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Automatización del diseño con IA: ¿estamos cerca de la arquitectura generativa?
La automatización del diseño ya no es una idea experimental. En estudios de arquitectura e ingeniería industrial de vanguardia, las herramientas basadas en inteligencia artificial ya están transformando la forma en la que se conciben los espacios desde la fase inicial.
¿Y si el software pudiera generar decenas de alternativas de diseño basadas en unos pocos parámetros clave? Condiciones del terreno, orientación solar, presupuesto, tipo de actividad… De este modo, el equipo de diseño partiría de un abanico de propuestas y tomaría decisiones más rápidas y mejor fundamentadas.
¿Cómo funciona esta tecnología y qué la diferencia del diseño tradicional? Es lo que respondemos en este post, y también ponemos sobre la mesa una pregunta inevitable: ¿hasta dónde es razonable delegar el diseño en una máquina sin perder el criterio técnico, funcional y creativo del equipo humano? Vamos a verlo a continuación.
¿Qué es el diseño generativo y cómo funciona?
Durante décadas, el proceso de diseño en construcción industrial ha sido esencialmente lineal: se parte de una idea inicial, se desarrolla una propuesta, se revisa, se ajusta… y así, paso a paso, se llega a una solución final.
Este modelo funciona, pero tiene limitaciones, sobre todo cuando hay que tomar decisiones rápidas o manejar múltiples variables a la vez.
El diseño generativo propone un enfoque distinto: en lugar de buscar una única solución, explora muchas posibles soluciones en paralelo. No elimina al diseñador del proceso, pero sí cambia su rol. Deja de ser quien plantea cada detalle desde cero, y pasa a ser quien define objetivos y selecciona las mejores respuestas generadas por la herramienta.
Es decir, a partir de unos parámetros definidos por el equipo técnico, el algoritmo se pone a trabajar y es capaz de generar múltiples opciones de diseño, evaluarlas y proponer las que mejor cumplen los objetivos del proyecto.
Esto no solo ahorra tiempo, sino que permite considerar opciones que, de otro modo, ni se habrían planteado.
Por ejemplo, si se diseña una nave logística, el sistema puede tener en cuenta el flujo de mercancías, la iluminación natural, la posición de los accesos y las restricciones urbanísticas para generar propuestas que cumplan con todos esos requisitos.
La gran ventaja es que el diseñador no tiene que probar una a una cada combinación posible.
¿Sustituye eso al arquitecto o al ingeniero? No, pero les ofrece una herramienta muy valiosa para ampliar su campo de visión. Piénsalo así: la inteligencia artificial no impone soluciones, sino que ofrece opciones.
De este modo se gana mucho tiempo en las fases iniciales del proyecto y el equipo humano puede enfocar su esfuerzo en donde aporta más valor: la validación técnica, los detalles constructivos y las decisiones estratégicas.
La creatividad, el sentido común y la experiencia no se automatizan.
Aplicaciones reales en proyectos industriales y logísticos
Aunque aún estamos lejos de una adopción masiva, el diseño generativo ya se está utilizando en proyectos industriales reales, sobre todo en fases de planificación donde el tiempo y la precisión son claves.
Uno de los usos más extendidos está en el diseño de naves logísticas y centros de distribución.
A partir de parámetros como los recorridos de mercancías, los accesos de carga, la orientación solar o las restricciones urbanísticas, las herramientas basadas en IA pueden generar decenas de distribuciones posibles, optimizadas para mejorar los flujos operativos y reducir tiempos de desplazamiento.
También se está aplicando en el diseño estructural de plantas técnicas o naves de producción, donde el objetivo es distribuir equipos pesados, gestionar cargas dinámicas o garantizar condiciones térmicas constantes.
En estos casos, el diseño generativo permite anticipar conflictos y evaluar la viabilidad estructural desde el primer momento, reduciendo errores que, en fases más avanzadas, resultarían mucho más costosos.
Eso sí, estas herramientas no sustituyen al diseño BIM ni a la modelación constructiva, sino que actúan como una fase previa: una generación automatizada de propuestas que luego se desarrollan con criterio técnico y precisión constructiva.
¿Hasta dónde puede llegar la automatización del diseño?
Cuando se habla de diseño generativo e inteligencia artificial, es fácil caer en visiones extremas: o bien se idealiza la tecnología como capaz de reemplazar al diseñador, o se la descarta por considerarla una amenaza a la creatividad.
Ni una cosa ni la otra.
Delegar en la IA sin criterio es un error. Pero rechaza la por miedo a perder el control también lo es.
Estas herramientas pueden generar propuestas eficientes, pero no pueden interpretar matices humanos, intenciones de marca o decisiones estratégicas a largo plazo.
Por ejemplo, una IA puede optimizar el aprovechamiento del espacio o la orientación solar, pero no entender el tipo de cultura corporativa que se quiere reflejar en una nave de oficinas o en un centro logístico abierto al público.
El criterio técnico, el conocimiento del cliente y la capacidad de tomar decisiones equilibradas siguen siendo responsabilidad del equipo humano. Y es precisamente ahí donde reside el valor del diseñador: no en dibujar cada línea, sino en saber cuál de todas las opciones es la más adecuada.
Y el diseñador siempre va a ser la figura que aporta contexto, criterio y sentido a ese proceso.
En ALTERTECNIA seguimos de cerca la evolución del diseño generativo porque entendemos que la eficiencia en proyectos industriales comienza mucho antes de colocar el primer pilar. Si tienes un proyecto, te ayudamos a integrar innovación, funcionalidad y estrategia. Habla con nuestro equipo y exploremos juntos cuáles son las mejores opciones.
