Este fin de semana se me ha actualizado ChatGPT a ChatGPT 6 Astra.
Todavía no he hecho una prueba completa por mi cuenta, así que no voy a presentar este artículo como una comparativa ni como una batería de benchmarks. Estoy observando las demostraciones disponibles y pensando qué significan para quienes trabajamos con Blender, 3D y herramientas digitales.
Lo que más me ha llamado la atención es ver cómo Astra puede trabajar con una aplicación como Blender.
Tabla de contenidos
La IA ya puede ejecutar parte del trabajo 3D
En las demostraciones, la inteligencia artificial crea escenas, modifica materiales, cambia la iluminación y prepara recorridos por un espacio a partir de instrucciones conversacionales.
La interacción se parece cada vez menos a escribir una pregunta y esperar una respuesta. El modelo puede actuar sobre un entorno, ejecutar pasos y producir una primera versión de un resultado.
Puede escribir código, crear objetos, organizar una escena, probar una iluminación y hacer cambios a partir de las indicaciones que recibe.
El resultado final puede ser espectacular.
Pero una demostración espectacular también merece una mirada más detenida. No siempre sabemos cuánto trabajo previo hay detrás, cuántas iteraciones se han hecho o qué parte del proceso se ha editado para mostrarlo. Por eso prefiero tomar estos vídeos como una señal de hacia dónde se dirige el trabajo, no como una prueba definitiva de que todo está resuelto.
La pregunta importante no es si puede hacer una casa
La pregunta no es solamente si una inteligencia artificial puede hacer una casa, un objeto o una animación.
La pregunta es otra:
Si una herramienta puede ejecutar cada vez más cosas, ¿qué merece la pena que aprendamos nosotros?
Durante muchos años, aprender 3D significaba aprender a manejar herramientas complejas. Había que modelar, entender los volúmenes, iluminar, colocar cámaras, preparar materiales y resolver todos los problemas que aparecían por el camino.
Todo eso sigue teniendo valor.
Lo que cambia es el lugar donde ponemos nuestra atención. Algunas tareas que antes hacíamos manualmente pueden acelerarse o delegarse. Pero delegar una tarea no significa dejar de entenderla.
No basta con decirle a la IA qué hacer
Si una herramienta coloca una cámara, eso no convierte automáticamente a nadie en director de fotografía.
Hay que entender el lenguaje cinematográfico. Hay que saber por qué una cámara está ahí, qué relación tiene con la escena y qué queremos que sienta o entienda quien la está viendo.
Lo mismo ocurre con la luz, los materiales y las proporciones.
Una IA puede generar una solución, pero no decide por nosotros si esa solución es buena. No sabe automáticamente si la escala tiene sentido, si la luz cuenta bien la escena, si los materiales son coherentes o si el resultado comunica lo que queríamos comunicar.
Puede producir un cohete. Pero no sabe por sí sola si es el cohete que nosotros queríamos.
El valor está también en revisar
Cuando el primer resultado no funciona, hay que saber mirar, comparar, detectar problemas y decidir qué hacer después.
A veces la respuesta será pedir otra versión. Otras veces será modificar la escena manualmente. También puede ser necesario cambiar la indicación, simplificar el problema o tomar una decisión que la herramienta no puede tomar por nosotros.
Para hacer todo eso hay que entender lo que estamos viendo.
Por eso no creo que la respuesta sea dejar de aprender Blender, 3ds Max, Maya o cualquier otra herramienta 3D.
Creo que tenemos que aprender de otra manera.
Qué conocimientos siguen siendo importantes
Quizá no necesitamos memorizar cada comando ni pasar meses haciendo tareas mecánicas que una herramienta puede acelerar.
Pero sí necesitamos entender:
- la escena y sus volúmenes;
- la cámara y el lenguaje cinematográfico;
- la luz;
- los materiales;
- las proporciones;
- la estructura de una malla;
- el lenguaje visual;
- la forma de evaluar y corregir un resultado.
También necesitamos saber pedir algo con claridad. Una instrucción vaga produce un resultado que tendremos que revisar mucho más.
Y necesitamos saber entrar en la escena cuando no está bien. A veces serán cuatro cambios pequeños los que conviertan una primera versión en algo realmente útil.
Además, existe otra razón para seguir aprendiendo: el placer de hacerlo nosotros. Hay procesos que no queremos delegar por completo, aunque una herramienta pueda hacerlos más rápido.
Ejecutar y dirigir
Para mí, una de las habilidades importantes de esta nueva etapa será no solamente ejecutar, sino dirigir.
En mi propio trabajo me está pasando algo parecido con el desarrollo web y con el 3D. Una herramienta puede ayudarme a escribir código o preparar una primera versión, pero sigo necesitando saber qué quiero construir, cómo debería funcionar y cómo comprobar que no estoy introduciendo un problema.
La velocidad ayuda muchísimo. Ahora podemos hacer más versiones en menos tiempo.
Pero si no sabemos mirar el resultado, la velocidad también puede hacer que nos equivoquemos más deprisa.
La IA no hace menos importante aprender
A veces hablamos de la inteligencia artificial como si fuese a quitarnos la necesidad de aprender.
Yo lo veo de otra forma.
La IA no hace menos importante aprender. Hace más importante distinguir qué merece la pena aprender.
Si una herramienta puede encargarse de parte de la ejecución, nuestro valor estará cada vez más en la dirección, en el criterio y en la capacidad de revisar el resultado.
Eso no se consigue solamente viendo demostraciones. Se consigue practicando, comparando resultados y entendiendo por qué algo funciona o por qué no funciona.
La pregunta que me hago ahora es también la que te dejo a ti:
Si ChatGPT 6 Astra ya puede trabajar con Blender de esta manera, qué conocimientos quieres conservar, cuáles quieres reforzar y cuáles puedes dejar de hacer manualmente?
Aprende Blender y trabaja con criterio
Si quieres aprender Blender 3D y ver cómo estoy incorporando estas herramientas a flujos de trabajo reales, puedes visitar la Academia Zao3D.
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