Las herramientas de IA han hecho la producción creativa mucho más accesible. Usted describe una escena con palabras sencillas y en minutos recibe imágenes en movimiento. Pero convertir eso en un video de marketing real —que encaje en su formato, respete la marca y diga lo que usted quería decir— no necesariamente se logra con un solo prompt.
Este es un caso de estudio real de producción en PandAi7. Nos propusimos hacer un video publicitario corto para PandAi7 con herramientas de IA, y fuimos tomando notas en el camino.
En este artículo contamos:
- qué intentamos
- qué funcionó
- qué falló
- el comportamiento inesperado que encontramos en Veo
- cuántas iteraciones hicieron falta
- la edición humana que de todos modos ocurrió al final
- lo que la experiencia nos enseñó sobre el uso práctico de la IA
Por qué decidimos usar IA para hacer nuestro anuncio
PandAi7 lo construye un equipo pequeño, y estamos creando un producto internacional. Como la mayoría de las pequeñas empresas, no tenemos un estudio de producción, un equipo de animación ni un gran presupuesto de marketing en reserva.
También construimos un producto que usa IA, así que queríamos vivir la IA desde el otro lado: como usuarios dentro de nuestro propio flujo de marketing, con un objetivo real y una fecha límite real.
El objetivo era fácil de describir: un anuncio animado corto protagonizado por el panda rojo de PandAi7. Usamos Gemini para convertir esa idea creativa en un prompt estructurado para Veo, el modelo de generación de video de Google.
No fue un experimento científico. Fue una producción, hecha por un equipo pequeño, y lo que sigue es lo que realmente vimos.
Las herramientas de IA que realmente usamos
Usamos tres herramientas, cada una para una etapa distinta:
- Gemini — para desarrollar, estructurar, pulir y corregir nuestros prompts.
- Veo — para generar el video animado.
- Canva — más tarde, cuando ya teníamos una generación aprovechable, para ajustar la voz en off y los subtítulos.
Ninguna herramienta hizo todo el trabajo. El flujo fue así: concepto, desarrollo del prompt en Gemini, generación en Veo, evaluación, iteración, edición en Canva y, finalmente, el video terminado.
Cómo convertimos una idea en un prompt de video
Empezamos con una idea y algunas referencias visuales, no con un guion. Para que un modelo de video produzca algo concreto, la idea tiene que convertirse en una descripción precisa, así que le pedimos a Gemini que nos ayudara a construirla.
El prompt terminó describiendo:
- el personaje del panda rojo y sus rasgos
- el estilo visual (animación 3D)
- la ropa del personaje —la sudadera con capucha, los jeans y los tenis— y que debía mantenerse igual de principio a fin
- la marca PandAi7 y el logo
- el formato vertical 9:16
- cada escena, una por una
- la cámara y el encuadre
- los subtítulos
- el sonido ambiente y la voz
- la dirección visual general
En la captura puede ver nuestra solicitud a Gemini. Adjuntamos imágenes de referencia y el logo de PandAi7, explicamos qué debía contener el video y enumeramos lo que no podía cambiar: el color de ojos del personaje, su ropa y sus zapatos. Gemini respondió con un prompt estructurado escrito en inglés (sugirió que los prompts en inglés suelen funcionar mejor con Veo), dividido escena por escena, con el texto de los subtítulos, la voz y el estilo de audio detallados para cada parte.
Esta fue la parte en la que la IA claramente ayudó. Gemini fue bueno para tomar una idea suelta y ordenarla en un prompt detallado y bien estructurado, mucho más rápido de lo que lo habríamos escrito nosotros. Los mismos hábitos sirven para cualquier herramienta de IA a la que le dé instrucciones: sea específico, describa una cosa a la vez y ajuste en lugar de empezar de nuevo. Escribimos sobre esos hábitos en nuestra guía del editor con IA de PandAi7.
De Gemini a Veo: ahí empezaron los problemas reales
Un prompt detallado no garantizó un resultado predecible. Ahí empezó el trabajo de verdad.
Un problema visible fue la relación de aspecto. Estábamos haciendo un video vertical 9:16, pero Veo introdujo un comportamiento de storyboard propio de un diseño horizontal 16:9: las escenas volvían como cuadros anchos apilados dentro del lienzo vertical, en lugar de estar compuestas para una pantalla vertical.
Puede sonar a detalle técnico, pero en publicidad lo cambia todo:
- La relación de aspecto define la composición: dónde está el personaje, cuánto espacio tiene la acción y en qué se fija primero la mirada.
- El encuadre decide dónde puede ir la marca. Un logo o un subtítulo que cabe en un cuadro ancho puede quedar cortado o apretado en uno alto.
