Derivas Latentes
Resumen
Derivas Latentes es un proyecto artístico y de investigación que reflexiona sobre la tensión entre ritmos biológicos lentos y regímenes técnicos de captura, registro y predicción propios de los sistemas algorítmicos contemporáneos. A partir de la figura del caracol, cuyo desplazamiento deja un rastro frágil, no intencional y aparentemente improductivo, la obra contrapone la huella biológica con la huella digital que transforma el movimiento en dato, evidenciando procesos de extracción y control de la experiencia.
La propuesta se desarrolla mediante un dispositivo audiovisual que combina registro de video, modelos de inteligencia artificial generativa y técnicas de visualización de datos. El recorrido del caracol es trackeado y traducido en parámetros como velocidad, posición y trayectorias, haciendo visible la fricción entre latencia vital y lógica técnica.
El formato expositivo adopta la forma de un video contemplativo, donde el rastro aparece simultáneamente como inscripción sensible y como dato potencial, tensionando las nociones de movimiento, latencia y vigilancia.
Concepto y marco teórico
Desde el inicio de mi práctica artística, el caminar ha sido protagonista como una forma de conocimiento sensible de mi territorio. En mi tesis Más allá: sin meta, el desplazamiento sin finalidad se constituyó como práctica artística, donde el recorrido producía sentido sin responder a una lógica de llegada, eficiencia u objetivo. En Derivas Latentes, esta investigación se reactualiza en diálogo con los territorios algorítmicos contemporáneos, donde cada movimiento deja huellas que ya no se disuelven, sino que son registradas, almacenadas y procesadas.
El concepto de huella resulta central. La huella señala una presencia ausente: un resto, un vestigio que persiste más allá del cuerpo que lo produjo. En los entornos digitales, esta huella se transforma en dato, adquiriendo un carácter de permanencia y disponibilidad futura. Aquí emerge la noción de latencia: aquello que no es inmediatamente visible ni activo, pero que conserva potencia para ser activado, leído o explotado en otro tiempo.
La figura del caracol funciona como un modelo epistemológico más que como una simple metáfora. Su desplazamiento lento, discontinuo y no optimizado contrasta radicalmente con la lógica algorítmica dominante. El caracol no acelera, no corrige, no busca eficiencia ni retroalimentación inmediata. Deja un rastro frágil, brillante y efímero, sin intención comunicativa ni conciencia de registro. Desde la noción de estigmergia, este rastro puede entenderse como una inscripción que contiene información, aun cuando no fue producida con ese fin.
Este comportamiento se opone a los sistemas de inteligencia artificial, diseñados para reducir la latencia, anticipar comportamientos y optimizar recorridos. Mientras el rastro del caracol es vital, efímero y transparente, las huellas digitales humanas son opacas y persistentes, capturadas como materia prima para la predicción conductual.
En este punto, el proyecto dialoga con los planteos de Shoshana Zuboff sobre el capitalismo de la vigilancia, donde la experiencia humana es expropiada y traducida en datos para la anticipación y el control de futuros posibles. La predecibilidad se convierte en una forma de poder. Frente a este paradigma, el caracol encarna una forma de existencia que escapa a la captura eficiente: su lentitud, su errancia y su aparente improductividad funcionan como resistencia implícita a la aceleración técnica contemporánea.
Posicionamiento crítico y elección de modelos de IA
El proyecto adopta un posicionamiento crítico frente a la inteligencia artificial entendida no como una herramienta neutra de producción creativa, sino como una infraestructura que organiza, traduce y gobierna el tiempo y el movimiento. En lugar de emplear estos sistemas para intensificar la productividad o acelerar los procesos creativos, la IA es incorporada como una instancia de mediación que permite hacer visibles los mecanismos mediante los cuales ciertos desplazamientos son registrados, interpretados y reconfigurados por lógicas algorítmicas.
Al intentar registrar y visualizar el recorrido del caracol, los sistemas algorítmicos introducen criterios de continuidad, legibilidad y previsibilidad sobre un movimiento que, en su origen, es lento, discontinuo y carente de finalidad. Esta distancia entre la deriva vital y su inscripción técnica no se presenta como una falla a corregir, sino como un espacio de fricción productiva, donde se vuelve perceptible el pasaje de lo viviente a huella, dato y potencial de anticipación.
