Narrativas interactivas y personalizadas
IA y algoritmos en la creación de contenido
Al final de esta página se encuentra la bibliografía,
el cronograma de teóricos y la modalidad de evaluación.
Fundamentación
En la era de la información y la automatización digital, la personalización del contenido y las narrativas interactivas han transformado la manera en que las audiencias consumen historias y entretenimiento. La inteligencia artificial (IA) y los algoritmos juegan un papel clave en la generación de experiencias dinámicas y adaptativas, modificando el papel de creadores, plataformas y usuarios. Este fenómeno ha sido ampliamente estudiado desde distintas perspectivas teóricas y con metodologías digitales, con foco en las narrativas transmedia y la realidad virtual, los datos que se generan en las plataformas y el impacto de la automatización en la creación de contenidos.
La comunicación transmedia constituye una condición básica en la forma en que se desarrollan y distribuyen las historias en la actualidad. A través de múltiples plataformas y formatos, permite la expansión de un relato de manera orgánica, ofreciendo a distintos segmentos de audiencia diversas formas de interactuar con el contenido. Este enfoque no solo amplía el alcance de una historia, sino que también fomenta la participación activa del usuario, promoviendo una experiencia más inmersiva y personalizada. Desde el cine y los videojuegos hasta el periodismo y la educación, la narrativa transmedia se ha convertido en una estrategia clave para conectar con públicos diversos, implicarlos y generar una experiencia personalizada.
La realidad virtual holográfica representa otro caso significativo en la forma en que experimentamos las narrativas interactivas. Al permitir la proyección tridimensional de entornos y personajes en espacios físicos, esta tecnología amplía las posibilidades de inmersión y participación de los usuarios. Su aplicación en el entretenimiento, la educación y el periodismo inmersivo crea experiencias más tangibles y realistas, estableciendo una nueva frontera en la creación de contenido digital.
Microsoft HoloLens, un visor de realidad mixta, ha sido implementado en la enseñanza de anatomía en universidades como la Case Western Reserve University. En lugar de depender únicamente de libros de texto o modelos en 2D, los estudiantes pueden visualizar órganos y sistemas del cuerpo humano como hologramas tridimensionales suspendidos en el aire. Estos modelos pueden girarse, ampliarse e incluso diseccionarse virtualmente, permitiendo a los estudiantes explorar el cuerpo humano en detalle.. Además, los profesores pueden interactuar con los hologramas en tiempo real y explicar conceptos anatómicos de manera mucho más inmersiva y visual. La propuesta es ofrecer una mejora significativa en el aprendizaje práctico, reduciendo costos en materiales físicos y permitiendo una mejor retención de conocimientos al ofrecer una experiencia más interactiva y realista.
En 2022, el Tecnológico de Monterrey implementó el uso de profesores con efecto holográfico en sus aulas. Esta iniciativa permitió que docentes ubicados en diferentes campus impartieran clases de manera virtual, proyectándose como hologramas en tiempo real. Esta tecnología mejoró la interacción entre estudiantes y profesores, ofreciendo una experiencia educativa más inmersiva y cercana a la presencial.
Por otro lado, el uso de hologramas en coberturas de noticias en vivo fue realizado por la CNN en las elecciones presidenciales de EE.UU. en 2008. Durante la transmisión, la reportera Jessica Yellin apareció como un holograma en el set de CNN, mientras en realidad estaba en otro lugar. Utilizando una combinación de cámaras y tecnología de captura volumétrica, la cadena permitió que su imagen tridimensional fuera proyectada en tiempo real dentro del estudio, dando la impresión de que estaba físicamente junto a los presentadores.
Esta tecnología se ha aplicado también en el periodismo inmersivo, donde los espectadores pueden experimentar eventos noticiosos como si estuvieran dentro de la escena. Entre otros medios, el The New York Times y la BBC han experimentado con la recreación holográfica de zonas de conflicto o desastres naturales. Con gafas de realidad mixta, los usuarios pueden «caminar» por un campo de refugiados o una ciudad destruida, obteniendo una perspectiva más profunda de la noticia.
