La IA "agéntica"

De define por "agéntica" a la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para actuar con autonomía, iniciativa y propósito con el fin de alcanzar una meta compleja, en lugar de limitarse a responder pasivamente a una orden de forma aislada. Proviene del inglés agentic, y está comúnmente asociado a la IA agéntica o Agentic AI. 

Mientras que un modelo de lenguaje tradicional funciona de manera reactiva (le haces una pregunta y te da una respuesta inmediata en una sola entrada), un sistema con propiedades agénticas cuenta con características especiales que lo acercan a la resolución activa de problemas, con distintas variantes y un desarrollo mayor de las respuestas. 

En principio, propone una planificación de múltiples pasos. Ante un objetivo general, el sistema es capaz de descomponerlo en sub-tareas, evaluar sub-tareas pendientes y estructurar una ruta lógica para resolverlas. Para ello apela al uso de herramientas externas. Puede así decidir por sí mismo cuándo consultar bases de datos, navegar por la Web, ejecutar un código de programación o utilizar APIs (una interfaz de programación de aplicaciones) para recopilar la información en tiempo real que necesita para avanzar.

Una cosa interesante de la agéntica es que se maneja con autocorrección y reflexión, es decir, monitorea los resultados de sus propias acciones. Si un paso falla o arroja un error, el agente analiza qué salió mal, ajusta su estrategia y vuelve a intentarlo sin requerir intervención humana constante. Esto se combina con la persistencia hacia un objetivo, pues mantiene el contexto de un propósito a largo plazo a lo largo de interacciones prolongadas o procesos automatizados extensos.

Podemos decir que la agéntica representa el paso de una IA que solo conversa o genera contenido estático a una IA que actúa, ejecuta flujos de trabajo completos y opera de forma proactiva para resolver problemas complejos. En otras palabras, la IA agéntica es un sistema de inteligencia artificial que puede lograr un objetivo específico bajo poca supervisión. Consiste en agentes de IA, que son modelos de aprendizaje automático que imitan la toma de decisiones de los humanos para resolver problemas en tiempo real. En un sistema multiagente, cada agente realiza una subtarea específica necesaria para alcanzar el objetivo en cuestión y sus esfuerzos se coordinan a través de la coordinación de IA.

La crítica de Morozov al solucionismo tecnológico

Evgeny Morozov es un  escritor e investigador bielorruso nacido en 1984, que estudia las implicaciones políticas y sociales de la tecnología. Uno de sus más reconocidos aportes es su crítica al llamdo "solucuonismo tecnológico". Este postulado dice que la tecnología puede resolver por sí sola problemas sociales, políticos o culturales complejos, sin considerar sus causas profundas ni las implicaciones sociales.

Esta idea, también llamada tecnosolucionismo, surge de una visión que asume que las herramientas digitales, algoritmos, aplicaciones o sistemas tecnológicos pueden ser la solución principal a problemas humanos complejos, desde la educación y la salud hasta la democracia y la seguridad. Muchos teóricos han discutido y propuesto este paradigma, pero Morozov lo ha cuestionado fuertemente.

Según él, el solucionismo tecnológico es una ideología peligrosa porque consiste en reformular problemas sociales, políticos y morales complejos como si fueran meros problemas técnicos, susceptibles de ser "arreglados" con soluciones digitales simples, como algoritmos o aplicaciones. Si bien no critica el uso de la tecnología en sí, le preocupa la mentalidad que lo rodea. Su advertencia principal es que, al reducir todo a una cuestión de eficiencia técnica, corremos el riesgo de ignorar la naturaleza profunda de los dilemas humanos.

