La inteligencia artificial empieza a pasar de la experimentación a la adopción dentro de la práctica arquitectónica
Analizamos el RIBA AI Report 2025: adopción, aplicaciones, oportunidades y riesgos de la inteligencia artificial en arquitectura.
La inteligencia artificial empieza a normalizarse en los estudios de arquitectura. Analizamos el RIBA AI Report 2025 para identificar qué está cambiando, qué oportunidades aparecen y qué implicaciones puede tener para el futuro de la profesión.
Inteligencia artificial en arquitectura: qué revela el RIBA AI Report 2025
La adopción de la IA avanza rápidamente entre los estudios de arquitectura. Analizamos qué está cambiando, dónde aparecen las oportunidades y qué implica para el futuro de la profesión.
La inteligencia artificial está dejando de ser una tecnología experimental para convertirse progresivamente en una herramienta de trabajo dentro de los estudios de arquitectura. El cambio empieza a ser suficientemente importante como para que la pregunta ya no sea únicamente si los arquitectos utilizarán IA, sino para qué la utilizarán, qué problemas podrán resolver con ella y cómo cambiará la forma de diseñar, construir y gestionar el entorno construido.
El RIBA AI Report 2025, publicado por el Royal Institute of British Architects (RIBA), ofrece una perspectiva especialmente interesante sobre esta transformación. Su encuesta muestra que la proporción de estudios que utilizan inteligencia artificial ha pasado del 41 % en 2024 a cerca del 60 % en 2025. RIBA considera que utilizar IA está empezando a formar parte de la práctica habitual.
Pero probablemente lo más interesante del informe no sea ese crecimiento.
El documento permite observar algo más profundo: la inteligencia artificial empieza a conectarse con el diseño generativo, la ciencia de datos, la simulación, BIM, los gemelos digitales, la sostenibilidad, la fabricación y la automatización. La consecuencia podría ser una transformación que vaya mucho más allá de generar imágenes o acelerar determinadas tareas.
Con este análisis del RIBA AI Report 2025, Arquitectura.Tech inaugura su sección de Investigación Aplicada, dedicada a estudiar papers científicos, informes técnicos, investigaciones, datasets y otros documentos relevantes sobre Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial aplicada al entorno construido.
Nuestro propósito no será únicamente resumir estas publicaciones.
Queremos comprender qué nos dicen, qué posibilidades abren y qué implicaciones pueden tener para empresas y profesionales de la arquitectura, la ingeniería, la construcción, los edificios, las infraestructuras y las ciudades.
Qué es el RIBA AI Report 2025
El RIBA AI Report 2025 es un informe publicado por el Royal Institute of British Architects, una de las principales instituciones profesionales de arquitectura del mundo.
No se trata de un paper académico convencional. El documento combina diferentes perspectivas: resultados de una encuesta entre profesionales, análisis de especialistas, experiencias de aplicación y reflexiones sobre los riesgos y oportunidades asociados a la inteligencia artificial.
Su contenido refleja precisamente esa diversidad.
El informe aborda la IA, el diseño generativo y la ciencia de datos; analiza los riesgos jurídicos, éticos y profesionales; presenta un proyecto de aplicación de inteligencia artificial a edificios bajos en carbono; estudia los resultados de la encuesta de RIBA; reflexiona sobre IA y pensamiento de diseño; aborda la creación de políticas internas de IA y analiza la relación entre digitalización, inteligencia artificial y fabricación industrializada.
Esta amplitud resulta particularmente significativa.
La inteligencia artificial en arquitectura empieza a aparecer no como una tecnología aislada, sino como parte de una transformación digital más amplia del entorno construido.
Del 41 % a cerca del 60 %: la IA empieza a normalizarse
Uno de los datos más importantes del informe permite observar la velocidad del cambio.
En la encuesta de RIBA correspondiente a 2024, un 41 % de los estudios afirmaba utilizar inteligencia artificial.
Un año después, la cifra se acerca al 60 %.
La diferencia es importante porque señala un posible cambio de etapa.
Durante los primeros años de expansión de la IA generativa, buena parte de su utilización dentro de la arquitectura podía entenderse como experimentación: profesionales probando generación de imágenes, asistentes conversacionales o nuevas herramientas de diseño.
El escenario empieza a ser diferente.
