Estadísticas de generación de fotos con AI en 2026

Las tasas de crecimiento, al igual que los tamaños de mercado, dependen del alcance — pero se agrupan en dos franjas reconocibles. El segmento reducido, centrado solo en imágenes, está creciendo rápido pero no de forma explosiva, mientras que las categorías más amplias que incluyen video crecen con mucha más agresividad.

• El segmento reducido de generadores de imágenes AI: según Grand View Research, 17.7% CAGR (2023–2030); según Fortune Business Insights, 17.4% CAGR (2025–2034). Que dos firmas independientes converjan cerca del 17% es una señal significativa.
• Generative AI en la creación de contenidos: según Precedence Research, 21.9% CAGR (2025–2035) — más rápido, reflejo de la categoría más amplia.
• Generación combinada de imágenes y video con AI: según MarketsandMarkets, 38.2% CAGR (2024–2030) — con diferencia la más pronunciada, impulsada en gran medida por el componente de video.

La conclusión es que la tasa a la que crece «generación de fotos con AI» puede expresarse honestamente como un rango aproximado de 17% a 38% anual, y la única forma de elegir el número correcto es decidir primero si te refieres solo a imágenes o a imágenes más video. La componente de video es la que eleva la tasa de crecimiento informada desde alrededor del 17% hasta cerca del 38%.

La adopción entre los profesionales ha superado la fase experimental, especialmente en marketing. Las señales más claras provienen de grandes encuestas a especialistas en marketing y a directores de marketing.

Según Canva y Morning Consult, informado a través de eMarketer, el 49% de los responsables de marketing a nivel mundial usan AI a diario para generar imágenes y vídeos, según una encuesta realizada a finales de 2024 y principios de 2025. Eso equivale a cerca de la mitad de la profesión del marketing que recurre a una herramienta de AI para imágenes o vídeos todos los días laborables. Según BCG, también vía eMarketer, el 34% de los directores de marketing afirmó que, a mayo de 2025, AI ya se había desplegado para la creación completa de imágenes — no solo para ideación o asistencia en edición, sino para generar imágenes terminadas por completo.

• El 49% de los responsables de marketing a nivel mundial usan AI a diario para generar imágenes y vídeos — Canva y Morning Consult, vía eMarketer (encuesta finales de 2024/principios de 2025).
• El 34% de los directores de marketing dicen que AI ya se ha desplegado para la creación completa de imágenes — BCG, vía eMarketer (mayo de 2025).

Ambas cifras provienen de audiencias profesionales y del ámbito del marketing, y no del público general, por lo que describen la adopción en el entorno laboral más que cuántas personas en el mundo han usado alguna vez un generador de fotos con AI. Señalamos esa limitación de nuevo en la sección de advertencias. Aun así, cuando aproximadamente la mitad de los responsables de marketing informan uso diario y un tercio de los directores de marketing declaran haber desplegado AI para la creación completa de imágenes, la tecnología ha pasado claramente de ser una novedad a convertirse en infraestructura dentro de esa profesión.

El enorme volumen de imágenes AI que se están generando es asombroso, aunque los recuentos acumulados más completos datan ya de un par de años y deben interpretarse como puntos de referencia históricos más que como totales actuales.

Según Everypixel Journal, se crearon más de 15 billion imágenes AI a lo largo de 2022 y 2023, con un promedio de aproximadamente 34 million por día desde el lanzamiento de DALL·E 2. Esa estimación ya mostraba que la creación de imágenes AI operaba a una escala comparable e, en algunas lecturas, superior al ritmo de la fotografía tradicional en sus primeras décadas. Como esta es una estimación compilada en 2023, la cifra acumulada real hoy es con seguridad mucho mayor, pero no ha sido reemplazada por un recuento independiente igual de completo.

