IA en arquitectura: beneficios, casos de uso, ejemplos y desafíos
Publicado: 2024-05-29Imagine un futuro en el que los edificios se adapten a nuestras demandas y maximicen la eficiencia y la sostenibilidad a través de un diseño intuitivo. Esa es la promesa de la IA en la arquitectura. Utilizando el análisis de datos y la inteligencia artificial, los arquitectos ahora pueden superar los límites de la precisión y la creatividad. La IA permite a los arquitectos concentrarse en lo que mejor saben hacer: imaginar y crear espacios fascinantes automatizando actividades repetitivas, prediciendo cómo funcionarán las estructuras y generando conceptos innovadores.
La tecnología de IA está revolucionando el campo de la arquitectura y creando nuevas e interesantes oportunidades para el entorno construido del futuro a medida que avanza. Esta innovación mejora los resultados del proyecto, reduce los costos y garantiza prácticas sostenibles, allanando el camino para espacios urbanos más inteligentes y receptivos.
Según el informe de 2024 del Royal Institute of British Architects (RIBA), el 41% de los arquitectos de todo el mundo emplean IA en sus proyectos. También están totalmente de acuerdo en que la IA ha mejorado significativamente la eficiencia dentro de sus flujos de trabajo arquitectónicos.
En este blog, exploraremos el papel de la IA en la arquitectura, destacando sus beneficios, casos de uso y desafíos de implementación. También examinaremos cómo la IA generativa está revolucionando el mercado del diseño, particularmente dentro de la industria de la arquitectura, e impulsando transformaciones notables. Demos un rápido recorrido por estos interesantes desarrollos.
IA en la arquitectura: comprensión del impacto tecnológico en la industria
La IA en arquitectura tiene que ver con la utilización de la inteligencia artificial para mejorar los procesos de diseño, planificación y construcción, mejorando la eficiencia, la creatividad y la sostenibilidad en los proyectos de construcción. Actualmente, la arquitectura basada en IA sirve como asistente de diseño digital y utiliza enormes bases de datos para producir estructuras eficientes, sostenibles y visualmente atractivas.
La integración de la IA con la realidad virtual y aumentada permite a los arquitectos sumergirse en sus diseños y perfeccionarlos con precisión. Además, la capacidad de mantenimiento predictivo de la IA maximiza las operaciones del edificio, garantizando la sostenibilidad y la funcionalidad a largo plazo. Esta integración transformadora de la arquitectura y la IA impulsa la eficiencia y la innovación dentro del entorno construido.
Según un informe de Precedence Research, se espera que el mercado mundial de IA generativa en el diseño alcance los 7.754,83 millones de dólares en 2032, creciendo a una tasa compuesta anual del 34,11% durante el período previsto 2022-2032.
La creciente demanda de IA generativa en el mercado del diseño se atribuye a su capacidad para producir y perfeccionar rápidamente opciones de diseño, fomentando la innovación y la sostenibilidad. Esta tecnología es buscada por sus soluciones rentables, mayor eficiencia y ventaja competitiva, y ofrece posibilidades de diseño únicas.
A medida que continúan los avances en la IA, la IA generativa se vuelve cada vez más sofisticada y accesible, lo que impulsa su adopción en las empresas de diseño y arquitectura de todo el mundo.
Beneficios clave de la IA en la arquitectura
La IA para arquitectura revoluciona el diseño, optimizando la eficiencia y la sostenibilidad al tiempo que agiliza la gestión de proyectos. Echemos un vistazo a algunos de los principales beneficios de la IA en la arquitectura:
Innovación
La IA permite a los arquitectos superar los límites del diseño tradicional explorando nuevas posibilidades y soluciones innovadoras. Al utilizar algoritmos de inteligencia artificial y análisis de datos, los arquitectos pueden explorar conceptos excéntricos y encontrar nuevas formas de innovar. Esta capacidad de pensar más allá de los límites tradicionales puede conducir a ideas arquitectónicas innovadoras, transformando el mundo construido y ofreciendo soluciones creativas a desafíos de diseño complejos.
