LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL NO DISEÑA SOLA: EL CRITERIO
SIGUE SIENDO HUMANO
Una reflexión
sobre el uso responsable de la IA en el taller arquitectónico y la formación
crítica de los futuros arquitectos.
Enrique Adolfo
Simmonds Barrios
Arquitecto.
Magíster en Informática Educativa
Facultad de
Arquitectura e Ingeniería Industrial
Docente de la
Institución Universitaria de Colombia
Bogotá, julio de
2026.
LA IA YA ENTRÓ AL TALLER DE ARQUITECTURA
La inteligencia
artificial ya está presente en el taller de arquitectura. No llegó como una
asignatura nueva, ni como un contenido formalmente incorporado al plan de
estudios, ni como una tecnología que esperó pacientemente a que los docentes
resolviéramos todas nuestras dudas. Llegó de manera silenciosa, rápida y
cotidiana: en las consultas de los estudiantes, en las imágenes generadas, en
las ideas iniciales de proyecto, en los textos de justificación y en esas
respuestas que, por su aparente claridad, pueden parecer suficientemente buenas
como para dejar de pensar.
Por eso, la
pregunta importante ya no es si los estudiantes van a usar inteligencia
artificial. En muchos casos, ya la están usando. La pregunta más profunda es
otra: ¿qué parte del diseño arquitectónico puede ser apoyada por una
herramienta y qué parte debe permanecer bajo el juicio consciente del
estudiante?
Desde mi
experiencia docente, el problema no está en que un estudiante consulte ChatGPT,
Gemini o una plataforma de generación de imágenes. El verdadero problema
aparece cuando una respuesta rápida se acepta como si fuera una decisión
proyectual. Una cosa es recibir una sugerencia; otra muy distinta es renunciar
a la reflexión.
Schön (1992)
recuerda que la formación profesional se fortalece cuando quien aprende actúa,
observa lo que ocurre, reflexiona sobre sus decisiones y vuelve a reformular.
En arquitectura, este proceso es fundamental. El estudiante no aprende
únicamente cuando entrega una lámina final; aprende cuando duda, corrige,
compara, escucha una crítica, reformula una idea y comprende por qué una
decisión funciona o por qué debe ser descartada.
En este sentido,
si la inteligencia artificial se utiliza para enriquecer ese proceso, puede
convertirse en una herramienta valiosa. Pero si se usa para evitarlo, el
taller pierde una parte esencial de su sentido formativo.
DISEÑAR NO ES SOLO GENERAR IMÁGENES
Diseñar no
equivale a producir una imagen atractiva. Tampoco consiste únicamente en
encontrar una forma llamativa en pocos minutos. La arquitectura no se reduce
al impacto visual de una lámina, a la seducción de un render o a la rapidez con
la que una plataforma puede generar varias alternativas formales.
Diseñar implica
leer un lugar, comprender a unos usuarios, reconocer condiciones ambientales,
interpretar restricciones técnicas, establecer prioridades, explorar
alternativas y justificar decisiones. Un proyecto arquitectónico no nace
solamente de una imagen; nace de una relación compleja entre contexto,
necesidad, técnica, cultura, espacio y responsabilidad social.
Cross (2005)
explica que el pensamiento de diseño articula exploración, restricciones,
alternativas y evaluación. Esta idea resulta especialmente pertinente en
tiempos de inteligencia artificial, porque muchas herramientas pueden producir
opciones visuales con gran velocidad, pero no necesariamente comprenden el
problema arquitectónico que está detrás de esas opciones.
Por esta razón,
la inteligencia artificial puede ampliar el campo de exploración, pero no
debe confundirse con el proceso completo de diseño. Salazar González,
Alonso Rivera y Campos Delgado (2024) muestran que los algoritmos pueden apoyar
la exploración formal dentro de experiencias de enseñanza-aprendizaje en diseño
arquitectónico, siempre que hagan parte de una estrategia pedagógica clara y no
de una simple delegación automática del problema.
La diferencia
parece pequeña, pero es decisiva: ampliar posibilidades no significa
entregar el criterio. La herramienta puede sugerir caminos; el estudiante
sigue siendo quien debe preguntarse cuál de ellos tiene sentido, cuál responde
al lugar, cuál atiende mejor las condiciones del proyecto y cuál puede ser defendido
con argumentos.
EL ESTUDIANTE DEBE APRENDER A DECIDIR
En el taller
arquitectónico, uno de los aprendizajes más importantes no es producir muchas
opciones, sino aprender a decidir entre ellas. Esta capacidad no aparece
de manera inmediata. Se construye lentamente, a través de ejercicios, errores,
conversaciones, correcciones y momentos de confrontación entre lo que el
estudiante imaginó y lo que el proyecto realmente exige.
La inteligencia
artificial puede entregar diez alternativas en pocos segundos. Sin embargo, tener
diez alternativas no significa comprender mejor el problema. A veces puede
ocurrir lo contrario: la abundancia visual puede convertirse en ruido si el
estudiante todavía no posee criterios claros para seleccionar, transformar o
rechazar lo que recibe.