En vínculo con estas nuevas tendencias, las principales operadoras de telecomunicaciones europeas, como Deutsche Telekom, Orange, Telefónica y Vodafone, en colaboración con la empresa de tecnología Matsuko, realizaron pilotos para hacer que las llamadas holográficas como si fuera una llamada telefónica tradicional. Utilizando la cámara frontal de un smartphone, se capturaba y transmitía una imagen holográfica tridimensional en tiempo real de una persona, procesándola a través de un avanzado motor de renderizado 3D. Esta imagen se mostraba en un entorno de realidad aumentada o virtual, permitiendo una experiencia de comunicación más inmersiva.
El estudio de estos formatos para la producción y consumo de narrativas ha sido abordado por una diversidad de autores. Entre ellos, Marie-Laure Ryan (2015) que, en Narrative as Virtual Reality 2, explora cómo la inmersión y la interactividad han evolucionado en la literatura y los medios electrónicos, y Carlos Scolari (2013), quien analiza cómo las historias se expanden a través de múltiples plataformas y la forma en que los usuarios participan en la construcción del relato. Ambos constituyen antecedentes y un punto de partida para los recorridos que nos proponemos en este programa.
Asimismo, el periodismo inmersivo es trabajado por autores como John Pavlik (2019) en Journalism in the Age of Virtual Reality, donde analiza cómo la realidad virtual y las tecnologías emergentes están redefiniendo la producción y consumo de noticias. Complementando esta perspectiva, De la Peña y otros (2010) en “Immersive Journalism: Virtual Reality for the First-Person Experience of News” argumentan que la tecnología puede mejorar la empatía del espectador al situarlo dentro de la historia, transformando el modelo tradicional de narración periodística.
Estos escenarios y sus aspectos críticos fueron también tematizados en numerosas obras literarias. Un caso paradigmático es la novela El círculo de Dave Eggers (2013) que habla de los riesgos de la hiperpersonalización y la vigilancia digital en una distopía terriblemente cercana, que ha sido considerada un clásico del futuro. En esta obra, los protagonistas otorgan a empresas y gobiernos acceso libre a todos sus datos privados y a la información que generamos a cada minuto, creando un mundo donde la transparencia absoluta y la vigilancia se convierten en los pilares de la sociedad. Eggers plantea una reflexión crítica sobre el poder de los algoritmos y la pérdida de privacidad en la era digital, cuestiones que son fundamentales para comprender los desafíos éticos y sociales de la automatización en la creación de contenido. Más recientemente, Chung y Kim (2022) en «Virtual Reality for News and Journalism: Are We There Yet?» de Digital Journalism abordan la evolución de la realidad virtual aplicada a la información y sus implicaciones en la personalización del contenido. Estas obras brindan un marco conceptual para entender cómo la IA y los algoritmos han modificado la forma en que experimentamos y consumimos las narrativas digitales, desde el entretenimiento hasta el periodismo.
Narrativas de ficción y no ficción, Periodismo inmersivo e IA Generativa
La IA generativa, aplicada tanto a la ficción como a la no ficción, está redefiniendo los límites de la creatividad, permitiendo la creación automatizada de textos, imágenes y narrativas complejas. Herramientas como GPT, DALL-E y Stable Diffusion han revolucionado la manera en que se producen historias, facilitando la generación de contenido visual y textual de forma autónoma o en colaboración con creadores humanos. En el cine y la literatura, esto ha llevado a la aparición de obras generadas parcialmente por IA, desafiando los paradigmas tradicionales de autoría y creatividad.
Por otro lado, el periodismo inmersivo se ha beneficiado enormemente de la integración de la IA y la realidad virtual holográfica, permitiendo la reconstrucción de escenas de noticias en entornos tridimensionales, donde los espectadores pueden experimentar los eventos desde una perspectiva única. Un ejemplo de esto es la aplicación de hologramas para reportajes en zonas de conflicto o desastres naturales, brindando una visión más profunda de la realidad. Así, la tecnología está impulsando una nueva era en la narrativa digital, donde la interacción, la personalización y la inmersión redefinen la manera en que consumimos historias
Estudios de audiencias y ¨Data – Driven Storytelling¨
En este contexto, los estudios de audiencias desempeñan un papel crucial en la evolución de las narrativas interactivas y personalizadas. La recopilación y análisis de datos permite comprender las preferencias, hábitos y comportamientos de los usuarios, posibilitando la creación de experiencias más inmersivas y adaptadas a cada perfil de consumo. Henry Jenkins (2006) en Convergence Culture: Where Old and New Media Collide elaboró uno de los primeros trabajos de referencia acerca de cómo las audiencias participan activamente en la construcción del significado de los contenidos, lo que actualmente se refuerza desde el diseño narrativo basado en datos.
