En la Facultad de Artes de la Universidad Nacional de La Plata, con coordinación del Ing. Emiliano Causa y la Dra. Alejadra Ceriani y la Cátedra Libre el artista e investigador Bruno Bresani presentó su Modelo de Deriva Crítica y Producción Simbólica, una metodología que convierte el azar, la memoria y las anomalías algorítmicas en herramientas para cuestionar los imaginarios dominantes de la cultura digital.
¿Qué sucede cuando dejamos de preguntarnos qué representa una imagen y comenzamos a investigar cómo se produce, de dónde proviene y qué memorias la hacen posible? ¿Qué ocurre cuando, en lugar de corregir los errores de una máquina, decidimos explorarlos como posibilidades creativas?
Estas preguntas atravesaron la presentación de Bruno Bresani en la Facultad de Artes de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP), Argentina, en el marco de sus actividades de intercambio académico y artístico durante su estancia de investigación en Buenos Aires y La Plata. El encuentro se inscribió en un contexto de colaboración entre artistas, investigadores e instituciones interesadas en explorar las relaciones entre arte, inteligencia artificial, generatividad y prácticas digitales, y permitió compartir los avances de su investigación doctoral en el Posgrado en Artes y Diseño de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
Bajo el título Cuando las máquinas se equivocan. Modelo de Deriva Crítica y Producción Simbólica: hacia una metodología rizomática de la imagen contemporánea, Bresani propuso una aproximación crítica a la inteligencia artificial generativa como un territorio de experimentación donde se confrontan la memoria, la subjetividad y los sistemas de representación.
A través de una metodología que articula archivo, texto, genealogías artísticas, generación visual, sonido y movimiento, el artista invitó a los participantes a experimentar con herramientas de inteligencia artificial y a reconocer las posibilidades expresivas de sus resultados inesperados. La actividad combinó reflexión teórica y práctica, poniendo en diálogo las referencias artísticas de cada participante con las operaciones de los sistemas generativos.
La propuesta parte de una pregunta ¿cómo intervenir críticamente en los imaginarios que producen las máquinas? En lugar de aceptar sus resultados como respuestas definitivas, Bresani plantea trabajar con sus desviaciones, contradicciones y anomalías para abrir otras posibilidades de creación. El error se convierte así en una herramienta para investigar las relaciones entre tecnología, memoria y producción simbólica.
Durante casi dos siglos, la fotografía estuvo asociada a la idea de huella. Incluso cuando una imagen era manipulada, escenificada o intervenida, persistía la noción de que algo había estado frente a la cámara. La inteligencia artificial generativa modifica esta relación, ya que las imágenes pueden surgir de la combinación estadística de enormes conjuntos de datos visuales y textuales, sin que exista un acontecimiento fotografiado que les corresponda.
Este desplazamiento obliga a revisar las nociones de memoria, autoría e imaginación. Para Bresani, los archivos que alimentan los sistemas generativos se plantean metafóricamente como un inconsciente colectivo digital, como un espacio donde se acumulan representaciones culturales, imaginarios históricos y asociaciones visuales que reaparecen cuando interactuamos con el algoritmo.
Ese archivo no es neutral, ya que las bases de datos, los modelos y las plataformas están atravesados por intereses económicos, decisiones técnicas y sesgos culturales. Las imágenes que produce, reproducen jerarquías de género, clase y raza, así como perspectivas eurocéntricas que presentan determinados imaginarios como universales. Por eso, experimentar con inteligencia artificial implica también preguntarse qué memorias se conservan, qué cuerpos se representan y cuáles permanecen invisibles.
La creación artística se convierte, en este contexto, en una forma de intervención política. No se trata solamente de utilizar herramientas digitales, sino de explorar cómo alterar sus convenciones y abrir un espacio para otras genealogías visuales, especialmente aquellas que proceden de experiencias latinoamericanas y de historias que los sistemas dominantes no siempre reconocen como intervenir en los imaginarios construidos por sistemas que tienden a reproducir patrones dominantes. ¿Cómo introducir otras genealogías visuales desde América Latina y disputar la aparente universalidad de los modelos generativos?
El núcleo de la propuesta de Bresani consiste en desplazar el error de su condición habitual de falla técnica. En lugar de entenderlo como un resultado defectuoso que debe corregirse, lo considera como una posibilidad de exploración estética y epistemológica. Una anomalía altera una composición, desestabiliza una representación y produce una asociación que no estaba prevista en la instrucción inicial.
