El sábado 9 de agosto de 2025, día de los Pueblos Indígenas, el equipo de comunicación de Yazmín Esquivel, magistrada de la Suprema Corte de Justicia de la Nación en México, subió a la red social X un tuit alusivo a la fecha, acompañado de una imagen en la que se le ve rodeada de un grupo de mujeres indígenas. Siete semanas después, en el marco del Día Internacional de la Mujer Indígena, apareció nuevamente la magistrada Esquivel en X, esta vez rodeada de ocho mujeres indígenas. Ambos textos destacan su compromiso con las causas, la identidad, la fuerza y el respeto a los derechos indígenas. El asunto no tendría nada de particular, salvo que las imágenes fueron generadas con inteligencia artificial, y que la comunidad de X-Twitter se percató del hecho. Con mayor énfasis en el segundo caso que en el primero, los comentarios destacaban errores en los contornos de las orejas, las manos mal formadas y una de ellas con seis dedos, así como en la fallida expresión de la mirada. Todo indica que el o los creadores de ambas imágenes no se percataron de los errores o, peor aún, si lo hicieron apostaron a que nadie se daría cuenta.

Este es el contexto en el que se ubica este artículo, que tiene un doble objetivo: primero, construir un marco teórico vinculando la mediatización profunda, la ecología mediática y la inteligencia artificial generativa, como una vía para contribuir a la explicación de fenómenos comunicacionales complejos; segundo, realizar un análisis crítico del discurso multimodal del tuit subido por el equipo de Esquivel, vinculado al análisis del comportamiento de la red social X-Twitter durante el ciclo de circulación de la segunda imagen, La primera imagen tuvo menos repercusión que la colocada el 25 de septiembre; sin embargo, la primera fue considerada como parte del análisis por tratarse del punto de partida de la generación de imágenes con inteligencia artificial. Se anexa a este artículo porque forma parte de la estrategia comunicativa de Esquivel. 1 desde la convergencia mediatización profunda, ecología mediática e inteligencia artificial generativa. Para lograr estos objetivos el artículo se divide en cuatro partes: (1) la construcción teórica mediatización profunda, (2) ecología mediática e inteligencia artificial generativa; (3) la metodología, consistente en el análisis de la imagen desde la convergencia entre los tres entornos; presentación y análisis de resultados preliminares, y (4) conclusiones, que contrastan la construcción teórica y ofrecen alternativas para continuar con la propuesta. Cabe precisar que, aunque existe abundante literatura sobre las tres categorías, pocos trabajos los articulan sistemáticamente (por ejemplo, Bolin, G. (2024). Communicative AI and techno-semiotic mediatization: Understanding the communicative role of the machine. , 65-81. Bolin, 2024; Hepp, A., Bolin, G., Guzman, A., y Loosen, W. (2024). Mediatization and human-machine communication: Trajectories, discussions, perspectives. , , 7-21. Hepp, Bolin, Guzmán y Loosen, 2024; Nim, E. G. (2025). Artificial intelligence and human-machine communication: A challenge for mediatization studies. (4), 813-823. doi:  Nim, 2025; Laba, 2025) para explicar fenómenos comunicacionales concretos ligados al uso promocional de la inteligencia artificial generativa. Este artículo busca contribuir en esta línea.

Como ya se especificó en la introducción, este trabajo pretende analizar un tuit generado por el equipo de comunicación de la magistrada Yazmín Esquivel con motivo del Día de la Mujer Indígena. Para ello se formularon dos preguntas de investigación: ¿cómo fue el comportamiento del tuit en las redes sociodigitales?, y ¿cuál es el impacto visual del tuit generado por el equipo de la Magistrada Esquivel?

Para la primera pregunta se recopilaron los tuits generados entre el 25 y el 27 de agosto en la red social X y su propagación en Facebook, Instagram y Tik Tok. Para medir el impacto, los tuits y —dado el corto tiempo de su presencia en redes— se realizó un análisis simple para el que se cruzaron las variables origen, comentarios, tendencias de los comentarios y comportamiento de los hashtags, así como una lectura crítica de los contenidos. El viernes 25 de septiembre el tuit se propagó de acuerdo con el siguiente diagrama:

Figura 1

Tuit de Yasmín Esquivel publicado el viernes 25 de septiembre. Diagrama de propagación de capas elaborado con apoyo de ChatGPT con instrucciones de la investigadora

Al ser retirado el tuit de X disminuyeron las reacciones que apenas comenzaban a generarse. El diagrama es de utilidad para ver la propagación del mensaje a través de X, luego a otras redes sociales y medios de comunicación para, de manera casi simultánea, pasar a otros ámbitos de la cultura digital. El debate se sintetiza en las siguientes dos tablas que fueron elaboradas con apoyo del asistente virtual Grok. La tabla 1 resume el seguimiento de las cuentas que detonaron el caso, con los comentarios y las interacciones.