El “data-driven storytelling”, o narración moldeada por datos, se ha convertido en una estrategia clave en múltiples sectores, desde el periodismo hasta el entretenimiento. Paul Bradshaw (2017) en The Online Journalism Handbook destaca cómo las organizaciones mediáticas utilizan análisis de datos para generar historias más relevantes y dirigidas a públicos específicos. En plataformas de streaming como Netflix y Spotify, los algoritmos de recomendación basados en datos permiten ajustar la oferta de contenido a cada usuario, influenciando así su experiencia narrativa.
En el ámbito de la inteligencia artificial, Christer Clerwall (2014), autor de «Enter the Robot Journalist», explora cómo los sistemas automatizados pueden generar textos informativos personalizados, modificando la dinámica entre creadores de contenido y audiencias. Asimismo, Hamilton & Turner (2020) en Data Journalism and the Regeneration of News argumentan que el periodismo basado en datos no solo mejora la personalización, sino que también permite nuevas formas de interactividad y participación del usuario.
Los estudios de audiencias proporcionan la base para el diseño de los modelos de negocio que sustentan a los proyectos de creación de contenido. Desde plataformas de streaming hasta redes sociales y marketplaces, las estrategias de monetización han adoptado un enfoque basado en datos, personalización y economía de suscripción. Es también nuestro objetivo en esta cursada explorar el desarrollo de iniciativas incorporando esta dimensión, y los nuevos actores que se incorporan en la economía de creadores.
Estrategias de monetización en plataformas transmedia
Las plataformas transmedia han encontrado diversas formas de generar ingresos, combinando modelos tradicionales con nuevas estrategias digitales. Entre estos modelos se encuentran: la suscripción, utilizada por empresas como Netflix y Spotify; el modelo “freemium”, que permite el acceso gratuito a su servicio, pero con funciones limitadas; el patrocinio por publicidad digital; las donaciones o e-commerce por medio de un marketplace; y las microtransacciones que permiten mejorar la experiencia del usuario o conectar oferta y demanda.
Asimismo, los creadores de contenido han encontrado nuevas formas de monetizar su trabajo y darle sostenibilidad a sus proyectos. Plataformas como Patreon, Twitch y OnlyFans permiten que creadores reciban ingresos directos de sus audiencias a través de suscripciones y donaciones. A su vez, la descentralización financiera a través de criptomonedas y la tecnología blockchain ha abierto nuevas oportunidades de financiación en la creación de contenido digital.
La recopilación y análisis de datos permite que las plataformas digitales ajusten la oferta de contenido y publicidad a cada usuario. Algoritmos de recomendación utilizados por Netflix, Amazon y TikTok analizan patrones de consumo para ofrecer experiencias personalizadas y optimizar la retención de usuarios.
El recorrido de la materia incluirá el análisis de casos de estudio tanto de streaming como de redes sociales y producción audiovisual. Entre ellos:
● Netflix & Big Data: Uso de algoritmos para recomendar contenido y mejorar la retención de usuarios.
● Amazon y su modelo de negocio: Estrategias de optimización en la economía digital.
● YouTube y la monetización por anuncios: Uso de contenido generado por usuarios y publicidad segmentada.
● Twitch y la economía de las suscripciones: Impacto de los modelos de membresía en la creación de contenido en vivo.
Objetivos de la materia
● Comprender los principios de la personalización narrativa a través de la IA y los algoritmos.
● Explorar las aplicaciones de la inteligencia artificial en la generación de historias interactivas y dinámicas.
● Analizar casos de estudio sobre el uso de IA en el periodismo inmersivo, videojuegos y plataformas de streaming.
