Entre 2016 y 2025 explotó en todo el planeta el desarrollo y uso intensivo de la IA con más de 18 plataformas de uso extendido para, en todos los idiomas, interactuar con empresas gobiernos, ciudadanos comunes y profesionales de todas las disciplinas. 18 y más plataformas desarrolladas que consumen datos y mediante infinidad de algoritmos informáticos aprenden, memorizan, ordenan, clasifican y entregan al usuario cada vez más asombrosos resultados.
Los datos los entregan los seres humanos ya sea por interacción directa o por acceso a las propias fuentes tecnológicas como, por ejemplo, bibliotecas. El manejo de datos que viajan por internet con miles de millones de interacciones diarias, millones de sitios web, un volumen de datos inconcebible, disponible en la red global.
Debido a la energía que mueve la electrónica digital (aun), con unos y ceros, en estados de transistores de encendido y apagado, ha obligado a los grandes centros de datos a buscar de donde sacar los mega watts eléctricos necesarios y por efectos de una eficiencia energética aun deficiente, se hace necesario enfriar las monstruosas pérdidas de calor. Ambas cosas han obligado a algunas procesadoras a acercarse a nodos eléctricos importantes, centrales nucleares, mar, lagos ríos, hielos eternos, incluso a mantener los equipos sumergidos. Un intercambio de calor que ya está provocando efectos ambientales de difícil control.
Con algoritmos diseñados por seres humanos y otros que la propia IA modifica y perfecciona, es posible colocar un programa capaz de encontrar una o múltiples soluciones a determinados problemas, el computador y a veces conjuntos de decenas hasta miles de computadores, por ello lo de la energía, conforman un robot o “bot”, que actúa los algoritmos a una velocidad y eficiencia que supera con mucho la capacidad humana. Un asunto importante es que los bots pueden, gracias a sus algoritmos, aprender de modo independiente, de modo que es posible desarrollar y entrenar bots para asuntos específicos y especializados, incluyendo uno que hable con los usuarios se desarrolle una especie de “amistad”. El aprendizaje depende del acceso a datos y este acceso está cada vez más abierto globalmente, provocando que una IA aprenda y memorice constantemente, día y noche, a una velocidad miles de veces mayores que la de los humanos comunes. Es más, las IA pueden estar interconectadas y aprender también de lo que aprenden otras.
Todo esto resulta en que los sistemas globales de IA hayan comenzado a crecer los algoritmos dedicados a la arquitectura, lo que implica que muchos arquitectos, oficinas de arquitectura y estudiantes han consultado, solicitado, entrenado learning machines en asuntos de arquitectura, muy usada hoy es la IA generativa, que permite, usando grandes cantidades de datos, como por ejemplo, en este caso, las referencias de obras o arquitectos conocidos, que se usan en la enseñanza de taller de arquitectura, generar dibujos, modelos 3-D, planos, cortes y elevaciones a partir de algoritmos que van aprendiendo a buscar entre millones de datos. Ningún arquitecto puede hacer eso. Lo interesante es que tal como ocurre en arquitectura, no hay una solución para cada problema sino que infinidad de ellas diferentes, tampoco hay perfección o exactitud, las respuesta IA pueden iterarse corregirse hasta lograr resultados coherentes con lo que piensa en usuario arquitecto. Por supuesto la IA aprende permanentemente de esta interacción.
Una experiencia propia en taller de arquitectura USM, 2025, trabajando en el tema de la “ciudad comestible” o producción vegetal alimentaria en edificaciones de obras en altura en madera; se le pedía a la IA soluciones de agricultura tecnificada como Higrophonía y el chat, se usaron varios, entregaba modelos y esquemas con fallas evidentes, lo que indicaba que el chat estaba aprendiendo y de hecho integraba las correcciones sin problemas. De este modo, iterando en una conversación humano-IA, los algoritmos se perfeccionan constantemente. Hoy se pueden intercambiar palabras, sonidos e imágenes, generar videos, modelos hasta universos ficticios como el “steampunk”, que proyecta un mundo humano, futuro, de raíces victorianas que tecnológicamente llegó solo hasta la máquina de vapor.
La diferencia evidente es que un proyectista actual tiene un número limitado de referentes a la mano, de lo que ha aprendido y maneja en su trabajo, por su parte la IA recurre a una cantidad muchísimo mayor de información, visual, acústica, textual, global de la red, desde distintos países, miles proyectos y referencias, mucho más que aquellas que la mente de un humano puede manejar. Vale decir, con los algoritmos adecuados incluso autogenerados, lo que viene o podría venir es una herramienta cada vez más completa para el desarrollo humano de la arquitectura o, distópicamente, una arquitectura de IA completamente independiente del control humano capaz de mostrar decenas de soluciones correctas, presentar modelos 3-D visitables, interactivos con el usuario, multisensoriales, capaz de respetar normas, hacer trámites municipales, cubicar, cotizar, hasta dirigir una obra real.
Pues no lo sabemos, nadie sabe, sólo imagina, y esto plantea un importante desafío a la profesión arquitecto, un asunto a discutir, conversar, proponer, probar etc.
Aquí es donde aparece la duda, las discusiones, las posturas, los mitos y prejuicios sobre si, en algún momento los algoritmos adecuados serán capaces de “crear” lo que el lado humano podría imaginar. Igual debemos reconocer que el cerebro humano “crea” a partir de la información que guarda en su memoria y sus algoritmos propios son más complejos, aun, que la IA en su desarrollo actual.
Chat GPT aun no es capaz de proporcionar un análisis estético de las descripciones que ha leído del cúmulo de datos. Pronto una serie de algoritmos podría sumar y clasificar miles respuestas estéticas humanas y establecer una máquina acertada con patrones para análisis estéticos. Podrá analizar tendencias del mercado, optimizar patrones y levantar opiniones del público objetivo. Las ecuaciones pueden llegar a ser muy complejas, colocando en un extremo a la IA como elemento de peligro o riesgo global.
Por ahora, la invitación a los estudiantes y profesionales de la arquitectura es utilizar de modo práctico e inteligente una herramienta, de gran potencial, que está allí a la mano y podrá mejorar notablemente la búsqueda de información y toma de decisiones.
La IA hay que aprender a usarla, se puede auto-enseñar por interacción con el mismo chat, pero es difícil descifrar la oferta. Hay que conocer el panorama general global de su desarrollo. Lo que ocurre hoy en las universidades y en particular en la enseñanza de la arquitectura, IA está en los celulares, es que la escuela no ha establecido un modelo y/o metodología de enseñanza o acompañamiento de aprendizaje para incursionar ordenadamente en este mundo, que sin lugar a dudas es será muy importante en el desarrollo de la disciplina.
Hay que entender que la IA ha entrado en el tema, como en muchos otros. No para un segundo en su proceso de aprender, aprende día y noche, no se cansa, sólo consume energía y va acumulando datos, mejorando algoritmos de una manera muy veloz. Cada consulta humana abre ventanas, aun podemos dirigir sus causes, pero el futuro se está escribiendo aceleradamente.