Morozov afirma que esta posición convierte discusiones públicas y éticas (que deberían ser controvertidas y deliberativas) en cuestiones no controvertidas y fácilmente manejables por medios tecnológicos. Por ejemplo, problemas como la obesidad o la corrupción se abordan con "gamificación" o apps de cuantificación, en lugar de analizar sus causas estructurales. Al buscar una eficiencia "sin fisuras", se elimina la fricción necesaria para la reflexión. Morozov advierte que cambiar las motivaciones de nuestro comportamiento cívico (por ejemplo, con recompensas digitales) puede alterar la naturaleza misma de ese comportamiento.

Es interesante ver que el origen del concepto de solucionismo tecnológico se popularizó en su libro To Save Everything, Click Here (publicado en español como La locura del solucionismo tecnológico), donde lo identifica como una de las ideologías dominantes de Silicon Valley, junto al internet-centrismo. Para Evengy Morozov, el solucionismo es una trampa ideológica, pues nos hace creer que los problemas más persistentes de la sociedad tienen una "solución" técnica rápida, cuando en realidad requieren un debate político y moral profundo.

Las animaciones LEGO 3D de Preston Mutanga

Este es un joven con una trayectoria sorprendente. Residenciado en los Estados Unidos pero de orígenes canadienses y cameruneneses, Preston Mutanga, nacido en 2008, se ha convertido en una revelación en el campo de la animación digital, en particular dentro del mundo LEGO. 

De formación completamente autodidacta, descubrió su pasión por la animación 3D gracias al acompañamiento de su padre y a tutoriales en internet, con los que aprendió a dominar Blender, un software libre y de código abierto que en los últimos tiempos se ha convertido en herramienta fundamental para muchos diseñadores e ilustradores. 

A los 14 años comenzó a compartir recreaciones CGI fotorrealistas de tráilers de la cultura pop, todas bajo la estética inconfundible de los bloques LEGO y sus películas de animación, que tenían mucho éxito en la juventud. En 2023, su recreación del tráiler de Spider-Man: Across the Spider-Verse se volvió tan viral que llegó hasta los propios directores de la cinta, Phil Lord y Christopher Miller, quienes decidieron contratarlo para animar la secuencia oficial del universo LEGO dentro de la película de Sony y Marvel.

Su obra se mantiene por completo el entorno virtual de Blender, su fuerza estética está en la imperfección calculada. No dibuja bloques de plástico limpios, sino que simula la textura física de la luz sobre el material, las huellas dactilares, los rayones de uso y hasta las partículas de polvo suspendidas en el aire. Se produce así una paradoja, la ilusión hiperrealista de lo físico construida enteramente desde la inmaterialidad del código.

Mutanga no inventa narrativas propias, toma fragmentos de la cultura de masas (Spider-Man, Star Wars) y los transcodifica mediante un lenguaje plástico alternativo, apropiándose de universos ajenos para reinterpretarlos bajo una identidad visual propia, donde el juego y el diseño digital convergen. Su trabajo combina el rigor técnico del modelado 3D con la sensibilidad estética de la apropiación cultural, y su trayectoria (de una habitación con una laptop heredada a los créditos de una película de Hollywood) resume, mejor que cualquier definición, lo que significa producir arte en la era digital. 

El Instragram de Preston Mutanga: https://www.instagram.com/legomereal/. Aquí pongo algunas imágenes un muy buen video explicativo realizado por mis estudiantes de Estética Digital y Comunicación Multimedia de la Escuela de Comunicación Social de la Universidad Central de Venezuela en 2026, de cuyo trabajo tomé también información.

Muchas gracias a mis alumnas Alba Rivas, Alexandra Saumell, María José Puerta y Wuantani Pérez, por este excelente ejercicio.

¿Qué es Hadoop?

El "Hadoop" es un marco de software de código abierto diseñado para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, desde gigabytes hasta petabytes, de manera eficiente. Fue desarrollado por Apache Software Foundation y utiliza un modelo de computación distribuida que permite trabajar con clústeres de múltiples computadoras, cada una con capacidades locales de almacenamiento y procesamiento.