Esta perspectiva recupera procedimientos vinculados con las vanguardias artísticas, el azar, el montaje, la fragmentación y la apropiación textual. El cut-up, asociado a William S. Burroughs, aparece como un antecedente de una práctica que desmonta los discursos para producir otras relaciones entre sus fragmentos. En el entorno de la inteligencia artificial, el prompt deja de ser una orden destinada a obtener un resultado preciso y se transforma en una provocación lingüística, en una forma de poner en movimiento el archivo de la máquina sin determinar por completo lo que debe aparecer.
El objetivo no es renunciar a las decisiones del artista, sino redistribuirlas. La máquina genera posibilidades, pero es la persona quien selecciona, interpreta, reorganiza y establece relaciones entre los resultados. La autoría se desplaza hacia una práctica de edición y mediación en la que intervienen la experiencia, la memoria y la capacidad de reconocer el potencial expresivo de aquello que inicialmente parecía un accidente.
Durante la sesión, Bresani profundizó en una dinámica de trabajo que permite trasladar la investigación artística al proceso de generación de imágenes. El ejercicio comienza con la selección de una cita, un fragmento textual o una idea relacionada con la propia práctica. A partir de ese material se construye una genealogía de artistas y obras que han influido en la mirada de quien crea. La cita y las referencias se combinan después en un prompt que funciona como punto de partida para producir imágenes.
El Modelo de Deriva Crítica y Producción Simbólica propuesto por Bresani articula distintas operaciones que conectan el archivo, el lenguaje, la generación visual, la intervención formal, el sonido, el movimiento y el análisis crítico. No se trata de una secuencia rígida, sino de una estructura rizomática en la que cada elemento puede conducir a otros recorridos.
La genealogía no consiste simplemente en enumerar influencias, sino en identificar relaciones, desplazamientos y transformaciones entre obras. Como ejemplo, Bresani aludió a la película Meshes of the Afternoon (1943), de Maya Deren, y a Lost Highway (1997), de David Lynch. En ambas pueden reconocerse situaciones de desdoblamiento, identidades que se confrontan consigo mismas y espacios donde se desestabiliza la frontera entre lo real, lo imaginado y lo inconsciente.
En la película de Deren, una mujer se encuentra con una versión de sí misma; los objetos cambian de significado y los recorridos parecen conducir a una realidad que se repliega sobre su propia imagen. Bresani relaciona estas operaciones con las duplicaciones de identidad que aparecen en la película de Lynch. La genealogía permite así reconocer cómo ciertas estrategias visuales y narrativas reaparecen transformadas en diferentes contextos.
Incorporar estas relaciones a una instrucción para una inteligencia artificial no significa pedirle que copie literalmente una obra. Se trata de introducir tensiones entre referencias, conceptos y motivos para que el sistema produzca otras asociaciones. El resultado puede ser reconocible, contradictorio e inesperado. Precisamente en esa distancia entre la intención inicial y la imagen generada comienza el trabajo crítico.
La genealogía también permite interrogar las referencias que los sistemas privilegian. Si las plataformas tienden a reproducir repertorios dominantes, incorporar otras tradiciones y experiencias se convierte en una forma de disputar los imaginarios que organizan la producción visual contemporánea.
Bresani mostró cómo esta metodología se desarrolla a través de diferentes medios. A partir de una reflexión compartida durante el seminario sobre la ausencia y la memoria, seleccionó la frase: «La ausencia como una forma de persistencia». El fragmento plantea una paradoja: plantea que algo puede dejar de estar materialmente presente y, sin embargo, continuar actuando sobre nuestra percepción, nuestros afectos y nuestra manera de habitar el mundo.
El procedimiento comienza con la selección de un texto, una cita o un fragmento relacionado con la práctica artística. A partir de ese material se construye una genealogía de artistas y obras que han influido en la sensibilidad de quien crea. Posteriormente, el texto y las referencias se convierten en materia para elaborar un prompt que permita experimentar con la generación de imágenes.
La frase funcionó como punto de partida para generar imágenes mediante una herramienta de inteligencia artificial. En lugar de buscar una ilustración literal, la intención fue explorar las asociaciones que el sistema podía producir a partir de una idea abstracta. Las imágenes resultantes, con sus coincidencias y desviaciones, abrieron otras posibilidades de interpretación.
El procedimiento continuó con la transformación de una imagen en sonido. Al introducirla en una herramienta generativa, fue posible explorar ritmos, texturas, frecuencias y sensaciones que no estaban presentes de manera evidente en su composición visual. Algunas plataformas permiten incluso producir partituras descargables, lo que abre la posibilidad de trasladar esos resultados a una interpretación musical.
La misma imagen se convierte después en una secuencia animada. El desplazamiento entre medios no constituye una acumulación de efectos tecnológicos, cada traducción introduce una nueva capa de incertidumbre y modifica la lectura del material inicial. La imagen deja de ser un objeto cerrado y se transforma en un nodo dentro de una red de relaciones visuales, sonoras y temporales.
