Mi mano derecha es una máquina | por Arq. Maria Camila Sityá

Ago 7, 2026

Consideraciones que deberíamos tener en cuenta los arquitectos sobre el panorama de la IA en 2026.


Dos variantes del mismo baño, enviadas por una de mis clientas por WhatsApp. Los renders los generó ella misma con inteligencia artificial.


Hace algunos meses que los arquitectos empezamos a recibir algo que jamás nos había pasado: los clientes comenzaron a traer sus propios renders de los espacios que quieren crear. Wow. Eso puede sentirse como una cachetada o como la misma gloria, según la percepción de quien lo recibe. Y no son sólo imágenes: también esquemas, despieces, opciones de materialidades, variantes del mismo espacio. No hablo de capturas de Pinterest ni de referencias de otro proyecto encontrado en internet, son imágenes generadas por ellos mismos con inteligencia artificial.

Este suceso puede parecer pequeño, pero en realidad es un cambio enorme. Durante décadas la representación fue territorio exclusivo del arquitecto: nosotros teníamos las herramientas, el software y el conocimiento para llevarla a cabo. La imagen era nuestra forma de que el cliente entendiera a la perfección el proyecto y, seamos honestos, buena parte de nuestro argumento de venta. Eso acaba de cambiar para siempre.

Cómo llegamos hasta acá?

Pongamos pausa y analicemos brevemente qué sucedió desde noviembre de 2022, cuando la empresa estadounidense OpenAI lanzó ChatGPT: el primer chatbot masivo, con una velocidad de adopción que no había tenido ninguna aplicación antes en la historia. Cien millones de usuarios en dos meses.

Lo que vino después fue vertiginoso. En 2023 llegó GPT-4 y con él un salto real en capacidad de razonamiento; los generadores de imagen, que habían explotado unos meses antes que ChatGPT, alcanzaron el fotorrealismo, y a fin de ese año aparecieron los primeros asistentes personalizados, que permitían entrenar una IA en un tema específico. En 2024 la conversación se volvió multimodal, los modelos empezaron a ver, escuchar y hablar en tiempo real, y despegó el video generado. En 2025 dejaron de limitarse a responder y comenzaron a ejecutar: agentes capaces de encadenar tareas y trabajar de forma autónoma.


Probé el mismo prompt con el mismo modelo en tres años diferentes; esto fue lo que sucedió. Prompt: casa minimalista de color blanco, ubicada en un entorno natural de Punta del Este.

Durante todo ese recorrido fui probando estas herramientas de manera intermitente. En aquel entonces elaboraba presupuestos de obra para Estados Unidos y alguna me resultó útil para los cálculos, pero nada de lo que lograba me parecía extraordinario. Seguía siendo, en el fondo, una caja de texto donde uno pide algo y copia la respuesta.

Eso cambió a comienzos de este año, cuando aparecieron herramientas que ya no eran un chat: sistemas capaces de tomar un encargo completo, trabajar sobre nuestros propios archivos, encadenar tareas y devolver el trabajo hecho. Ahí, para mí, cambió todo. Un chatbot optimiza lo que ya hacés; un sistema redefine cómo trabajás.

La inteligencia artificial dejó de ser una novedad para volverse infraestructura. En julio, el Royal Institute of British Architects publicó su tercer informe anual sobre el tema: el 74% de los estudios británicos ya la usa en la mayoría de sus proyectos, contra el 41% de hace dos años. En mayo, el papa León XIV dedicó su primera encíclica, Magnifica Humanitas, ciento diez páginas, enteramente a la inteligencia artificial y su efecto sobre la persona humana. Se puede coincidir o no con su mirada, deliberadamente cautelar, pero el gesto dice algo sobre la magnitud de lo que atravesamos: la Iglesia no escribe encíclicas sobre modas pasajeras.

Escribir mails con ChatGPT o generar un par de imágenes ya no es innovar: es el nuevo estándar. El piso, no el techo. La pregunta pertinente es otra, y es bastante más incómoda.


Salas de dibujo antes del CAD. Cada una de estas mudanzas costó años, equipamiento y una enorme dosis de paciencia.

