imagen se está procesando. Actualmente muchas personas están creando imágenes, por lo que este proceso puede tardar un tiempo. Te notificaremos cuando tu imagen esté lista.”

Marcello Mercado

Imagen HOS: La espera como forma algorítmica: la imagen como promesa

Marcello Mercado