UNIVERSIDAD ESTATAL DE BOLÍVAR DIRECCIÓN DE POSGRADO Y EDUCACIÓN CONTÍNUA MAESTRÍA EN COMUNICACIÓN CON MENCIÓN EN COMUNICACIÓN DIGITAL TRABAJO DE TITULACIÓN MODALIDAD: PROYECTO DE TITULACIÓN CON COMPONENTES DE INVESTIGACIÓN APLICADA Y/O DESARROLLO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE MAGÍSTER EN COMUNICACIÓN CON MENCIÓN EN COMUNICACIÓN DIGITAL TEMA: “USO DE HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL MEJORAMIENTO LA PRODUCCIÓN AUDIOVISUAL EN LA CARRERA DE COMUNICACIÓN DE LA UNIVERSIDAD ESTATAL DE BOLÍVAR DURANTE EL SEGUNDO TRIMESTRE DE 2024” AUTOR: Lic. Renato Andrés Paredes Martínez DIRECTOR: Lic. Danilo Eduardo Villarroel Silva, Mgtr. AÑO 2025 2 UNIVERSIDAD ESTATAL DE BOLÍVAR DIRECCIÓN DE POSGRADO Y EDUCACIÓN CONTÍNUA MAESTRÍA EN COMUNICACIÓN CON MENCIÓN EN COMUNICACIÓN DIGITAL TRABAJO DE TITULACIÓN MODALIDAD: PROYECTO DE TITULACIÓN CON COMPONENTES DE INVESTIGACIÓN APLICADA Y/O DESARROLLO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE MAGÍSTER EN COMUNICACIÓN CON MENCIÓN EN COMUNICACIÓN DIGITAL TEMA: USO DE HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL MEJORAMIENTO LA PRODUCCIÓN AUDIOVISUAL EN LA CARRERA DE COMUNICACIÓN DE LA UNIVERSIDAD ESTATAL DE BOLÍVAR DURANTE EL SEGUNDO TRIMESTRE DE 2024 AUTOR: Lic. Renato Andrés Paredes Martínez DIRECTOR: Lic. Danilo Eduardo Villarroel Silva, Mg. VOCALES: Lic. José Israel Nájera Sosa, Mgtr. Lic. Jhonatan André Naranjo Andrade, Mgtr. AÑO 2025 3 4 5 Yo, Lic. Renato Andrés Paredes Martínez portador de la cédula de identidad N.º 1725154411, maestrante en la Maestría en Comunicación con Mención en Comunicación Digital, en calidad de autor de la tesis titulada: “USO DE HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL MEJORAMIENTO LA PRODUCCIÓN AUDIOVISUAL EN LA CARRERA DE COMUNICACIÓN DE LA UNIVERSIDAD ESTATAL DE BOLÍVAR DURANTE EL SEGUNDO TRIMESTRE DE 2024” otorgo la siguiente autorización: Autorización de uso Autorizo a la Universidad Estatal de Bolívar el uso de todos o parte de los contenidos que me pertenecen, incluidos en esta obra, con fines estrictamente académicos o de investigación, respetando los derechos de autor que me corresponden como titular de los mismos. Vigencia de los derechos de autor Mis derechos de autor se mantendrán vigentes, salvo por la presente autorización que permite el uso académico mencionado. Esta autorización se otorga conforme a lo establecido en los artículos 5, 6, 8, 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y su reglamento. Digitalización y publicación Asimismo, autorizo a la Universidad Estatal de Bolívar a proceder con la digitalización y publicación de este trabajo de investigación en su repositorio virtual, de conformidad con el artículo 144 de la Ley Orgánica de Educación Superior. Guaranda, 8 de agosto de 2025 Lic. Renato Andrés Paredes Martínez C.I.: 1725154411 CONCESIÓN DE DERECHOS DE AUTOR 6 Dedicatoria A la perseverancia que se forja en silencio en las horas difíciles Dedico el presente trabajo de investigación a mis padres: Jenny Martínez y Jesús Paredes por el apoyo recibido en cada etapa, reto y momento que he afrontado durante toda la vida, por ser el soporte y el faro que guía cada aventura con fe inquebrantable, a mis hermanas que son el motor del aliento, a mis abuelos cuyos consejos son y serán las pistas que seguiré a lo largo de mi vida con responsabilidad y orgullo por cada uno de ellos. Dedico también estas páginas a todas las personas que, desde la distancia o la cercanía, aportaron con una palabra oportuna, una crítica sincera o un ejemplo inspirador. Y finalmente a mí mismo por no rendirme ante la incertidumbre, por sujetar la disciplina cuando cunado el entusiasmó flaqueaba y por recordar siempre que el conocimiento puesto al servicio de quien lo necesita, cobra un verdadero significado. Renato Andrés Paredes Martínez 7 Agradecimiento Con profunda gratitud, deseo expresar mi reconocimiento a Dios por la vida y las diferentes bendiciones recibidas, así como a todas las personas que han hecho posible la culminación de este trabajo, a mis padres por el apoyo brindado y el soporte en este largo caminar, a mis abuelos por cada voto de confianza, aliento y su cariño; a mi director de tesis, Mgtr. Danilo Villaroel, por su guía experta, paciencia y compromiso, que han sido fundamentales para dar forma a este trabajo. Agradezco también al Mgtr. Bladimir Guarnizo, por sus valiosas sugerencias y su apoyo académico. A mis compañeros/as de posgrado y docentes, por las discusiones enriquecedoras, el trabajo en equipo y las risas compartidas que aligeraron esta travesía. Un agradecimiento especial a la Universidad Estatal de Bolívar, por brindarme sus recursos, tiempo e inspiración, sin los cuales este proyecto no habría sido posible. Finalmente, a la Mgtr Eliana Naranjo, por su apoyo inicial al optar por el presente posgrado. Este logro no es solo mío, sino de todos aquellos que caminaron conmigo en esta etapa. Renato Andrés Paredes Martínez 8 Índice Certificación de Tutor (Docente) II Declaración juramentada de autenticidad de autoría (egresado) III Concesión de derechos de autor IV Dedicatoria (opcional) V Agradecimiento (opcional) VI Título VII Índice VIII Abstract I CAPÍTULO I: PROBLEMA 1.1. Planteamiento del problema 15 1.2. Formulación del problema 16 1.3. Justificación 16 1.4. Objetivo: general y específicos 18 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO 2.1. Antecedentes investigativos (estado del arte) 19 2.2. Fundamentación teórica (categorías fundamentales) 22 2.2.1 Teorías de la comunicación 22 Teoría de la Convergencia (Henry Jenkins, 2006) 22 Teoría del Prosumidor (Toffler, 1979; Fuchs, 2010) 22 Teoría de los Usos y Gratificaciones (Katz & Blumler, 1959) 23 Teoría del Algoritmo y la Burbuja de Filtros (Pariser, 2011) 23 2.2.2 Categorías fundamentales 24 Inteligencia artificial (IA) 24 Tipos de inteligencia artificial 25 Aplicaciones de la IA en educación 26 Inteligencia artificial en la producción audiovisual 29 IA y transformación de la narrativa audiovisual 30 9 Edición y postproducción digital: eficiencia y automatización 31 Competencias digitales y audiovisuales 32 Desafíos éticos y limitaciones 33 Capacitación tecnológica 34 2.3. Fundamentación legal (de ser necesaria) 35 Contexto internacional 35 Contexto nacional (Ecuador) 36 2.4. Hipótesis o ideas a defender 38 2.5. Variables 39 2.6. Operacionalización de variables 40 CAPÍTULO III: MARCO METODOLÓGICO 3.1. Tipo, nivel y métodos de Investigación 41 Tipo de investigación 41 Nivel de investigación 41 Enfoque de investigación 41 Métodos de investigación 42 3.2. Población y muestra 42 3.3. Técnicas e instrumentos de recolección de la información 43 3.4. Técnicas de procesamiento, análisis y presentación de datos 43 CAPÍTULO IV: ANÁLISIS E INTEPRETACIÓN DE RESULTADOS 4.1. Presentación de resultados por objetivos 44 SECCIÓN: Formación y conocimiento en inteligencia artificial 44 SECCIÓN: Uso actual de herramientas de IA 47 SECCIÓN: Capacidades y habilidades asociadas 50 SECCIÓN: Percepciones y actitudes 57 Entrevistas Entrevista al Docente Lic. Wagner Enrique Ortega Arcos sobre El Uso de la Inteligencia Artificial en la Producción Audiovisual Universitaria 62 Entrevista a Carlos Macías: Percepciones y experiencias sobre el uso de inteligencia artificial en la producción audiovisual 68 10 Entrevista al docente José Bladimir Guarnizo Delgado sobre el Uso de La Inteligencia Artificial en la Producción Audiovisual Universitaria 70 Análisis e interpretación de entrevistas 76 4.2. Comprobación de hipótesis o ideas a defender 78 CAPÍTULO V: PROPUESTA METODOLÓGICA/TECNOLÓGICA Título de la propuesta: Taller de capacitación en herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la producción audiovisual para estudiantes y docentes de la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar. 79 Fundamentación 79 Población Objetivo 80 Objetivos del plan 80 Objetivos específicos 80 Estructura modular del plan 81 Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial en Medios Audiovisuales 81 Módulo 2: Generación de Guiones y Contenido Narrativo con IA 81 Módulo 3: Locución y Doblaje Automatizado 82 Módulo 4: Edición y Efectos Visuales con IA 82 Módulo 5: Animación y Generación de Imágenes/Video 82 Módulo 6: Ética, Propiedad Intelectual y Reflexión Crítica 83 Resumen de contenidos por módulo 83 Metodología activa y participativa 84 Cronograma Tentativo 85 Componente innovador 85 Recursos Necesarios 85 Evaluación del Aprendizaje 85 Indicadores de Éxito 86 Presupuesto estimado 87 CONCLUSIONES 88 RECOMENDACIONES 89 11 Índice de tablas y gráficos Tabla y gráfico 1 ¿Has recibido Formación sobre herramientas de inteligencia artificial aplicadas a lo audiovisual? 44 Tabla y gráfico 2 ¿Cómo calificarías tu nivel de conocimiento sobre IA aplicada a la producción audiovisual? 45 Tabla y gráfico 3 ¿Conoces alguna herramienta de IA aplicada a lo audiovisual? Menciona una o más: 46 Tabla y gráfico 4. ¿Has utilizado alguna de las siguientes herramientas para producción audiovisual? (Marca todas las que correspondan): 47 Tabla y gráfico 5. ¿En qué etapa del proceso audiovisual has utilizado IA? (Marca todas las que correspondan): 48 Tabla y gráfico 6 ¿En qué medida empleas IA en tus proyectos audiovisuales? 49 Tabla y gráfico 7 Me siento capaz de organizar y planificar un proyecto audiovisual básico. 50 Tabla 8. Sé estructurar narrativamente un guion para video o contenido digital. 51 Tabla y gráfico 9. Me adapto con facilidad a nuevas plataformas y tecnologías para crear contenido audiovisual. 52 Tabla y gráfico 10. ¿Cuál de las siguientes herramientas usa IA para generar videos automáticos a partir de texto? 53 Tabla y gráfico 11. ¿Qué etapa del proceso audiovisual se relaciona con la escritura de guiones y planificación de escenas? 54 Tabla y gráfico 12. ¿Cuál es una función típica de la IA en la postproducción de videos? 55 Tabla y gráfico 13. - ¿Qué herramienta permite editar video usando comandos de texto o eliminar objetos automáticamente? 56 Tabla y gráfico 14. ChatGPT puede ser usado para generar guiones o ideas narrativas en la preproducción audiovisual. 57 Tabla y gráfico 15. La inteligencia artificial solo se usa en la fase de grabación. 68 Tabla y gráfico 16. Una competencia digital clave en producción audiovisual es saber adaptar tecnologías emergentes como la IA. 59 Tabla y gráfico 17. Las herramientas de IA no requieren ningún tipo de formación o conocimiento previo para ser usadas. 60 12 Tabla y gráfico 18 ¿Considera importante diseñar un plan de capacitación sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial para la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar? 61 Índice de Cuadros Cuadro 1 Herramientas y plataformas de inteligencia artificial aplicadas a la producción de video educativo 27 Cuadro 2 Aplicaciones de la inteligencia artificial en plataformas de juegos educativos 28 Cuadro 3 Herramientas de IA permiten realizar producciones más eficientes y de mayor calidad técnica con bajo costo 30 13 Título: Uso de herramientas de inteligencia artificial para el mejoramiento la producción audiovisual en la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar durante el segundo trimestre de 2024. Resumen La presente investigación tuvo como objetivo analizar el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en el mejoramiento de las competencias en producción audiovisual de los estudiantes de la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar durante el segundo trimestre de 2024. