Los activos creados con IA inundan los mercados, pero los compradores prefieren el trabajo humano

Los contenidos generados por inteligencia artificial multiplican la oferta en los mercados digitales, pero un informe de CGTrader muestra que la abundancia no se convierte automáticamente en demanda. Aunque uno de cada seis modelos 3D publicados en la plataforma fue creado con IA, estos activos representaron el 17,6% de las subidas y apenas el 1,1% de los ingresos, equivalente a USD $1 de cada USD $90.
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• Uno de cada seis modelos 3D subidos a CGTrader fue generado por IA, pero esos activos solo aportaron el 1,1% de los ingresos.
• El 20% de los clientes probó modelos de IA y los consideró inadecuados, frente a solo 5% que tuvo una experiencia satisfactoria.
• Una investigación de Dennis Zhang detectó un aumento aproximado de 160% en el lanzamiento de aplicaciones tras la expansión de agentes de programación con IA.

La inteligencia artificial está inundando los mercados digitales con modelos 3D, aplicaciones y otros activos creativos, pero la expansión de la oferta todavía no garantiza que los consumidores quieran pagar por ella. Un informe de CGTrader, elaborado con datos de ventas recopilados entre junio de 2025 y mayo de 2026, encontró una brecha notable entre la presencia de productos generados por IA y su desempeño comercial. La plataforma concluyó que los compradores siguen inclinándose por creaciones humanas cuando la calidad, el detalle y la utilidad son decisivos.

CGTrader permite a diseñadores publicar modelos tridimensionales para que arquitectos, productores de video, desarrolladores de videojuegos y otros profesionales los incorporen a sus proyectos. El mercado reúne más de dos millones de modelos y también acepta activos generados mediante IA. Sin embargo, el hecho de que una tecnología facilite la creación de más productos no significa que esos productos alcancen la misma valoración que los realizados por especialistas.

La oferta crece, pero el dinero no acompaña

Según el informe, uno de cada seis modelos subidos a CGTrader, equivalente al 17,6% de las nuevas publicaciones durante el periodo estudiado, fue generado por IA. A pesar de esa proporción, los activos representaron apenas USD $1 de cada USD $90 en ingresos obtenidos por el mercado, es decir, cerca del 1,1% del total. La diferencia sugiere que la IA está ganando espacio en los catálogos mucho más rápido de lo que logra conquistar la decisión de compra.

La experiencia de los clientes refuerza esa lectura. Solo 5% de los usuarios de CGTrader probó un modelo generado por IA y consideró que el resultado funcionaba bien, mientras 20% lo utilizó y concluyó que el activo era inadecuado para sus necesidades. La mayoría restante no aparece en esos dos grupos, por lo que las cifras no permiten afirmar que todos los compradores hayan rechazado la tecnología, pero sí muestran una recepción comercial débil entre quienes la probaron.

Dalia Lasaite, CEO y cofundadora de CGTrader, atribuyó el comportamiento a la exigencia de los compradores y no necesariamente a una oposición general contra la IA. Según declaraciones citadas por medios especializados, los clientes buscan una calidad muy alta cuando compran en el mercado y, por ahora, suelen preferir modelos 3D creados por humanos porque ofrecen mejores resultados. La explicación coloca el foco en el desempeño final, más que en una disputa puramente ideológica sobre el origen de cada activo.

Para quienes dependen de estos modelos en proyectos profesionales, un error de geometría, una textura defectuosa o una pieza difícil de editar puede elevar costos y retrasar entregas. La generación automática puede abaratar la producción inicial, pero el comprador también evalúa cuánto trabajo adicional deberá invertir para corregir o adaptar el archivo. En ese contexto, un modelo humano más caro puede resultar económicamente superior si reduce la revisión y se integra con mayor facilidad al flujo creativo.

La reacción de los consumidores ante la creatividad automática

La respuesta del público a los productos de IA no es uniforme y cambia según la información disponible, el uso previsto y la calidad percibida. Un estudio de la Universidad de Stanford publicado en 2025 observó que, cuando los participantes podían elegir entre arte generado por IA y obras producidas por humanos, las piezas creadas por máquinas atraían inicialmente su atención y la cantidad de imágenes generativas aumentaba con rapidez. Esa ventaja inicial no elimina, sin embargo, el efecto que tiene conocer el origen de la obra.

Una encuesta del Pew Research Center encontró que la mitad de los adultos estadounidenses decía disfrutar menos una pintura después de saber que había sido creada por IA. El dato apunta a una valoración que no depende exclusivamente de la apariencia visual, sino también de la percepción de autoría, esfuerzo y participación humana. Para los mercados creativos, esa reacción puede influir en la disposición a pagar incluso cuando el consumidor no pueda identificar por sí mismo cómo se produjo una pieza.

La cautela general frente a la tecnología también parece haber aumentado. En un informe publicado el 18 de agosto de 2026, Pew señaló que 52% de los estadounidenses se sentía más preocupado que entusiasmado por un mayor uso de la IA en la vida cotidiana, frente a 37% en 2021. La cifra no describe exclusivamente las compras de bienes creativos, pero ofrece un contexto sobre el ambiente de confianza en el que las empresas intentan introducir productos automatizados.

Dennis Zhang, profesor de marketing y de cadena de suministro, operaciones y tecnología en la Escuela de Negocios Olin de la Universidad de Washington en St. Louis, interpreta estos patrones como una señal más amplia sobre la economía. En declaraciones citadas por medios especializados, explicó que los consumidores podrían reorientarse hacia dimensiones en las que la intervención humana tenga mayor importancia, del mismo modo que los trabajadores se adaptarían a nuevas tareas. Esa hipótesis no implica que el público abandone la IA, sino que podría exigir una diferenciación humana más visible cuando existan alternativas comparables.