La tabla 2 resume el recorrido del tuit por las redes sociales; incluye su resignificación por parte de los usuarios y un espacio destinado a la lectura crítica, producto de la síntesis de los comentarios:

Los datos mostrados en las tablas ilustran la propagación del tuit a través de las redes sociales. En términos de ecología mediática, puede observarse la forma en que los usuarios de cada plataforma resignifican el tuit, en función de su respectivo ambiente. El resultado de las interacciones muestra que los usuarios de X generaron el mayor número de comentarios, en su mayoría negativos, tanto por la estrategia fallida como por la doble connotación del plagio, ligada a la manera en que la Magistrada Esquivel llegó a la Corte. A principios de 2019 Yasmín Esquivel ingresó como magistrada a la Suprema Corte de Justicia con el apoyo del entonces presidente Andrés Manuel López Obrador. Cuatro años más tarde fue acusada de plagiar su tesis de licenciatura. El debate, que duró varios meses, formó parte de las agendas informativas y de opinión de medios de comunicación impresos, audiovisuales y digitales, así como de las redes sociales, especialmente X, en donde el caso Esquivel permanece en la memoria colectiva de los usuarios. Los argumentos entonces esgrimidos en su contra formaron parte de la diatriba por el uso de la inteligencia artificial para generar la imagen de la ministra con las mujeres indígenas. 5 La interacción en TikTok y X evidencia también el tipo de viralidad desatada en cada red: sentimientos, la primera; descalificación, la segunda.

Asimismo, la información contenida en cada componente de la tabla 2 da cuenta de las estrategias de visibilidad en cada plataforma, así como del uso de hashtags. La resignificación por parte de ilustra la recontextualización del contenido: ya no se trata de un homenaje a la mujer indígena, sino de una simulación política. La última resume el nivel de alfabetización de los usuarios, mostrando las resignificaciones del tuit y las reacciones predominantes en cada red. En este sentido, los datos arrojados por el asistente virtual Grok resumen la distribución de comentarios en redes: 85 por ciento negativos y el 15 por ciento restante son de burla e ironía, como lo muestra la tabla 3.

Como puede observarse, la información contenida en las tablas contextualiza en tuit de Esquivel en la mediatización profunda, al mostrar el grado en que las prácticas se entrelazan con los medios digitales y sus infraestructuras. La perspectiva del autor-productor, comentada desde el principio, muestra al actor supra individual que emerge de las interacciones mediatizadas, detonando contenido en X y trasladándolo a otras redes sociales (Hepp, A. (2020). . Routledge.Hepp, 2020, p. 16). La construcción de sentido, inherente a la mediatización profunda y a la ecología mediática, se presenta en el siguiente apartado, que analiza el tuit desde la óptica del análisis crítico del discurso multimodal.

Siguiendo con la perspectiva del actor seleccionada para este artículo, el objetivo del análisis parte de la consideración de Hepp, A. (2020). . Routledge.Hepp (2020, p. 16), sobre la importancia de no perder de vista la construcción de sentido en tiempos de mediatización profunda, ni la parte simbólica del proceso, y acercarse a los procesos de interacción hombre-máquina en los procesos de generación de imágenes. El seguimiento efectuado en el apartado previo mostró la agencia del actor supra individual que habita en las redes sociales; esta vertiente considera a los actores-productores del tuit, en tanto actores corporativos responsables de las estrategias de comunicación de Yasmín Esquivel. Asimismo, recuperando el pensamiento de McLuhan, por vía de la tecnología las imágenes se vuelven contenido de un nuevo ambiente, modificando la forma en que interactuamos. Este argumento da continuidad a los desarrollados en el apartado previo con respecto al comportamiento del tuit y a las aplicaciones, como X, en el nuevo ecosistema mediático.