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo con diseño no experimental, utilizando encuestas, test de conocimientos y entrevistas para obtener información relevante. Se identificó un nivel medio de uso de plataformas como RunwayML, Pictory y ChatGPT, principalmente en etapas de postproducción. Asimismo, se evidenció que los estudiantes que emplearon estas tecnologías de manera frecuente demostraron un mayor dominio técnico, creatividad narrativa y capacidad de adaptación a nuevos entornos digitales. Se diseñó un plan de capacitación tecnológica como propuesta de intervención, orientado a fortalecer las habilidades prácticas mediante estrategias accesibles y contextualizadas. Los resultados permiten concluir que la integración de inteligencia artificial en la formación comunicacional contribuye significativamente a mejorar las competencias audiovisuales, siempre que se acompañe de procesos de formación adecuados, éticos y pedagógicamente estructurados. Palabras clave: ADAPTACIÓN TECNOLÓGICA, COMPETENCIAS AUDIOVISUALES, EDUCACIÓN SUPERIOR, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PRODUCCIÓN DIGITAL. 14 Abstract This research aimed to analyze the impact of using artificial intelligence tools on improving audiovisual production competencies among students of the Communication program at the Universidad Estatal de Bolívar during the second quarter of 2024. The study followed a quantitative approach with a non-experimental design, using surveys, knowledge tests, and interviews to gather relevant information. A moderate level of use was identified for platforms such as RunwayML, Pictory, and ChatGPT, mostly during the postproduction phase. The findings showed that students who frequently used these technologies demonstrated higher technical proficiency, narrative creativity, and adaptability to digital environments. A technological training plan was proposed to reinforce practical skills through accessible and context-adapted strategies. The results support the conclusion that the integration of artificial intelligence into communication training significantly contributes to the development of audiovisual competencies, provided that it is accompanied by appropriate, ethical, and pedagogically structured training processes. KEYWORDS: AUDIOVISUAL COMPETENCIES, DIGITAL PRODUCTION, HIGHER EDUCATION, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, TECHNOLOGICAL ADAPTATION 15 CAPÍTULO I: PROBLEMA EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 1.1 Planteamiento del problema A nivel mundial, la integración de la inteligencia artificial (IA) en la producción audiovisual ha transformado significativamente los procesos creativos, aumentando la eficiencia y la calidad técnica de los contenidos digitales (Carbonell-Alcocer, Sanchez- Acedo, Benitez-Aranda, & Gertrudix, 2024). Esta revolución tecnológica plantea tanto oportunidades como desafíos en las industrias culturales, al modificar la colaboración entre humanos y sistemas automatizados (Castro-Hurtado, Amaya-Torrenegra, & Serna- Agudelo, 2024) En el contexto latinoamericano, y específicamente en el ámbito educativo, la incorporación de la IA en los programas de comunicación sigue siendo limitada, evidenciando una falta de integración formal en los planes de estudio (Ballano-Macías, Medina-Cambrón, & Espona-Cervera, 2024). Esta brecha tecnológica puede impactar negativamente en la preparación de los futuros profesionales para afrontar las nuevas dinámicas del mercado audiovisual. De manera local, en la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar, se observa que el uso de herramientas de IA en los procesos de producción audiovisual es incipiente, limitando las capacidades innovadoras de los estudiantes. Ante esta situación, resulta fundamental investigar cómo la aplicación estratégica de tecnologías basadas en IA podría optimizar los procesos de producción audiovisual, mejorando tanto la calidad de los contenidos como la competitividad profesional de los egresados. Además, el desconocimiento sobre las potencialidades de la inteligencia artificial genera resistencia y poca apropiación tecnológica en los espacios de formación académica. Esto representa una limitación seria, dado que el sector audiovisual exige cada vez más habilidades en herramientas de automatización, edición inteligente y generación de contenidos creativos impulsados por IA, como ocurre ya en otras universidades y centros de formación avanzada. 16 Aunque existen herramientas de IA accesibles para la educación, su implementación enfrenta limitaciones de infraestructura tecnológica, capacitación docente y actualización curricular. Esta investigación tiene el alcance de analizar estas problemáticas en la Universidad Estatal de Bolívar durante el segundo trimestre de 2024, proponiendo estrategias de integración de IA que respondan a las necesidades de modernización educativa y profesional. 1.2. Formulación del problema ¿De qué manera el uso de herramientas de inteligencia artificial puede mejorar la producción audiovisual en la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar durante el segundo trimestre de 2024? 1.3. Justificación. La presente investigación busca comprender y evidenciar de qué manera el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) puede mejorar la producción audiovisual dentro de los procesos formativos de la carrera de Comunicación en la Universidad Estatal de Bolívar. Este estudio surge ante la necesidad apremiante de actualizar las metodologías de creación de contenido, integrando tecnologías emergentes que ya están revolucionando la industria audiovisual en el contexto global (Carbonell-Alcocer et al., 2024). En este contexto, Villarroel-Silva (2019) afirma que “al enfrentarnos al avance digital y a la denominada virtualización del conocimiento, es transcendental propender al dominio de las herramientas digitales como la multimedia e interactividad, entonces, fundamentalmente a dominar el lenguaje técnico de hipertexto” (pág. 137). En el contexto del avance digital, ya no basta con saber utilizar herramientas multimedia e interactivas; también es fundamental comprender el lenguaje técnico del hipertexto. Este conocimiento no solo amplía las posibilidades comunicativas, sino que permite interactuar de forma más efectiva en entornos virtuales y digitales, optimizando la manera en que se produce y se transmite la información. Además, esta investigación tiene como propósito generar estrategias que faciliten a los estudiantes la adquisición de competencias alineadas con las exigencias actuales del mercado laboral, contribuyendo así a mejorar su empleabilidad en un entorno cada vez 17 más competitivo. Desde una perspectiva teórica, el estudio aporta al conocimiento sobre la integración de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza-aprendizaje en el campo de la comunicación. A nivel práctico, propone alternativas viables para implementar tecnologías accesibles en el contexto universitario, fortaleciendo la formación académica y profesional. Metodológicamente, el trabajo adquiere relevancia al explorar enfoques aplicados del uso de la IA en la creación de productos audiovisuales, lo que permite desarrollar habilidades prácticas en los estudiantes y fomenta una cultura de innovación educativa. La pertinencia y actualidad del tema se refuerzan ante la acelerada evolución tecnológica y la creciente demanda de profesionales capacitados en el uso de herramientas digitales emergentes (Ballano-Macías et al., 2024). La relevancia de este trabajo radica en su potencial para aportar a la modernización del currículo universitario y fomentar experiencias de aprendizaje más dinámicas, contextualizadas y alineadas con las demandas del entorno digital. Su aporte científico se distingue por ser uno de los primeros estudios que abordan, desde una perspectiva aplicada, el impacto de la inteligencia artificial en la producción audiovisual universitaria dentro del contexto local. En cuanto a su utilidad, el proyecto está diseñado para beneficiar directamente a estudiantes y docentes de la carrera de Comunicación, aunque sus alcances pueden extenderse a otras áreas académicas vinculadas con la creación de contenidos digitales. Se espera que el impacto de esta investigación se refleje en la mejora sustancial de la calidad de los productos audiovisuales académicos, el fortalecimiento de las competencias digitales y el impulso de una cultura institucional orientada hacia la innovación tecnológica. La factibilidad del estudio se sustenta en la disponibilidad de recursos tecnológicos básicos y en la disposición tanto de docentes como de estudiantes para participar activamente en procesos de capacitación y experimentación con herramientas de inteligencia artificial. 18 1.4. Objetivos: general y específicos Objetivo general • Analizar el uso de herramientas de inteligencia artificial para mejorar la producción audiovisual en la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar durante el segundo trimestre de 2025, mediante estrategias prácticas de capacitación tecnológica. Objetivos específicos • Diagnosticar el nivel de conocimiento y uso actual de herramientas de inteligencia artificial entre los estudiantes y docentes. • Identificar las herramientas de inteligencia artificial aplicables a la producción audiovisual en el contexto académico de la carrera de Comunicación. • Proponer estrategias de capacitación tecnológica que faciliten el mejoramiento de las competencias audiovisuales mediante el uso de inteligencia artificial. 19 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO 2.1. Antecedentes investigativos (estado del arte) En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) está transformando de forma acelerada la producción de contenidos audiovisuales. Su influencia va más allá del ámbito profesional e industrial, y empieza a generar cambios significativos también en el entorno académico. En carreras como Comunicación, donde la producción de contenido es un eje fundamental, se vuelve imprescindible analizar cómo estas herramientas están redefiniendo los métodos de enseñanza, la creación de materiales didácticos y el desarrollo de competencias digitales en los estudiantes. Este estado del arte reúne investigaciones recientes —tanto del ámbito internacional como del contexto hispanohablante— que examinan el uso de la IA en procesos como la generación, edición y postproducción de contenido audiovisual. Los hallazgos permiten contextualizar el problema que aborda esta investigación: la urgente necesidad de integrar tecnologías de inteligencia artificial en los procesos formativos universitarios, con el objetivo de potenciar la calidad, eficiencia y creatividad de los productos comunicacionales. Un ejemplo representativo es el estudio realizado por Carbonell-Alcocer et al. (2024), quienes compararon dos cursos masivos en línea (MOOC), uno de los cuales incorporó herramientas de inteligencia artificial generativa en la creación de Recursos Educativos Abiertos (REA). Los resultados evidenciaron que el uso de estas tecnologías no solo agilizó los procesos de producción, sino que también mejoró notablemente la calidad técnica de los contenidos, redujo los costos y facilitó el acceso a recursos tecnológicos avanzados para equipos con capacidades limitadas. Este caso demuestra que la incorporación de la IA en contextos educativos no solo es factible, sino que constituye una oportunidad estratégica para fortalecer las competencias en comunicación digital y optimizar la producción académica. 