La Diplomatura busca abordar tanto los fundamentos técnicos de la IA como sus implicancias éticas y culturales, con el objetivo de desarrollar una mirada crítica y social. A través de clases sincrónicas y asincrónicas, explora distintas herramientas y plataformas, para culminar en la creación de un proyecto multimedial final que articule conocimientos técnicos y artísticos.

Durante los cuatro meses de cursada se trabajará en una serie de módulos articulados para comprender el funcionamiento de estas tecnologías en constante evolución para poder elegir conscientemente qué modelos y herramientas utilizar, en relación a modelos generativos de inteligencia artificial utilizados para la programación asistida, la generación de imágenes y sonidos, y la creación de agentes de IA, mientras se desarrollan habilidades para articular lo técnico con lo artístico multimedial.

Dirección y coordinación: Isha Kim y Mecha MIO 

Destinatarixs
Artistas visuales, digitales, electrónicos, multimediales, curadores, investigadores, gestores, divulgadores y toda persona interesada en los nuevos medios digitales.

Inicio de cursada: 9 de abril 2026
Fin de cursada: 16 de julio 2026

Duración
Carga horaria total: 156 horas | 4 meses
Carga horaria semanal: 6 horas

Modalidad de dictado
A distancia
Cada módulo tiene su espacio en el campus virtual con contenido asincrónico. Lecturas críticas, tutoriales técnicos, ejercicios y charlas complementarias con artistas y referentes de la temática.

Días y horarios
Martes y jueves de 19 a 22 h

Perfil del/a/e diplomadx
Quien egrese va a adquirir la capacidad de utilizar modelos generativos de inteligencia artificial para la creación artística multimedia de forma crítica y creativa, desde sus aplicaciones en los campos visual, sonoro, textual y de generación de código.

Requisitos para la evaluación final

• La Diplomatura requiere de la realización de un proyecto integrador final individual para su aprobación.
• La concurrencia al 75% de los encuentros sincrónicos.
• La participación activa en las tutorías y conversatorios.

Titulo
Se entregará un diploma certificado por el Área Transdepartamental de Artes Multimediales de la Universidad Nacional de las Artes.

Esta Diplomatura no constituye una carrera de grado universitario ni de posgrado. Los cursos que conforman su plan de estudios certifican conocimientos y profundización en la formación y profesionalización, pero no son habilitantes.
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Resolución Consejo Carrera ATAM 040/25 (acceder)

Contacto: multimedia.diploia@una.edu.ar

• Proponer como objetivo principal que quienes participen puedan adquirir herramientas para comprender los fundamentos de los modelos generativos de inteligencia artificial y aplicarlos en la creación de obras y proyectos en el campo artístico multimedial.
• Abordar, a lo largo de los módulos, los modelos generativos de inteligencia artificial utilizados en la programación asistida, la manipulación y generación de imágenes y sonidos, y la creación de agentes de IA, mientras se desarrollan habilidades para articular lo técnico con lo artístico multimedial.
• Ofrecer un mapa teórico y ético con enfoque crítico sobre el uso de estas tecnologías, considerando sus implicancias culturales, sociales y políticas en el campo del arte y de la subjetividad contemporánea.

El objetivo final es llevar a cabo un proyecto integrador, desde su conceptualización hasta su realización, aplicando los distintos modelos generativos de inteligencia artificial.

Módulo		Clases	Sincrónico	Asincrónico
1	Entidades agénticas y modelos de lenguaje (LLM)	5 clases de 3 h	15 horas	12 horas
2	Historia y riesgos de la inteligencia artificial en el campo social y artístico	4 clases de 3 h	12 horas	12 horas
3	Arte generativo y código con IA	4 clases de 3 h	12 horas	12 horas
4	Creación de imagen y video con modelos de IA	5 clases de 3 h	15 horas	12 horas
5	Creación sonora con modelos de IA	4 clases de 3 h	12 horas	12 horas
6	Proyecto integrador	6 clases de 3 h	18 horas	12 horas
Horas totales	156 horas

Contenidos mínimos

Módulo 1: Entidades agénticas y modelos de lenguaje (LLM)
Docente a cargo: Cristoph Behl
Carga horaria: 15 h de clases sincrónicas | 12 h de contenido asincrónico.

Diseñar nuevos formatos narrativos con agentes inteligentes. Explorar técnicas de storytelling y diseño de interacción con LLM (modelos de lenguaje). Poblar mundos virtuales con memorias colectivas simuladas. Desarrollar agentes conversacionales capaces de sostener narrativas dinámicas. Construir experiencias interactivas que reescriban eventos históricos mediante IA. Integrar inteligencia artificial como protagonista en la experiencia artística. Aprender a crear agentes y personajes autónomos mediante lenguaje natural y código. Pensar, crear y programar futuros narrativos, con o sin conocimientos técnicos.

Módulo 2: Historia y riesgos de la IA en el campo social y artístico
Docente a cargo: Isha Kim
Carga horaria: 12 h de clases sincrónicas | 12 h de contenido asincrónico.

