Un menú diseñado con inteligencia artificial puede parecer profesional a primera vista, pero muchos usuarios notan algo incómodo: sándwiches demasiado simétricos, bolas de helado perfectamente redondas, queso que fluye de una manera más cercana al dibujo o gambas que parecen comerse la cola. Estos detalles no significan necesariamente que la imagen sea descaradamente falsa, pero le dan un aspecto uniforme y pulido que difiere de la comida real.
El artículo aborda este fenómeno como un problema de convergencia en las salidas de la inteligencia artificial, no solo como un error visual en el diseño del menú de un restaurante. Los modelos generativos aprenden patrones a partir de enormes cantidades de datos y luego producen aquello que consideran una respuesta adecuada a una solicitud como crear un menú para un restaurante de hamburguesas. Cuando los materiales con los que se entrenaron ya son similares, el resultado se acerca más al reciclaje de un único gusto visual.
Los datos de entrenamiento impulsan hacia la forma familiar
Alex Lisle, director técnico de Reality Defender, afirma que algunas de estas imágenes parecen como si una criatura extraña intentara preparar una pizza sin comprender sus principios básicos. Considera que la razón está relacionada con los datos de los que los modelos extrajeron sus funciones. Al solicitar el diseño de un menú para un restaurante de comida rápida, los modelos pueden basarse en menús y cadenas conocidas como Wendy’s, Burger King y McDonald’s, materiales que ya comparten un estilo visual similar.
El resultado no es una copia exacta de un menú concreto, sino una mezcla que reproduce los rasgos más comunes: iluminación ideal, disposición simétrica, superficies suaves y colores que supuestamente resultan más atractivos. Lee Rainie, director del Imagining the Digital Future Center de Elon University, señala que la mejora de los datos se centra en lo que parece aceptable y no ofensivo, algo que puede convertirse en una homogeneización que borra los matices y las diferencias.
El problema se agrava si materiales generados por inteligencia artificial entran en conjuntos de entrenamiento posteriores. Lisle distingue este caso del colapso del modelo (Model Collapse). El colapso del modelo es un escenario más grave que surge cuando las salidas de un modelo se vuelven a introducir en él repetidamente, lo que provoca un deterioro generalizado de la calidad. En cambio, lo que aparece en los menús, según su descripción, es una convergencia u homogeneización que reduce la diversidad y la calidad de los resultados sin volver completamente inútil al modelo.
Las modificaciones repetidas pueden aumentar los defectos
El problema no siempre procede de la primera creación de la imagen. Un usuario de la plataforma X, con el nombre Labtec, mostró un experimento en el que creó un menú mediante ChatGPT y luego lo modificó 100 veces. A medida que se repetían las modificaciones, las imágenes de la comida se parecían menos a la comida real y se volvían más redondeadas y suaves. El artículo informó que TechCrunch repitió el experimento y obtuvo un resultado similar.
Este escenario es importante para los restaurantes que utilizan herramientas generativas para cambiar los precios de los productos, sus nombres o pequeños detalles del menú. Cada modificación individual puede parecer limitada, pero su acumulación puede alejar gradualmente la imagen de su aspecto natural. En este caso, la inteligencia artificial no es solo una herramienta para ahorrar tiempo, sino parte de un ciclo de edición que puede reforzar los rasgos artificiales que el diseñador intenta ocultar.
¿Por qué la gente percibe la sensación de falsedad?
Rainie considera que las personas tienen a veces una capacidad difícil de explicar para distinguir entre una imagen generada y otra real, incluso cuando no pueden identificar el elemento sospechoso. El artículo relaciona esta incomodidad con lo que se conoce como efecto del valle inquietante (Uncanny Valley). Investigadores de la Universidad de Duisburg-Essen, en Alemania, descubrieron que las imágenes de comida que parecen casi reales pueden provocar más repulsión e incomodidad que las imágenes claramente falsas.
En el caso de la comida, la paradoja es más evidente: la publicidad tradicional suele exagerar la disposición y la iluminación de los alimentos para que parezcan mejores que en la realidad, como ocurre con las imágenes de la hamburguesa Big Mac en los anuncios. Sin embargo, las salidas de la inteligencia artificial pueden llevar ese embellecimiento a un nivel en el que la comida pierde sus características familiares. Cuando el cliente nota que el queso, el pan o la gamba no se comportan visualmente como espera, la mejora intencionada se convierte en una fuente de rechazo.
¿Qué cambia en la práctica?
La lección para los restaurantes no es que todo uso de la inteligencia artificial en el diseño fracase, sino que depender únicamente del aspecto perfecto puede perjudicar la confianza. Las imágenes que no representan con precisión la comida real pueden crear una brecha entre las expectativas del cliente y su experiencia, mientras que ponen de manifiesto la necesidad de una revisión humana capaz de detectar detalles que los criterios del modelo sobre «la imagen bonita» no pueden reducir.
La relevancia va más allá de los menús. Lisle afirma que la dependencia histórica de la vista y el oído como pruebas fiables, incluso en los sistemas judiciales que han otorgado un estatus especial a las grabaciones y las imágenes, ya no es igual de segura. Si a veces resulta difícil distinguir entre una imagen de comida real y una generada, verificar el contenido visual y sonoro en ámbitos más sensibles se convierte en una cuestión práctica, no solo estética.
La fuente no ofrece una solución técnica definitiva para este problema ni demuestra que todos los menús generados por inteligencia artificial vayan a provocar rechazo. Pero sí aclara una limitación importante de los modelos actuales: la búsqueda de producir salidas ampliamente aceptables puede terminar eliminando las características locales e individuales y reproduciendo después una única imagen de cómo debería verse la comida o cualquier otro contenido.