La IA en la arquitectura: cómo la inteligencia artificial está transformando el diseño

La arquitectura y la construcción están cambiando rápidamente a medida que la digitalización se convierte en parte de la práctica diaria. La inteligencia artificial (IA) en la arquitectura ya no es un concepto abstracto. Es una herramienta que ayuda a los arquitectos e ingenieros a revisar la forma en que diseñan y entregan los proyectos.

Ahora es posible modelar y probar edificios de forma virtual, prediciendo su rendimiento incluso antes de colocar la primera piedra. Los equipos pueden comparar diferentes opciones en cuestión de minutos, reducir costosas reparaciones y tomar decisiones informadas basadas en datos en lugar de suposiciones.

La aceptación ya está en marcha: el 56 % de las empresas ha alcanzado su objetivo de integrar la IA en sus operaciones.

Por qué el aprendizaje automático es importante en la arquitectura

Nueve de cada diez proyectos de construcción siguen superando el presupuesto o el calendario previstos, a veces incluso en un 50 %. Si a esto le sumamos el aumento de los costes y la escasez de mano de obra, las empresas se ven sometidas a una presión constante para ofrecer más con menos recursos.

El aprendizaje automático ayuda a aliviar esta presión. Al mejorar la precisión en las primeras fases del diseño, reduce el trabajo de reelaboración, limita el aumento de los costes y disminuye los riesgos del proyecto.

Es fundamental que el aprendizaje automático también refuerce las prioridades a largo plazo. Desde el cumplimiento de los compromisos de cero emisiones netas hasta el cumplimiento de las normas ISO 19650, ayuda a las empresas no solo a entregar proyectos de manera eficiente, sino también a seguir siendo competitivas en un mercado en el que la resiliencia y el cumplimiento son importantes.

Cómo el aprendizaje automático está transformando el proceso de diseño

Diseño generativo y automatización

El aprendizaje automático mejora el diseño generativo al permitir que el software cree y pruebe rápidamente miles de variantes de diseño.

Los arquitectos pueden comparar estas opciones con criterios específicos (por ejemplo, costes, rendimiento medioambiental), lo que les permite tomar decisiones más informadas en una fase más temprana del proyecto. Esto reduce el esfuerzo manual y acelera el proceso creativo.

Modelado predictivo

El modelado predictivo es un ejemplo de cómo se puede utilizar el ML para predecir el rendimiento de un edificio una vez construido.

Las simulaciones del consumo energético y la eficiencia térmica proporcionan a los arquitectos una visión temprana del rendimiento, lo que les permite resolver los problemas antes de que den lugar a costosas modificaciones en la obra.

Optimización estructural

El ML apoya la optimización estructural mediante el análisis de datos de proyectos y simulaciones anteriores. Esto permite diseñar estructuras más ligeras pero más resistentes que cumplen los requisitos de sostenibilidad sin comprometer la seguridad ni la calidad.

Diseño centrado en las personas

El aprendizaje automático muestra cómo las personas utilizan los espacios, lo que permite a los arquitectos crear diseños cómodos y accesibles. Las mejores distribuciones mejoran la satisfacción de los inquilinos y el rendimiento de los edificios, lo que reduce los costes de rediseño y aumenta el retorno de la inversión a largo plazo.

Ventajas del diseño basado en IA

Los estudios demuestran que la digitalización puede mejorar la productividad en un 62 %, y la IA y el aprendizaje automático son factores importantes que impulsan este avance. Cuando se aplican al diseño, agilizan los flujos de trabajo y respaldan los objetivos a largo plazo de los proyectos.

Las principales ventajas son:

  • Flujos de trabajo más rápidos: la automatización reduce las tareas manuales, lo que permite que los proyectos avancen rápidamente.

  • Menores costes de los proyectos: la reducción de errores y de las repeticiones de trabajo ayuda a controlar los presupuestos y a cumplir los plazos.

  • Mejora de la colaboración: los datos centralizados proporcionan a los equipos una mayor visibilidad, lo que facilita la coordinación de las decisiones y evita malentendidos.

  • Ventajas en materia de sostenibilidad: los conocimientos basados en datos respaldan la elección de materiales más inteligentes, diseños eficientes y diseños que cumplen los objetivos medioambientales.

Consulte nuestros recursos para obtener más información sobre cómo la IA, el aprendizaje automático y la tecnología en general están dando forma a la arquitectura.

Retos y limitaciones

La implantación de la IA conlleva obstáculos reales. Las inversiones iniciales en software, infraestructura y formación pueden ser difíciles de combinar con los sistemas existentes, mientras que la propiedad de los datos y la privacidad siguen siendo cuestiones críticas.

Las empresas también se enfrentan a una escasez de talento: el 43 % afirma tener un acceso limitado a profesionales con conocimientos de IA. Sin la experiencia adecuada, la implementación puede retrasarse o puede surgir una dependencia excesiva de la automatización, en detrimento de la creatividad humana.