La propia introducción a los resultados de la encuesta señala que, aunque ha disminuido el impacto inicial provocado por la aparición de las primeras herramientas, el ritmo de innovación no se ha ralentizado. La IA se ha integrado progresivamente en aplicaciones cotidianas y está cada vez más presente en las herramientas utilizadas por empresas y profesionales.
Esto nos lleva a una primera conclusión.
La pregunta está dejando de ser si la inteligencia artificial llegará a los estudios de arquitectura.
La pregunta empieza a ser:
¿Dónde tiene sentido utilizarla y dónde puede crear realmente valor?
Esta distinción será cada vez más importante.
Una organización puede utilizar muchas herramientas de inteligencia artificial sin haber transformado significativamente su productividad, sus servicios o su capacidad para tomar mejores decisiones.
La adopción tecnológica no debería medirse únicamente por el número de herramientas utilizadas, sino por los problemas que permite resolver y por los resultados que ayuda a mejorar.
La inteligencia artificial en arquitectura es mucho más que generar imágenes
La asociación entre inteligencia artificial y arquitectura se ha construido en buena medida alrededor de la generación de imágenes.
No resulta extraño.
Las primeras aplicaciones de IA generativa capaces de producir imágenes arquitectónicas espectaculares tuvieron una enorme visibilidad. Herramientas como Midjourney, Firefly o DALL·E hicieron inmediatamente comprensible una de las posibles aplicaciones de la tecnología.
Pero reducir la inteligencia artificial aplicada a la arquitectura a generación de imágenes supondría observar únicamente una pequeña parte de la transformación.
El propio RIBA creó a finales de 2023 un grupo de expertos específicamente dedicado a inteligencia artificial, diseño generativo y ciencia de datos. Su objetivo es estudiar cómo deberían responder los arquitectos a estas tecnologías y en qué medida pueden mejorar la práctica profesional o representar nuevos riesgos.
La combinación es importante:
Inteligencia Artificial + Diseño Generativo + Ciencia de Datos.
Nos permite ampliar considerablemente la perspectiva.
La IA puede participar en procesos de generación y exploración de alternativas, pero también puede ayudar a analizar información, detectar patrones, realizar predicciones, comparar escenarios, optimizar soluciones o proporcionar apoyo a la toma de decisiones.
Y estas capacidades pueden conectarse con otras tecnologías que llevan años desarrollándose dentro del sector: BIM, sistemas de información geográfica, modelización paramétrica, simulación o gemelos digitales.
RIBA sitúa, de hecho, la inteligencia artificial dentro de una evolución tecnológica más amplia que comienza con CAD, continúa con BIM y entra ahora en una nueva etapa con IA.
Esta perspectiva resulta mucho más interesante que considerar la IA simplemente como una nueva familia de herramientas.
Del diseño a la toma de decisiones
Una de las posibilidades más importantes aparece cuando dejamos de pensar en la inteligencia artificial únicamente como un instrumento para producir contenido y empezamos a considerarla como tecnología para apoyar decisiones.
Los proyectos de arquitectura y construcción generan y utilizan cantidades importantes de información.
Características del emplazamiento, geometrías, materiales, costes, comportamiento energético, condiciones ambientales, planificación, documentación técnica, normativa, datos de utilización del edificio o información procedente de sensores son solo algunos ejemplos.
La combinación de datos, modelos computacionales e inteligencia artificial permite plantear nuevas preguntas:
¿Qué alternativa ofrece un mejor comportamiento?
¿Qué variables tienen mayor influencia sobre el resultado?
¿Qué riesgos pueden anticiparse?
¿Cómo podemos reducir consumos?
¿Qué solución minimiza determinados impactos?
¿Qué escenarios deberíamos comparar?
¿Qué información de proyectos anteriores puede ayudarnos a tomar una decisión?
Esta evolución desde generar hacia analizar, predecir, comparar y optimizar es probablemente una de las áreas en las que la inteligencia artificial puede adquirir mayor importancia para el entorno construido.
Y aquí entran en juego tecnologías que reciben menos atención mediática que la IA generativa, pero que pueden tener un enorme valor: Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.
IA para edificios bajos en carbono: el caso AI:Lab
Uno de los ejemplos más interesantes del informe es AI:Lab – Artificial Intelligence for Low Carbon Buildings.
Se trata de una colaboración financiada por UK Research and Innovation entre Lancaster University y Grimshaw Architects, desarrollada mediante la incorporación de inteligencia artificial directamente a los flujos de trabajo de un estudio de arquitectura.