Este procedimiento muestra que la metodología no depende exclusivamente de una plataforma particular. Las herramientas cambian, sus condiciones de acceso se modifican y las funciones gratuitas pueden desaparecer o quedar sujetas a nuevas restricciones. La práctica requiere, por tanto, una actitud experimental que permita desplazarse entre sistemas, reconocer sus límites y encontrar alternativas cuando una operación deja de ser posible.
Las propias fricciones tecnológicas forman parte de la experiencia. Los filtros, los créditos limitados, las restricciones de animación y las respuestas estereotipadas revelan que las plataformas no son instrumentos transparentes. Sus reglas condicionan lo que puede producirse y la manera en que se produce.
Uno de los aspectos del ejercicio es la diferencia entre generar una imagen y construir una obra. La producción algorítmica puede ofrecer numerosas variaciones, pero la abundancia no garantiza por sí misma una propuesta artística. La selección, la edición y la articulación conceptual continúan siendo operaciones centrales.
Bresani explicó que también utiliza fragmentos de sus propias investigaciones y de las sesiones del seminario para desarrollar ensayos visuales. Transcribe las intervenciones, selecciona pasajes, produce imágenes y establece relaciones entre las ideas expuestas y los resultados generativos. De esta manera, una conversación se convierte en texto, el texto en imagen y la imagen en una otra forma de reflexión.
El proceso no busca sustituir la escritura por imágenes automáticas, ni ilustrar mecánicamente un argumento. Propone, en cambio, construir una relación crítica entre el pensamiento y la producción visual. Las imágenes permiten volver sobre el texto, reconocer sus tensiones y descubrir asociaciones que quizá no habrían surgido durante la escritura.
La práctica adquiere así una dimensión de investigación-producción, donde crear imágenes es también formular preguntas, poner a prueba conceptos y producir conocimiento. El resultado no se limita a un objeto final, pues el recorrido, sus decisiones y sus accidentes se convierten en parte del material de investigación.
La propuesta de Bresani, se lee como una reflexión sobre los ritmos de la cultura contemporánea. En un entorno dominado por la productividad, la optimización y la promesa de respuestas inmediatas, la deriva reivindica el tiempo de la exploración, la distracción y el encuentro con aquello que no se había previsto.
Perder el control no significa abandonar toda intención, sino suspender momentáneamente la necesidad de conducir cada paso hacia un resultado anticipado. El artista establece un marco de trabajo, introduce referencias y toma decisiones, pero acepta que los materiales generados lo desvían de su plan original. Esa disposición permite reconocer posibilidades que una metodología exclusivamente orientada a la eficiencia descartaría.
En este sentido, la deriva no es solamente una técnica para producir imágenes. Es una postura frente a los sistemas que buscan anticipar, clasificar y dirigir nuestras acciones. Allí donde el algoritmo tiende a reproducir patrones, el error introduce incertidumbre; donde la plataforma ofrece respuestas previsibles, la experimentación abre espacios para la diferencia.
La metodología de Bresani reside en trabajar dentro de las contradicciones de estas tecnologías, aprovechar sus capacidades sin aceptar sus resultados como inevitables y reconocer las condiciones económicas, culturales y técnicas que intervienen en su funcionamiento.
Enseñar a equivocarse a las máquinas significa aprender a mirar críticamente sus respuestas. Implica entender que una imagen generada no es una representación neutral del mundo, sino el resultado de un sistema de datos, decisiones y relaciones de poder. También supone reconocer que, entre la instrucción y el resultado, existe un espacio donde el arte se interviene.
La propuesta de Bruno Bresani convierte ese espacio en un territorio de investigación. Mediante la memoria, las genealogías, el montaje y las anomalías, la inteligencia artificial deja de ser únicamente una herramienta de producción para convertirse en un campo de experimentación crítica.
Pero producir imágenes mediante inteligencia artificial plantea otro desafío ¿cómo analizarlas críticamente? Para abordar esta cuestión, Bresani incorpora el modelo hermenéutico, interdisciplinario y sociosemiótico desarrollado por Jacob Bañuelos, uno de sus tutores en el posgrado de la UNAM.
Esta perspectiva permite estudiar las imágenes más allá de su apariencia formal, atendiendo a sus dimensiones históricas, técnico-estéticas, filosóficas, socioculturales, mediáticas, antropológicas y semióticas. El objetivo no es encontrar una interpretación única, sino reconstruir las redes de sentido que hacen posible cada imagen.
El análisis revela las genealogías visuales que el propio artista no había identificado conscientemente, así como asociaciones con tradiciones estéticas, imaginarios culturales y representaciones del cuerpo. La herramienta analítica se convierte, de esta manera, en un punto de partida para nuevas preguntas y no en una autoridad definitiva sobre el significado de la obra.
