La noción del “fin de la historia” no implica únicamente un estancamiento político, sino también una suspensión de los marcos narrativos que daban coherencia a lo real. Francis Fukuyama (1992) propuso que, tras el colapso de los modelos alternativos al capitalismo liberal, la historia habría alcanzado su destino final: no habría ya cambios estructurales radicales, ni nuevas formas de imaginar lo político o lo social. La historia, como narrativa de transformación y conflicto, se habría agotado. Pero esta noción no se limita al ámbito político. En clave posmoderna (Lyotard, 1979), el “fin de la historia” alude también a la pérdida de fe en los grandes relatos de sentido, en las narrativas universales que articulaban la experiencia del mundo. 

Estamos experimentando una nueva forma del capital y del capitalismo —el capitalismo de datos—, que se fortalece en su hegemonía en el siglo XXI. Las tecnologías generativas de IA —como DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion— actúan como máquinas de ficcionalización masiva de los datos que recopilan, extraen e interpretan. El presente de estas imágenes generativas y de la inagrafía basa su funcionamiento en la probabilidad, no en el acontecimiento. Esta incertidumbre se maquilla o simula a través de estéticas reconocidas y consolidadas en el imaginario técnico, pero que constituyen parte del imaginario humano preponderante en la actualidad. 

La inagrafía es una manifestación de la imagen generativa —aquella que se produce a través de la IA— y surge como resultado de varios factores convergentes que se inscriben en una transformación profunda del régimen técnico, estético y epistemológico de las imágenes en la contemporaneidad. Su aparición no es casual, sino síntoma de un cambio de paradigma visual en la era del aprendizaje automático y los modelos generativos. A continuación, se explican sus motivos de surgimiento y su vinculación con la simulación de la estética fotográfica: 

Motivo técnico: la evolución de los sistemas generativos 
El principal motor del surgimiento de la inagrafía es el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, especialmente redes generativas antagónicas (GANs), transformers y modelos de difusión como Stable Diffusion o DALL·E. Estas tecnologías permiten la creación de imágenes nuevas sin capturar la luz del mundo real, sino a partir de datos, patrones estadísticos y correlaciones semánticas aprendidas de grandes bancos de imágenes. 

Motivo epistémico: la crisis de la indexicalidad 
La fotografía, desde su invención, estuvo ligada a la huella del mundo, como diría André Bazin, quien consideraba que la cámara preserva la existencia de lo fotografiado a través de una inscripción luminosa del tiempo. Esta concepción fue base de su valor testimonial, histórico y documental. 

Sin embargo, la inagrafía rompe esta lógica indexical: ya no hay luz que imprima la realidad en un soporte, sino una simulación estadística de lo que podría parecer una fotografía. Se crea una imagen sin referente, una ficción que imita lo fotográfico sin haber pasado por el mundo. 

Motivo estético: la emulación de la estética fotográfica 
Uno de los rasgos más relevantes de la inagrafía es que simula deliberadamente la estética de la fotografía: encuadres, desenfoques, aberraciones cromáticas, iluminación naturalista, profundidad de campo, etc. Esto ocurre porque: 

• Los modelos de IA han sido entrenados con millones de fotografías reales. Aprenden los patrones formales de lo fotográfico como si fueran reglas estéticas. 

• Existe una demanda cultural y comercial de realismo verosímil. Las imágenes generadas deben parecer “reales” para ser útiles, ya sea en publicidad, medios, videojuegos o arte. 

• La IA no tiene imaginación, tiene correlación. Al ser entrenada sobre datos fotográficos, su output estético repite las formas aprendidas: simula lo aprendido del archivo visual humano. 

Esto genera una paradoja: las imágenes generadas por IA buscan parecerse a la fotografía precisamente cuando ya no lo son. Se produce así una especie de nostalgia o fantasma del referente: la inagrafía nace de una nostalgia maquínica por lo fotográfico. En su esfuerzo por parecer, confirma que ya no es. 

Esto convierte a la inagrafía en una estética posthistórica, donde el pasado ya no se construye a partir de la evidencia, sino de modelos entrenados sobre millones de imágenes previas. El archivo ya no es memoria, sino entrenamiento algorítmico. Así, la historia —como narración anclada en lo visible— pierde su centro de gravedad. Levi (2020) afirma que esta “generación espectral de la imagen” abre la puerta a una historia sin cuerpo, una narrativa fantasma sin origen ni destino, que solo puede girar sobre sí misma.