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El prompting coreográfico como herramienta especulativa de movimiento
- María Fernanda Olivares Galindo
- hace 5 horas
- 11 min de lectura
Por Fernanda Olivares [1]
En 2022, cuando se hablaba de la inteligencia artificial generativa, la primera pregunta que surgió fue: ¿Cómo funcionaría esto en la danza y qué nuevos dispositivos existirían en este diálogo? Con esto, también resultó necesario comprender la representación del cuerpo para una máquina. Tras prueba y error comprendí lo complejo que era reducir y capturar un cuerpo a pixeles. No significaba que no fuera posible, sino que, de todas estas variaciones, era necesario tomar decisiones sobre qué se deja a un lado, qué se enfatiza y qué se pierde del cuerpo; entendiendo que estas decisiones no pertenecían únicamente al creador.
La antinaturalidad
Mi producción artística es un proceso en el cual doy un paso adelante y dos atrás, repitiendo esta instrucción una y otra vez. A lo largo de los años, este ha transitado por un acercamiento interdisciplinario y retador por la naturaleza de sus problemas/preguntasen el tiempo y las lógicas de producción que suceden más rápido de lo que las percibimos. De inicio, mi manera de componer es pictórica; específicamente desde la pintura.
Desde mi obra temprana, me interesó la complejidad del cuerpo por mi propia práctica, su representación en la contemporaneidad y la forma en la que este se posiciona en contextos de diversas danzas, entendiendo la restricción--pero a la vez posibilidad--de indagar sobre el movimiento y la corporalidad desde la bidimensión. En principio, mis acercamientos pictóricos surgieron como un acto de resistencia a la mirada de los lugares comunes de la danza (ciertos tipos de cuerpo, su idealización, el virtuosismo, la idea de un cuerpo que todo lo puede e incluso una sobreromantización de las prácticas corporales).
En paralelo, mi formación corporal tiene como antecedente y continúa siendo la danza clásica. Este lenguaje ha marcado mi manera de moverme y ha posibilitado encontrar cierta fascinación por la antinaturalidad en las líneas y posibilidades de los cuerpos, sumado a tener un cuerpo hipermóvil que se dobla y estira en rangos atípicos. Todo lo anterior dialoga activamente con mi pintura y con un interés marcado por la integración arte-ciencia, sumado a la idea de cyborg de Donna Haraway (1991), la cual tendría un rol relevante en mi investigación principal en 2020; un momento en el cual pensar a la Inteligencia Artificial (IA) como agente no era relevante ni asible en cuanto a su aplicación a la vida cotidiana.
A partir de dichas exploraciones, comprendí que la relación con estas tecnologías se volvería fundamental y transformaría la manera en la que concebiríamos nuestros modos de hacer y parámetros creativos. Se volverían evidentes esos rastros de hibridación de lo físico, lo digital y las entidades no humanas a partir de los objetos artísticos pertenecientes a este tiempo acelerado, así como la existencia de posibilidades de reinterpretar no solo al cuerpo, sino a la danza y a la coreografía.
Surgirían nuevos espacios de traducción y negociación entre las limitaciones de interpretación humanas y de la máquina. Entendía que la discusión no tenía que ver ni con el reemplazo, ni con el regreso al antropocentrismo exacerbado, era algo más.
En ese entonces, comencé a trabajar redes neuronales programadas de manera “artesanal”, donde alimentaba mi propio modelo con imágenes de un archivo propio de danza clásica (3500 al menos); todas de baja resolución para poder facilitar el procesamiento de los pixeles. Mi pregunta inicial fue cómo conectar está práctica con la danza, en un principio, desde la imagen, explorando las posibilidades, naturaleza cambiante, sesgos y limitaciones de las herramientas.
Esta experimentación comenzó a detonar más vertientes y permitía darle a mi práctica un carácter de archivo, pensarme como traductora, negociar y experimentar, cuestionándome así, si podríamos probar estos procesos a nivel individual y colectivo desde diferentes configuraciones e historias corporales que también para mí eran desconocidas.
Extrayendo algunas ideas de estos acercamientos, mi investigación me llevó a introducir y proponer el dispositivo de prompting coreográfico;el cual invita a dialogar y experimentar con las posibilidades del concepto de coreografía como una herramienta de negociación-traducción utilizando modelos de IA generativa (LLMs Large Language Models) y modelos de video, imagen y reconocimiento corporal) para producir secuencias de movimiento, descripciones de cuerpos sintéticos o videos de referencia desde la escritura.
El video, al igual que la escritura, actúa como medio corporal principal e input para producir y experimentar con contenido sintético, además del ejercicio del prompting coreográfico desde las ideas de movimiento y memoria ejecutante que cada participante lleva inscrito en su cuerpo
Laboratorio
Para detonar esta práctica, parto de la idea del laboratorio como un espacio poroso que se transforma modifica con el tiempo. Este consta de ejercicios que parten desde lo micro hasta generar múltiples ángulos de la ejecución, entendiendo que tampoco es un producto terminado. Un ejemplo son secuencias cortas que posteriormente se complejizan y reinterpretan según el resultado de la máquina.
