Representaciones del cuerpo en imágenes generadas por IA en el ámbito físico-deportivo: sesgos, estereotipos y reflexiones para su uso - Díaz Barahona, José; Marín Liébana, Pablo (Retos, 2025)
Introducción: Cada día se producen, distribuyen y utilizan millones de imágenes generadas por plataformas de inteligencia artificial generativa en ámbitos deportivos, personales y profesionales.Objetivo: El artículo analiza las representaciones corporales generadas por tres plataformas de IA generativa en el contexto de la práctica de actividad físico-deportiva.Metodología: Partiendo de un análisis de contenido mediante co-observación estructurada, se analizaron 732 imágenes generadas por tres herramientas de inteligencia artificial generativa: Dall·E 3, Mid Journey y Stable Diffusion, a partir de 60 prompts neutros que describían actividades físico-deportivas variadas, sin aludir a características corporales o sociodemográficas.Resultados: Los resultados evidencian la reproducción de sesgos y estereotipos hegemónicos y sistémicos en torno al cuerpo, pese al uso de prompts inclusivos y neutros. Las imágenes generadas por las IA presentan cuerpos normativos, mayoritariamente masculinos, blancos, jóvenes y musculosos, estereotipando el cuerpo femenino e invisibilizando otras realidades corporales relacionadas con la raza, la edad o la discapacidad.Discusión: Los resultados concuerdan con la literatura reciente, que sugiere que las herramientas de inteligencia artificial no solo replican los estereotipos y los sesgos corporales existentes en la sociedad, sino que los incrementan.Conclusiones: La IA está reproduciendo y aumentando los sesgos y estereotipos existentes en la sociedad e invita a acometer investigaciones reflexivas que promuevan una mirada profunda, crítica y serena sobre el uso responsable de estas herramientas. Exige avanzar hacia modelos de IA más justos, neutrales, diversos e inclusivos.