La Inteligencia Artificial se incorporó rápidamente a los procesos de proyecto y representación arquitectónica. Pero su verdadero potencial comienza a aparecer cuando dejamos de pensarla solamente como una herramienta para generar imágenes y empezamos a utilizarla como un aliado capaz de resolver situaciones concretas dentro de nuestro trabajo cotidiano.
Por Arq. Pablo Schneider
Arquitecto | Iluminación e Integración Tecnológica en Arquitectura.
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial aplicada a la arquitectura, probablemente una de las primeras cosas que pensamos es en la generación de imágenes.
Y es lógico. En muy poco tiempo hemos incorporado herramientas capaces de transformar un croquis, una volumetría o una idea inicial en una representación visual de enorme calidad. Podemos explorar materiales, modificar una fachada, ensayar diferentes situaciones de iluminación, incorporar vegetación o personas y generar distintas alternativas de un mismo proyecto en cuestión de minutos.
Pero reducir la IA solamente a la representación arquitectónica sería quedarnos con una parte muy pequeña de sus posibilidades.
La IA amplía las posibilidades de representación, permitiendo explorar rápidamente materialidades, iluminación, contexto y diferentes alternativas de un proyecto.
De generar imágenes a resolver problemas
En el trabajo cotidiano aparecen permanentemente pequeñas situaciones que requieren producir, modificar o adaptar información para poder continuar desarrollando un proyecto.
Y es justamente allí donde la IA comienza a convertirse en un aliado particularmente interesante.
En un proyecto de iluminación deportiva, la IA puede resolver necesidades específicas de representación que luego se integran al modelo de cálculo.
Hace unos días, mientras trabajaba con DIALux evo en el cálculo lumínico de un espacio deportivo, necesitaba representar una cancha de fútbol. El objetivo no era generar una imagen espectacular de la cancha, sino algo mucho más concreto: disponer rápidamente de una textura adecuada para representar el campo de juego y utilizarla dentro del modelo. Pero había una segunda cuestión igualmente importante.
Generar una textura es solo una parte del proceso: para incorporarla a un cálculo también debemos definir las propiedades del material y su comportamiento frente a la luz.
Para realizar el cálculo no alcanzaba con que esa superficie simplemente pareciera césped. Era necesario asignarle determinadas propiedades al material para que su comportamiento frente a la luz fuera coherente y los resultados obtenidos mediante el software de cálculo fueran confiables.
Una necesidad muy específica, dentro de una tarea técnica muy concreta.
La IA me permitió resolver rápidamente parte de ese proceso, generando el recurso visual que necesitaba para incorporarlo al modelo y continuar trabajando.
Este pequeño ejemplo resulta interesante porque muestra otro lugar posible para estas herramientas.
No se trataba de crear una imagen final para presentar un proyecto. Se trataba de resolver una necesidad puntual dentro del proceso de trabajo.
Una nueva caja de herramientas
Podemos generar texturas y materiales, completar contextos, incorporar vegetación o equipamiento, producir fondos, reconstruir sectores de una imagen, eliminar elementos, mejorar fotografías, interpretar documentación, organizar información o desarrollar rápidamente recursos gráficos que luego utilizaremos dentro de otros programas.
También podemos explorar variantes de diseño, estudiar alternativas de materialidad o iluminación y producir representaciones intermedias que nos permitan tomar decisiones antes de llegar a una imagen definitiva.
La diferencia puede parecer pequeña, pero conceptualmente es enorme.
El verdadero potencial aparece cuando la IA deja de ser una herramienta aislada y se integra naturalmente a las distintas etapas del proceso de trabajo.
La IA deja entonces de ser solamente una herramienta para mostrar arquitectura y comienza a formar parte de las herramientas que utilizamos para hacer arquitectura.
Saber qué pedir, pero también para qué
Por supuesto, esto requiere criterio.
Una imagen generada por IA no reemplaza un cálculo lumínico, de la misma manera que una textura visualmente convincente no determina por sí sola las propiedades físicas de un material.
Cada herramienta ocupa un lugar diferente dentro del proceso.
El desafío profesional está precisamente en comprender qué podemos delegar, qué podemos acelerar y qué debemos verificar.
Por eso creo que el verdadero aprendizaje que tenemos por delante no consiste solamente en aprender a generar mejores imágenes o escribir mejores prompts.
Consiste en aprender a detectar oportunidades de uso.
Preguntarnos, frente a cada situación de nuestro trabajo: ¿puede la IA ayudarme a resolver esto de una manera más rápida, más clara o más eficiente?
Muchas veces la respuesta estará en una gran representación arquitectónica.
Pero otras veces estará simplemente en esa pequeña textura que necesitábamos para poder seguir trabajando. Y quizás sea precisamente allí, en esas aplicaciones cotidianas casi invisibles, donde empecemos a descubrir el verdadero potencial de la Inteligencia Artificial como aliada de nuestra profesión.