Visualización
Las tecnologías impulsadas por IA, como AR/VR, mejoran la comprensión y la participación del cliente al permitir a los arquitectos producir visualizaciones inmersivas de sus diseños. Estas tecnologías ayudan a los clientes a experimentar de manera realista el diseño sugerido, ver el producto terminado y tomar decisiones informadas. Además, la visualización in situ mediante VR y AR puede ayudar con el diseño y la construcción al permitir a los arquitectos superponer modelos digitales en espacios reales.
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Adaptabilidad
La integración de la IA en la arquitectura permite a los arquitectos crear estructuras que pueden cambiar en respuesta a las necesidades de sus usuarios o del entorno. Al implementar sistemas de iluminación y asignación de espacio controlados por IA, los edificios pueden maximizar la eficiencia operativa y el consumo de recursos. Esta flexibilidad extiende la vida y la sostenibilidad de la estructura y mejora la comodidad y el bienestar del ocupante.
Perspectivas históricas
La inteligencia artificial permite a los arquitectos explorar datos arquitectónicos históricos y obtener información sobre tendencias de diseño anteriores, elecciones de materiales y métodos de construcción. Al analizar estos datos, los arquitectos pueden tomar mejores decisiones sobre sus diseños actuales y obtener una comprensión más profunda de lo que anteriormente funcionó con éxito. Este punto de vista histórico puede estimular nuevas ideas y enfoques innovadores, dando como resultado soluciones arquitectónicas más apropiadas al contexto.
Accesibilidad
Las herramientas de diseño basadas en IA contribuyen significativamente a mejorar la accesibilidad en la arquitectura al garantizar que los diseños cumplan con los estándares y directrices de accesibilidad pertinentes. Estas herramientas pueden ayudar a los arquitectos a detectar mejor obstáculos potenciales y sugerir formas de aumentar la accesibilidad para las personas con discapacidad.
Al agregar controles de accesibilidad impulsados por IA en las primeras etapas del proceso de diseño, los arquitectos pueden crear lugares más inclusivos que atiendan a un espectro más amplio de usuarios, fomentando la igualdad y la diversidad en el entorno construido.
Personalización
Mediante el uso de la IA para la arquitectura, los arquitectos pueden crear diseños altamente personalizados que satisfagan las necesidades de clientes particulares o circunstancias del sitio. La IA puede producir soluciones de diseño personalizadas basadas en las preferencias del usuario, limitaciones de espacio y consideraciones ambientales. Con este grado de personalización, los arquitectos pueden proporcionar soluciones arquitectónicas únicas que mejoren la satisfacción y la experiencia del usuario.
Utilización del espacio
La inteligencia artificial es clave para garantizar que cada metro cuadrado de espacio del edificio se utilice de forma eficaz. La IA puede hacer recomendaciones de diseño que mejoren la funcionalidad al evaluar las preferencias del usuario, el flujo de tráfico y las tendencias de uso. La utilización de la IA en la arquitectura mejora la experiencia general del usuario del edificio al tiempo que utiliza mejor el espacio disponible.
Ejemplos y casos de uso de la vida real de la inteligencia artificial en arquitectura
La IA y la arquitectura, cuando se combinan, forman una poderosa combinación que revoluciona la industria del diseño, la arquitectura y la construcción. Estos son algunos de los principales ejemplos y casos de uso de la inteligencia artificial en la arquitectura.
Uso de PNL por parte de NBBJ en la interpretación breve de diseño
Al extraer información crucial de los informes de diseño y las comunicaciones con los clientes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mejora enormemente los procesos arquitectónicos y garantiza que los arquitectos comprendan completamente las necesidades de sus clientes. La redacción de la documentación arquitectónica está automatizada mediante PNL impulsada por IA, lo que reduce los errores y ahorra tiempo. Además, los chatbots basados en PNL promueven el intercambio de conocimientos al ayudar a los arquitectos a encontrar información y recursos de diseño pertinentes.
NBBJ, una firma de arquitectura, utiliza chatbots basados en PNL para mejorar la comunicación interna y agilizar la documentación de diseño. Estos chatbots permiten acceder rápidamente y compartir conocimientos de diseño entre el personal, lo que mejora la precisión y la productividad general en los proyectos arquitectónicos.