El laboratorio de Prompting coreográfico ha sido diseñado continuamente como un ciclo de retroalimentación especulativo: un diálogo perpetuo entre la física real y la ficticia. La metodología prioriza al proceso sobre el producto, permitiendo que cada sesión sea un acontecimiento irrepetible: una especie de micropoética en acto, según Larios (2018). ¿Cómo coreografiamos un cuerpo que no está regido por las leyes de la gravedad?
A su vez, el concepto de relaciones de alteridad de Ihde (Adams y Thompson, 2016, pp. 71-72) es útil para analizar la experiencia del humano-bailarín-coreógrafo como interfaz. Cuando el sistema de IA genera propuestas inesperadas o desafía las expectativas kinésicas, se establece una relación de otredad donde la tecnología se manifiesta como un otro con lógica propia. La IA no es un medio transparente, sino un otro que requiere interpretación con sus respectivas opacidades, negociación y respuesta corporeizada.
En este caso, más allá de entender a la interfaz como un dispositivo para optimizar o aumentar al humano según métricas externas, este laboratorio la concibe como una superficie de contacto dialógico, un medio de traducción y negociación donde la subjetividad corporeizada mantiene su agencia.
La interfaz se presenta en el propio cuerpo del bailarín, quien activamente planea el prompt. El laboratorio, por tanto, es un espacio donde se juega con formas de existencia en un mundo tecnológico, proponiendo un modelo en el que la inteligencia artificial no suplanta la creatividad humana, sino que se entrelaza con ella nuevas ecologías de la sensibilidad y el gesto.
Los participantes de los laboratorios, provenientes de trayectorias diversas, como la licenciatura en coreografía, la danza contemporánea, el performance, la danza folklórica y las artes visuales, son invitados a entablar un diálogo donde el algoritmo opera como un objeto vivo y cambiante que se modifica activamente por medio de la utilización del lenguaje, la escritura y la coreografía misma como forma de desordenamiento, concepción que se contrapone a la noción de coreografía tradicional como una manera de poner “orden” a los cuerpos. Desde el inicio de la experiencia se establece también un protocolo de soberanía de datos y consentimiento de uso.
Por otra parte, la premisa dentro de los ejercicios del laboratorio es no depender de un despliegue tecnológico o un equipo complejo de instalar-manejar: es necesario que se pueda adaptar a cualquier tipo de espacio, empezando únicamente con un ejercicio de escritura por cada persona o por equipos. Igualmente, como investigadora y creadora, añado otra capa de traducción al probar los prompts de los participantes, modificándolos según los parámetros de la máquina para “que sean entendidos” y como parte de la experimentación.
A partir de eso, la máquina genera versiones y traducciones de lo que propusieron los participantes, las cuales son analizadas, reinterpretadas y modificadas a partir del mismo ejercicio coreográfico de cambiar el orden de los factores en la instrucción o la selección de palabras que se escoge al nombrarlo, lo cual hace evidente esta reapropiación que se hace de ida y vuelta entre ambos cuerpos (o en la negociación entre el lenguaje de la maquina y el lenguaje coreográfico).
Algunas consideraciones éticas
El trabajar con estas tecnologías sigue aportando a mi investigación algo que no había contemplado: el incremento de la censura por parte de los modelos previamente programados, no solamente al cuerpo desnudo sino a cuerpos dispuestos de ciertas maneras; por ejemplo, cuerpos apilados (que según la IA pueden sugerir una imagen alusiva a víctimas de guerra) o utilizando ciertos vestuarios que puedan velar “deformidades” en el mismo. Además, entendiendo que los modelos (programas que detectan patrones específicos utilizando una recopilación de conjuntos de datos) ya están a disposición pública, se comienzan a crear consensos donde el contenido que se genere sea regulado y no utilizado con otros fines, como suplantación de identidad o deepfakes[1].
Todo esto nos plantea muchas preguntas que parten de lo ético nuevamente: ¿Cómo está mediado este contenido? ¿No es una repetición y reflejo de los cuerpos que tanto se ha luchado por desestereotipar? Es por ello por lo que entrar a profundidad a trabajar con estos modelos también genera posibilidades de resistencia y de proponer otros cuerpos que, estas tecnologías están borrando, aplanando y de alguna forma, no nombrando. Así nos cuestionamos también, quiénes son los que están generando este contenido y que, dichos contenidos audiovisuales resultan en una homogeneización a partir de los millones de imágenes o prompts similares generados por los usuarios utilizando lenguaje natural.[2]
[1] El término deepfake proviene de la combinación de los conceptos deep learning y fake, haciendo alusión al contenido falso generado con aprendizaje profundo (inteligencia artificial). Se refiere a una técnica de suplantación de identidad, que se vale de una técnica avanzada de inteligencia artificial que recopila datos sobre movimientos físicos, rasgos faciales e incluso voz, para procesarlos mediante un algoritmo codificador IA o una Red generativa antagónica (GAN), para crear contenido audiovisual, gráfico o de voz falso, pero hiperrealista.
