IA en un proyecto de portfolio: cómo declarar el aporte de la herramienta

Cuatro categorías de aporte y los documentos con los que se contrastan

Este texto desarrolla un único ejemplo didáctico, claramente señalado como tal, que separa el aporte de un proyecto en cuatro categorías honestas —el encargo, las decisiones del autor, el trabajo de la herramienta y la selección manual con su retoque— y contrasta cada categoría no con ideas generales sobre la IA, sino con la redacción literal de las condiciones de uso de dos generadores de imágenes distintos, una regla vigente de una gran plataforma de portfolio y la postura oficial del regulador de derechos de autor de EE. UU.

Un ejemplo didáctico: el rebranding de la cafetería ficticia «Mediodía»

Una descripción honesta de un proyecto de portfolio hecho con ayuda de IA se apoya en cuatro puntos separados y no en una sola frase: qué encargo y qué criterios de terminación fijó el autor antes de abrir la herramienta; qué decisiones de estilo, selección y composición tomó por su cuenta; qué hizo exactamente el generador de imágenes y bajo qué condiciones de qué servicio; y qué se seleccionó del resultado y cómo se retocó a mano. Lo que funciona es la concreción en cada paso —el nombre de la herramienta y su versión, la proporción generada, el volumen de retoque manual— y no la frase genérica «hecho con IA» ni el silencio total sobre la herramienta.

El resto del texto muestra ese método sobre un armazón didáctico y no sobre el relato de un encargo real: la redacción de VJOURNAL no realizó ni encargó este proyecto, no tiene autor ficticio con biografía, cliente ni resultado medible —es un marco hipotético para mostrar un método aplicable a cualquier proyecto real del lector. Imaginemos a un diseñador principiante que prepara para su portfolio el rebranding de una cafetería ficticia llamada «Mediodía»: un logotipo, una paleta, un juego de tarjetas de menú y una portada para redes sociales— y que en una de las etapas usa un generador de imágenes para obtener rápidamente variantes visuales de una textura de packaging. A continuación, cada etapa de este proyecto hipotético se desglosa entre lo que hizo la persona y lo que hizo la herramienta.

El encargo y los límites que el autor define antes de abrir el generador

La primera categoría de una descripción honesta es lo que, en el ejemplo de «Mediodía», define el propio autor antes de abrir cualquier herramienta: el encargo. El diseñador define la audiencia (los vecinos del barrio, no el flujo turístico), de tres a cinco palabras que describen el carácter de la marca («cálido», «sin prisas», «sin dulzura excesiva»), restricciones (el logotipo debe leerse igual de bien en un vaso, un letrero y un avatar de redes) y un criterio de terminación (reconocible sin texto en tres soportes distintos). En este ejemplo el brief lo redacta una persona, y precisamente eso conviene escribir primero en la descripción del proyecto, en vez de empezar el relato directamente por el generador. Si el autor usó un modelo de lenguaje, y no solo un generador de imágenes, para redactar el brief, la descripción de la audiencia o el propio texto del portfolio, ese aporte también conviene declararlo: la declaración abarca cualquier ayuda sustancial de la IA, no solo una imagen generada.

Decisiones que en el proyecto tomó una persona, no el generador

La segunda categoría son las decisiones que el autor toma antes, durante y después de trabajar con la herramienta: qué referencias reunir y por qué precisamente esas, qué paleta reducir a partir de una más amplia, qué composición elegir entre varias propuestas, qué parte de lo generado usar como base y qué descartar por completo. En el ejemplo de «Mediodía», el diseñador redacta él mismo el texto del prompt para el generador (que describe exactamente la textura del packaging: papel «cálido», un tono concreto, una referencia a la luz de la mañana) en lugar de limitarse a escribir el nombre de la marca y esperar un resultado terminado: elegir esa redacción también es una decisión del autor, pero no sustituye ni garantiza el valor artístico del resultado, que sigue dependiendo de lo que ofrezca ese generador en concreto. Esta decisión no debe confundirse con un fundamento para el copyright sobre el propio resultado generado: si la redacción del prompt basta para considerar autor de la imagen a quien lo escribió es una pregunta que trata por separado la parte más reciente del informe de la Oficina de Copyright de EE. UU. sobre la protegibilidad de los resultados de IA generativa, publicada el 29 de enero de 2025. Según el comunicado de la Oficina sobre esa parte del informe, la protección puede alcanzar a la disposición o modificación creativa que una persona haga del resultado de un generador, «but not the mere provision of prompts» —pero no la mera presentación de un texto de prompt (traducción de la redacción)—; la redacción del prompt por sí sola no se presenta aquí como fundamento de autoría.

Condiciones de los generadores: qué recibe el autor junto con la imagen

La tercera categoría es el trabajo de la propia herramienta, y aquí una descripción honesta exige no la frase genérica «con ayuda de IA», sino entender qué ofrece exactamente un generador concreto y en qué condiciones, según los propios documentos del fabricante, porque las condiciones difieren notablemente entre herramientas.