La metodología seleccionada fue el análisis de discurso multimodal (Van Leeuwen, T. (2008). . Oxford University Press.Van Leeuwen, 2008; Jewitt, C., Bezemer, J. y O’Halloran, K. (2016). . Routledge.Jewitt, Bezemer y O'Halloran, 2016; Kress, G. (2010). . Routledge.Kress, 2010), que parte de la semiótica social: el supuesto más importante es que los mensajes se construyen en acciones e interacciones sociales utilizando los recursos semióticos disponibles, que cumplen funciones determinadas en un determinado grupo social. La perspectiva recomienda contextualizar la imagen en un mundo social semiótico, que es y ha sido tratado como completamente mutimodal. Asimismo, la multimodalidad parte de las formas variadas en que nos comunicamos, así como de los caminos y los recursos semióticos utilizados en la construcción de significados. Estos últimos ofrecen múltiples opciones para este proceso; para que funcionen como modos deben dar cuenta de lo que pasa en el mundo social de sus usuarios. Si queremos estudiar el significado, es necesario atender los recursos semióticos utilizados en el proceso de su construcción (Kress, G, y Van Leeuwen, T. (2021). . Routledge.Kress y Van Leeuwen, 2021; Jewitt, C., Bezemer, J. y O’Halloran, K. (2016). . Routledge.Jewitt, Bezemer y O'Halloran, 2016).

En este contexto, la semiótica social parte de la premisa de que los significados se construyen en la acción y la interacción social, usando recursos semióticos socialmente elaborados. La categoría 'modo' se conserva junto a los principios de uso modal en composiciones denominadas complejos multimodales. En consecuencia, el modo es central para la construcción de significados y la multimodalidad destaca que utilizamos muchos modos para construir significados (Kress, G, y Van Leeuwen, T. (2021). . Routledge.Kress y Van Leeuwen, 2021; Jewitt, C., Bezemer, J. y O’Halloran, K. (2016). . Routledge.Jewitt, Bezemer y O'Halloran, 2016). Asimismo, recuperando las aportaciones del lingüista británico Michael Halliday, Kress, G, y Van Leeuwen, T. (2021). . Routledge.Kress y Van Leeuwen (2021) sostienen que el lenguaje consta de tres metafunciones comunicativas, que deben cumplirse por todos los modos específicos:

Al análisis de las funciones presentes en las imágenes de la ministra Esquivel añadimos el concepto de recontextualización. Theo Van Leeuwen, T. (2008). . Oxford University Press.Van Leeuwen (2008, p. 5-6) lo recupera del pedagogo británico Basil Bernstein y lo define como el proceso de trasladar un discurso de un contexto a otro, lo cual implica una transformación o una reinterpretación de su significado original. Van Leeuwen recupera el concepto considerando que 'en el paso del contexto en que se produce el conocimiento al contexto pedagógico en que se reproduce y difunde, se producen cambios semánticos de acuerdo con principios recontextualizadores que efectivamente se apropian, reubican, reenfocan y relacionan con otros discursos para constituir su propio orden y ordenamiento' (Van Leeuwen, 2008, p. VI). Van Leeuwen vincula los principios de recontextualización de Bernstein a las prácticas sociales: actores y sus roles e identidades, acciones y otros eventos de representación, entornos y tiempos (Ídem.). 6 El autor conecta el concepto de recontextualización con la definición foucaltiana de discurso como 'cogniciones sociales' del 'conocimiento de una práctica construida socialmente', desarrollada en contextos sociales específicos y de maneras apropiadas a estos conceptos (Van Leeuwen, 2008, p. 6).

Para poner el análisis en contexto hicimos un recorrido por los perfiles que el equipo de la ministra Esquivel tiene abiertos en X, Facebook e Instagram. Igual que funcionarios públicos, miembros de la clase política y magistrados de la Corte, la estrategia comunicativa se reduce a la reproducción de los mismos contenidos en diferentes plataformas. Es decir, no distinguen las características, lenguaje y potencialidades comunicativas de cada red social y publican lo mismo en todas. Una estrategia que rebasa los objetivos de este artículo y es un mal uso de las plataformas, en ese caso para fines proselitistas. Entrando en detalle, el uso del color morado —símbolo de las luchas feministas— en su ropa o fondos de pantalla, la contrastación del verde y su firma en la parte inferior de las imágenes constituyen elementos fijos de la estrategia comunicativa, a la vez que permiten contextualizar las imágenes en el espacio en el que se ubicarían.