Optimización de bocetos de Gensler
Optimizar los bocetos con IA es un proceso sofisticado que mejora la creatividad de los arquitectos. A través de recomendaciones de diseño inteligentes, la IA ayuda a los arquitectos a descubrir nuevos conceptos y soluciones en los que quizás no hubieran pensado antes. Además, la IA pronostica el rendimiento estructural, lo que permite a los arquitectos tomar decisiones de diseño bien informadas en las primeras etapas del proceso.
El enfoque de Gensler de utilizar la IA para optimizar los bocetos combina la creatividad humana con la innovación tecnológica. Al aprovechar la IA, sus diseñadores pretenden redefinir el proceso de diseño e innovación. Esta integración permite iteraciones más rápidas, nuevos conocimientos y comentarios inmediatos. En última instancia, la incorporación de la IA al proceso de diseño conduce a la creación de edificios y espacios que son más sostenibles, tienen mejor rendimiento y responden mejor a las necesidades y preferencias individuales.
Optimización de la gestión energética de edificios de SOM
Para optimizar la gestión de la energía del edificio, la IA analiza datos en tiempo real de muchos sistemas del edificio y ajusta las configuraciones de iluminación, ventilación, calefacción y refrigeración. Este enfoque de arquitectura basado en IA mejora la eficiencia energética al garantizar que los recursos se utilicen de manera eficiente y solo cuando sea necesario.
Skidmore, Owings & Merrill (SOM) lidera esta innovación utilizando IA para optimizar el uso de energía en sus proyectos de construcción. A través de datos en tiempo real, SOM puede tomar decisiones bien informadas sobre el consumo de energía, reduciendo gastos y teniendo un impacto ambiental positivo.
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Innovación en arquitectura paramétrica de Perkins y Will
Con la arquitectura paramétrica, los arquitectos pueden explorar rápida y eficazmente una amplia gama de alternativas de diseño empleando algoritmos para construir automáticamente estructuras y formas complejas basadas en criterios de diseño precisos.
Perkins and Will, una firma de arquitectura de renombre internacional, utiliza herramientas de diseño paramétrico impulsadas por inteligencia artificial para producir ideas de construcción innovadoras y sofisticadas. Estas herramientas permiten a los arquitectos explorar una multitud de opciones de diseño, mejorar el atractivo visual y maximizar el rendimiento estructural.
Mejoras en el mapeo arquitectónico de Jacobs Engineering
Las herramientas de inteligencia artificial están revolucionando el mapeo arquitectónico al automatizar el análisis de datos geográficos, producir mapas de sitios precisos y detallados y brindar información sobre los mejores usos de la tierra y futuras oportunidades de desarrollo.
Jacobs Engineering Group está utilizando tecnologías impulsadas por IA para mejorar el mapeo arquitectónico. Estas tecnologías respaldan un mejor uso de la tierra y estrategias de desarrollo, garantizando una planificación y un diseño más efectivos y eficientes al ofrecer mapas precisos del sitio e información basada en datos.
La mejora de la planificación urbana de Quintain
La IA contribuye significativamente a la planificación urbana al analizar vastos conjuntos de datos relacionados con la infraestructura pública, el tráfico y la densidad de población, ayudando así a desarrollar entornos urbanos más sostenibles, eficientes y habitables. Delve es una plataforma de aprendizaje automático aprovechada por Quintain para optimizar la planificación urbana proponiendo diseños eficientes y sostenibles.
Quintain ha aprovechado al máximo Delve para maximizar la utilización del espacio y la eficiencia de la infraestructura, creando espacios urbanos mejores y más habitables.
Diseño Generativo de AECOM con Autodesk
El diseño generativo impulsado por IA es un enfoque revolucionario en arquitectura que ayuda a los arquitectos a encontrar las soluciones más efectivas y visualmente hermosas. Genera muchas opciones de diseño basadas en parámetros predeterminados. Además, el diseño generativo acorta considerablemente el proceso de desarrollo del concepto, lo que permite a los arquitectos investigar muchas opciones de diseño rápidamente.
Por ejemplo, AECOM ha integrado las herramientas de diseño generativo de Autodesk en sus proyectos para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad del diseño. Las posibilidades de diseño generadas por IA han permitido a AECOM optimizar la distribución de los edificios, mejorar la integridad estructural y mejorar la eficiencia energética. Este enfoque avanzado permite a AECOM ofrecer soluciones arquitectónicas innovadoras y sostenibles, demostrando el potencial transformador de la IA en la industria de la arquitectura.