20 La industria audiovisual también ofrece ejemplos inspiradores al incorporar la inteligencia artificial en archivos documentales está transformando profundamente los procesos de documentación y producción audiovisual, pues "permite automatizar procesos como el reconocimiento de rostros, la transcripción de voz a texto y la clasificación temática del contenido, optimizando los flujos de trabajo documental" (López de Quintana Sáenz, 2024). Esta innovación no solo ha redefinido el papel del documentalista, haciéndolo más dinámico y estratégico, sino que también ha mejorado significativamente los flujos de trabajo en la producción de contenidos. Gracias a estos avances, se presenta como un modelo valioso que puede ser adaptado con éxito en contextos universitarios. Desde otra perspectiva, Mena Muñoz & Mateos Abarca (2024) analizaron editores de video basados en IA generativa, destacando su capacidad para automatizar tareas como reconocimiento facial, inserción de efectos visuales, edición de imágenes y musicalización. Para los autores, estas herramientas han democratizado la producción audiovisual, permitiendo que incluso personas con conocimientos técnicos básicos logren resultados de alta calidad. La IA no solo cambia la técnica, también reconfigura la creatividad. Caballero, Sora-Domenjó y Codina (2024) analizan iniciativas como OpenDocs y el +RAIN Film Festival, las cuales exploran formas innovadoras de narración audiovisual mediadas por inteligencia artificial. Estas experiencias no solo experimentan con la tecnología, sino que abren paso a una nueva estética en el lenguaje audiovisual, caracterizada por narrativas no lineales y estilos visuales que desafían las estructuras tradicionales de la producción cinematográfica. Asimismo, en el campo del arte experimental, Sarzi-Ribeiro y Sedeño-Valdellós (2024) los autores examinan las obras del artista Ben Bogart, quien integra algoritmos de inteligencia artificial en sus procesos creativos, no solo como herramientas técnicas, sino como agentes colaborativos en la construcción del contenido. Su estudio destaca cómo la IA tiene el potencial de transformar los paradigmas tradicionales de la autoría y la estética, proponiendo nuevas formas de creación en el arte audiovisual contemporáneo. 21 En el área de edición y postproducción, Jironza Hidalgo (Jironza Hidalgo, Análisis de la implementación de Inteligencia Artificial como herramienta de postproducción digital audiovisual, 2024) destaca que las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden realizar tareas como la colorización automática, la segmentación de imágenes y la generación de animaciones, reduciendo de forma significativa los tiempos de trabajo. Estas capacidades constituyen una ventaja notable para estudiantes y productores independientes que buscan optimizar sus recursos. Sin embargo, junto con estas oportunidades también emergen retos importantes. Médola et al. (2024) analizan, desde una perspectiva semiótica, que la producción automatizada de contenidos aún presenta limitaciones para reproducir con precisión intenciones comunicativas complejas. Esto podría afectar la claridad del mensaje audiovisual y, por ende, su efectividad comunicativa. A esto se suman las advertencias planteadas por Franganillo (2023), quien examina los dilemas éticos y legales asociados al uso de tecnologías como los deepfakes y la clonación de voz. Si bien estas herramientas representan avances tecnológicos notables, también abren la puerta a posibles usos indebidos, como la manipulación informativa o el fraude de identidad. En este contexto, las instituciones de educación superior asumen un rol fundamental: formar comunicadores con pensamiento ético, crítico y reflexivo ante los desafíos que plantea la inteligencia artificial. La inteligencia artificial está transformando profundamente la producción audiovisual, no solo desde lo técnico, sino también desde lo creativo y lo formativo. Estas transformaciones generan oportunidades significativas para potenciar la calidad, la accesibilidad y la innovación en los contenidos, pero también requieren una mirada crítica que contemple sus implicaciones éticas y comunicacionales. En este sentido, en el contexto de la Universidad Estatal de Bolívar, se vuelve pertinente investigar cómo integrar estas herramientas de forma estratégica y pedagógica durante el segundo trimestre de 2024, con el propósito de enriquecer los procesos de enseñanza-aprendizaje en comunicación y preparar a los futuros profesionales para enfrentar con responsabilidad los retos del ecosistema digital contemporáneo. 22 2.2. Fundamentación teórica Dentro del estudio del empleo de instrumentos de inteligencia artificial para optimizar la producción audiovisual, sobresalen diversas teorías comunicativas que posibilitan respaldar científicamente las dinámicas presentes de producción y consumo de medios desde la educación universitaria. 2.2.1 Teorías de la comunicación 2.2.1.1. Teoría de la Convergencia (Henry Jenkins, 2006) Esta teoría es fundamental, ya que la investigación se ubica en un entorno educativo donde convergen medios tradicionales (producción audiovisual clásica) con herramientas digitales emergentes como la inteligencia artificial. "La convergencia periodística cabría concebirla como un proceso que afecta tanto al modo en que se producen los contenidos como a su consumo" (Jenkins, 2006, como se citó en García- Avilés et al., 2010, p. 43). Esta perspectiva garantiza que las personas no solo sean receptoras de información, sino que también contribuyan a generarla, algo muy acorde con el día a día de los estudiantes de comunicación que están empezando a crear materiales con el apoyo de la inteligencia artificial. “El flujo de contenido a través de múltiples plataformas mediáticas, la cooperación entre diversas industrias mediáticas y el comportamiento migratorio de las audiencias, que irán casi a cualquier lugar en busca de las experiencias de entretenimiento que desean” (Jenkins, 2006, p. 2, traducción propia). Como señalan Salaverría, García Avilés y Masip (2010), “la convergencia periodística es un proceso multidimensional que, facilitado por la implantación generalizada de las tecnologías digitales de telecomunicación, afecta al ámbito tecnológico, empresarial, profesional y de contenidos de los medios de comunicación, propiciando una integración de herramientas, espacios, métodos de trabajo y lenguajes anteriormente disgregados” (p. 42). 23 2.2.1.2. Teoría del Prosumidor (Toffler, 1979; Fuchs, 2010) Dentro del marco de la tesis, los alumnos y profesores se desenvuelven como prosumidores: son usuarios de tecnologías digitales, pero también las emplean para generar material audiovisual con la asistencia de la IA. “Toffler identificó el prosumismo como una combinación de producción y consumo, una idea que anticipó cómo la tecnología permitiría a los individuos no solo consumir productos, sino también contribuir activamente a su creación” (Toffler 1979 como se citó en López Beltrán, 2024 pág. 1). López Beltrán (2024) explica que “al producir y consumir contenido en plataformas como las redes sociales, los prosumidores contribuyen con datos y contenido, generando valor económico para las empresas, muchas veces sin recibir compensación” (pág. 1). Esta perspectiva nos permite comprender cómo las herramientas tecnológicas otorgan a los usuarios la capacidad de asumir un papel dual: el de productor y consumidor a la vez. 2.2.1.3. Teoría de los Usos y Gratificaciones (Katz & Blumler, 1959) Esta perspectiva resulta valiosa para examinar las razones por las cuales alumnos y profesores optan por usar herramientas de inteligencia artificial: ya sea por eficiencia, creatividad, ahorro de tiempo o mejora en la calidad. Martínez (2011) recuerda que “el modelo de usos y gratificaciones, un modelo centrado en la audiencia y que entiende los medios de comunicación de un modo que satisface las necesidades relacionadas con la interacción social” (p. 466). Esta perspectiva permite comprender la IA no solo como una herramienta técnica, sino como una extensión de las capacidades comunicativas del individuo, ajustándose a sus contextos y aspiraciones. Como sugiere Martín-Barbero (1987), los usuarios no consumen contenidos de forma pasiva, sino que “se apropian y reelaboran los contenidos mediáticos mediante mediaciones culturales” (párr. 5). Así, el modelo de usos y gratificaciones puede iluminar por qué los usuarios en entornos educativos recurren a la IA no solo para generar productos audiovisuales, sino para transformar sus procesos de enseñar, aprender y comunicarse. 24 2.2.1.4. Teoría del Algoritmo y la Burbuja de Filtros (Pariser, 2011) Considerando que muchas herramientas de IA operan mediante algoritmos (como la edición automatizada o las sugerencias de contenido), esta perspectiva invita a una reflexión crítica sobre cómo los algoritmos podrían restringir la creatividad o la variedad de contenidos en contextos académicos, si no se utilizan de manera consciente y reflexiva. Pariser (2017) describe cómo los algoritmos personalizan la información que recibimos en línea: Cada vez en mayor medida, cuando entramos en sitios web saben quiénes somos e intentan ajustar los contenidos que nos muestran a lo que creen que buscamos utilizando algoritmos. Esto ocurre en medios sociales como Facebook y en sitios como Google. Mucha gente no se da cuenta, pero Google usa la información que tiene de nosotros para informar sobre los resultados de búsqueda que vemos, y cada vez se aplica más en las noticias y en la información que nos muestran los artículos que nos van a interesar. Así que el filtro burbuja es como el universo personal de información resultado de nuestra actividad en la web, y lo que lo diferencia de ecosistemas de medios previos es que no sabemos sobre qué criterios se filtran las cosas, ni sabemos quiénes creen que somos estos algoritmos. En consecuencia, no podemos realmente saber lo que se está quedando fuera. (pág. 47 traducción propia). Las teorías más relevantes para la presente investigación se sitúan mayormente en la era digital y la cultura participativa: posibilitan explicar cómo los usuarios aprenden y crean en un entorno influenciado por la IA. En particular, la teoría de la convergencia y la del prosumidor son cruciales para justificar la transformación en la dinámica de la producción audiovisual educativa que estás investigando. 25 2.2.2 Categorías fundamentales 2.2.2.1 Inteligencia artificial (IA) En el sector educativo en todos sus niveles y en el ámbito comunicativo, la Inteligencia Artificial se ha desarrollado desde sistemas analíticos hasta usos creativos, como la IA generativa, que facilita la creación eficaz y accesible de contenido audiovisual automatizado. Según Molina Isaza (2024) asegura que “La inteligencia artificial en la educación plantea desafíos metodológicos y oportunidades de innovación que permiten reformular procesos formativos e investigativos” (pág. 5). Su integración en la educación superior implica tanto beneficios como desafíos éticos y metodológicos. Pereyra (2023) plantea: En el entorno digital en general, y en los medios, redes sociales y plataformas mediáticas en particular, circula y se produce también conocimiento. Los estudiantes producen sentidos de modo transmedia a través de múltiples pantallas, lenguajes y soportes; ahora atravesados también por la IA (pág. 5). 2.2.2.1.1 Tipos de inteligencia artificial La inteligencia artificial se categoriza según su nivel por la habilidad para replicar o exceder funciones humanas; por su autonomía y el nivel de complejidad o independencia con el que opera. Esta categorización es relevante ya que establece qué clase de instrumentos pueden emplearse, por ejemplo, en la producción de contenidos audiovisuales o en procedimientos educativos. 