Esto significa que Apache Hadoop permite el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos (Big Data) a través de clústeres de computadoras comunes (commodity hardware). En lugar de depender de una única supercomputadora muy costosa para procesar información masiva, Hadoop permite conectar múltiples computadoras económicas para que trabajen juntas como si fueran un solo sistema potente y flexible.

¿Cómo funciona Hadoop? Este programa divide los datos en fragmentos y los distribuye entre distintos nodos del clúster. Un clúster (traducido al español, significa "agrupación o "conglomerado" y se trata de una forma de integrar a una o más computadoras para que trabajen de manera simultánea en una determinada acción. Aquí cada nodo procesa los datos localmente, lo que minimiza la transferencia de datos y mejora la eficiencia. HDFS gestiona el almacenamiento, mientras que MapReduce se encarga del procesamiento paralelo. YARN coordina los recursos y las tareas.

HDFS (Hadoop Distributed File System): es la capa de almacenamiento. Divide los archivos grandes en bloques más pequeños y los distribuye entre las diferentes máquinas del clúster, manteniendo copias de respaldo para garantizar que los datos no se pierdan si una computadora falla.

YARN (Yet Another Resource Negotiator): es el administrador de recursos del clúster. Se encarga de gestionar el uso de la memoria y la capacidad de procesamiento, asignando tareas a los distintos nodos disponibles.

MapReduce: es el modelo de programación y motor de procesamiento. Y finalmente está el Hadoop Common, que es el conjunto de bibliotecas y utilidades necesarias para que los otros módulos funcionen correctamente.

Hadoop se utiliza ampliamente en Big Data para análisis de datos, almacenamiento masivo, creación de lagos de datos, aprendizaje automático y gestión de riesgos. También es empleado en sectores como marketing, finanzas y ciencia de datos.

La IA frugal de Timnit Gebru

En publicaciones anteriores me refería a varias de las propuestas analíticas que hace la científica estadounidense, nacida en Etiopía, Timnit Gebru, que ha estudiado la inteligencia artificial desde muchas aristas, desde el punto de vista ético hasta el pragmático. Una de sus ideas es la de el "Loro Estocástico", que ya reseñé, y otra es la de la "IA frugal".

La inteligencia artificial frugal propone un cambio de paradigma: no se trata solo de "más potente, más grande", sino de "suficiente, eficiente, responsable". En un momento en el que la IA consume recursos (energía, hardware, datos) a tasas crecientes, la frugalidad en el diseño y despliegue de modelos se alza como una estrategia urgente para reducir la huella ecológica sin renunciar al valor.

Entonces la "IA frugal" (o Frugal AI) en el pensamiento de Gebru no es simplemente una propuesta técnica para hacer modelos más pequeños o baratos. Es, ante todo, una postura crítica y política frente al paradigma dominante de la IA corporativa. Gebru sostiene que la búsqueda obsesiva de modelos cada vez más grandes ("más es mejor") no solo es insostenible, sino que estifla la innovación y crea herramientas inferiores para tareas específicas.

Así, la IA frugal implica un cambio de paradigma: en lugar de construir un "dios máquina" que lo haga todo, se trata de construir herramientas específicas para contextos específicos, priorizando la eficiencia, la autonomía comunitaria y la soberanía tecnológica. La industria tiene incentivos perversos para no investigar en eficiencia. Las grandes tecnológicas ven el acceso masivo a datos y la capacidad de gastar fortunas en GPUs como una ventaja competitiva, por lo que no les interesa desarrollar métodos que requieran menos recursos.

Por lo tanto, la IA frugal se basa en principios de minimalismo, eficiencia y adecuación al contexto. No se trata de hacer un "ChatGPT con menos recursos", sino de preguntarse si necesitamos un chatbot en primer lugar y qué otras herramientas más adecuadas podemos construir. Es mantener una visión ecológica y racional de los recursos. En fin, es la alternativa práctica y ética al "paradigma del dios máquina": menos gastos, más propósito, y el poder de vuelta en manos de las comunidades.

