Por Canuto  

Netflix reveló que alrededor de 300 títulos lanzados en 2026 utilizaron IA generativa, principalmente durante la postproducción. La expansión reduce tiempos y costos, pero también plantea preguntas sobre consentimiento, transparencia y el futuro del trabajo creativo.

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  • Netflix informó que cerca de 300 películas y series incorporaron flujos de trabajo con IA generativa durante 2026.
  • The American Experiment incluye 17 minutos de material mejorado con IA, producido al doble de velocidad y a la mitad del costo anterior.
  • La compañía cuenta con directrices internas, pero todavía no existe un sistema público que informe a los espectadores cuándo una escena o voz utiliza IA.

 

Netflix confirmó que sus socios creativos utilizaron flujos de trabajo de IA generativa en aproximadamente 300 títulos durante 2026. La mayoría de los usos ocurrió en la postproducción, una etapa que incluye efectos visuales, edición y ajustes de imagen.

La cifra no significa que la plataforma haya estrenado 300 películas o series completamente creadas por máquinas. Se trata de producciones convencionales que incorporaron herramientas generativas en escenas, elementos visuales o procesos específicos.

El anuncio muestra, sin embargo, que la IA dejó atrás la fase de experimentos aislados. En apenas un año, Netflix pasó de identificar una secuencia puntual como prueba inicial a emplear estas herramientas en cientos de títulos.

La compañía presentó el avance como una forma de elevar la calidad, reducir costos y acelerar la entrega de contenido. Esa explicación encaja con la presión que enfrentan los servicios de streaming para estrenar programación constante.

También abre una discusión más amplia para la industria audiovisual. La pregunta ya no consiste solamente en si Hollywood utilizará IA, sino en quién decidirá sus límites y cómo conocerá el público su alcance.

Netflix lleva la IA a la postproducción

Netflix mencionó tres producciones para mostrar cómo sus socios aplicaron IA generativa: Glory, una producción india; Brasil 70: A Saga do Tri, de Brasil; y la docuserie estadounidense The American Experiment.

En esos proyectos, las herramientas ayudaron a crear o mejorar multitudes, recrear batallas históricas y construir tomas de establecimiento. Estas imágenes permiten presentar escenarios más amplios sin recurrir siempre a métodos tradicionales de filmación.

Ted Sarandos, co-CEO de Netflix, explicó que The American Experiment incluye 17 minutos de material mejorado con IA. Según su declaración, esas secuencias se produjeron al doble de velocidad y a la mitad del costo de las alternativas anteriores.

Sarandos añadió que algunas tomas clave habrían quedado fuera sin estas herramientas. Los presupuestos disponibles y los plazos de producción, afirmó, no habrían permitido realizarlas mediante métodos convencionales.

La compañía ya había descrito un caso similar en The Eternaut, una serie de ciencia ficción. En 2025, Netflix señaló que una secuencia de colapso de un edificio fue su primer metraje generado con IA en aparecer dentro de una producción final.

Según Sarandos, Eyeline Studios completó ese efecto aproximadamente 10 veces más rápido que con los métodos tradicionales de efectos visuales. El contraste con los 300 títulos de 2026 ilustra la velocidad con la que Netflix amplió la adopción.

El ahorro enfrenta preguntas sobre consentimiento

La expansión de la IA puede ofrecer ventajas concretas para producciones con recursos limitados. Una herramienta capaz de multiplicar extras o ampliar un escenario puede evitar que los equipos eliminen escenas por falta de dinero o tiempo.

El ahorro, no obstante, no resuelve por sí mismo el debate sobre el uso adecuado de la tecnología. El costo explica por qué una empresa recurre a la IA, pero no determina si debería emplearla para recrear una actuación o una voz.

La preocupación aumentó alrededor de Wonka’s The Golden Ticket, un reality show que utiliza una voz generada por IA basada en Gene Wilder. El actor murió en 2016 y, según la información presentada, no autorizó el uso póstumo de su imagen o voz en proyectos.

La clonación de una voz también plantea diferencias frente a los efectos visuales de una multitud. En el primer caso, la tecnología puede reproducir rasgos asociados directamente con la identidad y el trabajo de un intérprete.

Las fuentes que analizaron el anuncio señalaron que Netflix no ha presentado un mecanismo público de divulgación para informar cuándo una imagen fue generada en lugar de filmada. Tampoco existe una orientación pública que explique cuándo una voz requiere permiso y compensación.