A la metodología se incorporan las transformaciones derivadas de la recontextualización (Van Leeuwen, T. (2008). . Oxford University Press.Van Leeuwen, 2008, p. 16-21):

Desde la perspectiva del análisis, las imágenes de la ministra Esquivel fueron objeto de una triple recontextualización. Primera, de una práctica propagandística que data de muchos años atrás, no solamente en México, sino en otros países latinoamericanos. Esposas de candidatos a puestos de elección o ya en funciones, así como funcionarias de distintos niveles se toman fotografías con mujeres indígenas para mostrar su cercanía con los pueblos originarios y su eventual apoyo a sus causas. Este tipo de imágenes han circulado tanto en periódicos y revistas, pero también en numerosos libros con diversas temáticas, así como en documentales realizados para cine y televisión. Segunda, la recontextualización se lleva a cabo mediante la sustitución de las mujeres indígenas por imágenes generadas con inteligencia artificial. Tercera, las imágenes de la estrategia comunicativa desarrollada por el equipo de Esquivel se descontextualizan de estos objetivos y se recontextualizan nuevamente en las líneas de tiempo de los seguidores, en este caso de X. El impacto visual es diferente y el resultado visualizado por los creadores adquiere matices personalizados según los perfiles del usuario, dando lugar a múltiples e inesperados medios de comunicación.

La recontextualización y sus transformaciones son el punto de partida para el análisis de las imágenes de la ministra Esquivel, en tanto práctica social generada con inteligencia artificial, el análisis se resume en la tabla 4.

El tuit de la ministra Esquivel fue construido con recursos semióticos obtenidos de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), cuyos procesos de entrenamiento, actualización y curación se llevan a cabo sin pautas claras y con profesionales no necesariamente calificados y no especializados en inteligencia artificial. En consecuencia, el contenido sintético generado reemplaza los contextos originales y conduce a la pérdida de la diversidad estética (Manovich, L. (2019). . Luca Sosella Editore.Manovich, 2019), derivada de los procesos a los que son sometidos los LLM. En otras palabras, la réplica y expansión de narrativas sesgadas puede perpetrar desigualdades sociales, contribuir a la propagación de estereotipos y amplificar dinámicas de poder preexistentes (Feher, K. (2025). . Routledge.Feher, 2025, Cirque, 2025; Quant, A. (2024). . Longli Insight Publishing.Quant, 2024).

Asimismo, del análisis crítico del discurso multimodal se desprenden dos aspectos importantes para este artículo. El primero, la incapacidad del operador para redactar el prompt Para Katalin Feher (2025, p. 24), las instrucciones de entrada elaboradas por el usuario y que guían a la inteligencia artificial para generar los resultados específicos deben incluir todos los elementos necesarios para un óptimo resultado: texto, imágenes, música, código, modelos y diseños. 7 para mejorar los resultados, así como el consecuente desplazamiento de la agencia humana por la agencia algorítmica. Segundo, la deficiente sustitución de elementos de la práctica social por otros elementos semióticos que realmente cumplan su función. La complejidad de las capas de la inteligencia artificial generativa transforma la neutralidad algorítmica en una realidad sintética y descontextualizada, con la consecuente ignorancia de la complejidad del mundo real. Al estar desconectados del mundo real, el riesgo es que los matices presentados no correspondan con lo que se quiere representar. Las desigualdades estructurales moralmente problemáticas no se observan en los resultados. En consecuencia, el sesgo de la inteligencia artificial generativa constituye un desafío ético que debe estar presente en la agenda de investigación sobre el tema (Floridi, L. (2024). . Ed. Herder.Floridi, 2024; Feher, K. (2025). . Routledge.Feher, 2025; Vemula, 2024).

Conclusiones y propuesta de líneas de investigación

Las convergencias entre mediatización profunda, ecología mediática e inteligencia artificial generativa analizadas en este artículo dan cuenta de los cambios estructurales producto de la inserción de nuevas prácticas comunicacionales hipermediadas por las tecnologías, así como las repercusiones de la articulación de las aplicaciones en el ecosistema de las comunicaciones. El equipo de comunicación de la ministra Esquivel visualizó la publicación del tuit en X como recurso añadido a una estrategia comunicativa, sin tomar en cuenta la agencia de los actores supra individuales que se percataron del uso inadecuado de la inteligencia artificial generativa y lo sumaron a las acusaciones de plagio vertidas hace un par de años. En resumen, la articulación de las tres convergencias perfila un marco teórico capaz de dar cuenta de fenómenos comunicacionales complejos.

En esta convergencia la mediatización generativa (Feher, K. (2025). . Routledge.Feher, 2025) se perfila como una categoría que se desprende de la mediatización profunda, e ilustra la importancia de capturar en tiempo real los efectos dinámicos de la comunicación, ubicarlos en el contexto de la construcción de sus sentidos, para articularlos en los ambientes mediáticos correspondientes hipermediados y mediatizados por la inteligencia artificial generativa. Siguiendo a Feher, los medios impulsados por esta herramienta representan un giro cualitativo en los estudios sobre mediatización. En este contexto, sostiene Feher, 'las capacidades de la inteligencia artificial, sobre todo la tecnología de la inteligencia artificial generativa, introducen un nivel adicional de automatización y complejidad algorítmica' (Feher, K. (2025). . Routledge.Feher, 2025, p. 76).