- Las composiciones verticales y horizontales no son intercambiables. Una escena pensada para un formato no se recorta sin más para el otro.
- Así que un video generado puede verse bien por sí solo y aun así no servir para el formato para el que se hizo.
La captura muestra a Veo preparando una generación dentro de nuestro flujo vertical, con una vista previa armada con cuadros horizontales de storyboard apilados uno sobre otro. Luego Veo nos pidió aprobar la generación tal como estaba.
A veces la IA cambia cosas que usted nunca pidió cambiar
Algunos de los momentos más frustrantes vinieron de cambios que nadie había pedido. Pedíamos un ajuste y Veo también cambiaba algo que ni siquiera habíamos mencionado.
Dos ejemplos de esta producción:
- Distancia de la cámara. La cámara se acercaba o se alejaba del panda rojo respecto de versiones anteriores, sin que se lo pidiéramos.
- Dirección de la mirada. Los ojos del panda rojo empezaron a mirar en otra dirección de una versión a otra.
Estos detalles importan en un anuncio. La composición, hacia dónde va la atención del espectador, hacia dónde mira un personaje y la continuidad entre escenas son lo que hace que un video corto se entienda. Un personaje que de pronto mira hacia otro lado arrastra la mirada del espectador consigo.
Un prompt es una instrucción para un modelo generativo, no una garantía de que cada indicación visual se siga al pie de la letra.
En la captura, las flechas marcan las versiones en las que cambiaron el encuadre y la mirada del panda. En el panel de la derecha, el asistente de Veo dice que ya inició la generación y que el personaje, la ropa y el logo se mantendrán consistentes en todas las escenas, mientras los cuadros de al lado muestran cambios que no habíamos pedido.
A veces, más prompts no hacen que el resultado sea más predecible
Nuestra reacción natural fue ser más específicos. Agregamos detalles, escribimos correcciones y nombramos exactamente lo que debía mantenerse igual.
Las instrucciones adicionales no siempre hicieron el resultado más predecible. Corregir una cosa podía introducir otro cambio inesperado en otra parte, así que cada ronda de correcciones había que revisarla desde cero.
También probamos empezar de nuevo en proyectos separados, con la esperanza de que un comienzo limpio se comportara mejor. El contenido igual podía desviarse: la misma solicitud se interpretaba distinto de un proyecto a otro.
Al final, la versión con la que realmente pudimos trabajar se acercaba en un 70 % aproximadamente a lo que teníamos en mente. Esa cifra es nuestra propia valoración práctica de ese resultado en particular, no una medición de precisión, pero describe con honestidad adónde llegamos.
La captura muestra nuestra lista de proyectos en Veo: proyectos separados creados a lo largo de varios días para el mismo anuncio. Algunos abrían con la tarjeta final del logo de PandAi7 y otros con una versión recortada y sobredimensionada del logotipo: el mismo encargo, interpretado distinto cada vez.
Lo que la IA realmente nos ahorró
Nada de esto significa que las herramientas no sirvieran. La IA nos facilitó mucho:
- experimentar con ideas visuales
- probar escenas antes de comprometernos con ellas
- explorar distintos movimientos
- probar distintas direcciones de cámara
- obtener puntos de partida rápidamente
- iterar sin recursos de producción tradicionales: sin estudio, sin animador, sin rodaje
La distinción que haríamos es esta: la IA redujo la barrera para experimentar. No eliminó la necesidad de evaluar el resultado.
La parte final todavía necesitó edición humana
El proceso no terminó cuando Veo generó un video aprovechable. Ahí fue donde empezó la edición.
Pasamos a Canva para el acabado: ajustar la voz en off y ajustar los subtítulos, para que la versión final dijera lo que queríamos y como lo queríamos.
Cada herramienta fue útil en una etapa distinta. Gemini fue bueno para la estructura, Veo para generar movimiento y Canva para las ediciones finales y controladas. En ningún momento el proceso fue autónomo: en cada paso, una persona decidió qué conservar.
El flujo que realmente seguimos:
- Concepto
- Prompt
- Generación
- Evaluación
- Iteración
- Edición
- Resultado final
Entonces, ¿puede la IA hacer un anuncio con un solo prompt?
No de forma confiable.
Nuestra experiencia se pareció mucho más a una producción creativa asistida por IA que a una producción publicitaria autónoma. La IA produjo la materia prima rápido; las personas aún tuvimos que dirigirla, evaluarla y terminarla.
Si lo hiciéramos de nuevo, este es el flujo que planearíamos desde el principio:
- Definir el objetivo del anuncio.
- Desarrollar el concepto visual.
- Estructurar el prompt.
- Generar.
- Revisar el resultado.
- Identificar qué cambió o qué falló.
- Iterar.