Datos más recientes de productos individuales refuerzan que la curva solo se ha pronunciado. Según OpenAI, informado por TechCrunch, más de 700 million imágenes fueron creadas por más de 130 million usuarios en aproximadamente una semana tras el lanzamiento del generador de imágenes GPT-4o en March 2025 —una sola herramienta, en una sola semana, produciendo una fracción significativa de lo que todo el ecosistema produjo en años anteriores. En el lado acumulado, según las cifras oficiales de Adobe, Firefly había generado más de 22 billion assets para April 2025, y Digital Camera World reportó más de 24 billion imágenes para mid-2025.

En cuanto al conteo de imágenes por herramienta, el desglose público más detallado vuelve a ser el de Everypixel Journal, medido hasta Aug 2023. Sigue siendo muy citado, pero está desactualizado: precede al auge del generador de imágenes GPT-4o y a la mayor parte del crecimiento de Firefly, por lo que conviene considerarlo como una instantánea del panorama inicial más que como una clasificación actual.

Según Everypixel Journal (hasta Aug 2023), Stable Diffusion había generado aproximadamente 12.59 billion images, representando alrededor del 80% de todas las imágenes AI creadas hasta ese momento, eclipsando a Midjourney con aproximadamente 964 million y a DALL·E 2 con aproximadamente 916 million. La ventaja de Stable Diffusion se debe en gran parte a su distribución de código abierto, que permitió que se ejecutara en innumerables aplicaciones y servidores en lugar de en un único producto alojado.

Las cifras más recientes informadas por los proveedores corresponden a un período distinto y no son directamente comparables. Según OpenAI (vía TechCrunch), el GPT-4o image generator obtuvo más de 700 million images de más de 130 million users en aproximadamente una semana tras su lanzamiento en March 2025 —fue un pico de lanzamiento, no un total acumulado de por vida—. Y según las cifras oficiales de Adobe, Firefly había producido más de 22 billion assets para April 2025, mientras que Digital Camera World cita más de 24 billion images a mediados de 2025. Los mantenemos deliberadamente en filas y marcos separados porque mezclar un pico de una semana, el recuento acumulado de activos de un proveedor y una estimación de terceros de 2023 en un único ranking sería engañoso.

Esta es la tendencia más llamativa en los datos y es la razón por la que esta publicación comienza así. La respuesta corta es no: la gente lo está haciendo peor incluso cuando se siente más segura.

Según Conjointly (septiembre de 2025), en un estudio con 301 adultos estadounidenses, los participantes distinguieron imágenes reales de las generadas por AI a un nivel aproximado de azar, alrededor del 50 % — estadísticamente no mejor que lanzar una moneda. El descenso a lo largo del tiempo es la parte más pronunciada del hallazgo: solo el 9 % de los participantes identificó correctamente al menos el 70 % de las imágenes, frente al 25 % en junio de 2023. En otras palabras, la proporción de personas que realmente son buenas para detectar imágenes de AI se ha desplomado aproximadamente en dos tercios en poco más de dos años.

• Precisión de detección: aproximadamente al nivel del azar (~50 %) — Conjointly (sept 2025, 301 adultos estadounidenses).
• Proporción que identificó correctamente al menos el 70 % de las imágenes: 9 % en sept 2025, frente al 25 % en junio de 2023 — Conjointly.
• Confianza declarada: 42 % en sept 2025, desde el 31 % — Conjointly.

La brecha de confianza es lo que hace que esto sea peligroso y no simplemente interesante. Según Conjointly, la confianza declarada aumentó al 42 % desde el 31 % en la misma ventana temporal en la que la exactitud real cayó. La gente se siente más segura de que puede identificar fotos de AI justo en el momento en que, mediblemente, han empeorado en hacerlo. Este es un único estudio con 301 adultos estadounidenses, por lo que no debe generalizarse a todas las poblaciones — pero la dirección es inequívoca y coherente con la mejora subyacente en la calidad de la generación de fotos por AI.

Los resúmenes estadísticos honestos se definen tanto por lo que se niegan a afirmar como por lo que informan. Aquí es donde la evidencia sobre la generación de fotos por AI es genuinamente escasa, contradictoria o inexistente — y donde deberías ser escéptico ante cifras que suenan seguras.