[2] El lenguaje natural se refiere a las formas de comunicación utilizadas por los humanos, como el habla y la escritura, caracterizadas por su estructura gramatical, vocabulario y uso en contextos variados. Se diferencia del lenguaje utilizado en la programación de computadoras, que se compone de lenguajes de programación diseñados para ser precisos, unívocos y seguir reglas sintácticas y semánticas estrictas para que la máquina los ejecute .Mientras que el lenguaje natural es flexible, ambiguo y a menudo contexto -dependiente, los lenguajes de programación requieren instrucciones claras y estructuradas. La IA trabaja para cerrar la brecha entre estos dos tipos de lenguaje, permitiendo que las computadoras procesen, entiendan y generen lenguaje natural de manera efectiva.
Los cuerpos que no existen
El proceso para esta parte práctica del laboratorio en escena me regresa a pensar cómo se toma prestado al cuerpo para creación de imágenes y videos sintéticos, abriendo así problematizaciones sobre el cómo aún en lo contemporáneo, el cuerpo sigue siendo sujeto de censura, dinámicas de poder y política a gran escala, lo que exige un posicionamiento ético.
Fragmento de video producto del prompting coreográfico de uno de los participantes, retraducido por mí, donde lo borroso en los rostros es deliberado (enero 2026).
del lenguaje utilizado en la programación de computadoras, que se compone de lenguajes de programación diseñados para ser precisos, unívocos y seguir reglas sintácticas y semánticas estrictas para que la máquina los ejecute. Mientras que el lenguaje natural es flexible, ambiguo y a menudo contexto -dependiente, los lenguajes de programación requieren instrucciones claras y estructuradas. La IA trabaja para cerrar la brecha entre estos dos tipos de lenguaje, permitiendo que las computadoras procesen, entiendan y generen lenguaje natural de manera efectiva.
A partir del trabajo con participantes diversos en el laboratorio, se podría indagar en una especulación sobre el futuro que, en realidad, ya es nuestro presente; las máquinas están trabajando sobre datos artificialmente generados (métricas, datos corporales, imágenes y videos), lo cual nos hace preguntarnos sobre una meta realidad, donde hay música generada por bots para bots y, a su vez, el movimiento de cuerpos que no existen para otros cuerpos artificiales que se alimentarán de los “movimientos distorsionados/inventados” de esa primera capa que pone en debate nuevamente lo real.
Para ejemplificar esto, mencionaré el hallazgo que presentó la Simon Fraser University en el SIGGRAPH (Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques) 2025 en Canadá, un paper que presenta el concepto de PARC: Physics-based Augmentation with Reinforcement Learning for Character Controllers (Aprendizaje reforzado de controles de personaje a partir de física aumentada), el cual, a pesar de ser un acercamiento más dirigido hacia los videojuegos, nos da una visión sobre las posibilidades creativas que implica coreografiar para entidades que solo existen en el plano digital, siendo estos cuerpos sintéticos o artificiales.
En este experimento, dos cuerpos digitalmente creados son “entrenados” [1] para subir muros de parkour, en donde solo aprenden cuatro movimientos. Después de esto, son probados mediante niveles de paredes para que logren combinar dichos movimientos iniciales para resolver el problema espacial; sin embargo, los cuerpos comienzan a “hacer trampa” al subir las paredes. Al pasar por una segunda capa de reforzamiento por inteligencia artificial, los cuerpos entienden que la complejidad de las paredes a escalar subirá y que deben adaptarse a los “niveles” de paredes que se generan en tiempo real. En un tercer momento, los cuerpos inventan movimientos que no son, ni los iniciales, ni la combinación de ellos para escalar las paredes de manera exitosa.
Los hallazgos de este experimento nos hacen pensaren el humano como interfaz que detona ciertos procesos, comprendiendo que hay puntos donde estos cuerpos que no existen nos enseñan nuevas formas de crear movimientos que sobresalen los límites físicos y finitos del nuestro.
Es por ello por lo que podría ser esta una aproximación a nuevas formas de movernos o de evidenciar la artificialidad, como si el ser humano-cuerpo pudiera re-traducir la antinaturalidad de la máquina en procesos híbridos que exploren estos acercamientos. Por procesos híbridos me refiero a que ya no hay división entre el cuerpo físico y el digital, pareciera que uno es prolongación de otro, transitando de manera recursiva en ambos espacios.
