¿Qué harías si el salón empieza a temblar? Así nació Alerta Sísmica con ChatGPT y Rosebud AI
Una idea sencilla: que equivocarse también enseñe
Un terremoto comienza mientras estás en clase. El salón se mueve, las personas reaccionan y tienes pocos segundos para decidir qué hacer. ¿Sales corriendo?, ¿te acercas a una ventana?, ¿buscas un lugar seguro?, ¿sigues las indicaciones de emergencia?
De esa situación nació Alerta Sísmica: Cada Decisión Cuenta, un videojuego educativo pensado para enseñar sobre prevención sísmica sin convertir el aprendizaje en un cuestionario.
La intención desde el comienzo era que el jugador aprendiera haciendo algo. Elegir una acción debía producir una consecuencia y esa consecuencia debía ayudarle a entender por qué una decisión podía ser segura o peligrosa.
El proyecto ya tenía una historia, una estética y una mecánica general antes de comenzar a utilizar inteligencia artificial. Lo que queríamos descubrir era otra cosa: ¿hasta dónde podía ayudarnos la IA a transformar una idea que ya teníamos en algo que pudiera jugarse?
Para probarlo utilizamos principalmente dos herramientas. ChatGPT nos ayudó a organizar todo lo que ya habíamos construido alrededor de Alerta Sísmica, mientras que Rosebud AI fue el espacio donde esa información comenzó a convertirse en un prototipo interactivo.
No queríamos pedir simplemente “haz un videojuego sobre un terremoto”. Queríamos comprobar qué ocurría cuando una herramienta generativa recibía una idea mucho más desarrollada.
Antes de pedirle algo a la IA había que saber qué queríamos
Uno de los errores más fáciles al trabajar con inteligencia artificial es empezar por la herramienta.
En nuestro caso ocurrió al contrario.
Antes de entrar a Rosebud ya habíamos hablado sobre quién sería el jugador, dónde estaría cuando comenzara el terremoto, qué tipo de decisiones debería tomar y qué queríamos que aprendiera durante la experiencia.
También habíamos pensado en la apariencia.
Alerta Sísmica no debía parecer una aplicación educativa llena de cuadros de texto y preguntas de selección múltiple. Queríamos algo más cercano a un videojuego ilustrado, con lápiz, acuarela, texturas y cierta sensación de profundidad.
Eso fue importante porque, al final, la inteligencia artificial necesita una dirección.
Puede proponer, generar y transformar cosas muy rápido, pero si la idea inicial es demasiado abierta, también lo será el resultado.
ChatGPT terminó funcionando como nuestra libreta del proyecto
Durante el desarrollo fuimos reuniendo dentro de un proyecto de ChatGPT diferentes conversaciones sobre Alerta Sísmica.
Ahí estaban mezcladas varias cosas: ideas narrativas, posibilidades para las decisiones, referencias visuales, funcionamiento del terremoto, estilo de los personajes y discusiones sobre cómo hacer que el juego enseñara sin sentirse como una evaluación.
Tener todo ese contexto en un mismo lugar terminó siendo útil cuando llegó el momento de trabajar con Rosebud.
El problema era que no podíamos simplemente copiar todo lo que habíamos hablado y esperar que otra plataforma entendiera qué partes eran realmente importantes.
Había que reducirlo.
Y ese fue uno de los usos más interesantes que encontramos para ChatGPT durante el ejercicio: no inventar el videojuego, sino traducir una idea extensa en una instrucción suficientemente clara para otra herramienta.
El prompt tenía que contar el juego sin contar absolutamente todo
Llegamos entonces a una pregunta bastante práctica: ¿qué necesita saber Rosebud para construir una primera versión?
No todo lo que habíamos escrito tenía el mismo peso.
El juego tenía que ocurrir en un colegio colombiano durante un terremoto. El protagonista debía ser un estudiante. Las decisiones tenían que generar consecuencias visibles y la seguridad sísmica debía aparecer a través de lo que ocurría, no mediante preguntas separadas de la experiencia.
La estética también era parte de la identidad del proyecto, así que no queríamos dejarla completamente a interpretación de la plataforma.
Finalmente utilizamos este prompt:
Create a playable prototype of “ALERTA SÍSMICA: CADA DECISIÓN CUENTA”, a 2D narrative educational game about earthquake safety in a Colombian school. Use the uploaded poster as the MAIN visual reference: preserve the protagonist’s appearance, illustrated identity, color palette, hand-drawn feeling, and title/logo style. Do not redesign the character into a generic avatar.