Paisaje y geometría con IA

Esta es una imagen lograda con inteligencia artificial, surgida de este muy simple prompt o instrucción: "Un paisaje diurno, de una pradera pero con cubos y figuras geométricas de colores". Me dio tres resultados, elegí este. Pueden opinar...

 

Cinetismo y programación en la obra de Elías Crespin

Elias Crespin Gunz, nacido en Caracas en 1965, es un artista plástico e informático venezolano, cuya obra rescata el movimiento cinético del siglo pasado y le aporta una nueva visión tecnológica. Hijo de matemáticos, es nieto de los reconocidos artistas y diseñadores germano-venezolanos Gego y Gerd Leufert. Estudió computación en la Universidad Central de Venezuela, pero su interés se enfocó pronto hacia la producción artística. 

A principios de la década del 2000 comienza a desarrollar su obra cinética inspirada en los grandes creadores venezolanos exponentes de esta tendencia, como Jesús Soto, Alejandro Otero y Cruz Diez, así como en los trabajos de su abuela, Gertrud Goldschmidt, GEGO. Ya en el año 2006 presentó en Caracas su primera exposición individual en el Canal Centro de Producción Cultural. 

Las esculturas móviles de Crespin han sido expuestas en lugares como el Grand Palais y el Museo de la Música en París; El Museo del Barrio en Nueva York; el Kinetica Museum de Londres; MALBA y MNBA Buenos Aires;  y el Museo de Bellas Artes de Houston, entre otros, así como en colecciones privadas. Estas producciones, que en principio son tridimensionales, se relacionan con el espacio a través de programas informáticos y hoy en día incopora la digitalización a sus creaciones, adentrándose en una nueva estética.

Las esculturas móviles de Elias Crespin se componen de mallas metálicas modeladas a mano o de elementos individuales suspendidos por hilos invisibles, que forman en su conjunto figuras geométricas. Mediante motores dirigidos por una programación informática, las esculturas dibujan lentamente en el espacio una danza, transformándose de forma casi imperceptible, pasando de una forma a la otra siguiendo una coreografía diseñada por el artista. A esta investigación que concierne el tiempo, la forma y el movimiento, Elias Crespin asocia a menudo el estudio del color a través de la experimentación con diferentes materiales y texturas, de la luz y de la sombra. 

Su trabajo fusiona sus dos universos de pertenencia, el arte y la informática: partiendo de sus investigaciones en programación, las aplica a las artes plásticas para crear esculturas en movimiento. Hoy es reconocido como un reivindicador de una estética moderna que ha pasado al mundo de lo digital. Desde enero de 2020 su escultura L'Onde du Midi ("La onda del mediodía"), forma parte de la colección del Museo del Louvre. Su obra destaca por la investigación sobre el tiempo, la forma y el movimiento como vínculo entre el cinetismo, las matemáticas y la programación. Vive actualmente en Francia. Su sitio Web: https://www.eliascrespin.net/.

Una frase de Chomsky sobre internet

"Internet es como cualquier otra tecnología, básicamente neutra, puedes usarla en formas constructivas o dañinas. Las formas constructivas son reales, pero muy pocas".

Noam Chomsky, lingüista, filósofo y activista estadounidense, nacido en 1928

Con raíces profundas, un corto en animación 3D

Este es un cortometraje animado del año 2025 sobre la codicia desenfrenada y sus consecuencias. Está realizado usando el software 3D gratuito, Blender, mismo usado en otros filmes de animación, como el muy famoso Flow, ganador del Premio Oscar de 2025 en su categoría. Aquí, en Deep Rooted ("Profundamente arraigado"), el productor y director británico Duncan Rudd trabaja con un reducido equipo, con Erin Rudd en la dirección de arte, Max Brodie en la composición y el sonido, el colorista Rob Brown y Jeff Shiffman en la mezcla final. Un tema visualmente bien llevado; el egoismo y el orgullo claramente representados en poco más de nueve minutos y con una estética digital propia del programa informático utilizado. Por cierto, la música aquí es excelente. Aquí está el sitio Web del estudio 3DRSTUDIO con más información del corto: https://www.3drstudio.co.uk/deep-rooted/.