Esta hibridación se observa en el laboratorio: mientras se lleva a cabo, pone en juego el pensamiento de nosotros como intérpretes en cuanto a cómo coreografiar agencias no humanas, preguntándonos quienes están detrás de los proyectos actuales de investigación en coreorobótica y el desplazamiento del ser humano como interfaz-traductor híbrido que puede estar en ambos mundos, descubriendo y redescubriendo a partir de estos procesos de no naturalidad.
[1] Entrenar una IA es el proceso de enseñarle a un modelo de inteligencia artificial a realizar una tarea específica, dándole grandes cantidades de datos relevantes. El modelo aprende patrones y se ajusta internamente (sus pesos y sesgos) para hacer predicciones o tomar decisiones cada vez más precisas a medida que se le exponen más datos.
Interfaces hacia una visión pos digital
La IA se entiende como un interlocutor que exige una lectura corporal y una respuesta igualmente corporeizada, intercambiando así roles con el humano a manera de interfaz. La máquina interfaz y, a la vez, el humano interfaz.
En mi práctica, el prompting coreográfico funciona como un acto de traducción permanente entre lenguajes: el natural del prompting, la recursividad de la máquina y el corporal de la danza. Cada sesión del laboratorio es un acontecimiento particular donde se negocian agencias, se toman decisiones creativas y se generan conocimientos encarnados y situados. Esta práctica se inscribe en lo que Chapman y Sawchuk (2015) llaman creation-as-research o critical making, donde la creación e investigación son indisociables y el conocimiento emerge del hacer material y reflexivo.
Mi indagación se configura así, como una micro poética anclada en la fricción entre lo pictórico, lo corporal y lo algorítmico. El laboratorio es el espacio donde esta poética se activa, un campo de fuerza extendido donde el cuerpo, en su vulnerabilidad y capacidad de relación sigue siendo el territorio primordial desde el cual construir otros modos de conocer y experimentar.
La coreografía ya no se define por el ordenamiento de cuerpos, sino por la capacidad de sostener un diálogo de lectura, error, escritura y re-escritura a través de las opacidades cada vez menos diferenciadas entre lo orgánico y lo sintético, integrando variables de restricción y de traducción.
En un contexto cada vez más mediado por lo digital y la posverdad, mi práctica implica aceptar ser interfaz, traductora y negociadora en un intercambio perpetuo con lo artificial, buscando más allá de respuestas definitivas, nuevas preguntas encarnadas que nos acerquen al desarrollo de pensamiento para una coreorobótica presente y futura, entendida no como reemplazo o rechazo pasivo, sino como co-creación negociada y éticamente situada.
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[1] María Fernanda Olivares (México) es artista visual, bailarina e investigadora. Su trabajo explora la intersección entre coreografía, inteligencia artificial y artes visuales, desarrollando procesos de creación e investigación que indagan en las relaciones entre cuerpo, tecnología y nuevos imaginarios del movimiento. Ha expuesto y presentado su obra en espacios y festivales internacionales, consolidándose como una de las investigadoras latinoamericanas más relevantes en el cruce entre danza e IA.
Bibliografía y referencias
Dubatti, J. (2012). Teatro y Poética Comparada: micropoéticas, macropoéticas, archipoéticas, poéticas enmarcadas. En Introducción a los estudios teatrales. Propedéutica. Atuel. pp. 127-142.
Larios, S. (2018). Introducción. En Los objetos vivos. Escenarios de la materia indócil. Paso de gato. pp. 15-29.
Calderón, Natalia (2020). Investigación indisciplinada. Poner en valor los conocimientos sensibles en pro de desestabilizar la jerarquización epistemológica. En Calderón y Caro (Ed.). ¿Indisciplinar la investigación artística? Metodologías en construcción y reconstrucción, Universidad Veracruzana, SPIA. pp. 15-24.
· Chapman and Sawchuk (2015). Creation-as-Research: Critical Making in Complex Environments. En RACAR : Revue d'art canadienne, Canadian Art Review, 40 (1). pp. 49-52.
Haraway, D. (1991). Manifiesto Cyborg. Ciencia, tecnología y feminismo socialista a finales del siglo XX. En Ciencia, cyborgs y mujeres: La reinvención de la naturaleza (pp. 149-182). Ediciones Cátedra. (Trabajo original publicado en 1985).
· Michael Xu, Yi Shi, KangKang Yin, Xue Bin Peng. Presentado en SIGGRAPH Conference Papers, 2025.
PARC: Physics-based Augmentation with Reinforcement Learning for Character Controllers.
Hui, Y. (2016). The Question Concerning Technology in China: An Essay in Cosmotechnics. Urbanomic.
Adams, C., & Thompson, T. L. (2016). Researching a Posthuman World: Interviews with Digital Objects. Palgrave Macmillan.
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