CORE PURPOSE:
The player is a student experiencing an earthquake and must make decisions under pressure. Teach through ACTION, CONSEQUENCES and REPLAYABILITY, not quizzes or long lectures. A wrong choice should not always cause instant Game Over. Show what happens, explain briefly why the choice was risky, give a practical safety tip, and continue when possible. Central message: EVERY DECISION COUNTS.VISUAL STYLE:
Use 2D only. Avoid 3D. Create a cinematic hand-drawn look with pencil lines, watercolor/paper textures, subtle line boil, layered 2D parallax, illustrated backgrounds, warm beige, terracotta, muted blue, olive, pale yellow and soft gray. Use simple expressive animation. UI must be minimal, hand-drawn and consistent with the poster. Avoid generic mobile graphics, corporate training visuals, PowerPoint-like screens, gore, apocalyptic destruction or excessive effects.GAMEPLAY:
The player moves through connected scenes. Each scene presents FOUR actions. The selected action visibly changes what happens and modifies persistent variables. Choices must influence later scenes and the ending.Track four variables:
- Safety — correct self-protection.
- Risk — accumulated exposure to danger.
- Calm — ability to act without panic.
- Awareness — understanding of surroundings and evacuation.
En pocas líneas estaban concentradas varias semanas de conversaciones e ideas.
Y eso nos permitió pasar a la parte más interesante: ver qué entendía Rosebud de todo aquello.
Cuando el texto comenzó a convertirse en un juego
Rosebud AI permite describir una idea mediante lenguaje natural y generar a partir de ella un proyecto jugable. Actualmente la plataforma trabaja con experiencias 2D y 3D y puede generar elementos de programación, arte y sonido directamente desde el navegador.
Introdujimos el prompt y esperamos la primera generación.
Por primera vez, aquello que durante buena parte del proyecto había existido como texto comenzó a tener una forma interactiva.
Aparecieron el escenario, el personaje, elementos de interfaz y una lógica de juego que podía probarse.
No era exactamente el videojuego que imaginábamos.
Y eso era completamente esperable.
Lo importante de esa primera versión era que ya había algo que podía jugarse, observarse y criticarse.
Hasta ese momento era fácil discutir durante mucho tiempo sobre cómo debería sentirse una decisión dentro del juego. Con el prototipo abierto, en cambio, podíamos preguntarnos algo mucho más concreto: ¿esta decisión realmente funciona?
La parte divertida: romper lo que acabábamos de crear
Probar el prototipo terminó siendo casi tan importante como generarlo.
Empezamos a jugarlo tratando de encontrar qué había interpretado bien Rosebud y qué cosas se alejaban de nuestra intención inicial.
¿El jugador entendía que estaba ocurriendo un terremoto? ¿Las decisiones realmente cambiaban algo? ¿La consecuencia aparecía con suficiente claridad? ¿Seguía sintiéndose como una experiencia educativa sin convertirse en un cuestionario?
Ese tipo de preguntas son mucho más útiles que simplemente decidir si el resultado “se ve bonito”.
Un videojuego de decisiones depende precisamente de que el jugador sienta que aquello que elige importa.
Si dos opciones producen exactamente la misma experiencia, la decisión pierde valor.
Si la consecuencia ocurre sin que el jugador entienda por qué, también se pierde una parte del aprendizaje.
Ahí entendimos algo importante sobre este tipo de herramientas: generar rápido no significa terminar rápido.
La primera versión sirve para comenzar a hacer mejores preguntas.
Y entonces se acabaron los créditos
Aquí apareció una limitación que no estaba relacionada con el diseño del videojuego, sino con la herramienta.
Para realizar el ejercicio estábamos utilizando la versión gratuita disponible durante el desarrollo del proyecto. La cuenta contaba con aproximadamente 8.000 créditos, que terminaron consumiéndose durante esa primera prueba. Texto pegado
Eso significó que no pudimos llevar el proceso de corrección tan lejos como habríamos querido.
Y precisamente ahí estaba la siguiente etapa interesante.
Con más generaciones habría sido posible corregir decisiones, cambiar escenas, ampliar rutas narrativas, mejorar animaciones, revisar sonidos y trabajar con mayor detalle la retroalimentación educativa.
La versión que presentamos, por lo tanto, no debe verse como el videojuego terminado.
Es un prototipo.
Y eso no necesariamente es algo negativo.
En desarrollo de videojuegos, un prototipo existe precisamente para probar si una idea funciona antes de invertir mucho más tiempo y recursos en ella.
En nuestro caso permitió comprobar que el concepto podía transformarse en una experiencia jugable y, al mismo tiempo, mostrar qué partes todavía necesitaban trabajo.
Lo más interesante no fue que la IA hiciera un videojuego
Después del experimento, probablemente la conclusión más fácil sería decir: “hicimos un videojuego con inteligencia artificial”.
Pero sería una descripción demasiado simplificada de lo que ocurrió.
Rosebud no decidió que queríamos enseñar prevención sísmica.
Tampoco decidió que el jugador debía ser un estudiante, que el escenario debía ser un colegio o que las consecuencias de sus decisiones formarían parte del aprendizaje.
Esas decisiones ya existían.
ChatGPT tampoco inventó el proyecto desde cero. Su papel fue ayudarnos a ordenar y comprimir información que nosotros ya habíamos desarrollado.
La inteligencia artificial terminó funcionando más como una herramienta de prototipado que como la autora del videojuego.
Eso cambia bastante la conversación.
