La innovación siempre genera dudas y temores. En la arquitectura, también. A pesar de ser la disciplina que combina los avances tecnológicos con algunas de las necesidades más básicas del ser humano, como la de estar bajo techo o en un entorno seguro y acogedor.
Y entonces llegó la inteligencia artificial (IA) para generar aún más dudas, temores, desajustes y nuevas tendencias. Tanto en arquitectura como en cualquiera de las otras artes y ciencias.
Si bien estos procesos de inteligencia artificial generativa, es decir, aquellas iteraciones capaces de producir resultados nuevos desde un requerimiento del usuario (el concepto del prompt) ya tienen unos años de historia, es en la actualidad cuando se han popularizado y llegado al usuario medio. Para Yoshua Bengio, considerado uno de los padres de la IA, los modelos generativos profundos intentan representar los nuevos datos de una forma que sean indistinguibles para el usuario de los datos reales. Es decir, simular respuestas imaginarias de la forma en la que estamos habituados a recibir nuestro entorno.
Y en el caso de la arquitectura, esta es principalmente mediante las imágenes en todas sus tipologías: fotografías, renders, planos y secciones, dibujos, etc.
Del 2D al 4D
Las herramientas de generación mediante IA de imágenes por ordenador se han popularizado en los últimos meses. Aplicaciones como Midjourney (ver ilustración 1), DALL·E 2 (OpenAI), Stable Diffusion, DreamStudio (Stability AI), Runway ML, Craiyon, Pixray, Latent Diffusion Models (LDMs), DeepAI Text-to-Image, o Adobe Firefly han puesto al alcance de una mayoría de generadores de contenido visual, y especialmente a arquitectos, una velocidad y precisión en la creación artística que anteriormente estaba solo disponible para personas muy experimentados en el manejo de ordenadores u otras técnicas manuales, así como para empresas o instituciones con amplios recursos. Se incorporan también aquellas capaces de generar videos de duración corta o media desde imágenes, como Haiper.ai, Luma Dream Machine, Vidu.ai, Krea.ai, PixVerse o Runwayml.
Todas estas son capaces de generar, mediante el uso de prompts o comandos, multitud de respuestas en formas de imagen 2D de alta resolución, en las que se incluyen definiciones como el ambiente o la sensación que se quiere provocar en el espectador (miedo, angustia, alegría, positividad, etc.), detalles artísticos muy elaborados (texturas, materiales, o gamas de colores) además de cuestiones técnicas relevantes (formatos, tipos de lentes, ángulo de observación, profundidad de campo, etc.).
Además de las anteriores, y con un salto cualitativamente importante, pero mucho menos conocidas, se encuentran aquellas capaces de generar modelos 3D. Destacan aquellas derivadas de la fotogrametría tradicional (el uso de fotografías para generar modelos 3D mediante el posicionamiento de las cámaras y sus resultados) que han evolucionado hacia la metodología «Neural Radiance Field» (NeRF), en las que gracias el uso de la IA se generan modelos tridimensionales mediante un un aprendizaje multicapa o Multi-Layer Perceptron (MLP). Estos modelos se representan mediante pequeños puntos o nubes coloreadas en el espacio en las que es posible navegar en todas las dimensiones e incluso medir distancias, superficies o volúmenes (ver ilustración 2).
Destacan entre muchas las siguientes herramientas de acceso público: Luma AI, Instant NeRF (NVIDIA), NeRF (Implementación Original), Nerfstudio, Polycam, Mip-NeRF (Google Research), así como otras propietarias de las grandes empresas tecnológicas que muestran ocasionalmente resultados sorprendentes.
Incluso se han desarrollado aplicaciones y servicios online que permiten generar objetos tridimensionales desde un texto (texto to 3d), como 3daistudio.com, DreamFusion (Google Research), OpenAI Point-E, GET3D (NVIDIA), Magic3D (NVIDIA), Text2Mesh, CLIP-Forge, SDFStudio, Kaedim, Luma AI (Text-to-3D), Meshry, DreamFields, Deep Dream Generator 3D, 3DFY.ai, etc.
Creación profesional
No obstante, el uso profesional de la IA en arquitectura va ligada a la evolución del diseño generativo (Generativa Design, GD), que mediante el uso de complejos algoritmos y la definición muy concreta de las condiciones técnicas de las soluciones a obtener, entrega al técnico una cantidad variada de soluciones geométricas, físicas y de procedimientos capaces de cumplir las condicionantes definidas previamente. La IA ha proporcionado una mayor capacidad de generación de soluciones, así como su clasificación para la elección óptima en función de criterios como la velocidad de fabricación, el coste, o el peso. Todo ello indicando inicialmente las condiciones de contorno del problema, como las dimensiones máximas o mínimas de la pieza a fabricar, los posibles materiales para ser utilizados, su huella de carbono en uso y fabricación, o la maquinaria disponible. En la ilustración 3, mediante el uso del software Autodesk Fusion 360 y su sección de diseño generativo, se obtuvo la solución óptima de fabricación de un escalón para una escalera mediante la impresión 3D con titanio y su procesado posterior con una máquina de tallado de cinco ejes de libertad.