1. IA débil. Ejecuta tareas específicas con algoritmos definidos (como asistentes virtuales) Está diseñada para realizar una tarea específica, como reconocer voz, traducir textos, recomendar videos o editar imágenes. Por ejemplo: Siri, ChatGPT, traductores automáticos, editores de video con IA como RunwayML. Molina Isaza (2024) afirma que “IA débil: se centra en la ciencia y la ingeniería que posibilitan crear y configurar computadoras para ejecutar actividades que demandan inteligencia” (pág. 607). El presente trabajo se revisan las herramientas más utilizadas por estudiantes para tareas de producción audiovisual automatizada. 26 2. IA fuerte: Para Molina Isaza (2024) “se enfoca en la ciencia y la ingeniería que buscará imitar la inteligencia humana a través de máquinas” (pág. 607). La Inteligencia Artificial fuerte es una IA hipotética, con la capacidad de llevar a cabo cualquier labor cognitiva que un ser humano pueda realizar. Posee lógica, aprendizaje adaptable y toma de decisiones independiente. Ejemplos: Aún no están completamente desarrollados. Carbonell Alcocer et al., (2024)“La democratización de la inteligencia artificial está redefiniendo los paradigmas en el ámbito de la producción audiovisual y multimedia, reclamando un replanteamiento fundamental de los procesos creativos (pág. 19). Se prevé a futuro con tecnologías capaces de razonar de manera autónoma. A pesar de que esta Inteligencia Artificial no se utiliza directamente, resulta crucial comprender sus futuras consecuencias para la educación y la producción audiovisual automatizada. 3. IA generativa: La inteligencia artificial generativa se caracteriza por su capacidad para crear nuevos contenidos —texto, imágenes, audio o video— a partir de grandes volúmenes de datos. Según Campi (2024), “podría analizar los datos de rendimiento y estilo de aprendizaje de los estudiantes en aulas híbridas, brindando recomendaciones personalizadas, contenido específico y rutas adaptadas a cada estudiante” (p. 26). Aunque se considera un subtipo de IA débil, posee un alto potencial creativo, lo que la convierte en una herramienta valiosa en contextos académicos y de producción audiovisual. Ejemplos de esta tecnología incluyen ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Pictory, Descript y Synthesia. En el contexto de la presente investigación, su aplicación resulta especialmente relevante, pues los estudiantes la emplean para elaborar guiones, narraciones, efectos visuales y contenido multimedia original, optimizando así los procesos creativos y de aprendizaje. 27 2.2.2.1.2 Aplicaciones de la IA en educación La inteligencia artificial ha comenzado a desempeñar un papel fundamental en el ámbito educativo, aportando herramientas capaces de automatizar procesos, personalizar experiencias y enriquecer las dinámicas de enseñanza y aprendizaje. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y adaptarse a las preferencias del usuario la convierte en un recurso clave para el desarrollo de competencias digitales en los estudiantes universitarios. Como señala Fernández de Silva (2023), la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la educación al brindar una experiencia de aprendizaje más personalizada, eficiente y accesible para todos los estudiantes. Juntas, estas herramientas ayudan a optimizar la calidad de los cursos, mejorar la gestión universitaria y la eficiencia administrativa, así como brindar a los estudiantes una experiencia de aprendizaje más personalizada (p. 46). Entre sus aplicaciones más frecuentes destaca la adaptación del aprendizaje, mediante plataformas que ajustan los contenidos, el ritmo y las actividades según el perfil y las necesidades de cada estudiante. De igual manera, sobresalen los sistemas de retroalimentación automatizada, que proporcionan comentarios inmediatos sobre ensayos, evaluaciones o proyectos audiovisuales, incrementando así la eficacia del proceso de evaluación y liberando tiempo para actividades pedagógicas de mayor complejidad. En el campo de la educación audiovisual, la IA se utiliza en herramientas que facilitan la automatización de la creación de guiones, la sugerencia de estructuras narrativas e incluso la generación de voces sintéticas y efectos visuales sofisticados. Funciones que, hasta hace pocos años, eran exclusivas de profesionales en montaje y postproducción, hoy están disponibles para estudiantes gracias a interfaces intuitivas, democratizando el acceso a la producción audiovisual de calidad. 28 Cuadro 1. Herramientas y plataformas de inteligencia artificial aplicadas a la producción de video educativo Plataforma / Herramienta Uso educativo y sitio web Animoto Usar para videos explicativos y presentaciones educativas. https://animoto.com Biteable Ideal para explicar conceptos complejos en formato visual. https://biteable.com Canva Útil para presentaciones académicas y video lecciones. https://www.canva.com InVideo Perfecto para generar contenidos audiovisuales educativos breves. https://invideo.io Keras Para programadores: entrenamiento de modelos de análisis de video. https://keras.io Khan Academy Acceder a contenido ya creado o usar como apoyo para clases. https://www.khanacademy.org OpenAI Usar ChatGPT para generar guiones y DALL·E para imágenes educativas. https://openai.com OpenCV Para desarrollos técnicos: reconocimiento facial, seguimiento de objetos. https://opencv.org Pictory Útil para transformar guiones académicos en contenido audiovisual. https://pictory.ai Renderforest Ideal para presentaciones de proyectos académicos o institucionales. https://www.renderforest.com RunwayML Crear, editar o mejorar videos educativos con efectos profesionales. https://runwayml.com TensorFlow Para investigación avanzada en análisis de datos visuales. https://www.tensorflow.org Nota. Adaptado y mejorado de Fernández de Silva (2023). https://animoto.com/ https://biteable.com/ https://www.canva.com/ https://invideo.io/ https://keras.io/ https://www.khanacademy.org/ https://openai.com/ https://opencv.org/ https://pictory.ai/ https://www.renderforest.com/ https://runwayml.com/ https://www.tensorflow.org/ 29 Un estudio llevado a cabo por Carbonell Alcocer et al., (2024) en cursos MOOC determinó que la integración de inteligencia artificial en la creación de contenido educativo mejoró la calidad técnica, disminuyó los gastos de producción y facilitó el acceso a materiales digitales para diversos públicos. Este tipo de avances es especialmente significativo en universidades públicas con recursos escasos, como la Universidad Estatal de Bolívar, donde la inteligencia artificial podría cambiar la manera de enseñar y producir contenido en la carrera de Comunicación. El uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo no solo optimiza el aprovechamiento de los recursos disponibles, sino que también abre posibilidades creativas para docentes y estudiantes, promoviendo procesos innovadores, especialmente en áreas como la comunicación, donde la integración de contenidos y dinámicas lúdicas resulta fundamental. Cuadro 2. Aplicaciones de la inteligencia artificial en plataformas de juegos educativos Tipo de plataforma/juego Función educativa basada en IA Ejemplo / Sitio web Juegos de simulación Crean entornos virtuales realistas donde los estudiantes toman decisiones profesionales simuladas. SimCityEDU Juegos de aprendizaje adaptativo Ajustan automáticamente la dificultad del contenido según el desempeño del estudiante. Smartick Juegos educativos interactivos Permiten interacción activa con retroalimentación inmediata y personalizada. Kahoot! Juegos con narrativa histórica Simulan contextos históricos para desarrollar pensamiento crítico y comprensión contextual. Mission US Juegos cooperativos Integran IA para que los estudiantes trabajen en equipo resolviendo desafíos. CodeCombat Nota. Adaptado y mejorado de (Fernández de Silva, 2023). https://www.smartick.es/ https://kahoot.com/ https://www.mission-us.org/ https://codecombat.com/ 30 2.2.2.1.3 Inteligencia artificial en la producción audiovisual Hinojosa Becerra et al., (2024) afirman que “la IA ha demostrado ser efectiva en la automatización de tareas en la producción audiovisual, como la edición de vídeo, la sincronización de audio, la generación de efectos especiales o la gestión de metadatos” (pág. 120). La producción de contenidos audiovisuales comprende un conjunto de procesos técnicos y creativos orientados a la generación de materiales visuales y sonoros, estructurados en tres fases esenciales: preproducción, producción y postproducción. Como señala Romero (1996), la producción audiovisual es, ante todo, un proceso colectivo en el que cada integrante del equipo debe conocer con precisión las tareas que le corresponden, mantener una coordinación constante y comunicación fluida con las demás áreas, y, sobre todo, tener absoluta claridad respecto a los objetivos del producto que se está elaborando. En el ámbito educativo, este proceso no solo contribuye al desarrollo de competencias técnicas, sino que también fomenta habilidades narrativas, comunicativas y reflexivas, que resultan esenciales para la formación integral del estudiante. En el contexto de la comunicación contemporánea, la inteligencia artificial está revolucionando cada etapa de la producción audiovisual, optimizando tiempos y ampliando las posibilidades creativas. Su impacto se evidencia en: • Preproducción: generación automática de guiones, análisis de tendencias temáticas y elaboración de storyboards mediante algoritmos. • Producción: utilización de cámaras inteligentes, sistemas de seguimiento automático y asistentes virtuales para la grabación. • Postproducción: aplicación de editores automáticos, mejora de la calidad de imagen y sonido, incorporación de efectos visuales avanzados y adaptación de formatos para diferentes plataformas de difusión. De esta manera, la IA no solo agiliza los flujos de trabajo, sino que también democratiza el acceso a herramientas de alta calidad, antes reservadas a producciones profesionales, lo que abre nuevas oportunidades para estudiantes y creadores emergentes. 