Para ello, se diseñó un experimento con prompts estandarizados que describían a mujeres de 20, 40 y 60 años, tanto mediante descripciones neutras como a través de calificativos habituales en el ámbito publicitario, como “supermodelo” o “muy fea”. Las imágenes obtenidas se evaluaron con un sistema de categorías que incluía aspectos como raza, color de piel o morfología corporal. Los resultados revelan una clara sobrerrepresentación de mujeres caucásicas y una fuerte homogeneización de cuerpos y rostros, mientras que los cuerpos robustos y las razas minoritarias aparecen escasamente representados. Además, se detectan sesgos lingüísticos y culturales relevantes, así como una limitada variedad de expresiones emocionales, dominadas por gestos neutros o serios que reducen el impacto comunicativo de las imágenes.
El propio estudio reconoce algunas limitaciones, como el análisis de solo cuatro modelos, el uso exclusivo del inglés y el español o el hecho de trabajar únicamente con retratos de busto, lo que condiciona el alcance de las conclusiones. Aun así, la investigación aporta una reflexión clave: si bien la inteligencia artificial generativa ofrece enormes posibilidades creativas, su desarrollo actual reproduce estereotipos y desigualdades ya presentes en la sociedad.
Se subraya así la necesidad urgente de diversificar los datos de entrenamiento, incorporar equipos multidisciplinares en el diseño de estas tecnologías y aplicar principios éticos desde el inicio. Solo de esta manera, la IA podrá convertirse en una herramienta verdaderamente inclusiva, alineada con valores de equidad, autenticidad y pluralidad cultural, y capaz de representar a las mujeres en toda su diversidad.
https://revistasinvestigacion.esic.edu/adresearch/index.php/adresearch/article/view/322
Moreno, B. et al. 2025. IA generativa y retrato publicitario: estudio sobre la representación femenina. aDResearch ESIC International Journal of Communication Research. 34, (Nov. 2025), e322. DOI: https://doi.org/10.7263/adresic-34-322.