Flavia Costa sobre el concepto de inteligencia artificial

Del libro Vidas Artificiales, de la profesora y escritora argentina, Flavia Costa, publicado este año 2026, extraigo este párrafo de una sección titulada "NI INTELIGENTE NI ARTIFICIAL NI TODO LO CONTRARIO":

¿Puede llamarse inteligencia a lo que no implica comprensión, conciencia ni intencionalidad? Las alternativas propuestas han sido numerosas -inteligencia computacional, cognición sintética, procesamiento de información compleja, razonamiento maquínico- y todas comparten el mismo problema: son técnicamente más precisas pero no logran captar el hecho de que estos sistemas hacen cosas que, cuando las realiza un humano, llamamos inteligentes.

Aquí entra uno de los temas más polémicos del término: antropomorfizar un acontecimiento que tiene como punto de partida procesos informáticos sin raciocinio ni ética. No olvidemos que ya el escritor argentno Carlos Scolari habló de inteligencias no humanas, analizando cómo estas tecnologías emergen de la curiosidad y la inteligencia humana. Scolari argumenta que la inteligencia artificial no debe ser vista como un reemplazo del ser humano, sino como un apoyo que complementa la creatividad y la producción humana. 

Pero finalmente, Flavia Costa concluye que "el nombre ya está instalado en el lenguaje técnico, jurídico, periodístico y cotidiano", por lo que es ya casi imposible sacarlo del imaginario colectivo contemporáneo. Seguiremos entonces hablando de "IA".

Más aproximaciones al tema de la gobernanza digital y las imágenes sintéticas

Este es un tema que ya he abordado muchas veces en este blog, pero día tras día, el asunto de cuestionar  las imágenes y videos por inteligencia artificial cobra cada vez más relevancia y me gusta revisarlo. En principio, la gobernanza digital de imágenes generadas por IA es el sistema de principios, normas, actores, procesos y tecnologías que regula el ciclo de vida de la imagen sintética (desde datos y entrenamiento hasta creación, distribución, archivo y reutilización) para equilibrar innovación, derechos fundamentales, integridad informativa y rendición de cuentas.

Claro, el problema es evitar reducir el problema a “prohibir deepfakes” o “etiquetar imágenes”: la imagen sintética es a la vez un producto cultural, un dato personal potencial, un activo económico, una evidencia documental y un vector de desinformación. La normativa europea, por ejemplo, exige que los proveedores de IA generativa garanticen que los contenidos generados sean identificables.

La gobernanza de imágenes sintéticas no debe centrarse únicamente en detectar lo falso, sino en gobernar las condiciones sociales, técnicas y jurídicas bajo las cuales una imagen puede ser creada, atribuida, circulada y reutilizada.

Otro aspecto fundamental a tomar en cuenta y que ya he tocado con anterioridad es el ético. El problema ético central es que la creación de imágenes por IA puede producir representaciones persuasivas de personas, hechos y realidades sin el conocimiento, consentimiento o control de quienes son representados. Por eso la ética no puede limitarse a preguntar si la imagen es “falsa”: debe preguntar quién resulta afectado, con qué poder y bajo qué condiciones se creó y circuló. 

La generación de imágenes con IA plantea entonces un conflicto entre la libertad creativa y técnica de producir representaciones visuales y el deber ético de proteger la dignidad, autonomía, privacidad e integridad informativa de las personas y comunidades representadas. Todas estas aristas hacen de esta materia una cuestión compleja, completamente actual, de difícil aproximación y que seguiré tratando más adelante. 