Selección y retoque manual: qué llegó de lo generado hasta la entrega final

La cuarta categoría es lo que ocurre después de la generación: entre varias variantes de textura, el autor del ejemplo didáctico selecciona una, la recorta y recompone para el formato de tarjeta de menú requerido, ajusta a mano el color con el resto de la paleta de marca y añade tipografía y maquetación que el generador de imágenes no creó en absoluto. Esta es la categoría que más se pierde en la frase «lo diseñó la IA»: en este ejemplo didáctico, la tipografía, la composición final del diseño y el ajuste de color los hace una persona, no el generador. La plataforma de portfolio Dribbble formula la regla sin condiciones: «Do not share content that is wholly generated by AI» —no compartas contenido generado enteramente por IA (traducción de la redacción). La prohíbición rige independientemente de si la descripción menciona el trabajo de la herramienta; por separado, para trabajos donde la IA participó junto a una persona, la plataforma recomienda señalar el aporte de la herramienta en la descripción del trabajo. Es decir, la regla de Dribbble no trata de si una etiqueta legitima publicar un trabajo enteramente generado —no se puede publicar, con etiqueta o sin ella—, sino de que vale la pena mencionar la participación de la herramienta en un trabajo parcialmente autoral.

Cómo declarar el aporte de la herramienta en la descripción del trabajo

La Oficina de Copyright de EE. UU. exige a los solicitantes declarar la presencia de contenido generado por IA en una obra presentada a registro y describir brevemente, en concreto, el aporte del autor humano —es un requisito para el registro legal en Estados Unidos, no para un texto de portfolio, pero el principio es el mismo: no indicar el simple hecho de haber usado IA, sino qué hizo exactamente la persona. Una formulación útil para describir un proyecto no es «diseño hecho con ayuda de IA» ni el silencio sobre la herramienta, sino el detalle de cada uno de los cuatro pasos: qué encargo fijó el autor, qué decisiones tomó por su cuenta, qué generador y versión se usaron y para qué elemento, y qué se seleccionó y cómo se retocó a mano. Esa formulación cumple a la vez la recomendación de Dribbble de declarar el aporte de la IA y evita presentar el resultado del generador como trabajo enteramente manual, algo que las condiciones de uso de OpenAI prohíben por separado.

Para «Mediodía», esa descripción podría decir lo siguiente (el texto es hipotético, ligado al ejemplo ficticio y no a un proyecto real: es un modelo de redacción, no el relato de un encargo que ocurrió): el rebranding de la cafetería «Mediodía» es un proyecto didáctico. El encargo y los criterios de terminación los redacté por mi cuenta: audiencia, los vecinos del barrio; carácter de marca, cálido y sin prisas; requisito, que el logotipo se lea igual de bien en un vaso, un letrero y un avatar de redes. Las referencias, la paleta y la composición de las tarjetas de menú las elegí y compuse yo. La textura del packaging para una tarjeta de menú la generé en Midjourney (versión de las condiciones de servicio del 27/05/2026, plan asumido Standard) a partir de mi propio prompt de texto con la descripción del papel, el tono y la luz; de varias variantes seleccioné una. El trabajo posterior —recorte al formato de la tarjeta, ajuste de color con la paleta de marca, tipografía y maquetación final— lo hice a mano en un editor vectorial y uno rasterizado; el generador no creó nada de eso. Una versión débil de la misma descripción —«el diseño está hecho con una IA», o directamente sin mencionar la herramienta— resta valor a la parte que hizo enteramente una persona y no permite al espectador distinguir qué se generó de lo que no; una versión sólida nombra la herramienta, el plan, el elemento concreto y el volumen de retoque manual, sin disculparse por usar un generador ni atribuirle lo que no hizo.

Lo que una IA no garantiza: copyright y reclamos de terceros

Ninguna de las fuentes citadas permite prometer que cualquier imagen generada esté legalmente limpia para cualquier uso. Según la postura oficial de la Oficina de Copyright de EE. UU. —el regulador de un solo país, no una regla común a todas las jurisdicciones—, el copyright estadounidense solo puede proteger material creado por la creatividad humana, y el contenido generado por IA que supere un nivel mínimo (de minimis) debe excluirse explícitamente de la solicitud de registro: la parte del proyecto generada por la herramienta no obtiene por sí misma protección de copyright en EE. UU., a diferencia del aporte humano que la rodea. En otras jurisdicciones, incluida Rusia, la respuesta puede ser distinta; este artículo no hace esa comparación. Por separado, las propias herramientas no garantizan la ausencia de reclamos de terceros: Midjourney ofrece su servicio y sus resultados «tal cual» (as is), y OpenAI ofrece sus servicios «tal cual»; ambas rechazan expresamente cualquier garantía de no infracción (non-infringement). De ahí una conclusión práctica para un portfolio: indicar con qué herramienta y en qué versión se hizo tal o cual elemento importa no solo como cortesía hacia la plataforma, sino porque de la herramienta y de sus condiciones vigentes dependen los derechos reales sobre el resultado, y esos derechos, como muestra la diferencia entre Midjourney y OpenAI, varían entre generadores y pueden cambiar cuando se actualizan las condiciones.

Content Credentials: el rastro técnico del origen de un archivo, cuando la herramienta lo admite

Además de la descripción escrita en un portfolio, existe también una vía técnica para registrar el origen de un archivo: el estándar Content Credentials, gestionado por la Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA); según el sitio oficial del proyecto, más de 500 empresas participan en su desarrollo, entre ellas Microsoft, Adobe, Intel, BBC, Sony, OpenAI, Google, Meta y Amazon. El estándar agrega al archivo un registro verificable de cómo y con qué se creó y editó. No es un requisito universal ni obligatorio —no todos los generadores ni todas las plataformas de portfolio lo admiten hoy, y todavía no puede usarse como única prueba del origen de un trabajo—, pero donde la herramienta exporta esa marca, puede complementar la descripción escrita del aporte, no sustituirla.