Identificación de riesgos de seguridad de Caterpillar
Al examinar los componentes estructurales, los materiales y los factores ambientales, la IA detecta problemas de seguridad en los diseños de edificios y recomienda cambios para mejorar la seguridad y reducir los riesgos. Caterpillar, un fabricante estadounidense de equipos de construcción e ingeniería, aprovecha la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la seguridad en los sitios de construcción.
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Emplean sistemas impulsados por IA para monitorear el equipo y el comportamiento de los trabajadores en tiempo real, identificando posibles riesgos de seguridad, como operaciones de maquinaria inseguras o trabajadores que ingresan a zonas peligrosas. Estos sistemas de IA brindan alertas inmediatas, lo que ayuda a prevenir accidentes y mejorar la seguridad general del sitio. Al integrar la IA en sus protocolos de seguridad, Caterpillar ha reducido significativamente los incidentes y ha garantizado condiciones de trabajo más seguras en sus proyectos de construcción.
Implementación de IA en arquitectura: pasos clave
La integración de la IA en la arquitectura sigue ciertos pasos clave que garantizan un flujo de trabajo arquitectónico optimizado y establecido. Veamos el proceso clave de implementación de la inteligencia artificial en la arquitectura.
Compilar y preparar datos
Comience recopilando conjuntos de datos a gran escala, incluidas propiedades de materiales, condiciones ambientales y datos de diseño históricos. Estos datos proporcionan los datos necesarios para entrenar modelos de IA. Después de eso, verifique la precisión y la coherencia limpiando y preprocesando los datos para eliminar cualquier error o información innecesaria.
Este paso es esencial para mejorar la confiabilidad y efectividad de los algoritmos de IA. Organice los datos en un estilo organizado para que sean fácilmente accesibles para el análisis y el entrenamiento de modelos. Esta cuidadosa planificación sienta las bases para implementar con éxito la IA en proyectos de arquitectura, abriendo la puerta a soluciones de diseño más precisas y creativas.
Especifique sus objetivos
Establezca objetivos claros para el uso de la IA en el diseño arquitectónico, como aumentar la sostenibilidad, automatizar procesos tediosos o maximizar la eficiencia del diseño. Ya sea que su objetivo sea reducir el tiempo de diseño o crear soluciones arquitectónicas innovadoras, tenga claro lo que espera lograr con la IA.
Establezca objetivos cuantificables para monitorear el avance de sus proyectos de IA. Involucrar a las partes interesadas, como clientes, ingenieros y arquitectos, para hacer coincidir los objetivos de la IA con los requisitos y expectativas del proyecto. Piense en objetivos a largo plazo como la escalabilidad y adaptabilidad de los sistemas de IA.
Elija herramientas y tecnologías relacionadas con la IA
Seleccione las herramientas y tecnologías de IA adecuadas, como plataformas de análisis de datos, redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático. Al sopesar sus posibilidades, determine qué herramientas se adaptan mejor a sus objetivos únicos y requisitos del proyecto.
Al evaluar estas herramientas, es crucial considerar cuán perfectamente se integran con los flujos de trabajo actuales. Evalúe su escalabilidad, facilidad de uso y capacidad para manejar grandes conjuntos de datos. Además, la disponibilidad de un soporte sólido y documentación completa para estas herramientas y tecnologías es vital para garantizar una implementación y un uso efectivos.
Crear modelos de IA
Utilizando los conjuntos de datos preparados, entrene modelos de IA para identificar patrones, pronosticar resultados y producir soluciones de diseño. Comience por establecer un procedimiento de entrenamiento confiable y elegir algoritmos adecuados. Pruebe estos modelos repetidamente para encontrar fallas o áreas potenciales de desarrollo.
Realice los ajustes de parámetros necesarios y agregue nuevos datos para mejorar la precisión y confiabilidad de los modelos. Valide los modelos utilizando escenarios reales para garantizar que funcionen bien en aplicaciones del mundo real. Este ciclo de desarrollo continuo es esencial para crear modelos de IA que ofrezcan análisis profundos y soluciones arquitectónicas innovadoras.