La latencia, comprendida en los sistemas técnicos como un problema a optimizar o eliminar, es aquí reivindicada como condición de posibilidad de una experiencia perceptiva distinta. El tiempo expandido del caracol —sus pausas, desvíos y detenciones— exige una atención sostenida, desplazando al espectador de la lógica de consumo acelerado de imágenes hacia una experiencia de espera, observación y contemplación.
Contextualización artística
Derivas Latentes se inscribe en una tradición de prácticas artísticas que problematizan el caminar, la huella y el tiempo. Desde las derivas situacionistas y la psicogeografía hasta las caminatas de Richard Long, Hamish Fulton o las inscripciones corporales de Ana Mendieta, el desplazamiento ha sido utilizado como forma de escritura del territorio y de cuestionamiento político.
En relación con mi propia producción, el proyecto continúa una investigación sobre el andar, la huella y la cartografía corporal, desplazando ahora el foco desde el cuerpo humano hacia un desplazamiento mínimo y no antropocéntrico. Este corrimiento habilita una reflexión sobre nuevas relaciones entre tecnología, naturaleza y sensibilidad, en un contexto donde los mapas ya no solo representan el territorio, sino que lo producen y lo gobiernan algorítmicamente.
Técnicas empleadas y formato expositivo
El video final funciona como simulación de exhibición y documenta el proceso técnico del proyecto.
Las imágenes base fueron generadas mediante varios modelos vistos en el Módulo de imagen (Stable Diffusion, Google Nano Banana, Flux 2 Pro), utilizados para producir variaciones controladas de atmósferas y texturas.
Las secuencias en movimiento se desarrollaron con modelos de video generativo (Stable Diffusion, Veo 3, Runway Gen 4, Kling 2.6), priorizando desplazamientos lentos y la generación de la huella viscosa y transparente.
El sonido fue generado con Suno visto en el Módulo de sonido, aportando una capa ambiental y atmosférica sincronizada con el ritmo visual.
“Instrumental music featuring a deep, low-tuned handpan as the main and only instrument. Slow tempo (around 55–60 BPM), with an organic, flowing rhythm and no strict beat. Warm, resonant, rounded tones with long sustain and soft attack. Minimalist composition, meditative and contemplative, with gentle repeating motifs and subtle variations. Calm and hypnotic atmosphere, introspective and slightly melancholic but peaceful. Natural timing. No vocals, no lyrics, no percussion, no electronic sounds, no synths.”
La simulación del trackeo para la segunda pantalla se realizó con P5.js / Github vistos en el Módulo de Código mediante una línea que traduce el recorrido orgánico y lento en parámetros como velocidad, distancia, posición que simulan visualizarse en tiempo real.
https://guadalupefg-ai.github.io/derivas-latentes-track/
El montaje y la integración final de imagen de fondo expositiva y videos se realizaron en Final Cut Pro.
Diagrama de flujo de proceso técnico-creativo
Visualización
Conclusiones
El desarrollo de este proyecto permitió repensar críticamente el lugar de la inteligencia artificial en la práctica artística contemporánea. Lejos de ser una herramienta neutra, los modelos generativos influyen activamente en nuestra cognición, sensibilidad y formas de atención, reforzando regímenes temporales acelerados y expectativas de respuesta inmediata.
Al trabajar con una temporalidad radicalmente lenta, el proyecto puso en evidencia los límites de estos modelos para abordar experiencias que no se ajustan a la lógica de la eficiencia. Esta fricción generó un desplazamiento en la propia práctica artística, obligando a repensar los tiempos de producción, observación y decisión.
En términos sensibles, el uso crítico de la IA permitió recuperar una atención orientada a lo mínimo y lo casi imperceptible, cuestionando la centralidad del estímulo constante y la interacción inmediata. Así, la inteligencia artificial dejó de ser un fin en sí mismo para convertirse en un marco desde el cual pensar —y resistir— los modos contemporáneos de ver, sentir y producir sentido.