De la etiqueta a la imagen: un análisis discursivo de las tendencias de TikTok en las imágenes generadas por IA (ModaPalavra e-periódico, 2026)
El presente artículo investiga cómo la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) de Chat GPT-4 interpreta y reproduce discursos visuales de feminidad a partir de tendencias populares de la plataforma TikTok. El estudio tiene como objetivo analizar los efectos de sentido presentes en las imágenes producidas por el modelo DALL-E, a partir de las etiquetas #cleangirl y #patynordestina, observando cómo los patrones estéticos globales y locales son representados y resignificados. La investigación adopta un enfoque cualitativo, fundamentado en la revisión bibliográfica y en el análisis semiótico-discursivo, con el fin de examinar los planos de expresión y de contenido de las imágenes generadas. Los resultados indican que la IAG tiende a reproducir patrones hegemónicos de belleza y comportamiento, reforzando estereotipos eurocéntricos e idealizados. Mientras la tendencia #cleangirl evidencia la valorización de la asepsia y de la neutralidad estética, #patynordestina demuestra la fetichización de la alteridad cultural, transformando las referencias regionales en elementos estilizados y superficiales. Se concluye que la IAG todavía carece de sensibilidad cultural y de diversidad en sus bases de datos, perpetuando sesgos y estandarizaciones imagéticas que limitan la pluralidad de las representaciones femeninas en el espacio digital.
Keywords: moda; inteligencia artificial; representaciones