31 Cuadro 3. Herramientas de IA permiten realizar producciones más eficientes y de mayor calidad técnica con bajo costo Herramienta Aplicación principal Descripción breve ChatGPT / GPT-4 Generación de guiones, diálogos y textos narrativos Asistencia creativa para redacción de contenido audiovisual. DALL·E Creación de imágenes y storyboards Genera imágenes a partir de texto para conceptualización visual. ScriptBook Análisis de guiones cinematográficos Predice éxito comercial y analiza narrativa y personajes con IA. Cinelytic Análisis predictivo para cine y TV Evalúa guiones, casting y rentabilidad de películas. Runway ML Edición de video con IA (eliminación de fondo, doblaje, etc.) Herramienta visual para creadores, basada en modelos de IA generativa. Pictory AI Generación automática de videos desde texto Ideal para marketing, noticias o MOOC; convierte guiones en videos breves. Descript Edición de audio y video con transcripción automática Útil para podcast, subtitulado y corrección en videos con texto. Nota. Adaptado y mejorado de (Fernández de Silva, 2023). Hoy en día, la incorporación de herramientas digitales y automatizadas ha modificado las dinámicas tradicionales de producción. Estas innovaciones requieren de nuevas competencias y metodologías adaptativas. Pabón Leal et al., (2024) señalan: Esta disciplina dinámica abarca el diseño, desarrollo y aplicación de software multimedia, el diseño gráfico, la producción audiovisual, la animación, el desarrollo de videojuegos, la electrónica digital entre otras, abriendo un vasto espectro de posibilidades en áreas como la educación, el entretenimiento, la comunicación y la industria. Hoy en día, la incorporación de herramientas digitales y automatizadas ha modificado de manera significativa las dinámicas tradicionales de producción audiovisual. Estas innovaciones no solo optimizan procesos, sino que exigen nuevas competencias técnicas y metodologías adaptativas que respondan a las demandas de entornos en constante cambio. Como señalan Marion y Fixson (2021), “las herramientas digitales están transformando los procesos tradicionales de producción, impulsando nuevas metodologías y competencias adaptativas” [traducción propia] (p. 14 32 2.2.2.1.4 IA y transformación de la narrativa audiovisual Más allá de los aspectos técnicos, la inteligencia artificial también está provocando cambios en las dimensiones creativas y estéticas de la producción audiovisual. Caballero et al., (2024) estudiaron cómo las convocatorias OpenDocs y el +RAIN Film Festival están explorando nuevas formas de narrativa cinematográfica a partir del uso de IA generativa. Los autores sostienen que “el cine ha adoptado nuevas tecnologías siguiendo modelos estratégicos que a menudo resultan ser ciclos de replicación y perfeccionamiento en lugar de mostrar originalidad.” (pág. 57). Dentro del campo del video experimental, Sarzi-Ribeiro y Sedeño-Valdellós (2024) examinaron trabajos del artista Ben Bogart, que emplea algoritmos de Inteligencia Artificial para la producción de obras audiovisuales. Su estudio resalta la importancia de la Inteligencia Artificial no únicamente como herramienta, sino como un colaborador creativo en el proceso de creación artística (Sarzi-Ribeiro & Sedeño-Valdellós, 2024). Estas investigaciones posibilitan considerar la Inteligencia Artificial no únicamente como un recurso técnico, sino como una tecnología que reinterpreta la autoría y la estética en los productos audiovisuales. Edición y postproducción digital. eficiencia y automatización Jironza Hidalgo (2024), en un estudio centrado en el campo de la postproducción digital, examinó diversas herramientas de IA que automatizan tareas como la colorización de escenas, la segmentación de imágenes y la generación de animaciones. Jironza (2024) “La inteligencia artificial ha emergido como una fuerza disruptiva y transformativa que afecta a varios aspectos de la tecnología actual, revolucionando a las industrias a través de su habilidad para automatizar tareas y aumentar la eficiencia en los trabajos” (pág. 166). Las limitaciones y retos por la integración de estas tecnologías que implica la integración de estas tecnologías. Médola et al. (2024) reflexionan desde una perspectiva semiótica sobre la producción automatizada de contenidos y destacan que, si bien la IA es capaz de generar productos visualmente funcionales, aún enfrenta dificultades para reproducir con precisión intenciones comunicativas complejas, lo que puede afectar la interpretación del mensaje audiovisual (Médola, De Oliveira, & Da Silva, 2024). 33 El análisis de los antecedentes evidencia una tendencia marcada: la inteligencia artificial está transformando la producción audiovisual en todas sus dimensiones, técnicas, creativas y educativas. Estos cambios abren oportunidades significativas para optimizar la eficiencia, ampliar el acceso y elevar la calidad del contenido. Sin embargo, también plantean retos importantes en cuanto a la interpretación, la ética y el control del material generado. En el caso de la Universidad Estatal de Bolívar, resulta plenamente justificado analizar y promover la incorporación de estas herramientas, especialmente a través de programas de capacitación en comunicación educativa y estratégica, durante el segundo trimestre de 2024. 2.2.3 Competencias digitales y audiovisuales Redecker (2017) plantea: La competencia digital de los educadores se expresa en su capacidad para utilizar las tecnologías digitales, no solo para mejorar la enseñanza, sino también en sus interacciones profesionales con compañeros, estudiantes, padres y otras partes interesadas, para su desarrollo profesional individual y para el bien colectivo y la innovación continua en la organización y en la profesión docente. En el contexto universitario, estas competencias se han vuelto importantes para la educación integrada de los estudiantes, especialmente en una carrera como la comunicación, donde el contenido digital y audiovisual es parte de un perfil profesional. Si las tecnologías como la inteligencia artificial en la producción audiovisual están integradas, se requiere un nivel más avanzado de estas habilidades. Esto significa que no solo sabe cómo usar herramientas digitales, sino también para comprender su lógica, capacidades expresivas, restricciones técnicas e importancia ética. A este respecto, las habilidades digitales se formulan con habilidades audiovisuales, que incluyen planificación, diseño, realización, edición y distribución de contenido visual y saludable en varios formatos y plataformas. Yaguana Romero et al. (2022) en su estudio de Sonora con IA, enfatizan que el uso de la inteligencia artificial en el entorno de comunicación debe desarrollar nuevas habilidades para los estudiantes, especialmente las relacionadas con los experimentos tecnológicos, la adaptación de la narrativa y la creatividad digital (Yaguana Romero, 34 Arrobo-Agila, & Jaramillo, 2022). En este contexto, el papel del estudiante se transforma: ya no es solo un consumidor de tecnología, sino un consumidor activo que crea, ajusta y evalúa el contenido digital con el soporte de herramientas inteligentes. Pabón-Lealmet al., (2024) muestra que las competencias multimedia y tecnología de comunicación deben considerarse para nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, la producción de contenido digital y el trabajo en el entorno virtual. Participación activa en los estudiantes La tecnología digital, especialmente la inteligencia artificial, impulsa un aprendizaje activo y creativo al fomentar el pensamiento complejo y la expresión personal. Su integración en la educación permite a los estudiantes participar en contextos reales, resolver problemas complejos y desarrollar habilidades mediante actividades prácticas y científicas (Redecker, 2017) Las habilidades digitales y audiovisuales son el eje central de la capacitación vocacional moderna. Fortalecerlo a través de estrategias de capacitación tecnológica con herramientas de IA no es solo la respuesta a los requisitos del mercado, sino también la capacidad de enriquecer la enseñanza con métodos activos, creativos e innovadores. 2.2.3.1 Desafíos éticos y limitaciones La incorporación de la inteligencia artificial en el ámbito educativo y comunicativo conlleva riesgos significativos, tales como la excesiva dependencia tecnológica, la perpetuación de sesgos existentes en los algoritmos y la merma del pensamiento crítico ante resultados generados automáticamente. Por esta razón, su uso debe estar fundamentado en principios pedagógicos y éticos robustos. Como mencionan Camargo & Ahumada (2023) “La educación es un campo que requiere constantes ajustes y transformaciones que respondan a las necesidades locales y a los desafíos globales, la lectura crítica ha sido durante mucho tiempo un pilar fundamental de la educación” (pág. 3747). En el sector audiovisual, Franganillo (2023)señala los retos éticos, legales y sociales que se presentan con la utilización de IA generativa, que incluye recursos como los deepfakes y la clonación de voz. Aunque son avances interesantes, también pueden 35 facilitar la manipulación de datos, suplantación de identidad y violaciones de derechos de autor. Estas inquietudes son particularmente significativas en la capacitación universitaria de comunicadores, donde es esencial promover una postura ética y crítica respecto a estas herramientas. 2.2.4 Capacitación tecnológica La capacitación tecnológica en el ámbito universitario comprende un conjunto de actividades formativas orientadas a fortalecer y actualizar las competencias digitales de docentes y estudiantes. Este proceso cobra especial relevancia en la adopción de tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o las herramientas de edición automática de contenido audiovisual. Más que una simple actualización de habilidades técnicas, su propósito es transformar las prácticas educativas, promoviendo métodos innovadores para la enseñanza, la producción de contenidos, la interacción académica y el aprendizaje colaborativo. De acuerdo con Molina Isaza (2024), la educación en inteligencia artificial dentro de los entornos académicos es crucial para facilitar una incorporación reflexiva y efectiva de estas tecnologías en la enseñanza, evitando un uso superficial que se limite a la herramienta en sí. Molina (2024), en concordancia con el cuarto Objetivo de Desarrollo Sostenible, la implementación de inteligencia artificial en la educación requiere una formación docente sólida que garantice su uso competente, reafirmando que los educadores no serán reemplazados por las máquinas. Además, destaca que al transformar metodologías y ajustar planes de estudio, los estudiantes pueden beneficiarse de estas herramientas, siempre que los beneficios superen los riesgos (p. 609). En el ámbito de la producción audiovisual, la capacitación tecnológica debe enfocarse en el uso práctico de herramientas de inteligencia artificial como RunwayML, Pictory o Synthesia, capaces de automatizar procesos como la escritura de guiones, la edición de videos o la generación de voz e imagen. Este tipo de formación debe diseñarse considerando las condiciones tecnológicas de la institución educativa y adaptarse a su 36 realidad, garantizando enfoques inclusivos y accesibles que permitan a todos los estudiantes y docentes aprovechar al máximo estas innovaciones. Pereyra (2023) destaca que las universidades deben avanzar hacia una enseñanza tecnológica crítica y autónoma, donde los estudiantes no solo usen tecnología, sino que también la entiendan y controlen como parte de su formación profesional. En esta línea, la capacitación se convierte en un elemento clave para asegurar la relevancia y calidad del aprendizaje en programas como Comunicación, donde la creación de contenido digital exige habilidades que se actualizan continuamente con el progreso tecnológico (Pereyra, 2023). Por lo tanto, la capacitación tecnológica en el ámbito universitario no debería restringirse a cursos aislados, sino integrarse con el plan de estudios, el perfil profesional y las demandas del mercado laboral. Debe habilitar a los estudiantes a ser usuarios competentes y creadores proactivos en espacios digitales, aportando innovación tanto a la educación académica como a la práctica comunicativa. 37 2.3. Fundamentación legal El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la producción audiovisual universitaria debe enmarcarse en un contexto jurídico que garantice el respeto a los derechos fundamentales, la ética tecnológica y la innovación responsable. En el caso de la Universidad Estatal de Bolívar, esta fundamentación legal se apoya tanto en instrumentos internacionales como en normativas nacionales, que orientan la implementación de tecnologías emergentes en el ámbito educativo y comunicacional. 