La ausencia de un marco visible puede complicar la relación entre plataformas, creadores y audiencias. Un espectador puede aceptar una escena digital, pero también puede exigir saber si una actuación pertenece a una persona real o a un sistema generativo.

Reglas internas y un nuevo conflicto laboral

Netflix indicó que sus directrices para socios exigen revelar los usos previstos de IA. El metraje final, las semejanzas de los talentos, los datos personales y la propiedad intelectual de terceros pueden requerir aprobación por escrito.

Las mismas directrices prohíben generar o reemplazar actuaciones y trabajos cubiertos por sindicatos sin el consentimiento y los acuerdos apropiados. Esta política establece una barrera interna, aunque no equivale a un estándar público para toda la industria.

El debate laboral también alcanza a quienes trabajan en efectos visuales, animación, edición y diseño. Si una herramienta reduce el tiempo necesario para una tarea, los ahorros podrían financiar más programación, pero también modificar la cantidad y el tipo de empleos disponibles.

Sarandos sostuvo que Netflix espera reinvertir los ahorros obtenidos mediante estos flujos de trabajo en programación adicional. La declaración presenta la IA como una vía para producir más contenido, no necesariamente como una sustitución total de los equipos humanos.

Netflix opera Eyeline, un laboratorio de animación, y adquirió InterPositive, una empresa de IA enfocada en la realización cinematográfica cofundada por Ben Affleck. Estas decisiones muestran que la compañía busca controlar capacidades propias, además de contratar herramientas externas.

El servicio también ha experimentado con otras formas de contenido mientras compite con plataformas gratuitas como YouTube. Durante el último año lanzó pódcast en video, clips con formato similar a TikTok y planes para transmitir videos creados por marcas de medios digitales, como BuzzFeed.

Una plataforma en expansión y bajo escrutinio

Netflix reportó ingresos de USD $12.560 millones durante los últimos meses. La empresa mantiene además el objetivo de duplicar sus ingresos por publicidad hasta alcanzar USD $3.000 millones.

La compañía respondió a las dudas sobre el compromiso de los usuarios después de un informe que señaló dificultades para retener espectadores durante la segunda temporada de algunas series. Netflix sostuvo que el tiempo dedicado representa solo un aspecto del compromiso.

La plataforma añadió que la calidad y la variedad también importan. Su último informe What We Watched indicó que los suscriptores vieron más de 97.000 millones de horas, un aumento interanual del 2%.

Netflix anunció que publicará ese informe una sola vez al año, en lugar de dos veces. El cambio reducirá la frecuencia de sus datos públicos sobre hábitos de consumo, justo cuando la empresa transforma su catálogo y sus métodos de producción.

La empresa también evalúa nuevos formatos para mantener la atención en un mercado cada vez más fragmentado. El diario The Wall Street Journal informó que Netflix considera añadir canales de programación continua, conocidos como canales siempre activos.

La combinación de IA generativa, publicidad y formatos inspirados en plataformas sociales refleja una estrategia de expansión. Netflix no solo busca producir más contenido, sino también competir por el tiempo de usuarios que consumen videos en servicios gratuitos.

El estándar que puede imponer Netflix

Netflix no es el único estudio interesado en la IA generativa. Sin embargo, su escala puede acelerar la normalización de herramientas que otros servicios de streaming ya evalúan o incorporarán en los próximos años.

La importancia de los 300 títulos reside en esa escala y no en la idea de que las máquinas hayan producido 300 obras completas. La cifra revela una integración progresiva dentro de procesos que antes dependían principalmente de equipos humanos y técnicas convencionales.

El uso de IA para ampliar una multitud puede parecer distinto de la recreación de una voz. Sin reglas claras para separar ambos casos, la industria corre el riesgo de tratar aplicaciones con implicaciones éticas diferentes como si fueran equivalentes.

Las normas de Netflix representan un punto de partida para sus socios, pero dejan preguntas abiertas para los espectadores. Entre ellas están la visibilidad del uso de IA, los permisos sobre identidades digitales y la distribución de los beneficios económicos.

El avance tecnológico puede permitir escenas que antes resultaban demasiado costosas. También puede cambiar quién controla las herramientas, quién recibe los ahorros y qué trabajos desaparecen o se transforman durante la transición.

Por ahora, Netflix ha establecido una realidad difícil de revertir: la IA generativa ya forma parte de la producción audiovisual convencional. El siguiente conflicto de Hollywood probablemente se concentrará menos en su existencia y más en la transparencia, el consentimiento y la responsabilidad.

Imagen de Unsplash.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA. 

 


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