Villalobos, King
y Valassina (2024) señalan que el uso de IA en experiencias educativas de
arquitectura depende de factores como el prompt, la iteración y la validación
tradicional. Esto permite reconocer que la herramienta no produce conocimiento
por sí sola. Su valor depende de la calidad de la pregunta, del proceso de
revisión y de la capacidad humana para evaluar los resultados.
En esta misma
línea, Osorio Salazar (2025) plantea la idea de cocreación proyectual entre
inteligencia artificial y arquitectura. Esta perspectiva resulta valiosa porque
no ubica a la IA como autora absoluta ni al estudiante como simple ejecutor.
Más bien, propone una relación en la que la herramienta participa en la
generación de alternativas, mientras el ser humano conserva la dirección
crítica del proceso.
Esto es
especialmente importante en los primeros semestres de formación. Un estudiante
de arquitectura que apenas está consolidando su manera de mirar, representar y
argumentar puede sentirse fascinado por una imagen generada con rapidez. Pero
el taller debe ayudarle a ir más allá de esa fascinación inicial. La pregunta
no puede ser solamente: “¿se ve bien?”. La pregunta debe ser: “¿qué
problema resuelve?, ¿por qué esta alternativa es pertinente?, ¿qué condiciones
del lugar reconoce?, ¿qué decisiones técnicas y espaciales la sostienen?”.
LA IMAGEN GENERADA TAMBIÉN DEBE SER INTERROGADA
Una imagen
producida con inteligencia artificial puede resultar convincente. Puede mostrar
vegetación abundante, personas caminando, luz cálida, espacios amplios,
texturas cuidadas y una atmósfera aparentemente habitable. Sin embargo, una
imagen atractiva no garantiza un proyecto arquitectónico responsable.
Un espacio
público generado por IA puede verse amable, contemporáneo y lleno de vida, pero
no responder a pendientes reales, accesibilidad universal, drenaje, seguridad,
escala urbana, materialidad, mantenimiento, normativa o condiciones concretas
de una ciudad como Bogotá. La imagen puede mostrar un futuro terminado; el
proyecto exige explicar cómo se llega a él.
Martínez Osorio
y Castellanos-Tuirán (2023) advierten que la inteligencia artificial aplicada a
la arquitectura, el urbanismo y el diseño debe analizarse considerando sus
posibilidades creativas, pero también sus limitaciones. Entre ellas se
encuentran los problemas de contexto, sesgo, control humano y pertinencia de
los resultados generados.
Por ello, el
taller no debería limitarse a aceptar o rechazar imágenes generadas por IA.
Debería enseñar a interrogarlas. Cada imagen puede convertirse en una
oportunidad para preguntar: ¿qué información utilizó la herramienta?, ¿qué
condiciones omitió?, ¿qué decisiones exageró?, ¿qué elementos son poco
viables?, ¿qué aspectos deben verificarse antes de incorporar esa
representación al proyecto?
En consecuencia,
la imagen deja de ser un objeto de admiración inmediata y se convierte en
material de análisis. No se trata de prohibirla, sino de leerla críticamente. En
arquitectura, mirar también significa evaluar.
EL DOCENTE NO DEBE LIMITARSE A VIGILAR
Frente a la
inteligencia artificial, el papel del docente no puede reducirse a vigilar si
el estudiante usó o no usó una herramienta. Esa mirada termina convirtiendo la
tecnología en una amenaza externa y el aula en un espacio de sospecha
permanente.
El desafío
pedagógico es más profundo: convertir el uso de la IA en una oportunidad
para hacer visible el razonamiento. No basta con preguntar si el estudiante
utilizó inteligencia artificial. Es necesario preguntar cómo la utilizó, para
qué la utilizó, qué decisiones tomó después de recibir una respuesta y qué
elementos decidió conservar, modificar o rechazar.
La UNESCO (2024)
plantea que el uso de IA generativa en educación debe acompañarse de
supervisión humana, transparencia, criterios éticos y fortalecimiento de
capacidades críticas. Esta orientación resulta pertinente para el taller
arquitectónico, porque permite desplazar la discusión desde la simple
prohibición hacia la formación de un uso responsable.
En términos
prácticos, esto puede traducirse en acciones sencillas: solicitar el registro
de prompts relevantes, pedir al estudiante que explique qué respuestas descartó,
comparar los resultados con fuentes confiables, revisar versiones intermedias,
justificar modificaciones y mostrar cómo la herramienta influyó —o no— en las
decisiones proyectuales.
De esta manera,
la inteligencia artificial deja de operar como una caja negra y comienza a
formar parte de una bitácora de proceso. El interés pedagógico ya no se
concentra solamente en el producto final, sino en la calidad de las decisiones
que hicieron posible ese resultado.
USAR IA NO DEBERÍA SIGNIFICAR DEJAR DE PENSAR
El problema no
es usar inteligencia artificial. El problema es usarla sin criterio. En
arquitectura, esta diferencia es fundamental.
