Ciudades del futuro
La inteligencia artificial ya genera imágenes, compara diseños y anticipa problemas en edificios y ciudades. Pero una ilustración convincente no sustituye el criterio profesional. Este artículo explora oportunidades, riesgos y límites, desde la sostenibilidad y la vivienda hasta la privacidad, los sesgos y el futuro del trabajo arquitectónico humano.
Por Mariangel Meza, magíster en Arquitectura, y Araceli Méndez, arquitecta e interiorista.
Probablemente tenés algún familiar, amigo o conocido, o quizás vos mismo, que ya fotografió su sala para probar una nueva decoración o su patio para pedirle a ChatGPT que agregara una piscina y ver cómo quedaría. En pocos segundos apareció una imagen sorprendentemente convincente: agua cristalina, una deck de madera, plantas tropicales y reposeras.
Pero la imagen no responde las preguntas que convierten una idea en un proyecto real. ¿La escala es correcta? ¿Queda suficiente espacio para circular? ¿Dónde se instalarán el motor, la bomba y el sistema de filtración? ¿Cómo se resolverán el llenado, el desagüe y el drenaje durante una lluvia intensa? ¿Qué ocurrirá con las instalaciones eléctricas, las pendientes y las condiciones del terreno?
La IA puede mostrar cómo podría verse un espacio, pero no necesariamente cómo debe construirse. Imaginemos ahora que una persona pide “una vivienda luminosa, económica, rodeada de árboles y preparada para soportar los veranos de Paraguay”. En pocos segundos, la pantalla presenta varias casas atractivas: grandes ventanas, materiales naturales, jardines interiores y abundante vegetación.
Cada vez más personas recurren a estas herramientas antes de consultarle a un arquitecto o diseñador. Llegan con una imagen y dicen: “Así quiero mi casa, “mi cocina” o “mi piscina”. Y, como punto de partida y herramienta para comunicar deseos, estas imágenes pueden ser muy útiles.
¿Está bien?
El problema aparece cuando se interpretan como un proyecto terminado o la demostración de que el trabajo profesional no es necesario. Esta confusión es especialmente problemática en países donde el papel del arquitecto y el diseñador ya suele estar desvalorizado. Algo similar ocurre en el diseño gráfico: encontramos cada vez más afiches, anuncios y contenidos generados con IA con las mismas tipografías, composiciones, colores y estilos. La herramienta ofrece velocidad, pero la rapidez no garantiza identidad, pertinencia ni calidad.
La cara más visible de la IA aplicada al diseño sigue siendo la generación de imágenes mediante herramientas como Midjourney, DALL-E o Adobe Firefly. Estas plataformas permiten convertir unas cuantas palabras en representaciones detalladas de edificios que no existen; y ayudan a explorar materiales, iluminación y ambientes durante las primeras etapas de un proyecto.
Aplicada al trabajo
Más allá de las imágenes, la IA aplicada a la arquitectura incluye una variedad de tecnologías y funciones muy diferentes. Por ejemplo, puede generar conceptos preliminares, así como crear automáticamente múltiples opciones de diseño; es capaz de realizar análisis de iluminación, sombras, ruido y ventilación, y una comparación del consumo energético y la huella de carbono.
En algunos casos, se utiliza para revisión de planos, detección de errores, lectura de normativas y documentos técnicos. En el día a día de los profesionales, sirve para estimación de materiales y costos; planificación de obras; mantenimiento predictivo de edificios; simulación de inundaciones, tránsito y crecimiento urbano; y creación de gemelos digitales de construcciones y ciudades.
Algunas de estas aplicaciones ya se utilizan en proyectos reales, otras todavía son experimentales y varias aparecen principalmente en presentaciones comerciales que prometen mucho más de lo que actualmente pueden cumplir.
A dónde nos dirigimos
La tendencia más reciente es que la IA está pasando de ser una especie de maquillaje visual a un asistente técnico. También se utiliza para organizar documentos, revisar planos, calcular presupuestos y anticipar problemas antes de que comience una obra.
En Reino Unido, el porcentaje de estudios de arquitectura que declaró utilizar inteligencia artificial en al menos algunos proyectos aumentó del 41 % en 2024 al 59 % en 2025, según el Real Instituto de Arquitectos Británicos (RIBA, por sus siglas en inglés). El crecimiento muestra una adopción acelerada, aunque no significa que la tecnología esté plenamente integrada en la mayoría de las oficinas. En muchos casos, su uso es ocasional, experimental o limitado a determinadas etapas del diseño.
Probar un edificio antes de construirlo
Una de las posibilidades más prometedoras de la IA consiste en evaluar digitalmente un edificio antes de gastar dinero y materiales en hacerlo realidad. En un desarrollo residencial de Gotemburgo (Suecia), la empresa AFRY la utilizó para simular ruido, sombras y riesgos de inundación. Según el caso documentado, el proceso permitió aumentar la capacidad del proyecto de 100 a 108 apartamentos sin sacrificar las condiciones de habitabilidad.
En Helsinki (Finlandia), el estudio ARCO utilizó estas herramientas para una residencia de estudiantes situada en un entorno ruidoso. La solución adoptó una forma circular que protegía el patio interior del ruido y, a la vez, mantenía el acceso a la luz solar.
Estos ejemplos muestran una ventaja importante: la tecnología puede hacer visibles relaciones difíciles de comprender a simple vista. Pero antes de encontrar la solución más eficiente, alguien debe definir qué significa “mejor”. ¿Reducir costos? ¿Construir más apartamentos? ¿Obtener más luz? ¿Disminuir emisiones? ¿Crear más espacios comunes? ¿Conservar los árboles existentes? Un algoritmo es capaz de optimizar un objetivo, pero no de decidir por sí solo cuál debería tener prioridad.