La curva de aprendizaje más corta que nos tocó

Nuestra profesión ya atravesó dos mudanzas tecnológicas profundas. Del papel al CAD: aprender un programa completamente nuevo, lleno de comandos, capas y técnicas; no me imagino estar en los zapatos de aquellos primeros arquitectos que tuvieron que atravesar un cambio tan radical. Luego de algunos años apareció el BIM: modelar en vez de dibujar, pensar en objetos con información, entender de otra manera la coordinación entre disciplinas. Cada transición costó años, dinero y una cuota nada menor de frustración. Máquinas específicas, licencias imposibles, instalaciones que caducan otra vez.

Ahora comparemos con lo que exige la inteligencia artificial: entrar a una página web y escribir en español lo que uno quiere. No hay que instalar nada, no hace falta una computadora potente, funciona desde el mismo smartphone que ya tenemos y todas poseen versión gratuita.

Es, por lejos, la barrera de entrada más baja de cualquier tecnología que haya atravesado nuestra profesión. Y sin embargo es la que más resistencia genera. Vale la pena preguntarse por qué.

Por primera vez las máquinas nos entienden

Creo que la respuesta es esta: es la primera vez en la historia que somos comprendidos por una máquina.

No ejecutamos comandos. Le hablamos y nos entiende. Y nos responde, propone alternativas que no habíamos considerado, cuestiona una decisión, sugiere un camino que no se nos había ocurrido. Por primera vez algo que no es humano participa de la conversación proyectual con ideas propias.

Y lo mejor de todo: si no sabemos algo, se lo preguntamos. ¿Imaginan si le hubiéramos podido preguntar al CAD cada vez que no sabíamos cómo se hacía algo? Nos habríamos ahorrado muchísimas horas de tutoriales en YouTube.

Eso toca el ego, y con razón. Nuestra identidad profesional se construyó sobre la idea de que la creatividad y el criterio eran atributos exclusivamente humanos, y más específicamente nuestros, adquiridos con años de facultad y de obra. Cuando una herramienta propone diez variantes de una planta en veinte segundos, algo se sacude ahí adentro.

Hay otra manera de mirar ese sacudón. La IA no te quita el trabajo: te deja hacer cualquier trabajo. Hoy un programador puede dirigir un render y un arquitecto puede escribir código. Pero empezar algo no es lo mismo que ser especialista en algo: el acabado sigue necesitando oficio, y el nuestro está entre los que más años cuestan construir.

Conviene entonces separar dos cosas que solemos mezclar: el miedo a perder identidad y la resistencia a delegar tareas. La primera es una preocupación legítima que hay que atender con precisión. La segunda, muchas veces, es la primera disfrazada.

AI First

De esa distinción salió el criterio que hoy uso para ordenar el trabajo, y que me parece el aporte más concreto que puedo dejar acá.

Cada vez que entra un proceso nuevo al estudio, la primera pregunta no es cómo lo resuelvo, sino: ¿qué parte de esto puede resolver la IA? Y enseguida la gemela, que es la importante: ¿qué parte no quiero delegar, y por qué?

Esa segunda pregunta es la que protege la identidad del estudio. Obliga a explicitar qué es realmente insustituible en nuestro trabajo, y a descubrir, casi siempre, que es menos de lo que suponíamos y más valioso de lo que creíamos. Lo insustituible no es la planilla de aberturas. Es el criterio con que se decide.

Y ahí aparece algo de fondo que conviene decir en voz alta: si una máquina puede dibujar los planos y resolver los cálculos, entonces la función del arquitecto nunca estuvo del todo ahí. El valor no desapareció: se mudó al criterio. Saber qué querés, dar el contexto correcto y saber qué preguntar; dirigir, redirigir y verificar lo que vuelve. Los planos y las planillas siempre fueron el vehículo, no el destino. Quizás la inteligencia artificial vino a devolvernos a ese lugar, donde el valor está en cómo vemos y qué decidimos y no en cuántas horas tardamos en documentarlo. Y quizás siempre debió ser así.

Cambia también la manera de pedir. El modelo mental que mejor me funcionó: dejar de usar un programa y empezar a delegar en alguien capaz, un colaborador que entra al estudio con quince años de experiencia. No se le dicta el paso a paso; se le da el objetivo, el contexto y el criterio de calidad. Se delegan resultados, no ideas sueltas.

Aplicado así, el alcance se corre mucho más allá de la imagen. El render es la punta del iceberg. Con el mismo enfoque se ordenan las propuestas y honorarios, la gestión financiera del estudio, la comunicación con clientes, la documentación de procesos, las presentaciones, la estrategia de crecimiento. Se pueden encadenar tareas hasta resolver procesos enteros de principio a fin.

