En el implacable torbellino de la innovación, los diseñadores se enfrentan a una carga exponencial, con la tarea de desarrollar maravillas más inteligentes y sostenibles dentro de plazos cada vez más ajustados. Sin embargo, las herramientas que permiten esta creación siguen siendo frustrantemente opacas.
Dominar el software que esculpe todo, desde microchips hasta aviones, puede llevar años, incluso décadas. Pero un nuevo amanecer está llegando.
La Inteligencia Artificial (IA) está preparada no sólo para remodelar la interacción entre humanos y software, sino también para reimaginar fundamentalmente el proceso de diseño desde la concepción hasta la finalización. Esta revolución no se desarrollará de la noche a la mañana, pero tampoco es una utopía distante.
La IA avanza a un ritmo vertiginoso, y las empresas que no la adopten corren el riesgo de ser pisoteadas por la competencia, que está avanzando en el camino hacia la transformación digital.
El lanzamiento de ChatGPT y el posterior renacimiento de la IA generativa marcaron el comienzo de una nueva era. Los sistemas de copiloto están emergiendo como una fuerza potente en los sectores del diseño y la industria, tradicionalmente dominados por software complejo y especializado. Estos copilotos industriales, ya implementados en varios sectores, ofrecen no sólo la capacidad de automatizar tareas mundanas sino también el acceso conversacional a vastas bibliotecas de conocimiento especializado.
Los diseñadores experimentados, mientras tanto, pueden automatizar sin problemas los flujos de trabajo y agilizar las tareas. Sin embargo, si bien un copiloto de IA puede responder preguntas y automatizar tareas sencillas, no aborda el problema central de la complejidad. Entra entonces aquí la siguiente etapa: la IA integrada directamente en las herramientas de diseño.
Esta IA integrada aprendería de los usuarios expertos, capturando la invaluable experiencia en el dominio que a menudo desaparece con la jubilación o los cambios de trabajo. Además provecharía ese conocimiento para simplificar la herramienta en sí. Al comprender los flujos de trabajo de los expertos, la IA puede anticipar inteligentemente el siguiente movimiento del usuario, presentando la herramienta adecuada en el momento preciso, incluso si un principiante no supiera cuál elegir. Esto puede extenderse aún más, con la IA recomendando no sólo herramientas sino también prácticas de diseño.
Imaginemos un sistema de IA con una comprensión profunda de las mejores prácticas, desde la ubicación óptima de los componentes en una placa de circuito hasta la forma ideal de reforzar el ala de un avión. La integración del soporte de IA directamente en el software de diseño puede aplanar la curva de aprendizaje notoriamente pronunciada, elevando a los principiantes a un estado casi experto en un tiempo extremadamente corto.
Al eliminar la carga de navegar por software complejo, la IA permite que usuarios de todos los niveles contribuyan de manera significativa. Su enfoque puede cambiar de dominar el software, al arte de la creación y la innovación. Esto no sólo aumenta la satisfacción en el uso de la herramienta, sino que también permite a los equipos diseñar productos más complejos con mayor rapidez y eficiencia.
El diseño generativo ya se ha convertido en una piedra angular del diseño moderno, pero, ¿y si pudiéramos traspasar aún más los límites? La IA ofrece el potencial para un proceso de diseño verdaderamente autónomo. Imaginemos un sistema que acepte una descripción en lenguaje natural de una pieza o producto. Esta descripción luego se introduciría en un modelo de diseño generativo personalizado impulsado por IA.
Entrenado en el lago de datos patentado de una empresa (un vasto depósito de conocimiento experto y diseños pasados), este modelo realizaría cada paso del proceso de diseño. Traduciría el concepto inicial en un modelo digital funcional, abarcando todo, desde la validación y el refinamiento hasta la presentación de un diseño pulido listo para la inspección humana.
Desbloquear este cambio de paradigma depende del desarrollo de modelos de IA personalizados y propios. Este enfoque ofrece un doble beneficio: protege la propiedad intelectual valiosa dentro de la empresa y asegura que el modelo fluya en el lenguaje de diseño único de la empresa.
Mantener los datos de diseño en la empresa aborda las preocupaciones de confianza, ya que ningún tercero necesitaría acceder a los datos. Además, un modelo de IA a medida puede mantener mejor la coherencia entre los diseños pasados y presentes, preservando una identidad de marca sólida construida sobre años de conocimiento y experiencia acumulados.
El diseño generativo impulsado por IA representa el próximo salto evolutivo en el proceso de diseño. Teje un ecosistema completo de software con una potente automatización de IA y procesamiento de lenguaje natural. La IA generativa desempeñará un papel crucial para cerrar la brecha entre las palabras y los bocetos en servilletas, transformándolos en modelos digitales funcionales. La creatividad ha encontrado en la IA, a su mejor compañera.
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El autor de este artículo, Alejandro Canela, es Vicepresidente y Director General de Siemens Digital Industries Software México.
