Habitando el espacio artificial generativo: La IA en el proceso arquitectónico
Por: Raymundo Alberto Portillo Ríos. Profesor Asociado de la Escuela de Arquitectura. UDEM.
Por tradición, la arquitectura siempre se ha entendido desde la materialidad constructiva y física del edificio. Durante siglos se ha considerado habitable aquel espacio que puede ser intervenido y dotado para la sensibilidad de los sentidos humanos, considerando la necesidad inalienable de vivir dentro de un lugar.
El avance de las tecnologías digitales ha trazado verdaderos retos en cuanto a creatividad, diseño, construcción del espacio y la habitabilidad, pues procesos que tradicionalmente eran análogos (realizados de manera artesanal) hoy se ejecutan mediante la mediación de la computadora, a través de la pantalla.
Esta ya no es solo soporte de diseño, sino medio de creación y exploración, ya que toda arquitectura pasa por su sistema representacional. Es en ese proceso donde están la promesa y el desafío de la imagen digital contemporánea: leída, entendida y comunicada mediante una pantalla.
Con la irrupción de la IA, esa vinculación entre imagen, pantalla y edificio se ha profundizado y extendido, y los campos que se abren en dicha integración son fronteras recién descubiertas para el entendimiento de los algoritmos y su proximidad al diseño.
La IA en arquitectura se aplica regularmente a la creación de la imagen digital; esta es protagonista de los procesos creativos contemporáneos. Su valor comunicativo, como símbolo y mensaje, acompaña la creación, la documentación y la transmisión del diseño, sin importar su fin o escala.
Esa imagen suele entenderse como render: representación simulada del objeto de diseño que, progresivamente, se ha consolidado como medio de interacción y conversación técnica, operativizado mediante diversas herramientas y procedimientos digitales. Si, como advierte Llopis (2018), “la imagen gráfica arquitectónica se mueve en un entorno fluctuante y cambiante”, la generación algorítmica de la IA acelera esa dinámica y abre posibilidades sobre la relación entre imagen y arquitectura, más allá de la materialidad construida.
¿Podremos habitar el espacio artificial que genera la IA? ¿O más bien tendremos que materializar el diseño generativo de la IA para hacerlo habitable?
¿La generación artificial ayudará a diseñar los espacios reales del futuro? Sea cual sea la respuesta a estas y otras interrogantes, la solución pasa por considerar la relevancia de la imagen digital como documento imprescindible del proceso de diseño. Si la arquitectura es construible y, por ende, representable, su “graficación” pasa por la generación de imágenes con IA y por su relación con la habitabilidad.
La generación de imágenes mediante la descripción de textos en IA es la función más extendida entre estudiantes, docentes y profesionales. Un prompt bien escrito se convierte en un brief algorítmico que declara intención, restricciones y contexto; convoca precedentes y lenguajes sin copiarlos. Además acota el tono formal sin rigidizar la búsqueda. Su fortaleza está en la rapidez para explorar variantes; al mismo tiempo, también es su mayor riesgo, pues el proceso interno de modelado es opaco y los resultados pueden variar sin que el operador comprenda por qué. La práctica profesional, por tanto, debe pasar de la mera idea de probar prompts a diseñar prompts en sentido plenamente arquitectónico.
Una forma de solventar esas debilidades es redactar prompts técnicos y situados, que no solo aluden al estilo, sino a los aspectos particulares y contextuales del diseño; agregar criterios o datos de referencia reales y contextualizar la propuesta, de modo que la imagen generativa no parezca sacada de una fantasía utópica.
En la misma línea, la verificación técnica es siempre necesaria: cada imagen generada debe ir acompañada de una métrica lógica para salvar el proceso de la deriva estética. No se requieren simulaciones que deriven en falsas promesas, sino incluir datos e información pertinente al momento de diseñar y modelar el prompt.
Un punto sensible es la originalidad. ¿De dónde surgen los patrones estéticos y las regularidades formales que emergen en pantalla? La literatura especializada (Marin, 2023) advierte sobre clichés, “glitches” de estilo y recombinaciones que pueden rozar lo absurdo. Sin embargo, no se trata de frenar la exploración, sino de transparentar insumos y límites, y de formar un criterio capaz de distinguir cuándo una imagen sostiene una decisión de diseño, superando la mera estética subjetiva. La generación gráfica en IA no debe separarse de la constructibilidad. Una imagen que sugiere elementos imposibles o claros irrealizables deteriora la confianza del proceso. Por eso, la didáctica debería unirse a la técnica: imágenes que incorporen información verificable, y no trucos que no pueden convertirse en arquitectura. Otra variante de la aplicabilidad de la IA en arquitectura es la recreación de imágenes para el diseño. Consiste en completar y adaptar una imagen a partir de insumos propios; es un campo fértil en patrimonio y en escenarios urbanos para la experimentación.