Un estudiante
puede apoyarse en IA para organizar ideas, explorar referentes, formular
preguntas iniciales, comparar alternativas o revisar la claridad de una
explicación. Estos usos pueden enriquecer el aprendizaje si están acompañados
por reflexión, verificación y responsabilidad.
Sin embargo,
también puede ocurrir lo contrario. La herramienta puede convertirse en un
atajo cuando reemplaza la observación del lugar, la lectura del contexto, la
comprensión del usuario o la argumentación del proyecto. En ese caso, la IA
no fortalece el aprendizaje; lo debilita.
Por
consiguiente, el taller debe enseñar a formular mejores preguntas. No se trata
solamente de pedirle a una plataforma que genere “un proyecto moderno”, “un
espacio sostenible” o “una propuesta innovadora”. Se trata de aprender a
preguntar con intención arquitectónica: ¿cómo puede responder este espacio a
las condiciones climáticas del lugar?, ¿qué relación establece con el usuario?,
¿qué conflictos urbanos debe considerar?, ¿qué decisiones técnicas hacen viable
esta propuesta?
En este punto,
la alfabetización digital no puede limitarse al manejo de herramientas. Debe
incluir ética, criterio, verificación, autoría y capacidad de argumentación.
La inteligencia artificial puede apoyar el proceso, pero no debe sustituir la
responsabilidad intelectual del estudiante.
AUTORÍA, ÉTICA Y RESPONSABILIDAD EN EL PROYECTO
La llegada de la
inteligencia artificial también obliga a conversar sobre autoría. ¿De quién
es una imagen generada a partir de un prompt? ¿Qué debe declarar el estudiante
cuando una herramienta participó en la construcción de una idea? ¿Hasta qué
punto una propuesta sigue siendo propia si quien la presenta no puede explicar
sus decisiones principales?
Soltero-Leal
(2025) señala que la relación entre inteligencia artificial, arte, diseño y
educación está atravesada por preguntas sobre innovación, regulación y desafíos
éticos. Estas preguntas no pueden quedar por fuera del taller. Si la
arquitectura forma profesionales que intervienen la ciudad, el territorio y la
vida cotidiana de las personas, entonces la discusión ética no es un
complemento: es parte del núcleo de la formación.
Un estudiante
que usa IA de manera responsable no es quien evita toda ayuda automática.
Tampoco es quien acepta todo lo que la herramienta entrega. Es quien sabe
cuándo pedir apoyo, cómo formular una solicitud, cómo evaluar los resultados,
cómo reconocer límites y por qué rechazar una propuesta cuando contradice el
sentido del proyecto.
En arquitectura,
la responsabilidad no desaparece porque una imagen haya sido generada por un
sistema. La decisión de usarla, ajustarla, defenderla o descartarla sigue
siendo humana.
UNA TECNOLOGÍA RÁPIDA PARA UNA FORMACIÓN QUE SIGUE
SIENDO LENTA
La inteligencia
artificial puede acelerar algunas tareas. Puede sugerir caminos, organizar
información, producir imágenes iniciales, ayudar a comparar alternativas y
abrir preguntas que el estudiante no había considerado. Todo eso puede ser
valioso si se integra con intención pedagógica.
Pero formar
criterio arquitectónico sigue siendo un proceso lento. Se aprende a diseñar
mirando con atención, escuchando críticas, equivocándose, volviendo sobre una
idea, comprendiendo el lugar, estudiando referentes, representando con claridad
y defendiendo decisiones frente a otros.
Ninguna
herramienta sustituye esa experiencia formativa. La IA puede producir una
imagen en segundos, pero no puede vivir por el estudiante el proceso de
comprender por qué esa imagen tiene sentido o por qué debe ser descartada.
Por ello, el
verdadero desafío no consiste en expulsar la inteligencia artificial del
taller, sino en impedir que reemplace aquello que hace valiosa la formación
arquitectónica: la construcción de criterio. La tecnología puede
acompañar, pero no debe empobrecer el pensamiento. Puede ampliar posibilidades,
pero no debe cancelar la pregunta. Puede generar imágenes, pero no debe
sustituir la responsabilidad de proyectar.
Formar arquitectos en tiempos de inteligencia
artificial exige defender algo más profundo que la destreza tecnológica. Exige
formar estudiantes capaces de asumir una posición frente a lo generado.
La herramienta puede acelerar, sugerir y representar.
Pero el criterio arquitectónico se forma lentamente, mediante errores,
conversaciones, lecturas, observaciones y decisiones argumentadas. Esa
formación sigue siendo, y debe seguir siendo, profundamente humana.
La pregunta final, entonces, no es solamente si la
inteligencia artificial puede ayudar a diseñar. La pregunta más importante es
si estamos formando estudiantes capaces de pensar críticamente aquello que
la inteligencia artificial les ayuda a producir.
Cross, N. (2005). Métodos de diseño: estrategias
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