2.3.1. Contexto internacional A nivel internacional, la UNESCO aprobó en (2021) la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial, que establece principios como la equidad, la inclusión, la privacidad y la supervisión humana. Este documento orienta el uso ético de la IA, señalando que las tecnologías inteligentes deben estar alineadas con los derechos humanos y el desarrollo sostenible. Además, destaca la necesidad de integrar la IA en los sistemas educativos como herramienta para reducir brechas digitales y promover la innovación pedagógica (UNESCO, 2021). Otro referente clave es el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea. Aunque no es aplicable legalmente en Ecuador, se reconoce como un estándar internacional en el tratamiento de datos personales. Este reglamento enfatiza la transparencia, el consentimiento informado y la protección de datos sensibles, aspectos fundamentales al emplear plataformas de IA que recolectan o procesan información audiovisual de estudiantes o usuarios (Parlamento Europeo y del Consejo, 2016). Ambas normativas orientan la adopción de tecnologías de IA en la educación, promoviendo un enfoque ético y seguro en el manejo de contenido audiovisual generado en entornos digitales. 38 2.3.2. Contexto nacional (Ecuador) En el marco jurídico ecuatoriano, la Constitución de la República del Ecuador garantiza en su artículo 26 el derecho a una educación integral, mientras que en el artículo 385 establece que el sistema nacional de ciencia, tecnología e innovación debe contribuir al desarrollo sustentable mediante la promoción del conocimiento y la tecnología (Asamblea Nacional del Ecuador, 2008). Esto respalda el uso de IA como herramienta educativa e innovadora. La Ley Orgánica de Educación Superior (LOES), en su artículo 8, exige a las instituciones de educación superior fomentar la investigación científica y tecnológica, así como su vinculación con la sociedad (Asamblea Nacional del Ecuador, 2008). Este principio respalda la incorporación de herramientas de IA en proyectos académicos orientados a la mejora de la producción audiovisual en carreras como Comunicación. Asimismo, el Código Orgánico de la Economía Social de los Conocimientos, Creatividad e Innovación (Código Ingenios) reconoce, en sus artículos 17 y 46, a los contenidos culturales y audiovisuales como parte del ecosistema de innovación y promueve el acceso abierto al conocimiento, la protección de la creatividad y el uso ético de la tecnología (Asamblea Nacional del Ecuador, 2016). En conjunto, estas normativas nacionales establecen una base legal sólida para impulsar proyectos académicos que integren la inteligencia artificial en la producción audiovisual, garantizando que se realicen bajo criterios de responsabilidad social, ética educativa y legalidad. 39 2.4. Hipótesis o ideas a defender 2.4.1. Hipótesis general El conocimiento y uso de herramientas de inteligencia artificial contribuye al fortalecimiento de las competencias tecnológicas y narrativas en la producción audiovisual de los estudiantes de la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar durante el segundo trimestre de 2024. 2.4.2. Hipótesis nula El conocimiento y uso de herramientas de inteligencia artificial no contribuye al fortalecimiento de las competencias tecnológicas y narrativas en la producción audiovisual de los estudiantes de la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar durante el segundo trimestre de 2024. 2.4.3. Explicación La suposición planteada en esta investigación —que el entendimiento y empleo de herramientas de inteligencia artificial ayuda a mejorar las habilidades tecnológicas y narrativas en la creación audiovisual— se origina directamente del problema de estudio y de los objetivos establecidos, y se describe de manera que permite su evaluación y comprobación a través de técnicas estadísticas descriptivas. En otras palabras, la suposición establece una posible conexión entre el nivel de conocimiento y utilización de herramientas de IA entre los estudiantes y su habilidad para crear contenido audiovisual. Dado que se trata de un estudio cuantitativo con un enfoque descriptivo, no se utilizan métodos inferenciales para determinar causalidades, pero sí se valida la hipótesis mediante el análisis de tendencias, frecuencias y relaciones entre variables medibles, tales como el uso de herramientas, la frecuencia de utilización en diferentes etapas del proceso audiovisual, y la autoevaluación de habilidades llevada a cabo por los estudiantes. 40 Así, la hipótesis en este escenario cumple con su función metodológica: dirige el análisis, ofrece una interpretación inicial del fenómeno observado, y permite, a través de las técnicas disponibles, decidir si hay suficientes evidencias para considerarla aceptable o descartarla. 2.5. Variables 2.5.1. Variable independiente (VI): - Uso de herramientas de inteligencia artificial (Esta es la causa o factor que se manipula o introduce en el estudio). 2.5.2. Variable dependiente (VD): - Competencias en producción audiovisual (Esta es la consecuencia o el efecto que se espera observar o medir como resultado del uso de IA). 41 2.6. Operacionalización de variables Variable Definición Dimensión Indicadores Escala Técnicas e instrumentos Uso de herramientas de inteligencia artificial (VI) Conjunto de tecnologías que automatizan tareas mediante algoritmos, aplicadas a la creación y edición de contenido audiovisual en educación. Tipo de herramienta utilizada Herramientas conocidas o utilizadas (RunwayML, Pictory, ChatGPT, etc.) Nominal Encuesta (cuestionario cerrado) Frecuencia de uso Veces por semana que se utiliza alguna herramienta de IA Ordinal Encuesta Finalidad de uso Etapa en que se usa (preproducción, producción, postproducción) Nominal Encuesta / entrevista semiestructurada Competencias en producción audiovisual (VD) Habilidades técnicas, narrativas y creativas necesarias para la planificación, realización y edición de productos audiovisuales. Competencia técnica Nivel de conocimiento en software de edición, IA y grabación Ordinal / Likert Encuesta de autoevaluación / Test de conocimiento Creatividad narrativa Capacidad percibida para estructurar ideas audiovisuales Ordinal / Likert Escala de percepción en encuesta Adaptación tecnológica Facilidad para incorporar nuevas herramientas y plataformas Ordinal / Likert Encuesta / entrevista estructurada 42 CAPÍTULO III MARCO METODOLÓGICO 3.1 Tipo, nivel y métodos de investigación Siguiendo a Hernández‑Sampieri y Mendoza-Torres (Hernández-Sampieri & Mendoza-Torres, 2018)la investigación se concibe como “un conjunto de procesos sistemáticos y empíricos que se aplica al estudio de un fenómeno” (p. 1). Bajo esta perspectiva, el presente estudio adopta un enfoque mixto, combinando estrategias cuantitativas y cualitativas para analizar el uso de herramientas de inteligencia artificial en la producción audiovisual universitaria. Desde la ruta cuantitativa, se evalúan variables como la mejora técnica, la reducción en los tiempos de edición y el nivel de satisfacción de los participantes. Esta estrategia permite establecer patrones y relaciones causales mediante observación sistemática y objetiva, ya que “la investigación cuantitativa busca comprobar teorías mediante la observación sistemática, controlada y objetiva de los fenómenos” (Hernández- Sampieri & Mendoza-Torres, 2018, p. 37). Por su parte, el enfoque cualitativo aporta comprensión sobre las percepciones y experiencias de docentes y estudiantes, profundizando en los sentidos que estos atribuyen al uso de la inteligencia artificial en sus procesos educativos. Como destacan Creswell y Plano Clark (2018), el enfoque mixto es apropiado cuando se pretende abordar fenómenos complejos desde diversas perspectivas, integrando lo medible con lo significativo. 3.1.1. Tipo de investigación La presente investigación es de tipo no experimental, ya que no se manipulan deliberadamente las variables, sino que se observan y analizan tal como ocurren en su contexto natural. Según Hernández-Sampieri y Mendoza-Torres (2022), este tipo de diseño es adecuado cuando se busca describir fenómenos en su ambiente real, sin intervenir directamente en ellos. 43 3.1.2 Nivel de investigación El estudio se clasifica como descriptivo y explicativo. Es descriptivo porque busca detallar cómo se utilizan actualmente las herramientas de inteligencia artificial (IA) en la producción audiovisual dentro de un entorno educativo específico. A su vez, es explicativo porque pretende identificar de qué manera estas herramientas influyen o contribuyen al mejoramiento de dicha producción. Como señalan Hernández-Sampieri y Mendoza-Torres (2022), “el estudio descriptivo busca especificar propiedades, características y rasgos importantes de cualquier fenómeno que se analice” (p. 97), mientras que los estudios explicativos permiten “establecer las causas de los eventos y fenómenos que se estudian” (p. 101). 3.1.3 Enfoque de investigación Se adopta un enfoque mixto de investigación, que combina técnicas cuantitativas y cualitativas con el propósito de obtener una comprensión más profunda y completa del fenómeno analizado. En esta investigación, el enfoque cuantitativo permite medir el impacto concreto del uso de herramientas de inteligencia artificial en la producción audiovisual académica, mediante indicadores como la calidad técnica, el tiempo de edición o la satisfacción de los usuarios. Al mismo tiempo, el enfoque cualitativo permite explorar las percepciones, experiencias y valoraciones que docentes y estudiantes tienen sobre estas herramientas emergentes. Esta combinación metodológica no solo enriquece el análisis, sino que responde a la necesidad de abordar fenómenos educativos y tecnológicos desde múltiples dimensiones. Como afirman Creswell y Plano Clark (2018), los métodos mixtos son especialmente útiles cuando se desea una visión integradora de problemas complejos. Asimismo, Onwuegbuzie & Johnson (2004) sostienen que esta estrategia investigativa permite superar las limitaciones de cada enfoque por separado, potenciando la validez y profundidad de los hallazgos. Según Fetters, Curry, & Creswell (2013) los métodos mixtos permiten integrar diversas fuentes de datos y enfoques metodológicos, lo cual potencia la validez de los hallazgos en investigaciones complejas, especialmente en contextos como la salud, aunque sus principios pueden aplicarse también en ámbitos educativos. 44 3.1.4 Métodos de investigación La presente investigación se apoya en los métodos de análisis, síntesis, inducción y deducción, los cuales permiten abordar el objeto de estudio desde una perspectiva integral: - La inducción posibilita generar conclusiones generales a partir de observaciones particulares, como las que se obtendrán en el contexto del aula y en la ejecución de proyectos audiovisuales. - La deducción permitirá contrastar hipótesis formuladas a partir de teorías existentes sobre producción audiovisual e inteligencia artificial. - El análisis facilitará descomponer la información recopilada en componentes relevantes para su comprensión y evaluación. - La síntesis, por su parte, integrará esos elementos para construir interpretaciones coherentes y fundamentadas, que aporten al conocimiento académico sobre el fenómeno estudiado. 3.2 Población y muestra La población objeto de estudio está conformada por los estudiantes de quinto, sexto y séptimo ciclo de la carrera de Comunicación Social de la Universidad Estatal de Bolívar, durante el segundo trimestre del año 2024. Según datos proporcionados por la Secretaría de la carrera, el total de estudiantes asciende a 61, distribuidos de la siguiente manera: 17 estudiantes en quinto ciclo, 14 en sexto y 30 en séptimo ciclo. Para la selección de la muestra se empleará un muestreo no probabilístico, el cual se caracteriza por no otorgar a todos los elementos de la población la misma probabilidad de ser elegidos. Tal como señalan Hernández Sampieri et al. (2018), “en el muestreo no probabilístico no todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. La selección no depende del azar, sino de las características del investigador o del estudio” (p. 177). Esta elección responde a criterios de accesibilidad y relevancia para el objeto de estudio. 