La pregunta deja de ser si la IA “puede crear un videojuego” y pasa a ser cómo puede integrarse dentro de un proceso creativo donde siguen existiendo dirección, diseño, prueba y criterio humano.
El proyecto también forma parte de algo más grande
Alerta Sísmica no apareció como un ejercicio aislado. Dentro de la Universidad Central y de los proyectos publicados en Niixer se han desarrollado diferentes experiencias que exploran videojuegos educativos, inteligencia artificial y tecnologías inmersivas.
Por ejemplo, otros estudiantes han trabajado la relación entre IA y aprendizaje mediante proyectos como Videojuegos serios con inteligencia artificial: una nueva forma de aprender, donde también se analiza cómo estas herramientas pueden utilizarse para producir experiencias educativas.
También pueden encontrarse ejercicios como ¿Es posible crear un juego para practicar matemáticas con IA?, que lleva la misma pregunta hacia el aprendizaje matemático.
Y si la curiosidad va más hacia experiencias que salen de la pantalla tradicional, en Niixer también se han publicado proyectos de estudiantes de la Universidad Central alrededor de realidad aumentada. Explorando la realidad aumentada con RealityMAX, por ejemplo, documenta la construcción de una experiencia AR utilizando modelos tridimensionales.
También están Realidad Aumentada con Unity y EasyAR, donde una imagen funciona como punto de entrada para activar personajes digitales, y el Manual de Usuario: Introducción a Lens Studio, centrado en otra herramienta para crear experiencias aumentadas.
Son proyectos diferentes, pero comparten algo con Alerta Sísmica: utilizar nuevas herramientas no solamente porque existen, sino para convertir una idea en algo que otra persona pueda experimentar.
Ese es quizá el punto más interesante de todos estos ejercicios.
Ahora sí: juega Alerta Sísmica
Una de las ventajas de trabajar con Rosebud es que el proyecto puede publicarse para funcionar directamente desde el navegador. La propia plataforma permite compartir juegos y también documenta su integración dentro de otras páginas mediante iframe. Rosebud AI
Para este artículo quisimos aprovechar precisamente eso.
En lugar de hablar durante varios minutos sobre el resultado y luego pedirle al lector que busque el videojuego por su cuenta, puede probarlo directamente desde aquí.
Lo que nos llevamos de esta primera versión
Este ejercicio nos permitió comprobar que la inteligencia artificial puede reducir bastante la distancia entre una idea y un prototipo funcional.
Eso puede ser especialmente útil cuando todavía estamos tratando de descubrir si una mecánica funciona.
Antes, representar una idea interactiva podía exigir construir buena parte del sistema para recién entonces probarla. Con herramientas como Rosebud es posible obtener mucho más rápido una versión inicial y comenzar a tomar decisiones a partir de algo tangible.
Pero velocidad y calidad no significan lo mismo.
La generación inicial sigue necesitando revisión.
Las instrucciones siguen necesitando criterio.
Y el proyecto sigue necesitando una intención clara.
En Alerta Sísmica, la IA permitió acelerar una parte del recorrido, pero el objetivo seguía siendo el mismo desde el comienzo: colocar al jugador frente a una emergencia y lograr que aprender fuera consecuencia de sus propias decisiones.
Conclusión
Alerta Sísmica: Cada Decisión Cuenta comenzó como una pregunta sencilla: ¿cómo enseñar qué hacer durante un terremoto sin convertir esa enseñanza en una lista de instrucciones?
El videojuego fue nuestra respuesta.
ChatGPT nos permitió organizar y condensar el proyecto. Rosebud nos ayudó a comprobar rápidamente cómo podía sentirse una primera versión interactiva.
El resultado todavía tiene mucho espacio para crecer.
Eso, sin embargo, es precisamente lo que hace interesante a un prototipo.
Ya no estamos imaginando únicamente qué podría ocurrir.
Ahora podemos jugarlo, encontrar sus errores, discutirlos y pensar en una versión mejor.
Y quizás ese sea uno de los usos más valiosos de la inteligencia artificial dentro de un proceso creativo: no reemplazar la idea, sino permitir que podamos verla funcionando mucho antes.
Por ultimo te dejamos el tutorial en ideo con el paso a paso para que crees tu propio videojuego. Mucha suerte y espero les guste.
Créditos
Autores: Andrés Pérez Ponce y Lina Palacios
Editor: Mg. Ing. Carlos Iván Pinzón Romero
Universidad: Universidad Central
Proyecto: Alerta Sísmica: Cada Decisión Cuenta
Referencias
OpenAI. (2025). ChatGPT [Large language model]. https://chatgpt.com
Rosebud AI. (s. f.). Rosebud AI Game Maker: Create games with AI. Rosebud AI Game Maker
Miranda, B. C., & Rodríguez Castro, L. A. (2026, 28 de febrero). Videojuegos serios con inteligencia artificial: una nueva forma de aprender. Niixer. Ver artículo en Niixer
Pachon Traslaviña, L., & Vasquez, P. A. (2025, 11 de mayo). Explorando la realidad aumentada con RealityMAX. Niixer. Ver artículo en Niixer