Integre la IA con el software de diseño
Integre modelos de inteligencia artificial en el software de diseño arquitectónico existente, como CAD y BIM, para mejorar la usabilidad y la funcionalidad. Asegúrese de que estas tecnologías de IA sean compatibles con el software actual, facilitando una fácil adopción y flujos de trabajo fluidos. Esta perfecta integración ayudará a maximizar los beneficios de la IA sin interrumpir los procesos de diseño establecidos.
Esta integración permite la optimización del diseño en tiempo real y la toma de decisiones inteligentes, mejorando significativamente la eficiencia y la creatividad en el proceso arquitectónico. La integración adecuada es esencial para utilizar plenamente la IA en la arquitectura y brindar al equipo de desarrollo un fácil acceso a capacidades avanzadas.
Establecer y optimizar flujos de trabajo
Las soluciones impulsadas por IA pueden reducir el trabajo humano y la posibilidad de error al automatizar procesos repetitivos como la asignación de recursos, la programación y la redacción. Al aprovechar las capacidades analíticas de la IA, los sistemas inteligentes pueden generar opciones que mejoren las decisiones de diseño complejas y optimicen los flujos de trabajo de los proyectos.
Al implementar estas técnicas, los arquitectos pueden aumentar la eficiencia general del proyecto, mejorar la precisión y optimizar los procesos. La integración de la IA aumenta la creatividad y acelera la eficiencia del diseño, lo que permite a los arquitectos conceptualizar y crear el entorno construido.
Monitorear y evaluar
Asegúrese de que los modelos de IA cumplan con los objetivos monitoreando continuamente su efectividad e impacto en el proceso de diseño. Recopile comentarios de las partes interesadas para identificar áreas de mejora y perfeccionar los algoritmos de IA. Este enfoque iterativo mejora las herramientas de IA, asegurando su efectividad y relevancia dentro del contexto arquitectónico.
Los arquitectos pueden maximizar el potencial de estas tecnologías monitoreando y evaluando constantemente el rendimiento de la IA, lo que lleva a soluciones de diseño más innovadoras y eficientes.
IA en la arquitectura Desafíos y posibles soluciones a considerar
La integración de la IA en la arquitectura y la construcción ofrece numerosos beneficios, pero también presenta varios desafíos. Exploremos estos desafíos y examinemos las posibles soluciones.
Disponibilidad y calidad de datos
Abordar la falta de conjuntos de datos estandarizados y de alta calidad necesarios para entrenar modelos de IA en el sector de la arquitectura requiere la colaboración con los proveedores de datos. Los arquitectos pueden garantizar la integridad de los datos y mejorar la diversidad y la calidad de los conjuntos de datos mediante métodos de aumento de datos.
Además, se puede facilitar la mejora de la disponibilidad y la calidad de los datos para las aplicaciones de IA en la arquitectura mediante la implementación de procedimientos y acuerdos de gobernanza de datos.
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Complejidad y adaptabilidad
A los sistemas de IA a menudo les resulta difícil imitar la sofisticada toma de decisiones involucrada en el diseño arquitectónico. Los arquitectos pueden abordar este desafío desarrollando modelos de IA que incorporen los comentarios de los usuarios y mejoren la adaptabilidad. Este enfoque permite que el sistema aprenda de las interacciones humanas y se ajuste en consecuencia.
Además, los arquitectos pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para refinar y mejorar continuamente las recomendaciones de diseño basadas en nueva información y criterios de diseño en evolución. La implementación de este enfoque garantiza que los sistemas de IA sigan siendo flexibles y respondan a las necesidades arquitectónicas en evolución.
Interoperabilidad
Integrar herramientas de IA con el software arquitectónico y los flujos de trabajo actuales puede resultar complicado. Invertir en soluciones de código abierto o basadas en API que permitan una integración fluida del sistema puede ayudar a los arquitectos a superar este desafío.
Establecer estándares para toda la industria para el intercambio de datos es crucial para mejorar la interoperabilidad. Colaborar con desarrolladores de software y socios de la industria para desarrollar interfaces y protocolos estandarizados puede mejorar significativamente la interoperabilidad, acelerando la integración de la tecnología de IA en la arquitectura.