Estos retos son considerables, pero no insuperables. Con una supervisión clara, una formación específica y los socios tecnológicos adecuados, las empresas pueden superar las barreras, generar confianza en la implementación de la IA y garantizar que la innovación refuerce el papel del arquitecto en lugar de sustituirlo.

El futuro de la IA en la arquitectura

La IA va más allá de la experimentación y se está convirtiendo en parte del proceso diario de diseño y entrega. Las redes neuronales refuerzan las capacidades predictivas, y la RA y la RV crean formas inmersivas para que los equipos y los clientes experimenten los proyectos antes de su construcción.

El diseño basado en datos también está ganando impulso. Al conectar entornos y analizar el rendimiento en una fase temprana, las empresas pueden perfeccionar los resultados y cumplir las expectativas con mayor precisión.

La siguiente evolución de este cambio reside en los ecosistemas en la nube impulsados por la IA. Plataformas como Autodesk AI y la nube más amplia Design and Make están construyendo una columna vertebral digital común: un entorno de datos compartido que unifica los flujos de trabajo de diseño, construcción y operación. Esta columna vertebral conecta cada fase del ciclo de vida del proyecto, lo que permite a los equipos trabajar desde una única fuente de verdad y acelerar la innovación.

En ARKANCE ayudamos a las empresas a conectar estas plataformas para crear una verdadera interoperabilidad. Nuestro reciente lanzamiento del conector ACC–Bluebeam es un ejemplo perfecto: conecta Autodesk Construction Cloud con el entorno de gestión de documentos de Bluebeam, lo que reduce los pasos manuales, mejora la trazabilidad y refuerza la colaboración a lo largo de todo el proceso de diseño y construcción.

En el futuro, los arquitectos no serán sustituidos por máquinas. Como dijo Jeff Thomas, consultor tecnológico de ARKANCE US, en su reciente artículo:

Una vez más, escuchamos los mismos temores y predicciones. Pero al igual que el CAD y el BIM han abierto el camino a nuevas posibilidades, la IA tiene el potencial de aumentar nuestra creatividad, automatizar tareas repetitivas y llevar nuestros diseños a un nivel superior.

Jeff Thomas, Consultor tecnológico ARKANCE

La IA amplía la experiencia humana y crea espacio para una mayor creatividad e innovación. En ARKANCE ayudamos a las empresas a aplicar la IA de una manera que equilibra la innovación con las necesidades prácticas y fomenta la resiliencia en un sector en constante evolución.

Cómo ARKANCE apoya la transformación impulsada por la IA

En ARKANCE ayudamos a las empresas a implementar la IA de forma que se obtengan resultados medibles y un valor duradero.

Nuestros consultores le guían con servicios de asesoramiento que alinean la implementación de la IA con los objetivos estratégicos de la empresa, respaldados por hojas de ruta claras y procesos probados. Ayudamos a integrar herramientas en múltiples entornos de nube para que sus equipos puedan aprovechar las capacidades de IA dentro de Autodesk, Bluebeam y otras plataformas asociadas.

Contamos con soluciones tecnológicas de múltiples proveedores, un profundo conocimiento de Autodesk como socio platino y más de 35 productos personalizados desarrollados a partir de la experiencia real en proyectos bajo nuestra marca Be.Smart. Estas innovaciones garantizan que la transformación digital conecte cada parte de su flujo de trabajo, desde el diseño hasta la ejecución in situ, dentro de un único ecosistema colaborativo.

Este modelo se ha ganado la confianza de más de 40 000 clientes en 19 países, y ARKANCE gestiona 400 000 licencias de usuario en todo el mundo.

ARKANCE es el mayor socio platino de Autodesk del mundo, con el mayor equipo de expertos en ingeniería, consultoría y desarrollo dedicado a apoyar a las empresas de AEC y fabricación en su transformación digital.

Contamos con las siguientes certificaciones:

  • Socio certificado de Autodesk Platform Services (APS)

  • Socio Elite de Autodesk Construction Cloud

  • Miembro de Autodesk Developer Network (ADN)

La transformación requiere un equipo. Nosotros somos su equipo.

FAQs

¿Reemplazará la IA a los arquitectos?

No. La IA es una herramienta que ayuda a los arquitectos, en lugar de sustituirlos. Automatiza tareas repetitivas, amplía las opciones de diseño y ofrece información basada en datos, pero la creatividad humana y la comprensión contextual siguen siendo esenciales para el éxito de la práctica arquitectónica.

¿En qué se diferencia el aprendizaje automático de la IA en la arquitectura?

La IA es el uso más amplio de sistemas inteligentes en el diseño. El aprendizaje automático aprende de los datos y ayuda a los arquitectos a mejorar las predicciones y perfeccionar los procesos, de modo que la IA tiene un impacto real en los proyectos.

¿La IA es solo para las grandes empresas?

En absoluto. Puede que las grandes empresas hayan implementado antes la IA, pero las pequeñas también pueden beneficiarse de ella. Gracias a herramientas escalables y cursos de formación accesibles, equipos de cualquier tamaño pueden mejorar su eficiencia, minimizar los errores y obtener resultados más sólidos.