● Reflexionar sobre las implicaciones éticas y sociales de la automatización en la creación de contenidos.
● Examinar el papel de los datos y los estudios de audiencias en la producción de contenido personalizado.
Cronograma de teóricos
*Pitches de producto: Propuesta de un producto creativo/comunicacional que integre un uso de IA. Se espera que este primer prototipo resuma la idea del producto en conexión con las dinámicas de consumo relevadas en la primera entrega, y que fundamente la propuesta de incorporación de IA. Formato: diez minutos, 10 slides + devoluciones.
*Pitches completos: En esta nueva iteración se espera que el identifique el tipo de financiamiento a utilizar, en articulación con el desarrollo previo. Formato: cinco minutos, 10 slides + devoluciones breves.
Unidad 1: Estudios de audiencias y ¨Data – Driven Storytelling¨
● Narrativas transmedia y comportamiento de audiencias.
● Participación, colaboración y co-creación.
● Nuevas métricas y herramientas de segmentación.
● Tendencias de comportamiento de usuarios en plataformas digitales.
● El proceso de desarrollo de un proyecto transmedia y sus dimensiones.
Bibliografía y recursos
Teóricos
● Rose, F. Prefacio y “El giro narrativo”. El mar en el que nadamos. Cómo funcionan las historias en un mundo basado en datos. Trad. Carrizo, V. para la Cátedra de Comunicación Transmedia, UBA.
● Dowd, T. y otros (2013) Selección de Storytelling Across Worlds: Transmedia for Creatives and Producers. Taylor & Fraser, 2013. Trad. Lasciar, F. para la Cátedra de Comunicación Transmedia, UBA.
● Firth, E. (2024) Selección de TikTok as Television Navigating Algorithmic Entertainment in the Platform Era. Introducción de su Tesis Doctoral y el Capítulo 2: Algoritmos y audiencias, para optar por el Doctorado en Comunicación, Investigación Social y Marketing de la Università di Roma.
● GWI: On-demand Consumer Research. The Creator Economy Report (2025)
Prácticos
● Rampazzo Gambarato, R. (2013) Transmedia Project Design: Theoretical and Analytical Considerations. Baltic Screen Media Review. National Research University Higher School of Economics
● Kahsay, A. y Mi, D. (2023). Media Data for ML Studio Creative Production en Netflix Data Tech Talks.
● Arriagada, A. y Ibáñez, F. (2020) You Need At Least One Picture Daily, if Not, You’re Dead”: Content Creators and Platform Evolution in the Social Media Ecology en Sage Journals.
Unidad 2: Narrativas de ficción y no ficción. Periodismo inmersivo, IA Generativa y nuevas tendencias
● Diseño de periodismo inmersivo dentro de un espacio transmedia.
● Impacto de la IA generativa en la creación de contenido.
● Estética artificial y narrativas generadas por IA.
● Estrategias de interactividad en la producción periodística y audiovisual.
Bibliografía y recursos
Teóricos
● Marín Marín, A. (2024) Introducción a la narrativa generativa, entre algoritmos y creatividad. Sitio Anesma.
● Lugo Rodriguez, N. (2018) Immersive Journalism Design Within a Transmedia Space (Cap. 5) en Exploring Transmedia Journalism in the Digital Age. Trad. Dominguez Halpern, E. para la Cátedra de Comunicación Transmedia, UBA.
● Manovich, L. & Arielli, E. (2024) – Chapter 8 – From Tools to Authors en Artificial Aesthetics: Generative AI, Art and Visual Media.
● Herrero-Diz, P., Varona-Aramburum, D. (2018) Uso de chatbots para automatizar la información en los medios españoles. El profesional de la información.
● Lovink, G. (2019) Selección de Tristes por diseño.
Prácticos
● Manovich, L. & Arielli, E. (2024) – Chapter 5 – Artificial Aesthetics, 2023. Trad. Ortiz, M. para la Cátedra de Comunicación Transmedia, UBA.
● Sun y otros (2023) El lenguaje como realidad: Una experiencia de narración co-creativa en Las mil y una noches utilizando IA generativa
● Domestic Data Streamers. Mapping the Uncharted What can GenAI (Really) do for data visualization?