Bresani subraya, además, la necesidad de ampliar estas genealogías con referentes latinoamericanos. Si los sistemas generativos y sus instrumentos de análisis tienden a privilegiar artistas y tradiciones del norte global, intervenir en sus resultados implica también cuestionar los marcos culturales que determinan sus asociaciones.
La creación y la interpretación conforman así una doble operación, comprender las condiciones que hicieron posible una imagen y, al mismo tiempo, examinar los sentidos que adquiere una vez producida.
Más allá de las herramientas y los procedimientos, la propuesta de Bresani plantea una reflexión sobre los ritmos de la cultura contemporánea. En una sociedad marcada por la productividad permanente, la optimización y la exigencia de resultados inmediatos, el artista reivindica la pausa, el cansancio y la posibilidad de perder el control.
La creación no siempre avanza mediante decisiones racionales y objetivos definidos. También requiere momentos de distracción, asociaciones involuntarias y exploraciones aparentemente improductivas. Perderse, es una manera de abandonar los recorridos previsibles y encontrar otras posibilidades de pensamiento.
En este sentido, la deriva no es únicamente una técnica para generar imágenes. Es también una postura frente a los sistemas que buscan anticipar, clasificar y controlar nuestras acciones. Allí donde el algoritmo procura establecer patrones, el error introduce incertidumbre; donde la plataforma ofrece respuestas estandarizadas, la experimentación abre espacios para la diferencia.
La reflexión resulta especialmente pertinente cuando las imágenes generadas por inteligencia artificial comienzan a confundirse con registros de lo real. Frente a la abundancia visual, la cuestión ya no consiste en producir más imágenes, sino en comprender de dónde vienen, qué relaciones de poder reproducen y qué experiencias quedan fuera de sus representaciones.
Enseñar a equivocarse a las máquinas significa aprender a trabajar con sus límites, sin aceptar sus resultados. Supone convertir la interacción tecnológica en una práctica crítica, capaz de cuestionar los imaginarios dominantes y abrir otras formas de sensibilidad.
La propuesta de Bruno Bresani no busca resolver las contradicciones de la inteligencia artificial, sino habitarlas creativamente. En las desviaciones, las asociaciones imprevistas y las fallas de los sistemas aparece la posibilidad de imaginar otras relaciones entre memoria, tecnología y experiencia humana.
Expreso mi sincero agradecimiento a las autoridades, al cuerpo tutorial y a los equipos académicos y administrativos de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) por su apoyo, aval, orientación y colaboración en la planificación, gestión y realización de la estancia de investigación desarrollada en Argentina, en el marco de mi formación doctoral en el Posgrado en Artes y Diseño de la UNAM. Su acompañamiento fue fundamental para concretar las actividades académicas, las presentaciones y los espacios de intercambio vinculados con mi proyecto de investigación sobre el Modelo de Deriva Crítica y Producción Simbólica.
En particular, agradezco al Dr. Arturo Miranda Videgaray, tutor principal de mi investigación doctoral, así como al Dr. Rubén Maya Moreno y al Dr. Jacob Bañuelos Capistrán, integrantes de mi cuerpo tutorial, por su orientación y acompañamiento académico. Asimismo, extiendo mi reconocimiento a Dr. Marco Sandoval, coordinador del Posgrado en Artes y Diseño de la UNAM, por su apoyo en las gestiones académicas e institucionales relacionadas con la estancia.
Por parte de la UNLP, agradezco a María Elena Reyes, jefa del Departamento de Diseño Multimedial de la Facultad de Artes; al Lic. Lisandro Aguiar, por su colaboración en la gestión y articulación de las actividades; al Ing. Emiliano Causa y a la Dra. Alejandra Ceriani, así como a todos los integrantes del equipo de investigación del Proyecto Bienal de I+D 11/B426 «Generatividad e Inteligencia Artificial en el Arte» (UNLP), por su contribución al diálogo entre arte, investigación y tecnologías digitales, por la coordinación académica, la interlocución y el acompañamiento brindados durante la estancia, así como por facilitar espacios de presentación y discusión del proyecto en el ámbito universitario.
Este reconocimiento tiene como propósito destacar la contribución de ambas instituciones y de las personas involucradas a la realización de esta experiencia de movilidad académica, orientada a presentar, discutir y enriquecer los avances de mi investigación doctoral mediante el intercambio de conocimientos, metodologías y perspectivas entre México y Argentina. Asimismo, pone en valor la cooperación interinstitucional como condición fundamental para fortalecer la investigación y la producción artística contemporánea en los campos del arte, el diseño y las tecnologías digitales.