Gioconda pixelada

En las publicaciones anteriores hablé sobre la estética Low Poly y el arte digital que con esa técnica se logra. También hice alusión a un estilo que proviene igualmente de la creación de imágenes con poca resolución informática, y del que ya he hablado con anterioridad aquí en el blog: el arte pixelado. Hoy pongo entonces una muy simpática muestra de ese "Pixel Art", que nos permite ver la gran cantidad de posibilidades creativas nos brinda la cibernética contemporánea. Es la Gioconda en arte pixelado, cuadro del que también he realizado varias entradas acá. Es una Mona Lisa hallada en la Web. ¡Y que viva el gran Leonardo! 

La estética Low Poly (2/2)

En una publicación anterior vimos la definición de las técnica gráficas informáticas "High Poly" y "Low Poly", y en la entrada anterior hice referencia a esta última, que merece una consideración especial porque ha generado, como ya se dijo, una estética particular que se asocia con ciberarte, videojuegos y con pantallas digitales. 

Es así que la estética Low Poly es un fenómeno fascinante porque surgió de una restricción técnica y terminó convirtiéndose en un lenguaje visual propio. Actualmente el estilo contemporáneo Low Poly se ha convertido en una tendencia en el mundo de los videojuegos, la animación y la ilustración. A pesar de su apariencia minimalista, trabajando en Low Poly podemos simplificar escenas complejas en otras mucho más sencillas, lo que requiere un alto grado de creatividad. Este tipo de modelado es especialmente útil para los desarrolladores de videojuegos que buscan crear mundos abiertos, grandes y detallados que puedan ser renderizados en tiempo real.

Esta tendencia ha demostrado que se trata de una técnica efectiva tanto para los desarrolladores de juegos independientes como para las grandes producciones (videojuegos que son desarrollados y publicados por grandes empresas de amplio presupuesto), para crear mundos virtuales inmersivos y versátiles para cualquier tipo de videojuegos; de rol, juegos de carreras, policíacos y otros. Se pueden señalar varias manifestaciones actuales y sus ámbitos de aplicación.

1-Videojuegos independientes:

Títulos emblemáticos como Superhot, Monument Valley, Kentucky Route Zero o ABZÛ demuestran cómo la geometría reducida permite centrar la atención en la narrativa, la atmósfera o las mecánicas, liberando al jugador de la saturación del fotorrealismo.

2-Arte digital, ilustración y diseño de marca:

Se utiliza ampliamente en cartelería, portadas, diseño editorial y modelado de escenarios digitales. Su composición basada en facetas transmite dinamismo, modernidad y una sutil nostalgia hacia los inicios del entorno 3D (la era de los 32 bits).

3-Diseño industrial y arquitectura conceptual:

Ha influido en la estética del producto (por ejemplo, el diseño facetado de vehículos como el Tesla Cybertruck o esculturas geométricas contemporáneas).

Podemos decir entonces que en la historia del diseño digital, el Low Poly ejemplifica cómo la limitación material de una época (la memoria y la capacidad de cálculo gráfico de los años 90) se transforma, décadas después, en una categoría estética pura, celebrada por su cualidad sintética y expresiva.

La estética Low Poly (1/2)

La llamada estética Low Poly es un fenómeno curioso porque nació como una restricción técnica y terminó convirtiéndose en un lenguaje visual consciente y expresivo. Es un caso similar a la estética del Arte Pixelado. En este caso, al reducir la geometría a sus componentes esenciales, el estilo renuncia al hiperrealismo para abrazar la abstracción geométrica, la síntesis visual y la economía de formas.

Se trata de un estilo de modelado en creciente tendencia dentro de la animación. Esta técnica se basa en el diseño de objetos tridimensionales pero utilizando polígonos de baja resolución. El término “Low Poly” se refiere a la baja cantidad de polígonos utilizados para crear modelos 3D, lo que da como resultado una apariencia estilizada y geométrica. Por su naturaleza, tiene pocas caras y pocos vértices, dándole al objeto una apariencia más simple y minimalista.