Con una condición que no se negocia: nada sale del estudio sin revisión humana previa. Ninguna pieza, sea un plano, un presupuesto o un texto para un cliente, se entrega sin que un arquitecto la haya leído, corregido y hecho suya. La inteligencia artificial propone, acelera y ordena; la decisión final nunca es enteramente suya. El criterio propio y el sentido común siguen siendo la base de todo, y la firma que respalda el trabajo es nuestra.

No es magia: es contexto

Entraste a ChatGPT, le pediste algo suelto para tu obra, el resultado fue un desastre y concluiste que la inteligencia artificial es una porquería. ¿Te suena? Me animo a decir que sí. Y la respuesta es casi siempre la misma: faltó lo más importante, el bendito contexto. La calidad de lo que la máquina devuelve es espejo de la calidad del encargo.

El contexto es todo aquello que la máquina no puede saber si nosotros no se lo damos. El padrón y su normativa, la orientación del terreno, el presupuesto real del cliente, el sistema constructivo con el que trabajamos, los criterios del estudio, cómo resolvimos ese mismo problema en las últimas cinco obras. Sin contexto, un modelo responde con el promedio del mundo. Con contexto, responde sobre nuestro proyecto.

Por eso el diferencial no está en la herramienta, que es la misma para todos: misma información más misma herramienta da el mismo resultado para cualquiera. El diferencial está en lo que cada uno puede darle: años de práctica, criterios propios, documentos, presupuestos, obras hechas, la forma particular en que un estudio resuelve las cosas. Nuestro conocimiento acumulado, que a veces vivimos como una carga difícil de transmitir, es hoy la materia prima más valiosa que tenemos. Y no se ordena una sola vez: el contexto es un jardín que se cuida todos los días, y esa carpeta del estudio, bien armada, es un activo.

Y hay una forma de contexto que todavía casi no usamos: pedirle que piense desde alguien. ¿Qué sería revisar una planta discutiéndola con Le Corbusier? ¿Diseñar un jardín teniendo presente la trayectoria de Burle Marx? ¿Pensar el sistema de un edificio como lo pensaría Jean Nouvel? Hoy podemos pedirle a un modelo que adopte un rol y razone desde un cuerpo de obra específico, o desde la mirada de un especialista en estructuras, en acústica o en costos. No para copiar a nadie, sino para tener enfrente una perspectiva entrenada que discuta la nuestra. Tener esa posibilidad al alcance de la mano y no aprovecharla es, como mínimo, un desperdicio.

Hacé de tu estudio un sistema

El malentendido más común es este: aprender IA no es coleccionar prompts ni probar herramientas sueltas. Es construir un sistema que funcione dentro del flujo real de trabajo de tu estudio, con inteligencia artificial como núcleo, con tus clientes y tus tiempos reales.

Eso exige aprender a formular preguntas, a dar contexto, a verificar lo que devuelve, a detectar qué información está tomando y cuál le falta. Es una habilidad profesional nueva y, como toda habilidad, se entrena. Con una advertencia: no te cases con la herramienta. Las aplicaciones que hoy aprendemos van a cambiar y van a salir otras parecidas. Las herramientas cambian cada semana; el criterio queda.

La enorme mayoría de las empresas ya adoptó alguna herramienta de IA; apenas una fracción la tiene funcionando en serio. Casi todos compraron la entrada; casi nadie entró. Eso es una ventana de oportunidad concreta, y las ventanas se cierran. El orden importa: primero saberlo. Después pensarlo: cómo se ve tu estudio en seis meses con la IA adentro. Recién entonces probarlo, con un proceso real corriendo, por chico que sea.

El estudio que viene no se sostiene a fuerza de esfuerzo individual. Trabaja con sistemas.

Los clientes ya llegan con imágenes. La pregunta es con qué llegamos nosotros.

Nuestra profesión sobrevivió a la mesa de dibujo, al CAD y al BIM, y cada vez salió con más herramientas para hacer mejor lo que sabe hacer. Esta vez no es distinto, salvo por un detalle: nunca tuvimos algo tan potente al alcance de la mano, ni tan poco tiempo para aprender a usarlo. Lo que hagamos con eso en los próximos años va a definir qué clase de arquitectos vamos a ser. Y esa, por suerte, sigue siendo una decisión enteramente nuestra.

Texto escrito por: Arq. Maria Camila Sityá

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Fuentes consultadas