La escasez y la autenticidad también pueden adquirir valor cuando la generación automática vuelve abundantes ciertos formatos. Si millones de imágenes, modelos o aplicaciones pueden producirse con instrucciones similares, el producto que incorpora criterio, experiencia y una visión reconocible puede destacarse de otra manera. El mercado todavía está definiendo cuánto vale esa diferencia, pero los datos de CGTrader sugieren que la abundancia por sí sola no crea una preferencia estable.

Más aplicaciones, menos señales de popularidad

Zhang examinó además la expansión de aplicaciones para teléfonos inteligentes después del lanzamiento masivo de los agentes de programación Claude Code y Codex. Su investigación en curso encontró que la cantidad de aplicaciones lanzadas aumentó de forma constante frente a los niveles observados en 2023 y 2024, una tendencia que continuó hasta 2026. Al controlar otras variables, el análisis estimó que el efecto de esos agentes equivalió aproximadamente a un incremento de 160% en las aplicaciones lanzadas en abril de 2026 respecto del periodo de dos años anterior.

El crecimiento de la producción no vino acompañado por señales equivalentes de interacción. Zhang observó que el número de aplicaciones con más de 10 reseñas cayó significativamente después de la llegada de los agentes de programación. El resultado muestra una asociación temporal, pero no prueba por sí solo que la automatización haya provocado la caída: otros factores del mercado también podrían haber influido.

Una explicación plausible es laboral y está relacionada con la experiencia de quienes construyen los productos. La IA puede permitir que más programadores con poca trayectoria lancen aplicaciones, pero esas herramientas podrían presentar interfaces menos cuidadas, decisiones de diseño débiles o una comprensión insuficiente de las necesidades del usuario. En ese escenario, el problema no sería que la IA carezca de utilidad, sino que facilita una producción más amplia sin garantizar el criterio profesional que antes filtraba parte de la oferta.

Otra explicación pertenece a la psicología del consumidor y aparece cuando la participación de la IA resulta evidente. Los usuarios podrían preferir aplicaciones que transmitan una propuesta distintiva, una comunidad de desarrollo o un valor agregado humano, especialmente si las alternativas automatizadas parecen intercambiables. Zhang planteó que los productos asistidos por IA todavía crean utilidad para el mercado, aunque algunos resulten menos atractivos que los que antes desarrollaban, en su mayoría, equipos humanos con mayor experiencia.

La distinción es relevante para interpretar el futuro de la automatización. Una aplicación puede utilizar IA internamente para mejorar su código y, al mismo tiempo, ofrecer una experiencia diseñada y supervisada por personas; otra puede parecer un producto ensamblado casi por completo mediante herramientas automáticas. Los consumidores no necesariamente juzgarán ambas propuestas de la misma manera, porque la calidad observable y la percepción de autoría pueden pesar tanto como la tecnología empleada.

Una adaptación gradual, no un reemplazo total

Zhang considera que la evidencia disponible apunta a una transformación del trabajo más que a una sustitución masiva de los puestos. Su argumento combina la forma en que las empresas están implementando la IA con la reacción de los consumidores, quienes no abandonan completamente las herramientas automatizadas, pero sí parecen valorar las áreas donde la intervención humana continúa siendo difícil de replicar. En esa visión, el impacto económico dependerá de cómo se redistribuyan las tareas y de qué atributos humanos ganen importancia.

La directora ejecutiva de CGTrader llegó a una conclusión parecida desde la industria del modelado 3D. Lasaite explicó que los creadores recibieron la IA con preocupación cuando apareció en ese campo, aunque el sentimiento cambió gradualmente a medida que los modelos automáticos se volvieron más rápidos y baratos de producir. La adaptación, según su lectura, no exige abandonar el oficio, sino decidir qué partes conviene automatizar y cuáles deben conservar supervisión especializada.

El proceso puede beneficiar a profesionales que utilicen la IA para tareas repetitivas sin delegar por completo la concepción ni el control de calidad. Generar variantes, acelerar borradores o explorar alternativas visuales puede liberar tiempo para la dirección artística, la edición y la resolución de problemas complejos. Pero esa promesa depende de que el ahorro de tiempo no se pierda en correcciones, selección de resultados defectuosos o adaptación de archivos que no cumplen los estándares del comprador.

Los mercados digitales también tendrán que mejorar la información que ofrecen sobre el origen y las características de los activos. Etiquetas claras, controles de calidad y herramientas de búsqueda podrían ayudar a los clientes a distinguir entre una pieza generada automáticamente, una creación humana y un producto híbrido. La noticia no presenta una regulación específica ni un mecanismo único para resolver el problema, pero sí muestra que la transparencia y la calidad serán determinantes para convertir la oferta de IA en ventas sostenibles.

Por ahora, la señal más clara no es una rebelión contra la inteligencia artificial, sino una exigencia de mejores resultados y mayor valor diferencial. CGTrader demuestra que llenar un catálogo con activos automáticos puede aumentar la disponibilidad sin cambiar las preferencias de pago, mientras el análisis de aplicaciones sugiere que producir más no equivale a generar más engagement. La IA seguirá formando parte de la economía, pero el mercado parece dispuesto a premiar aquello que todavía reconoce como criterio, experiencia y aporte humano.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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