El módulo propone un recorrido sociohistórico por el desarrollo de la IA para poder trazar un mapa de su evolución e impacto en la subjetividad contemporánea. Contextualizar históricamente internet y la inteligencia artificial en relación con lo social, lo cultural y lo artístico. Comprender y analizar mecanismos contemporáneos de modelado de subjetividad y participación política en entornos digitales. Desarrollar el concepto de memética para analizar el comportamiento de los artefactos digitales en el ecosistema online. Explorar los territorios en internet y problematizar la neutralidad (o no) de los algoritmos. Identificar sesgos cognitivos y sesgos algorítmicos.

Módulo 3: Creación de imagen y video con modelos de IA
Docentes a cargo: Martín Carpaneto y Leonardo Ariel Balistrieri
Carga horaria: 15 h sincrónicas | 12 h asincrónicas

Comprender fundamentos de modelos generativos de IA para la creación artística. Introducir conceptos clave de machine learning, deep learning, computer vision y LPN. Identificar principales paradigmas: VAE, GAN, RNN, Transformers, Diffusion. Reconocer componentes clave: CLIP, embeddings, tokens. Explorar flujos de trabajo I/O: txt2img, img2img, txt2video, img2video. Comparar herramientas open source vs. privativas: ventajas, límites, aspectos éticos. Analizar discursos, estéticas y problemáticas de imagen/video generada por IA en contextos latinoamericanos. Estudiar referentes artísticos con enfoques decoloniales, territoriales y colectivos. Mapear interfaces online y locales para generar imagen y video. Diseñar prompts y parámetros de entrada en modelos de generación de imagen. Introducir el uso de Google Colab y Notebooks para experimentar con modelos generativos. Explorar la programación nodal con ComfyUI. Diseñar datasets propios y planificar flujos de trabajo creativos.

Módulo 4: Arte generativo y código con IA
Docente a cargo: Julián Puppo
Carga horaria: 12 h de clases sincrónicas | 12 h de contenido asincrónico.

Analizar ventajas y límites de la programación asistida por IA (Vibe Coding). Comprender la relación entre modelos de lenguaje e ingeniería del software. Evaluar críticamente el uso de IA en tareas de programación. Utilizar el código como medio expresivo, poético y generativo. Explorar herramientas con IA integrada: v0.dev, Trae, Cursor, Replit, Ghostwriter, windsurf, Manus. Diseñar prompts para programación: definir objetivos, estructurar tareas, minimizar errores y alucinaciones. Producir piezas interactivas con p5.js, Processing, shaders, Unity, ComfyUI. Incorporar algoritmos de tracking con IA (manos, cuerpo, cara, poses). Realizar proyectos de software con IA como módulo central. Probar modelos de lenguaje aplicados a código: DeepSeek, Qwen2, GPT, Claude, Gemini, Code LLaMA.

Módulo 5: Creación sonora con modelos de IA
Docente a cargo: Mateo Amaral
Carga horaria: 12 h de clases sincrónicas | 12 h de contenido asincrónico.

Comprender los fundamentos técnicos de la creación de sonido con IA para la producción sonora, explorar sus limitaciones, alcances y posibilidades. Introducir fundamentos de la IA generativa aplicada al sonido. Explorar enfoques tecnológicos y artísticos en IA sonora. Manipular y editar sonido orientado a la generación con IA. Analizar referentes sonoros con enfoque crítico y creativo. Utilizar modelos de síntesis, transformación de audio y generación musical con IA. Analizar y generar audio: flujos speech2text, text2speech, text2music, sound2sound, separación de stems e instrumentos IA. Diseñar datasets propios y planificar flujos de trabajo con modelos generativos.

Módulo 6: Proyecto integrador
Docente a cargo: Por Mecha MIO e Isha KIM
Carga horaria: 18 h de clases sincrónicas | 12 h de contenido asincrónico.

Creación de un proyecto artístico individual combinando los diferentes saberes adquiridos en los distintos módulos para integrar los conocimientos.

La Diplomatura se propone como una plataforma colectiva para explorar cómo los modelos generativos de IA impactan en las prácticas multimediales. Es un espacio para reflexionar sobre cómo integrar estas herramientas a los procesos creativos y cuándo aprovecharlas para tareas concretas, mientras se cuestionan los límites de la co-creación con estas tecnologías y se analiza si estamos frente a un campo nuevo de las artes multimediales.

Desde un enfoque crítico se propone experimentar con estos nuevos medios y posibilidades reconociendo la implicancia de la tecnología en las prácticas artísticas multimediales.
Frente a un escenario complejo y vertiginoso, en el que la producción de imágenes, sonidos y textos, así como el uso de inteligencias artificiales agenciales, contribuyen a un ecosistema saturado por lógicas de posverdad, narrativas alternativas y estrategias meméticas, se vuelve fundamental comprender cómo estos modelos se han expandido globalmente, invisibilizando sus sesgos y su opacidad constitutiva.

Desde la práctica artística, se busca develar estas dinámicas mediante la producción sensible y la reflexión crítica, en contraste con la superproducción estandarizada de contenidos. Adoptar una mirada situada en el Sur Global, donde el extractivismo de datos se establece como práctica hegemónica, implica reivindicar la soberanía cultural de les artistas. Explorar la creación de datasets propios, decidir cómo recopilar y seleccionar datos, y entrenar modelos propios para hallar voces locales y apropiarse de estas tecnologías.
Promover prácticas artísticas capaces de cuestionar y reconfigurar las lógicas impuestas por los grandes sistemas de IA y diseñar estrategias propias que prioricen una producción sensible, situada y diferenciada.