- Editar el material aprovechable.
- Decidir cuándo el resultado es lo bastante bueno para parar.
Lo que aprendimos sobre la generación de video con IA
| Lo esperado | Lo real |
|---|---|
| La IA podría generar un anuncio rápidamente | La IA podía generar puntos de partida rápido, pero los resultados aprovechables seguían requiriendo evaluación e iteración |
| Un prompt detallado haría preciso el resultado | Más detalle no garantizó que se siguiera cada instrucción |
| Cambiar el prompt siempre mejoraría el resultado | Las iteraciones podían introducir cambios nuevos o desvíos en el contenido |
| Una sola herramienta de IA podría encargarse de todo el proceso | Distintas herramientas fueron útiles para distintas partes del flujo |
La IA facilita la experimentación creativa. No elimina la necesidad de criterio creativo.
¿La publicidad con IA es útil para las pequeñas empresas?
Puede serlo. La IA reduce la barrera para experimentar con publicidad y contenido visual. Hoy una pequeña empresa puede probar ideas que antes requerían un estudio o una agencia.
Pero «la IA puede generarlo» no significa «la IA generará exactamente lo que usted imaginó».
Antes de planear en torno a ella, vale la pena pensar en algunas preguntas prácticas:
- Tiempo de aprendizaje: ¿cuánto le tomará aprender las herramientas lo suficiente como para obtener resultados aprovechables?
- Tiempo de iteración: ¿cuántas rondas de generar, revisar y corregir puede permitirse de forma realista?
- Qué vale la pena automatizar: ¿qué partes del trabajo acelera de verdad la IA y cuáles solo cambia de lugar?
- Dónde hace falta criterio: alguien tiene que decidir si un resultado respeta la marca, es claro y es correcto.
- Utilidad: ¿el resultado final de verdad le sirve a su negocio, o solo fue interesante de hacer?
El mismo realismo aplica al contenido generado con IA en general. Puede ayudarle a producir material más rápido, pero no cambia el tiempo que tarda un negocio en ganarse la atención y la confianza, algo de lo que hablamos en nuestra opinión honesta sobre el SEO.
Lo que este experimento cambió en nuestra forma de ver la IA
Las pequeñas empresas suelen tener poco tiempo y pocos recursos. La IA realmente puede reducir la carga de trabajo en algunas partes de la producción creativa; lo vimos en carne propia.
Pero usar bien la IA igual requirió:
- aprender cómo se comportan las herramientas
- evaluar cada resultado
- corregir lo que salió mal
- criterio sobre qué era lo bastante bueno
- saber cuándo dejar de iterar
El valor de la IA no está en hacer desaparecer cada tarea. Su valor está en que puede hacer ciertas partes del proceso más rápidas y accesibles.
Lo que realmente pensamos sobre la IA
- La IA no es magia. Nuestro anuncio necesitó planificación, muchas revisiones y edición humana.
- No necesariamente tiene que volverse experto en IA para aprovecharla.
- Lo importante es entender lo que la IA hace bien; en nuestro caso, estructurar prompts y generar rápido puntos de partida visuales.
- Igual de importante es entender dónde la IA es impredecible; en nuestro caso, la relación de aspecto, el encuadre y detalles que nunca pedimos cambiar.
- Cada negocio debería decidir qué tareas vale la pena automatizar y dónde sigue importando el criterio humano.
Respuestas rápidas
- ¿Puede la IA crear un anuncio completo por sí sola?
- No de forma confiable, según nuestra experiencia. La IA generó material útil rápido, pero una persona tuvo que definir el objetivo, revisar cada resultado, iterar y terminar el video con edición humana.
- ¿Se puede usar Gemini para crear videos publicitarios con IA?
- Gemini no tiene que generar el video para ser útil. Lo usamos para desarrollar, estructurar y corregir nuestros prompts, y luego usamos Veo para generar el video.
- ¿Un prompt más detallado hace que Veo sea más preciso?
- Un prompt detallado ayuda, pero no garantiza que se siga cada instrucción. En nuestra producción, incluso con más detalle, a veces volvían cambios que no habíamos pedido.
- ¿Por qué la generación de video con IA requiere cambiar el prompt una y otra vez?
- Los modelos generativos interpretan las instrucciones en lugar de ejecutarlas al pie de la letra, por lo que los resultados varían entre intentos. Corregir un detalle puede cambiar otro, así que cada versión hay que revisarla y ajustarla.
- ¿Las pequeñas empresas tienen que aprender publicidad con IA por su cuenta?
- No necesariamente. Vale la pena entender lo que la IA hace bien y dónde es impredecible, y luego decidir qué tareas merecen su tiempo y cuáles conviene resolver de otra manera.