45 3.3 Técnicas e instrumentos de recolección de la información La recolección de datos se basará en el uso de fuentes primarias y secundarias. Entre las fuentes primarias se encuentran las encuestas aplicadas directamente a los estudiantes y las entrevistas semiestructuradas dirigidas a docentes del área de producción audiovisual. Las fuentes secundarias incluirán artículos científicos, informes académicos y documentos institucionales relacionados con el uso de herramientas de inteligencia artificial en entornos educativos. Las técnicas seleccionadas son la encuesta, con cuestionarios estructurados que incluyen preguntas cerradas y abiertas; y la entrevista semiestructurada, orientada a recoger valoraciones cualitativas por parte de los docentes. Los instrumentos correspondientes serán formularios digitales para la aplicación de encuestas y grabaciones de audio para el registro de las entrevistas, lo cual facilitará la sistematización y posterior análisis de la información recolectada. 3.4 Técnicas de procesamiento, análisis y presentación de datos El análisis de los datos cuantitativos se realizará mediante técnicas estadísticas descriptivas, utilizando los programas Microsoft Excel y SPSS. Estos permitirán calcular frecuencias, porcentajes y elaborar representaciones gráficas que reflejen los principales hallazgos del estudio. Para los datos cualitativos obtenidos en las entrevistas, se aplicará un análisis de contenido temático, que permitirá identificar patrones, categorías y significados relevantes en los discursos de los docentes. Los resultados serán expuestos mediante tablas, gráficos de barras y diagramas circulares, herramientas que facilitarán una presentación visual clara y comprensible, contribuyendo a una adecuada interpretación de los hallazgos por parte de la comunidad académica. 46 CAPÍTULO IV ANÁLISIS E INTEPRETACIÓN DE RESULTADOS 4.1 Presentación de resultados por objetivos SECCIÓN 1: Formación y conocimiento en inteligencia artificial Tabla 1 ¿Has recibido Formación sobre herramientas de inteligencia artificial aplicadas a lo audiovisual? ALTERNATIVAS f % SI 2 3% NO 59 97% Total 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 1 Análisis e interpretación. - Solo el 3% de los encuestados ha recibido formación en herramientas de inteligencia artificial aplicadas a lo audiovisual, mientras que el 97% no ha sido capacitado. Esto revela una importante brecha formativa y justifica la necesidad de implementar planes de capacitación en la carrera de Comunicación de la UEB. Formación sobre herramientas de inteligencia artificial aplicadas a lo audiovisual 3% 97% SI NO 47 Nivel de conocimiento sobre IA aplicada a la producción audiovisual 2% 16% 7% 44% 31% Muy bajo Bajo Medio Alto Muy alto Tabla 2 ¿Cómo calificarías tu nivel de conocimiento sobre IA aplicada a la producción audiovisual? ALTERNATIVAS f % Muy bajo 10 16% Bajo 19 31% Medio 27 44% Alto 4 7% Muy alto 1 2% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 2 Análisis e interpretación. – La mayoría de los encuestados presenta un conocimiento limitado sobre inteligencia artificial en producción audiovisual, con un 47% ubicado en niveles bajo o muy bajo, frente a solo un 9% que se considera con conocimiento alto o muy alto. Esta diferencia revela una clara brecha formativa que requiere ser atendida mediante estrategias de capacitación específicas para fortalecer las competencias digitales en el ámbito académico. 48 ¿Conoces alguna herramienta de IA aplicada a lo audiovisual? 48% 52% SI NO Tabla 3 ¿Conoces alguna herramienta de IA aplicada a lo audiovisual? Menciona una o más: ALTERNATIVAS f % SI 32 52% NO 29 48% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 3 Análisis e interpretación. - Más de la mitad de los encuestados (52%) afirma conocer alguna herramienta de inteligencia artificial aplicada a lo audiovisual, mientras que el 48% indica no tener conocimiento al respecto. Esta distribución revela que el nivel de familiaridad con estas tecnologías es aún limitado y se encuentra en una etapa inicial de adopción. La diferencia marginal entre ambos grupos sugiere una brecha de conocimiento que debe ser atendida, posiblemente relacionada con un aprendizaje autodidacta y no institucionalizado, lo cual refuerza la necesidad de incorporar formación formal sobre inteligencia artificial en el currículo de la carrera de Comunicación. 49 SECCIÓN 2: Uso actual de herramientas de IA Tabla 4. ¿Has utilizado alguna de las siguientes herramientas para producción audiovisual? (Marca todas las que correspondan): ALTERNATIVAS f % RunwayML 11 6% Pictory 12 7% ChatGPT 44 24% Canva 39 21% Adobe Premiere 41 22% OBS Studio 32 18% Otra 4 2% 183 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 4 Análisis e interpretación. - Los resultados indican que los estudiantes utilizan con mayor frecuencia herramientas accesibles como ChatGPT (24%), Adobe Premiere (22%) y Canva (21%), mientras que el uso de plataformas especializadas en inteligencia artificial como RunwayML (6%) y Pictory (7%) es bajo, lo que evidencia una adopción parcial de la IA en la producción audiovisual y sugiere la necesidad de mayor formación técnica en el área. Uso de herramientas para producción audiovisual 6% 18% 2% 7% 24% 22% 21% RunwayML Pictory ChatGPT Canva Adobe Premiere OBS Studio Otra 50 Etapa de mayor uso de producción audiovisual 19% 9% 26% 24% 22% Ninguna Preproducción (guiones, ideas) Producción (grabación, dirección) Postproducción (edición, efectos) Distribución (subida, automatización en redes) Tabla 5. ¿En qué etapa del proceso audiovisual has utilizado IA? (Marca todas las que correspondan): ALTERNATIVAS f % Ninguna 16 9% Preproducción (guiones, ideas) 48 26% Producción (grabación, dirección) 41 22% Postproducción (edición, efectos) 44 24% Distribución (subida, automatización en redes) 34 19% 183 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 5 Análisis e interpretación. - La mayor parte del uso de inteligencia artificial por parte de los estudiantes se concentra en las etapas de preproducción (26%) y postproducción (24%), seguidas de producción (22%) y distribución (19%), mientras que un 9% indica no haberla utilizado en ninguna fase. Esto sugiere que la IA se aplica principalmente en tareas de planificación creativa y edición, lo que refleja su potencial como herramienta de apoyo en procesos no lineales de la producción audiovisual, aunque aún existe un segmento que no ha integrado estas tecnologías en ninguna etapa. 51 Empleas IA en tus proyectos audiovisuales 13% 10% 16% 26% 35% Nada Poco Regular Frecuente Siempre Tabla 6 ¿En qué medida empleas IA en tus proyectos audiovisuales? ALTERNATIVAS f % Nada 6 10% Poco 10 16% Regular 21 35% Frecuente 16 26% Siempre 8 13% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 6 Análisis e interpretación. - La mayoría de los encuestados declara emplear inteligencia artificial en sus proyectos audiovisuales con una frecuencia regular (35%) o frecuente (26%), mientras que solo el 13% afirma usarla siempre y un 26% en total reconoce usarla poco o nada. Estos datos indican una adopción progresiva de la IA en la práctica audiovisual estudiantil, con una tendencia clara hacia su integración habitual, aunque aún persiste una proporción significativa de usuarios con uso limitado o nulo. 52 Capacidad de organizar y planificar un proyecto audiovisual básico 5% 0% 21% 35% 39% Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo SECCIÓN 3: Capacidades y habilidades asociadas Tabla 7 Me siento capaz de organizar y planificar un proyecto audiovisual básico. ALTERNATIVAS F % Muy en desacuerdo 0 0% En desacuerdo 13 21% Neutral 24 39% De acuerdo 21 35% Muy de acuerdo 3 5% 63 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 7 Análisis e interpretación. - La mayoría de los encuestados se percibe con una capacidad moderada o positiva para organizar y planificar un proyecto audiovisual, con un 35% que está de acuerdo y un 5% muy de acuerdo, mientras que el 39% se mantiene en una posición neutral. Solo el 21% expresa desacuerdo. Esto sugiere que, aunque una parte importante aún no tiene plena seguridad en sus habilidades, existe una base sólida de estudiantes que se consideran preparados para asumir tareas básicas de planificación en producción audiovisual. 53 Sé estructurar narrativamente un guion para video o contenido digital 15% 7% 13% 31% 34% Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Tabla 8. Sé estructurar narrativamente un guion para video o contenido digital. ALTERNATIVAS f % Muy en desacuerdo 4 7% En desacuerdo 8 13% Neutral 21 34% De acuerdo 19 31% Muy de acuerdo 9 15% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 8 Análisis e interpretación. - El 46% de los estudiantes (31% de acuerdo y 15% muy de acuerdo) afirma sentirse capaz de estructurar narrativamente un guion, mientras que un 20% expresa no tener esta competencia y un 34% se mantiene neutral. Esta distribución sugiere que, aunque una parte significativa del grupo reconoce esta habilidad, aún existe un número considerable de estudiantes que no se sienten seguros, lo que evidencia la necesidad de reforzar la formación en narrativa audiovisual dentro de la carrera de Comunicación. 54 Adaptación con facilidad a nuevas plataformas y tecnologías para crear contenido audiovisual 2%6% 41% 20% 31% Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo TABLA 9. Me adapto con facilidad a nuevas plataformas y tecnologías para crear contenido audiovisual. ALTERNATIVAS f % Muy en desacuerdo 1 2% En desacuerdo 4 6% Neutral 12 20% De acuerdo 19 31% Muy de acuerdo 25 41% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 9 Análisis e interpretación. - Los datos revelan que el 72% de los estudiantes (41% muy de acuerdo y 31% de acuerdo) considera que se adapta con facilidad a nuevas plataformas y tecnologías para crear contenido audiovisual, mientras que solo un 8% expresa desacuerdo y un 20% se mantiene neutral. Esta tendencia muestra una actitud mayoritariamente positiva hacia la adopción tecnológica, lo que representa una base favorable para la integración de herramientas de inteligencia artificial en la formación audiovisual. 55 Herramientas IA usadas por estudiantes para generar videos automáticos a partir de texto 5% 38% 25% 3% 29% Microsoft Word RunwayML Excel OBS Studio Desconozco TABLA 10. ¿Cuál de las siguientes herramientas usa IA para generar videos automáticos a partir de texto? ALTERNATIVAS f % Microsoft Word 3 5% RunwayML 12 18% Excel 2 3% OBS Studio 21 43% Desconozco 23 31% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 10 Análisis e interpretación. - Los resultados muestran que solo el 18% de los encuestados identificó correctamente a RunwayML como una herramienta que utiliza inteligencia artificial para generar videos automáticos a partir de texto, mientras que un 43% respondió incorrectamente seleccionando OBS Studio y un 31% reconoció no saber la respuesta. Este bajo nivel de acierto evidencia una brecha significativa en el conocimiento específico sobre herramientas de IA aplicadas al ámbito audiovisual, lo que refuerza la necesidad de incorporar contenidos formativos que aborden el funcionamiento y las aplicaciones reales de estas tecnologías en el proceso de producción. 