El lanzamiento de Sora 2, el nuevo generador de vídeo y audio de OpenAI, ha estado marcado por una combinación de entusiasmo y controversia. Durante sus primeras 24 horas de funcionamiento la red se llenó de ejemplos virales que mostraban la potencia técnica del modelo, pero también de contenidos que evidencian riesgos legales y éticos. Desde escenas que utilizan personajes protegidos por copyright hasta recreaciones satíricas con figuras públicas como Sam Altman, el sistema ha abierto un debate inmediato sobre derechos de autor, reputación e impacto en la industria creativa. En este artículo se examina cómo funciona Sora 2, qué lo diferencia de la primera versión, cuáles son las implicaciones legales de su uso y cómo podría transformarse el ecosistema audiovisual si herramientas de este tipo se vuelven habituales. El objetivo es comprender tanto el potencial creativo como las tensiones sociales y jurídicas que se vislumbran tras este estreno.

Contexto inicial y explosión mediática

El estreno de Sora 2 fue seguido de un torrente de vídeos creados en su aplicación social, todavía restringida a USA y con invitación. Como explicó Gizmodo, la comunidad comenzó a experimentar con personajes de franquicias conocidas y estilos visuales reconocibles. En pocas horas aparecieron piezas inspiradas en Rick and Morty, escenas con estética de Studio Ghibli y hasta recreaciones de Sonic o Pikachu en contextos nuevos. Esta proliferación de universos protegidos por copyright hizo evidente que el modelo reproduce patrones aprendidos a partir de obras preexistentes.

El caso más llamativo en términos mediáticos fue un vídeo que mostraba al propio Sam Altman, CEO de OpenAI, supuestamente robando GPUs en un supermercado. Según aclaró la compañía, la imagen de Altman pudo usarse porque él mismo dio su consentimiento explícito. Sin embargo, este ejemplo deja al descubierto los riesgos de permitir que se generen escenas con personas reales, ya que no siempre se contará con permiso y la línea entre sátira y difamación puede ser difusa.

Qué es Sora 2: arquitectura y capacidades técnicas

Sora 2 se presenta como un modelo generativo multimodal capaz de producir vídeo y audio de manera sincronizada. Aunque OpenAI no ha revelado todos los detalles técnicos, la evidencia apunta a una combinación de técnicas de difusión latente, modelos autoregresivos para la parte sonora y mecanismos de control condicional para reproducir estilos visuales o narrativos concretos.

En términos cuantificables, la generación de vídeo exige mantener la coherencia temporal entre fotogramas, minimizando el fenómeno conocido como “flickering”, que idealmente no debería superar el 0,5 % de la duración total del clip. En paralelo, la sincronización entre labios y audio necesita un margen de error inferior a los 50 milisegundos para que el espectador lo perciba como natural. El sistema trabaja inicialmente en un espacio latente comprimido que reduce el coste de cómputo y posteriormente expande la resolución para ofrecer un producto final de mayor calidad.

Según The Washington Post, uno de los problemas recurrentes en modelos de este tipo es el uso de material protegido durante el entrenamiento, algo que ya ha dado lugar a demandas colectivas contra otras empresas del sector. La propia OpenAI reconoce que Sora 2 incluye una política de exclusión: los titulares de derechos pueden solicitar que sus obras no sean generadas. Sin embargo, como señala The Wall Street Journal, esta política funciona únicamente si las empresas están al tanto y formalizan el trámite, lo cual deja a muchos creadores independientes sin mecanismos de protección efectivos.

El producto principal: Sora 2

En el centro de todo está Sora 2, presentado como el “motor de imaginación” más avanzado de OpenAI. Su propósito declarado es democratizar la producción audiovisual, permitiendo que usuarios individuales o pequeños estudios creen escenas complejas sin depender de equipos costosos. Frente a la primera versión, la mejora se aprecia en una mayor resolución de imagen, mejor estabilidad temporal y una integración de audio más precisa.

Durante sus primeras horas de vida, la herramienta mostró tanto su atractivo como sus limitaciones. El atractivo está en la facilidad con que se generan narrativas visuales, la viralidad inmediata de los contenidos y la posibilidad de crear en segundos lo que antes requería semanas de producción. Las limitaciones aparecen en el terreno legal: la dependencia de universos reconocibles, el riesgo de difamación con rostros reales y la dificultad de controlar la difusión de vídeos una vez que salen del entorno oficial.

El potencial comercial de Sora 2 es enorme si consigue sortear estos obstáculos. Se prevé que OpenAI explore modelos de suscripción, pago por uso o licencias para estudios. Una vez optimizado, el coste de cómputo por minuto generado podría reducirse drásticamente, lo que facilitaría su adopción masiva. No obstante, este escenario se enfrenta a una incógnita: cómo reaccionarán los grandes estudios y qué postura adoptarán los marcos regulatorios frente a la generación de contenidos que imitan obras ya existentes.

Derechos de autor, ética y riesgos sociales

Las primeras pruebas con Sora 2 demuestran que basta con sugerir un estilo narrativo para que el modelo produzca un resultado que roza la infracción de copyright. Pedir un “mundo fantástico animado con estilo japonés” puede desembocar en un clip casi indistinguible de una película de Studio Ghibli. Esa capacidad de reproducir patrones sin mención directa genera un área gris legal de difícil resolución.

La otra cuestión espinosa es el uso de identidades. Aunque OpenAI permite que cualquier persona consulte en qué vídeos ha aparecido su imagen y que pueda revocarlos, esa protección funciona solo dentro de la plataforma. Una vez descargado el vídeo, circula sin restricciones. Aquí el riesgo reputacional es evidente: la creación de escenas falsas puede utilizarse como arma política, como difamación personal o como simple burla viral.

El impacto sobre la industria creativa también es inevitable. Productoras pequeñas pueden ver en Sora 2 una oportunidad de reducir costes y acelerar su trabajo, pero profesionales del sector —animadores, ilustradores, diseñadores de sonido— temen una precarización acelerada. El debate recuerda a lo ocurrido con la música digital en la primera década de los 2000: un cambio tecnológico que pone en jaque al modelo económico tradicional y obliga a replantear licencias y derechos de autor.

Reflexiones finales

La irrupción de Sora 2 en apenas un día ha puesto de manifiesto tanto la potencia de la inteligencia artificial generativa como sus fisuras legales y éticas. La tecnología logra un resultado impresionante: vídeos con coherencia temporal, audios sincronizados y estilos visuales complejos. Pero al mismo tiempo exhibe carencias estructurales en cuanto a control de propiedad intelectual y protección de identidades.

Es importante aclarar que el vídeo utilizado en este artículo no corresponde a Sora 2, sino a uno realizado con Adobe Premiere, un software de edición de vídeo profesional. Se ha incluido únicamente con fines ilustrativos y no debe confundirse con la interfaz ni con el funcionamiento real del sistema de OpenAI.

Nos encontramos ante un campo experimental que requerirá nuevas regulaciones, acuerdos de licencias adaptativas y mecanismos de trazabilidad más robustos. Los metadatos o marcas de agua digitales son un primer paso, pero resultan insuficientes cuando el contenido circula libremente. La creatividad asistida por máquina está llamada a transformar la producción audiovisual, pero el modo en que se resuelvan estos conflictos determinará si lo hace como una herramienta de colaboración o como un factor de conflicto en la industria cultural.