Mecanismo de la intención pública de comportamiento para usar IA generativa en la co-creación de imágenes de cuentos populares

Por qué las historias y las herramientas inteligentes van ahora de la mano

Los cuentos populares son uno de los tesoros más antiguos de la humanidad, pero en un mundo dominado por vídeos breves y feeds para desplazarse, les cuesta competir. Este estudio plantea una cuestión actual: ¿pueden las personas comunes usar la inteligencia artificial generativa —herramientas de creación de imágenes como las que hay detrás del arte IA actual— para ayudar a mantener vivos los relatos tradicionales? Y, igual de importante, ¿qué hace que alguien decida si realmente quiere usar estas herramientas para co‑crear imágenes de cuentos populares?

Relatos antiguos en un mundo de nuevos medios

En distintos países, los cuentos populares se celebran oficialmente como parte del “patrimonio cultural inmaterial”, pero a menudo reciben poca protección real o atención pública. La mayoría se transmiten todavía mediante la narración oral o el texto impreso, formatos que pueden parecer distantes en un entorno digital saturado de imágenes. Museos y archivos conservan materiales, pero rara vez invitan a la gente corriente a participar. La IA generativa cambia este panorama al permitir que no expertos conviertan indicaciones simples en imágenes ricas, reduciendo la barrera técnica de la narración visual. Los autores sostienen que este cambio podría transformar a las audiencias pasivas en colaboradoras activas en la reconfiguración y difusión de los relatos tradicionales.

Qué influencia tiene la disposición de la gente a participar

Para desentrañar por qué alguien usaría o no la IA para co‑crear imágenes de cuentos populares, los investigadores combinaron dos teorías del comportamiento bien conocidas: el Modelo de Aceptación Tecnológica y la Teoría del Comportamiento Planeado. De ellas extrajeron ingredientes clásicos como la percepción de utilidad y facilidad de uso de una herramienta, la actitud hacia su uso, la influencia percibida de amigos o la sociedad y el grado de control que la gente cree tener sobre el proceso. Luego añadieron tres elementos nuevos adaptados a este contexto cultural: cómo valora la gente la calidad e impacto emocional de las imágenes generadas por IA, cuánta confianza tienen en su propia capacidad para usar la IA creativamente y si mantienen un sesgo contra las obras que saben que fueron hechas por IA en lugar de por humanos.

De respuestas de encuesta a patrones ocultos

El equipo recopiló 682 respuestas de una encuesta en línea entre adultos en China, la mayoría familiarizados tanto con herramientas de IA como con cuentos tradicionales. Los participantes vieron ejemplos de imágenes generadas por IA y dibujos a mano basados en el mismo relato popular, y luego valoraron afirmaciones sobre sus sentimientos, expectativas e intenciones en una escala de cinco puntos. Los investigadores usaron primero una técnica estadística llamada modelado de ecuaciones estructurales para probar qué factores empujaban directa o indirectamente a las personas hacia o en contra del uso de la IA en la co‑creación de imágenes. Después introdujeron los resultados en varios modelos de aprendizaje automático, que trataron los factores psicológicos latentes como entradas y aprendieron a predecir si una persona tenía intenciones fuertes o débiles de usar la IA, lo que permitió explorar tanto relaciones simples como otras más enredadas y no lineales.

Impulsores ocultos: calidad, rechazo y confianza

El análisis reveló que hay dos fuerzas que tiran en direcciones opuestas. Cuando la gente percibe las imágenes generadas por IA de cuentos populares como altas en pulido técnico, significado e impacto emocional, su disposición a usar la IA aumenta notablemente una vez que la calidad supera cierto umbral. Pero cuando existe un fuerte sesgo contra la idea misma de la IA como creadora cultural —preferencia por obras que se cree hechas por humanos—, la intención disminuye de forma sostenida, independientemente de la calidad real. Ese sesgo identitario también debilita la percepción social de que “la gente que me rodea aprueba esto”, reduciendo el efecto favorable de las normas de grupo. Al mismo tiempo, la confianza interna y la sensación de control son importantes: las personas que creen que pueden manejar las herramientas y orientar los resultados son mucho más propensas a participar, especialmente cuando las herramientas se sienten realmente fáciles de usar y alineadas con sus expectativas.

Qué significan los hallazgos para el futuro de los cuentos populares

En términos claros, el estudio muestra que la gente está dispuesta a usar IA generativa para revitalizar los cuentos populares si se cumplen tres condiciones: las imágenes deben resultar emocional y culturalmente satisfactorias, las herramientas deben ser accesibles y receptivas, y los usuarios deben sentir que ellos —no la máquina— siguen siendo los verdaderos narradores. Salidas de mala calidad, interfaces torpes o la sensación de que “la IA no tiene derecho a hablar por nuestra cultura” pueden minar esa disposición. Los autores sugieren que diseñadores, educadores e instituciones culturales se centren en elevar la calidad artística y cultural de las imágenes de IA, hacer las interfaces más amigables, crear vías de aprendizaje que aumenten la confianza de los usuarios y enmarcar la IA claramente como un asistente y no como un sustituto de los narradores humanos. En esas condiciones, la IA generativa podría convertirse en un aliado potente para mantener los cuentos populares vibrantes para las generaciones futuras.

Cita: Kong, X., Liu, Y., Shi, Y. et al. Mechanism of public behavioral intention to use generative AI for folk story image co-creation. npj Herit. Sci. 14, 164 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-025-02285-7

Palabras clave: IA generativa, cuentos populares, patrimonio cultural, participación pública, aceptación de la tecnología