• Las estimaciones del tamaño del mercado divergen enormemente según el alcance. El segmento reducido «AI image generator» se sitúa en cientos de millones de dólares con un CAGR de alrededor del 17% (Grand View Research; Fortune Business Insights), mientras que incluir video eleva la cifra hasta los miles de millones con un CAGR de aproximadamente el 38% (MarketsandMarkets). No existe un único tamaño de mercado «verdadero» — solo el tamaño de la categoría que definas.
• Los recuentos acumulados de imágenes por herramienta están desactualizados. El desglose más completo por herramienta (Everypixel Journal) es de 2023 y precede al auge del generador de imágenes GPT-4o y a la mayor parte del crecimiento de Firefly. El ranking real de hoy es casi con seguridad distinto, pero no ha surgido un recuento independiente igual de riguroso que lo reemplace.
• Los totales reportados por los proveedores no son auditados de forma independiente. Cifras como los 22 billion+ activos de Firefly (Adobe) y los 700 million+ imágenes del lanzamiento de GPT-4o (OpenAI, vía TechCrunch) provienen de las propias empresas y no han sido verificadas de manera independiente.
• Las estadísticas de adopción describen a profesionales, no a todo el mundo. Las cifras de 49% de uso diario y 34% de despliegue completo de imágenes (Canva/Morning Consult y BCG, vía eMarketer) provienen de profesionales del marketing y directores de marketing (CMOs), no del público general, por lo que no nos indican cuántas personas usan herramientas de AI para imágenes en todo el mundo.
• El estudio de detección es pequeño y solo de EE. UU. El hallazgo de Conjointly se basa en 301 adultos estadounidenses; es una señal direccional sólida pero no un censo global.
• Se excluyeron deliberadamente las estadísticas virales ampliamente difundidas. Una afirmación popular de que «71% de las imágenes en redes sociales son AI» no pudo rastrearse hasta una fuente creíble, así que la omitimos por completo en lugar de blanquear un número no verificable dentro de un artículo citables.

Si sacas una lección metodológica de esta sección, que sea esta: siempre pregunta qué está midiendo un número antes de citarlo. Alcance, fecha y tipo de fuente explican casi todas las contradicciones aparentes en las estadísticas de generación de fotos por AI.

La trayectoria que sugieren los datos creíbles es coherente en cada enfoque que hemos examinado. El mercado está creciendo aproximadamente un 17% anual para herramientas solo de imágenes y hasta un 38% anual cuando se incluye video (Grand View Research, Fortune Business Insights y MarketsandMarkets, respectivamente), por lo que el gasto y las capacidades se están acumulando rápidamente bajo cualquier definición razonable.

La adopción ya está muy arraigada en marketing — casi la mitad de los profesionales de marketing usan AI a diario para imágenes y video y un tercio de los CMOs la emplean para la creación completa de imágenes (Canva/Morning Consult y BCG, vía eMarketer) — y las cifras de volumen muestran generación a una escala medida en decenas de miles de millones de imágenes, con una única herramienta nueva capaz de producir 700 millones de imágenes en una semana (OpenAI, vía TechCrunch). La consecuencia natural es la tendencia que captura Conjointly: a medida que mejora la calidad de salida, la capacidad humana para distinguir AI de la realidad se está desplomando incluso cuando la confianza aumenta.

La conclusión honesta de cara al futuro es, por tanto, estrecha pero sólida. Espere un crecimiento continuado del mercado que vaya de dos dígitos a altos dobles dígitos, una adopción profesional más profunda y una brecha creciente entre lo bueno que la gente cree ser para detectar fotos generadas por AI y lo buena que realmente es. Lo que aún no podemos cuantificar de forma fiable — un único tamaño de mercado autoritativo, un ranking por herramienta actualizado o la adopción en la población general — es exactamente donde más se necesita la próxima ronda de investigación creíble.