● Domestic Data Streamers (2024). Five ideas for an ethical use of GEN-AI in arts and design
Unidad 3: Modelos de negocio digitales y estrategias de monetización
● Estrategias de monetización en plataformas transmedia.
● Economía de los creadores y sostenibilidad de los modelos digitales.
● Personalización de la experiencia del usuario y big data.
● Casos de estudio en streaming, redes sociales y producción audiovisual.
Bibliografía y recursos
Teóricos
● Somalo, I. (2020) “Modelos de negocio” (Cap. 1) y “Modelos de negocio en la economía digital» (Cap. 3). Modelos de negocio digitales: Cómo y por qué las startups baten a las empresas tradicionales. (Libro completo)
● Kim, W. C. y Mauborgne, R. (2005) “La creación de océanos azules” (Cap. 1) y “Herramientas y esquemas analíticos” (Cap. 2). Blue Ocean Strategy. Harvard Busines School Press
● Van Es, K. (2022) Netflix & Big Data: The Strategic Ambivalence of an Entertainment Company
Prácticos
● Somalo, I. (2020) “Amazon y su modelo de negocio” (Cap. 4) y “Desarrollo de proyectos y toma de decisiones de inversión en la economía digital” (Cap. 6). Modelos de negocio digitales: Cómo y por qué las startups baten a las empresas tradicionales. (Libro completo)
● Data-Driven Marketing Strategy (With Examples and Results)
● Informes de Netflix en: Netflix Tech Blog.
● Data Society: Perspectives on Big Data, Ethic and Society
Modalidad de evaluación
La evaluación de la materia se realizará a través de un proyecto que se desarrollará a lo largo del cuatrimestre, con insumos de las clases de prácticos y teóricos, que comprenderá tres instancias de entrega o iteración.
Durante la primera semana de clases se profundizará sobre las características de las tres entregas previstas a lo largo del cuatrimestre
A modo de aproximación:
● Primera entrega: Informe de caracterización del segmento de audiencia elegido como destinatario del proyecto. Fecha de entrega: 14 de abril (sujeto al desarrollo del cuatrimestre) Formato: entrega de entre 5 y 8 carillas máximo.
● Segunda entrega: Propuesta de un producto creativo/comunicacional que integre un uso de IA. Se espera que este primer prototipo resuma la idea del producto en conexión con las dinámicas de consumo relevadas en la primera entrega, y que fundamente la propuesta de incorporación de IA. Fecha de entrega: 12 de mayo (sujeto al desarrollo del cuatrimestre) Formato: pitch de presentación (powerpoint) e informe con fundamentación Formato: presentación de 10 slides Informe que cuente con fundamentación y desarrollo de la propuesta de entre 3 y 5 carillas máximo.
● Propuesta de modelo de negocio y entrega final. En esta nueva iteración se espera que el identifique el tipo de financiamiento a utilizar, en articulación con el desarrollo previo. Fecha de entrega: 26 de junio (sujeto al desarrollo del cuatrimestre) Formato: presentación de 10 slides Informe final que cuente con: fundamentación y desarrollo de la propuesta. Secciones sugeridas: Intro. y resumen de la idea propuesta / Objetivos / Desarrollo, incluyendo las tres dimensiones / Conclusiones / Bibliografía. Imágenes y visualizaciones en anexo. Entre 10 y 15 carillas máximo.
Equipo Docente
Prof. Titular Asociada: Estela Domínguez Halpern
Prof Adjunta: Carolina Gruffat
Jefe de Trabajos Prácticos: Julio Alonso
Ayudantes de Primera: Mario Kiektik, María Ortiz, María Eugenia Gonzalez Ocampo, Sofia Alamo, Giselle Bordoy, Victoria Carrizo, Enzo Tomás Evangelista
Ayudantes Graduados: Carolina Flechas, Noelia Pirsic Galeanoff Ayudantes Alumnos: Ignacio Escudero, Emiliya Antonyuk, Agustina Ramos, Paulina Gallardo, Victoria Maron, Abril Portas.
Taller de Comunicación Transmedia 