En realidad, esta técnica tuvo su origen a mediados de la década de 1990, principalmente por temas de rendimiento. Al tener un número reducido de polígonos, resultaba menos exigente a la hora de ser procesado. Esto permite un mejor funcionamiento a tiempo real, especialmente en dispositivos con recursos limitados.

Algunos rasgos importantes son las facetas geométricas visibles, la abstracción y su economía visual, el color y la luz como parte de la estructura. Las superficies no se suavizan mediante algoritmos de interpolación (como Smooth Shading). En su lugar, se utiliza un sombreado plano (Flat Shading), lo que hace que cada cara triangular o cuadrangular refleje la luz de forma independiente, acentuando los bordes y ángulos del objeto.

Esta estética se apoya en el concepto de síntesis. con pocos vértices se debe capturar la esencia, la silueta y el peso visual de un objeto o figura humana. Recuerda en cierta medida al cubismo o al origami digital. Dado que la geometría es limpia y esquemática, la dirección de las luces, las sombras facetadas y las paletas de color (a menudo saturadas, de gran contraste o pastel) son las encargadas de construir el volumen y la profundidad atmosférica.

En la siguiente publicación veremos más detalles sobre esta forma estética visual y sus aplicaciones contemporáneas, tanto en el campo de la computación como en los videojuegos y en el ciberarte.

High Poly y Low Poly

En el diseño visual y gráfico de las imágenes computarizadas hay dos términos que definen la calidad y resolución de los productos que percibimos. Son High Poly (alto poligonaje) y Low Poly (bajo poligonaje), mismos que hacen referencia a la cantidad de polígonos (las mallas geométricas tridimensionales formadas por vértices, aristas y caras) que componen un modelo 3D. Esta distinción es fundamental en el diseño gráfico, la animación y los videojuegos.

Veamos las características de cada uno, según la información de la IA:

Low Poly (Bajo Poligonaje)

Definición: son modelos tridimensionales construidos con una cantidad reducida de polígonos (habitualmente triángulos o cuadriláteros).

Uso principal: se emplean en entornos donde el rendimiento en tiempo real es crítico, como videojuegos (especialmente para móviles o mundos abiertos masivos), aplicaciones de realidad virtual y motores gráficos interactivos.

Ventajas: tienen un consumo de recursos muy bajo, lo que permite que se muevan con fluidez en la pantalla. Son más fáciles y rápidos de animar y texturizar.

Estética: aunque tradicionalmente se usaban solo por limitaciones técnicas de hardware, hoy en día el estilo Low Poly se ha consolidado como una corriente estética minimalista y geométrica muy apreciada en el diseño visual.

High Poly (Alto Poligonaje)

Definición: son modelos compuestos por cientos de miles o millones de polígonos.

Uso principal: se utilizan en el cine, efectos visuales (VFX), cinemáticas de videojuegos o para la fase de esculpido digital inicial de un objeto o personaje (en programas como ZBrush).

Ventajas: permiten un nivel de detalle extremo (por ejemplo, poros de la piel, arrugas finas, texturas complejas o relieves profundos) modelados directamente en la geometría.

Inconvenientes: al tener tanta densidad geométrica, son demasiado pesados para renderizarse en tiempo real en un videojuego o aplicación interactiva convencional.

En la producción profesional de 3D, ambos conceptos se complementan a través de una técnica llamada generación de mapas de normales (Normal Mapping). Se esculpe un modelo High Poly con todos los detalles complejos y luego se "proyecta" esa información visual sobre un modelo Low Poly. De este modo, el objeto final es ligero y funcional para un videojuego, pero mantiene la apariencia visual de tener un alto nivel de detalle.

Esta última presentación ha generado, como se señaló antes, una estética propia muy particular, que así como se ha individualizado en el Arte Pixelado, se identifica en sí misma como Arte Low Poly. En la siguiente entrada hablaré sobre ese estilo visual Low Poly.