56 Etapa del proceso audiovisual relacionado con la escritura de guiones y planificación de escenas 15% 26% 18% 41% Postproducción Preproducción Distribución Producción TABLA 11. ¿Qué etapa del proceso audiovisual se relaciona con la escritura de guiones y planificación de escenas? ALTERNATIVAS f % Postproducción 16 26% Preproducción 25 41% Distribución 11 18% Producción 9 15% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 11 Análisis e interpretación. - Solo el 41% de los encuestados identificó correctamente la preproducción como la etapa del proceso audiovisual relacionada con la escritura de guiones y planificación de escenas, mientras que el 59% seleccionó respuestas incorrectas, principalmente postproducción (26%) y distribución (18%). Esta distribución indica una confusión conceptual significativa entre las fases del proceso audiovisual, lo que sugiere que una parte importante del estudiantado aún no domina los fundamentos técnicos del flujo de producción, evidenciando la necesidad de reforzar la enseñanza teórica y práctica sobre la estructura de las etapas audiovisuales. 57 Función típica de la IA en la postproducción de videos 2% 31% 28% 13% 26% Grabar con cámaras Eliminar fondos automáticamente Coordinar actores Diseñar carátulas Desconozco Tabla 12. ¿Cuál es una función típica de la IA en la postproducción de videos? ALTERNATIVAS f % Grabar con cámaras 1 2% Eliminar fondos automáticamente 17 28% Coordinar actores 8 13% Diseñar carátulas 16 26% Desconozco 19 31% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 12 Análisis e interpretación. - Solo el 28% de los encuestados identificó correctamente que una función típica de la inteligencia artificial en la postproducción de videos es eliminar fondos automáticamente, mientras que un 41% eligió opciones incorrectas y un 31% reconoció no saber la respuesta. Estos resultados reflejan un bajo nivel de conocimiento técnico sobre las aplicaciones específicas de la IA en el proceso de postproducción, lo que pone en evidencia la necesidad de fortalecer los contenidos relacionados con tecnologías emergentes dentro de la formación audiovisual. 58 Herramienta para editar video usando comandos de texto o eliminar objetos automáticamente 28% 18% 5% 26% 23% Canva RunwayML PowerPoint Microsoft Word Desconozco Tabla 13. - ¿Qué herramienta permite editar video usando comandos de texto o eliminar objetos automáticamente? ALTERNATIVAS f % Canva 11 18% RunwayML 16 26% PowerPoint 14 23% Microsoft Word 3 5% Desconozco 17 28% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 13 Análisis e interpretación. - Solo el 26% de los encuestados identificó correctamente a RunwayML como la herramienta que permite editar video mediante comandos de texto o eliminar objetos automáticamente, mientras que el 46% seleccionó opciones incorrectas como Canva o PowerPoint y el 28% declaró no conocer la respuesta. Esta distribución evidencia una limitada comprensión sobre herramientas avanzadas de inteligencia artificial aplicadas a la edición audiovisual, lo cual refuerza la necesidad de incluir contenidos más actualizados y específicos sobre software de IA en la formación académica de los estudiantes de Comunicación. 59 ChatGPT puede ser usado para generar guiones o ideas narrativas en la preproducción audiovisual 20% 80% SI NO SECCIÓN 6: Percepciones y actitudes Tabla 14. ChatGPT puede ser usado para generar guiones o ideas narrativas en la preproducción audiovisual. ALTERNATIVAS f % SI 42 31% NO 19 69% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 14 Análisis e interpretación. - El 80% de los encuestados reconoce que ChatGPT puede ser utilizado para generar guiones o ideas narrativas en la preproducción audiovisual, mientras que el 20% no identifica esta funcionalidad. Estos resultados reflejan un buen nivel de conocimiento práctico sobre las capacidades de esta herramienta de inteligencia artificial en el ámbito creativo, lo que indica que una parte significativa del estudiantado está al tanto de su utilidad en etapas tempranas de producción audiovisual, especialmente en procesos de generación de contenido narrativo. 60 La inteligencia artificial solo se usa en la fase de grabación 44% 56% SI NO Tabla 15. La inteligencia artificial solo se usa en la fase de grabación. ALTERNATIVAS f % SI 27 44% NO 34 56% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 15 Análisis e interpretación. - El 56% de los encuestados respondió correctamente que la inteligencia artificial no se limita únicamente a la fase de grabación, mientras que un preocupante 44% aún sostiene esta idea errónea. Esta división evidencia una falta de comprensión completa sobre el alcance real de la IA en el proceso audiovisual, ya que esta tecnología también se aplica ampliamente en preproducción, postproducción y distribución. Por tanto, es necesario reforzar la formación conceptual de los estudiantes respecto al rol integral que cumple la inteligencia artificial en todas las etapas del proceso creativo y técnico audiovisual. 61 Una competencia digital clave en producción audiovisual es saber adaptar tecnologías emergentes como la IA 30% 70% SI NO Tabla 16. Una competencia digital clave en producción audiovisual es saber adaptar tecnologías emergentes como la IA. ALTERNATIVAS f % SI 43 70% NO 18 30% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 16 Análisis e interpretación. - El 70% de los encuestados está de acuerdo en que adaptarse a tecnologías emergentes como la inteligencia artificial constituye una competencia digital clave en la producción audiovisual, mientras que el 30% no lo considera así. Esta mayoría significativa indica una conciencia creciente sobre la importancia de integrar la innovación tecnológica en el quehacer audiovisual, lo cual representa una base favorable para impulsar procesos de formación orientados al desarrollo de habilidades digitales aplicadas al entorno profesional actual. 62 Las herramientas de IA no requieren ningún tipo de formación o conocimiento previo para ser usadas 15% 85% SI NO TABLA 17. Las herramientas de IA no requieren ningún tipo de formación o conocimiento previo para ser usadas. ALTERNATIVAS f % SI 52 85% NO 9 15% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 17 Análisis e interpretación. - El 85% de los encuestados considera que las herramientas de inteligencia artificial no requieren ningún tipo de formación o conocimiento previo para ser utilizadas, mientras que solo el 15% reconoce la necesidad de capacitación. Esta percepción generalizada revela una subestimación del componente técnico y conceptual que implica el uso adecuado de la inteligencia artificial en el ámbito audiovisual, lo que podría derivar en un uso superficial o incorrecto de estas tecnologías. Este hallazgo refuerza la urgencia de desarrollar programas formativos que no solo enseñen a usar herramientas, sino que también promuevan una comprensión crítica y profesional de su aplicación. 63 ¿Considera importante diseñar un plan de capacitación sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial para la carrera de Comunicación de la UEB? 0… 100% SI NO Tabla 18 ¿Considera importante diseñar un plan de capacitación sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial para la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar? ALTERNATIVAS f % SI 61 100% NO 0 0% 61 100% Note: datos obtenidos de los estudiantes carrera de comunicación UEB Segundo trimestre del año 2024. Renato Paredes. Gráfico 18 Análisis e interpretación. - El 100 % de los encuestados considera importante diseñar un plan de capacitación sobre el uso de herramientas de inteligencia artificial en la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar. Este consenso absoluto evidencia una alta disposición institucional para implementar procesos formativos en IA, lo que valida la pertinencia del estudio y respalda la propuesta de intervención planteada. 64 Análisis e interpretación de entrevistas Entrevista al Docente Lic. Wagner Enrique Ortega Arcos sobre El Uso de la Inteligencia Artificial en la Producción Audiovisual Universitaria Datos generales del entrevistado: breve biografía Wagner Ortega Arcos es docente universitario, comunicador social, productor audiovisual y especialista en tecnologías aplicadas a la comunicación. Actualmente se desempeña como Docente en la Maestría en Comunicación, mención Comunicación Digital de la Universidad Estatal de Bolívar y es docente-investigador de la Universidad Técnica de Ambato (UTA), donde ha liderado proyectos académicos relacionados con innovación tecnológica, comunicación digital y producción multimedia. Ha sido autor y coautor de artículos científicos y capítulos de libros vinculados al marketing digital y el uso de inteligencia artificial (IA) en procesos comunicacionales. Con una destacada trayectoria en formación continua, ha participado en seminarios internacionales, diplomados y capacitaciones en herramientas digitales emergentes, consolidándose como referente en la incorporación de tecnologías en la enseñanza universitaria. Presentación y contextualización Entrevistador: Buenas tardes, profesor Wagner. ¿Cómo está? ¿Cómo ha pasado? Entrevistado: Buenas tardes, Renato. Bien, con muchas actividades, como siempre. Entrevistador: Gracias por su tiempo, profesor. El motivo de esta entrevista es recabar información para mi trabajo de tesis de la Maestría en Comunicación Digital que curso en la Universidad Estatal de Bolívar. Entrevistado: Perfecto. Adelante con la entrevista. Tema de la investigación Entrevistador: El tema de mi investigación es "El uso de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la producción audiovisual en la carrera de Comunicación de la Universidad Estatal de Bolívar." El objetivo de esta entrevista es profundizar en su 65 experiencia y visión sobre el uso, impacto y valoración de estas herramientas en los procesos académicos de producción audiovisual. Uso y conocimiento de herramientas de IA Entrevistador: ¿Conoce usted herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la producción audiovisual? ¿Cuáles ha utilizado? Entrevistado: Sí, conozco varias herramientas, aunque mi experiencia no se limita a una sola institución. A nivel general, he utilizado Ideogram, Copilot, Claude, RunwayML, CapCut, FlexClip, Invideo, entre otras. También he explorado herramientas como Google Gemini y ElevenLabs, que nacieron con propósitos específicos (audio, texto o imagen), pero que actualmente integran funciones múltiples para generar contenido audiovisual completo. Aplicación práctica y frecuencia de uso Entrevistador: ¿Ha utilizado estas herramientas en proyectos académicos o personales? Entrevistado: Sí, de manera frecuente. Como docente, utilizo inteligencia artificial para detectar plagio y generar material académico. El uso a diario, no para copiar, sino como apoyo en la producción de contenidos y revisión de trabajos. Etapas del proceso audiovisual Entrevistador: ¿En qué etapas del proceso audiovisual (preproducción, producción o posproducción) utiliza herramientas de inteligencia artificial? Entrevistado: En las tres etapas. Las utilizo desde la generación de ideas en la preproducción, pasando por la edición en producción, hasta la mejora de calidad en la posproducción. Por ejemplo, recurro a prompts bien estructurados para obtener imágenes, videos o sugerencias narrativas que potencien el producto final. Experiencia de uso Entrevistador: ¿Cómo describiría su experiencia al utilizar estas herramientas? Entrevistado: Al inicio fue un poco complejo adaptarse, pero luego se volvió una experiencia fascinante. Pasé del miedo al entusiasmo. Sin embargo, también genera 66 incertidumbre sobre los límites entre la creatividad humana y la automatización. Existe el riesgo de que estas tecnologías su