Seguridad y privacidad
El procesamiento de datos confidenciales es una tarea común para los sistemas de IA en la arquitectura, lo que plantea problemas de privacidad y seguridad. Los arquitectos pueden garantizar la seguridad y privacidad de los datos implementando sólidos mecanismos de cifrado, limitando el acceso a datos confidenciales y cumpliendo con las leyes pertinentes como el RGPD. Las actualizaciones frecuentes y las auditorías de seguridad también pueden ayudar a reducir estas amenazas.
Implicaciones para la ética y la sociedad
La IA para la arquitectura plantea preocupaciones sobre el desplazamiento de puestos de trabajo y el sesgo en los algoritmos de diseño. Los arquitectos pueden reducir estos riesgos éticos garantizando la apertura en la toma de decisiones de la IA, implementando estrategias de mitigación y detección de sesgos y adhiriéndose a principios de diseño moral que prioricen el bienestar de las personas.
Para promover el despliegue ético y responsable de la IA en el sector, los arquitectos también deberían impulsar la creación y el cumplimiento de estándares y normas para el uso de la IA en la arquitectura.
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La IA tiene un futuro brillante en la arquitectura y puede transformar completamente el campo. Tiene el potencial de aumentar significativamente la innovación y la eficiencia de la arquitectura, desde mejorar los procesos de diseño hasta optimizar el rendimiento del edificio. A medida que los arquitectos integren las tecnologías de inteligencia artificial, podemos anticipar que veremos diseños más sostenibles y centrados en el usuario producidos de manera más rápida y precisa.
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Preguntas frecuentes
P. ¿Cómo se utiliza la IA en la arquitectura?
R. El uso de la IA en arquitectura tiene como objetivo automatizar trabajos, mejorar los procesos de diseño y pronosticar el rendimiento de los edificios. Ayuda a los arquitectos a crear diseños innovadores, maximizar el ahorro de energía y simplificar los procesos. Los sistemas de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos para ayudar a tomar decisiones de diseño y mejorar la sostenibilidad y usabilidad general de los edificios.
P. ¿Cuál es el futuro de la IA en la arquitectura?
R. La IA en la arquitectura parece tener un futuro brillante por delante, con varias áreas importantes emergentes:
Diseño generativo: la IA permitirá a los arquitectos investigar diversas ideas y soluciones, lo que dará como resultado diseños más imaginativos y efectivos.
Automatización: a medida que las operaciones rutinarias en la construcción y el diseño se automaticen más, los arquitectos tendrán más tiempo para concentrarse en los aspectos más estratégicos y creativos de su trabajo.
Predicción del rendimiento: la capacidad de la IA para pronosticar el consumo de energía, la solidez estructural y la comodidad de los ocupantes de un edificio solo mejorará.
Sostenibilidad: la IA ayudará a construir estructuras más respetuosas con el medio ambiente al maximizar el uso de energía, la selección de materiales y el impacto ambiental general.
Colaboración: la IA facilitará la colaboración entre ingenieros, arquitectos y otras partes interesadas, lo que dará como resultado procesos de diseño más integrados y eficaces.
Se prevé que la IA transformará la industria de la arquitectura al permitir que arquitectos y diseñadores trabajen de manera más efectiva, sustentable y artística.
P. ¿Qué es la IA generativa en arquitectura?
R. La IA generativa en arquitectura es la aplicación de inteligencia artificial para generar soluciones de diseño de forma autónoma, dado un conjunto de objetivos y restricciones. Utilizando algoritmos, la IA generativa puede investigar una amplia gama de opciones, ayudando a los arquitectos a encontrar soluciones de diseño creativas y eficientes que de otro modo no se habrían considerado.
P. ¿Cómo afecta la IA al papel de los arquitectos?
R. La IA mejora el flujo de trabajo y amplía las capacidades de los arquitectos, permitiéndoles concentrarse más en los aspectos creativos de su profesión al automatizar tareas tediosas como el papeleo y los bocetos. Al evaluar enormes volúmenes de datos y producir soluciones de diseño creativas basadas en criterios y límites predeterminados, la IA también ayuda a optimizar el diseño.
La IA ayuda aún más a los arquitectos con la gestión de proyectos al ofrecerles información sobre la elaboración de presupuestos, la programación y la asignación de recursos. La IA generalmente ayuda a los arquitectos a trabajar de manera más productiva, explorar opciones de diseño innovadoras y brindar resultados superiores a sus clientes.