En proyectos como el Centro Heydar Aliyev en Bakú (Zaha Hadid Architects, 2012) y el Museo Guggenheim Bilbao (Frank Gehry, 1997), el uso de algoritmos avanzados ha hecho posible crear estructuras fluidas y escultóricas que redefinen el paisaje urbano. Mientras uno emerge del paisaje con superficies complejas que reflejan la identidad cultural, el otro materializa geometrías innovadoras y curvas que han revitalizado la ciudad desde una perspectiva cultural y económica.
La aplicación del diseño generativo se evidencia también en VIA 57 West en Nueva York (BIG, 2016) y en The Gherkin en Londres (Foster + Partners, 2004). En el primero, se optimizó la forma tetraédrica del edificio para maximizar la entrada de luz natural y las vistas al río Hudson, combinando conceptos de rascacielos y bloque perimetral. En el segundo, se emplearon métodos computacionales para optimizar la forma aerodinámica, reduciendo cargas de viento y mejorando la eficiencia energética, resultando en una estructura icónica y sostenible.
Proyectos como Digital Grotesque (Michael Hansmeyer, 2013) y Silk Pavilion (Neri Oxman, 2013) llevan el diseño generativo a nuevas fronteras. El primero es un pabellón impreso en 3D con una complejidad geométrica asombrosa, desafiando las capacidades tradicionales de fabricación y diseño. El segundo fusiona tecnología y naturaleza al combinar procesos biológicos con algoritmos computacionales, permitiendo que gusanos de seda tejan una estructura controlada por un marco generativo, abriendo nuevas posibilidades en materiales y métodos constructivos.
En el entorno de las herramientas BIM (Building Information Modelling), dadas sus especiales características como contenedor genérico de información geométrica, de materiales, consumos energéticos, aislamientos, precios unitarios, etc. Se han desarrollado una amplia variedad de utilidades muy prácticas para el arquitecto.
Herramientas como Autodesk Generative Design en Revit (ver ilustración 4) y FormIt (Autodesk) permiten generar múltiples opciones de diseño basadas en parámetros específicos, optimizando espacios y recursos desde las etapas iniciales. Al mismo tiempo, plataformas como TestFit (TestFit Inc.) y Spacemaker AI (Autodesk) utilizan algoritmos avanzados para automatizar el diseño de edificios y planificaciones urbanas, facilitando la evaluación de diferentes configuraciones y su viabilidad.
Con estas es posible analizar cientos de soluciones de distribución de mobiliario según criterios de higiene (ver la ilustración 4), múltiples colocaciones de plazas de garaje y sus recorridos con valores de longitudes de evacuación, o diseños ornamentales de fachada con tamaños máximos y mínimos de piezas.
En el ámbito de la optimización y análisis, Hypar y DeepBlocks emplean inteligencia artificial para automatizar tareas de diseño y evaluar datos de mercado y zonificación, generando soluciones eficientes y rentables. Mientras tanto, Archistar combina datos geoespaciales con IA para maximizar el potencial de desarrollo inmobiliario, ofreciendo a los arquitectos herramientas poderosas para la toma de decisiones informadas.
La eficiencia en la construcción se ve potenciada por aplicaciones como Alice Technologies, que utiliza IA para optimizar la planificación y programación de proyectos, y Veras (ClearEdge3D), que automatiza la creación de modelos BIM a partir de escaneos láser, mejorando la precisión y reduciendo tiempos. Por otro lado, herramientas como Finch3D y Arko.ai ayudan a los diseñadores a crear modelos parametrizados y automatizar procesos en BIM, adaptándose a diferentes condiciones y necesidades del proyecto, y soluciones como Veras AI (EvolveLAB) incorporan inteligencia artificial para generar renderizados directamente desde modelos BIM, permitiendo a los arquitectos crear visualizaciones estilizadas y fotorrealistas de sus diseños de manera eficiente y sin salir de su entorno de trabajo habitual.
Futuro de la IA en arquitectura
La profesión del arquitecto siempre se ha enfrentado y beneficiado de la incorporación de nuevas herramientas al proceso de diseño o de construcción. Porque igual que la incorporación de nuevos materiales y sus aplicaciones, como supusieron el uso del hormigón o el hierro, con las herramientas de trabajo ocurre algo similar.
La incorporación del diseño asistido por ordenador (Computer Aided Design, CAD) y más recientemente del BIM, supusieron una división eterna entre detractores y defensores de estas metodologías. Los que defienden la autenticidad de la labor intelectual del autor sin la necesidad de automatismos, y los que promueven la productividad minimizando los recursos dedicados a tareas repetitivas y poco creativas.
Con la llegada de la IA ha ocurrido lo mismo. No faltaron quienes firmaron para su prohibición, como ya hicieron numerosos intelectuales para el derribo de la torre Eiffel en el siglo XIX, hasta su desequilibrada regulación a nivel internacional (en Europa: Ley de Inteligencia Artificial, 13 de junio de 2024). Pero la realidad es imparable.
El uso de herramientas de inteligencia artificial, lejos de suponer un detrimento de la calidad de los proyectos arquitectónicos y su construcción, proporcionan a todos los participantes del proceso creativo, documental, legal, administrativo y finalmente constructivo, unas clarísimas ventajas por su efectividad, su disponibilidad y universalidad, así como su simplicidad de uso.
Más importante que su prohibición y regulación, sin ningún tipo de duda, será su incorporación a los planes de estudios universitarios, la facilidad de acceso para todo tipo de profesional, la aplicación en trámites burocráticos y su conocimiento en general, para su integración en la profesión del arquitecto y beneficios de la sociedad en su conjunto.
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