¿Puede ayudar a resolver la crisis de vivienda?
Esta promesa resulta especialmente atractiva en un contexto de encarecimiento y escasez de la vivienda. La IA acelera el análisis de terrenos, automatiza partes del diseño y reduce errores de coordinación. Combinada con sistemas prefabricados y modulares, también podría permitir que ciertos proyectos se construyan en menos tiempo y con menos desperdicio de materiales.
Uno de los casos más citados es The Phoenix, un desarrollo de 316 casas asequibles en California (EE. UU.). Sus promotores utilizaron herramientas digitales para evaluar rápidamente distintas configuraciones del proyecto. Según el estudio publicado por Autodesk, empresa proveedora de parte de la tecnología aplicada, el tiempo necesario para generar opciones de diseño se redujo de dos semanas a seis horas.
Es una mejora notable, pero debe interpretarse con cautela. El costo de una vivienda no depende únicamente del tiempo que tarda un arquitecto en diseñarla. También intervienen el precio del suelo, los permisos, la financiación, la infraestructura, los materiales, las normas urbanísticas, las decisiones políticas y otras variables. La IA puede volver más eficiente una parte del proceso. Sin embargo, no tiene la capacidad, por sí sola, de corregir la especulación inmobiliaria, modificar las leyes de zonificación o garantizar que las viviendas construidas lleguen a quienes más las necesitan. Incluso es capaz de reforzar las desigualdades existentes. Si un sistema aprende a partir de decisiones urbanísticas históricas marcadas por la segregación o la exclusión, reproducirá esos patrones con la apariencia de una recomendación objetiva.
Edificios que observan a sus habitantes
La IA no interviene solo antes de la construcción. También comienza a formar parte de su funcionamiento cotidiano. Los gemelos digitales son representaciones virtuales que reciben información de sensores instalados en un edificio real y muestran cuánta energía se consume, qué espacios están ocupados o cuándo es probable que falle un equipo. Esto permite ajustar la iluminación y la temperatura, detectar desperdicios y reparar componentes antes de que se fundan. Además, ayudan a que hospitales, oficinas, comercios y viviendas funcionen más cómoda y eficientemente.
Pero ¿quién controla la información sobre nuestros movimientos, horarios y hábitos? ¿Podría una empresa saber qué habitación usamos, por cuánto tiempo y con quién? ¿Qué sucede cuando esos datos se introducen en una plataforma pública de IA?
Una casa capaz de anticipar nuestras necesidades podría resultar muy útil. O volverse una forma silenciosa de vigilancia. La contradicción no es fácil de resolver: deseamos edificios que respondan mejor a nuestras necesidades, pero para ello necesitan conocer cada vez más sobre nosotros.
El problema de las respuestas convincentes
Los sistemas generativos producen respuestas plausibles, pero no necesariamente verdaderas. En ocasiones inventan datos, normas o explicaciones y los presentan con gran seguridad. Este fenómeno, conocido como “alucinación”, es una molestia al preparar un texto. En un edificio, sus consecuencias son mucho más graves.
Una imagen creada por IA es capaz de incluir una escalera imposible, una estructura inestable o materiales inadecuados para el clima, el contexto, el sitio… Una respuesta a una normativa puede parecer correcta y, sin embargo, citar una regla inexistente.
La piscina generada en el patio familiar se ve perfecta en la pantalla, aunque no tenga en cuenta el espacio para las instalaciones, el acceso de las máquinas, las pendientes del terreno o la distancia necesaria respecto de la vivienda. Esto no significa que la imagen sea inútil. Puede servir para iniciar una conversación, comunicar preferencias o explorar una posibilidad. El error es confundirla con la solución real.
Por eso, la responsabilidad profesional sigue siendo humana. Si una recomendación algorítmica provoca un fallo, no es posible llevar al sistema ante un tribunal ni exigirle que asuma los costos de su decisión. La IA puede proponer, comparar y alertar. El arquitecto debe comprobar, interpretar y responder.
¿Ya vivimos una transformación parecida?
La arquitectura ya vivió una transformación comparable. Cuando se popularizaron AutoCAD y, más tarde, SketchUp se dijo que las computadoras reemplazarían a los arquitectos y que el dibujo manual perdería su valor. No ocurrió exactamente así: los programas se convirtieron en herramientas fundamentales de la profesión.
Cuando ingresé a la UNA en 2013, durante los primeros semestres todavía hacíamos plantas, cortes, fachadas y perspectivas a mano. Los programas digitales permitieron corregir, copiar y probar alternativas sin redibujar un plano completo. Pero el tiempo ahorrado no necesariamente simplificó el trabajo: también elevó las expectativas de precisión, detalle y producción.
La IA quizá genere un efecto similar: no necesariamente eliminará la profesión, pero transformará sus procesos y aumentará lo que se espera de quienes la ejercen. Por eso el arquitecto del futuro podría ser menos un productor de dibujos y más un curador de significado: alguien capaz de dirigir sistemas inteligentes, cuestionar sus resultados y relacionarlos con necesidades humanas. Probablemente las herramientas ayudarán a explorar posibilidades, reducir errores y aprovechar mejor los recursos; democratizar ciertas herramientas y facilitar que más personas comuniquen cómo desean vivir. Pero no tiene una idea propia de justicia, belleza o bienestar.
La verdadera pregunta no es si una máquina puede dibujar una casa, agregar una piscina a una fotografía o producir un edificio espectacular. Es quién define lo que esos espacios deben conseguir, a quién deben beneficiar y quién se responsabilizará por sus consecuencias.
Las ciudades del futuro podrán ser calculadas con algoritmos, pero decidir qué clase de ciudades queremos seguirá siendo una tarea humana.
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