Por otra parte, se ha seleccionado la perspectiva del actor productor en la generación y propagación del tuit: el actor supra individual dotado de agencia para consumir e interactuar con los medios modernos, hipermediados por la mediatización generativa. Hablamos de 'confluencia de medios hipepersonalizados' que, para Toija Cinque, T. (2025). . Routledge.Cinque (2025, p. 145), engloba dos aspectos esenciales del panorama digital: a) un alto nivel de personalización, donde contenido, formato, distribución e interacción se basan en datos y se realizan en tiempo real, adaptándose a las necesidades individuales; b) la integración y convergencia de diversas plataformas mediáticas, proporcionando al usuario una experiencia unificada y fluida. Dos procesos en interacción constante producto de los cambios generados por la mediatización generativa, todavía articulada a la mediatización profunda. Esto se traduce en una ecología convergente y personalizada: cada usuario está en contacto con un ambiente mediático basado en datos y acorde a sus intereses y necesidades.

Las convergencias seleccionadas para la construcción del objeto de estudio, mediatización generativa incluida, se orientan hacia un campo de estudio en el que la reflexión sobre la inteligencia artificial generativa se desarrolle a partir de tres dimensiones: infraestructural (datos, modelos, plataformas, algoritmos), ambiental (entornos mediáticos, ecologías perceptuales, culturas de uso) y ética (responsabilidad, representación, sesgos, simulaciones). El caso Esquivel muestra que los usos proselitistas de la inteligencia artificial generativa no solo plantean problemas de veracidad o autenticidad; también impactan directamente en la legitimidad de las instituciones, en la confianza ciudadana y en la dignidad de las personas representadas. En este sentido, se pretende que las convergencias aquí exploradas pueden enmarcar propuestas de alfabetización mediática y algorítmica que reconozcan la especificidad de los contenidos artificiales y sus repercusiones en la esfera pública.

En el párrafo previo se han soslayado dos líneas de investigación que se desprenden de este artículo y en las que trabajamos en este momento. Es preciso hacer hincapié en que la bibliografía seleccionada para la construcción del objeto de estudio es producto del análisis y reflexión de autores que han problematizado sobre los asuntos tratados en este artículo. Sin embargo, no se ha propuesto un marco integrado que explique cómo la inteligencia artificial generativa altera simultáneamente las estructuras mediáticas, los ambientes perceptuales y las dinámicas de representación. Es necesario abordar estas dimensiones en conjunto para comprender fenómenos comunicativos contemporáneos en los que la producción sintética de imágenes y discursos se inserta transversalmente en plataformas, algoritmos y prácticas sociopolíticas. De cara al futuro, las convergencias aquí trabajadas apuntan hacia la necesidad de agendas de investigación que, partiendo de la importancia que tiene la construcción de sentido en los procesos de mediatización profunda que convergen con ecologías mediáticas e inteligencia artificial generativa, combinen el análisis crítico del discurso multimodal para dar cuenta de las implicaciones del uso fallido de una herramienta en las representaciones de los grupos sociales implicados.

Las propuestas formuladas en este artículo constituyen un primer esfuerzo por vincular de manera sistemática la mediatización profunda, la ecología mediática y la inteligencia artificial generativa en el análisis de un caso concreto de una estrategia de comunicación fallida. Al situar el tuit de la ministra Esquivel en la intersección entre infraestructuras algorítmicas, ambientes mediáticos hiperpersonalizados y disputas por la representación de sujetos históricamente vulnerados, el estudio muestra que la inteligencia artificial generativa no solo introduce nuevas herramientas. También contribuye a reconfigurar los modos en que se construyen, legitiman y disputan las narrativas de poder en la esfera política, bajo la forma conocida como colonización generativa y la consecuente pérdida de la diversidad estética ilustrada en el análisis.

Finalmente, será muy pertinente profundizar, además, en las repercusiones de la recepción de estos contenidos por parte de los grupos implicados, así como desarrollar estrategias de alfabetización mediática y algorítmica que visibilicen los criterios de generación y difusión de contenido sintético, así como el papel de la relación hombre-máquina en la generación de imágenes. Por último, será pertinente seguir afinando categorías analíticas como la mediatización generativa, en diálogo con nuevos casos empíricos. Solo así será posible disputar los usos de la inteligencia artificial generativa que refuercen la simulación y el tokenismo, orientando estos dispositivos hacia formas de comunicación más justas, responsables, respetuosas y democráticas.