Aquí la IA no genera desde cero, sino que parte de material de base: fotografías de archivo, fachadas incompletas y levantamientos parciales, para proponer hipótesis visuales. Es útil para ensayar la integración de lo nuevo con lo existente sin intervenir físicamente el edificio y para abrir conversaciones informadas con equipos técnicos y comunidades.
La imaginación de un edificio histórico con una fachada que nunca se ejecutó es un buen ejemplo, como atestigua el trabajo de Merino et al. (2023) sobre arquitecturas inconclusas y ejercicios regenerativos de completación.
La recreación en IA permite visualizar alternativas: una versión fiel a planos originales; otra que reinterprete el lenguaje con materiales contemporáneos, de manera que se evidencie el contraste de épocas. El valor no está en acertar la forma final, sino en enmarcar la discusión con referentes, criterios y límites certeros, como propone Merino et al. (2024), al explorar el entrenamiento de la herramienta digital para obtener mejores resultados.
El riesgo en esta opción de generación también es claro: si los modelos interpretan estilos históricos y se alimentan solo con imágenes genéricas, pueden producir mezclas creíbles, pero históricamente inexactas. La mitigación de esos riesgos pasa por tres acciones concretas:
1. Curaduría de insumos (fuentes confiables, detalles constructivos, cromática documentada).
2. Anotación de las intervenciones (qué es dato y qué es reconstrucción hipotética).
3. Revisión interdisciplinaria (historiadores, restauradores, especialistas locales).
En el caso particular de la docencia en arte y arquitectura, la recreación es una oportunidad valiosa para explicar por qué ciertos recursos pertenecen a un lenguaje y para validar, mediante el estudio comparativo, las imágenes generadas, lo cual puede enriquecer el aprendizaje estudiantil sobre estilos, épocas e historias.
La IA llegó para quedarse. Si la digitalización del proyecto ya era un proceso irreversible (Portillo, 2025), hoy hemos entrado en una etapa en la que la imagen no solo representa, sino que es un instrumento para diseñar en y con la pantalla. Por tanto, la velocidad de iteración es un medio, no un fin.
Lo que importa es la capacidad de tomar decisiones a partir de evidencia visual conectada con datos y contexto. Antes de pedir que la IA genere con más realismo, conviene añadir más evidencia en cada visualización: tener claro qué es dato, qué es inferencia y qué es ficción, para que la imagen pueda ser confiable.
Habitar la artificialidad de la inteligencia artificial o explorar la virtualidad de la simulación generativa del espacio no son ideas prematuras, sino llamados de atención sobre el presente y el futuro de la práctica profesional: usar lo inmersivo para pensar mejor el espacio construido y su experiencia material; ensayar, explorar e imaginar cómo la imagen digital en IA deviene en arquitectura habitable.
Si una imagen dice más que mil palabras, el salto cualitativo del diseño con IA confirma esa premisa: el prompt genera imágenes que, a su vez, explican el cómo de la arquitectura. El reto para quienes proyectan y enseñan es adentrarse en esta frontera con criterio, transparencia y rigor. En esa alfabetización visual y técnica está el aporte más valioso de la IA a la disciplina arquitectónica.
REFERENCIAS
Marín, M. (2023). “El impacto negativo del abuso de la inteligencia artificial en el proceso de diseño arquitectónico”. Revista de Arquitectura y Urbanismo. Volumen 1, no. 3, 10–12.
Merino Gómez, E., Moral Andrés, F., y Reviriego Vasallo, P. (2023). “Arquitecturas inconclusas: una perspectiva desde la Inteligencia Artificial”. EGA Expresión Gráfica Arquitectónica, 28(48), 254–267.
Merino Gómez, E., Moral Andrés, F., Querol, B., y Reviriego Vasallo, P. (2024). “Stable Diffusion aprende de Sebastiano Serlio: dibujo de arquitectura con inteligencia artificial”. EGA Expresión Gráfica Arquitectónica, 29(51), 258–267.
Llópiz Verdú, J. (2018). Dibujo y arquitectura en la era digital: reflexiones sobre el dibujo arquitectónico contemporáneo. Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia.
Portillo Ríos, R. A. (2025). Del CAD a la IA. El paso digital de la arquitectura: Escenarios y herramientas para el diseño arquitectónico. UDEM Tirant.