El proyecto trabajó sobre el Eden Project Morecambe y exploró cuatro ámbitos principales: biomímesis mediante análisis de imágenes, consulta de estrategias de bajo carbono mediante modelos de lenguaje, creación de modelos sustitutos para evaluar el rendimiento y análisis del propio coste de carbono asociado a las herramientas de inteligencia artificial.
El caso resulta especialmente relevante porque cambia el enfoque habitual.
La pregunta no es:
¿Qué podemos hacer con IA?
El punto de partida es un problema:
¿Cómo podemos mejorar la toma de decisiones relacionada con el diseño de edificios bajos en carbono?
Después se estudia dónde puede aportar valor la inteligencia artificial.
Ese orden importa.
Problema → datos → tecnología → aplicación → evaluación.
Es una forma mucho más sólida de abordar la innovación que comenzar seleccionando una herramienta y buscar posteriormente alguna aplicación para ella.
También muestra otra cuestión importante: IA y sostenibilidad no mantienen una relación automáticamente positiva.
La inteligencia artificial puede ayudar a analizar y reducir determinados impactos ambientales, pero los propios modelos consumen recursos computacionales y energía. Por eso, el proyecto también estudió la huella de carbono de las herramientas utilizadas.
La evaluación debe considerar ambos lados de la ecuación.
Datos, BIM y gemelos digitales: la infraestructura que hace posible la IA
La inteligencia artificial no aparece en un vacío tecnológico.
RIBA recuerda que la arquitectura lleva décadas atravesando sucesivas etapas de digitalización. CAD transformó la representación; BIM permitió estructurar información sobre los edificios; los modelos paramétricos ampliaron las posibilidades de diseño computacional; y los gemelos digitales están permitiendo relacionar progresivamente modelos digitales y sistemas físicos.
La IA puede construirse sobre esa infraestructura.
Esto introduce una cuestión que puede ser incluso más importante que seleccionar el modelo de inteligencia artificial adecuado:
la calidad y disponibilidad de los datos.
Sin información organizada, accesible y suficientemente fiable, muchas de las aplicaciones más interesantes de machine learning e inteligencia artificial resultan difíciles de desarrollar.
Por eso, la madurez digital de una organización precede normalmente a la incorporación efectiva de herramientas avanzadas.
No todas las empresas necesitan empezar inmediatamente por inteligencia artificial.
En algunos casos, mejorar la captura, estructuración, interoperabilidad y explotación de los datos puede generar más valor a corto plazo y, al mismo tiempo, crear las condiciones necesarias para aplicaciones futuras.
De BIM a fabricación: cuando los datos llegan hasta la producción
El informe también permite observar hacia dónde puede evolucionar la integración entre diseño digital y fabricación.
En la página 6 aparece un esquema particularmente ilustrativo desarrollado por DataForm Lab.
El flujo parte de la información de un proyecto, pasa por un modelo digital y termina generando diferentes resultados necesarios para fabricación: listas de materiales, planos de producción y código para máquinas.
La lógica es importante.
Proyecto → modelo digital → datos estructurados → fabricación.
RIBA relaciona esta evolución con inteligencia artificial, diseño generativo, armonización de datos, tecnologías de producción, robótica y Design for Manufacturing and Assembly (DfMA).
Aquí la digitalización deja de afectar únicamente al trabajo realizado frente a una pantalla.
Empieza a conectar directamente el diseño con la fabricación y el ensamblaje físico.
La consecuencia potencial es considerable: automatización de procesos, reducción de errores, mejor aprovechamiento de materiales, mayor control de calidad y nuevas posibilidades de industrialización.
También permite comprender por qué el futuro tecnológico del entorno construido probablemente no estará definido por una única tecnología.
Será la combinación de varias:
datos + BIM + diseño computacional + IA + fabricación digital + robótica.
La IA puede ampliar el papel de los arquitectos
Una de las ideas más sugerentes del RIBA AI Report 2025 aparece cuando el documento analiza las oportunidades para la profesión.
La tecnología puede permitir que los arquitectos desarrollen capacidades avanzadas de análisis y simulación y amplíen su intervención tanto hacia fases anteriores —política, planificación y análisis— como hacia fases posteriores del ciclo de vida de los edificios.
El gráfico presentado en la página 7 resulta especialmente significativo.
RIBA representa una profesión habilitada por tecnología capaz de extender su alcance desde el análisis de políticas y la planificación hasta el diseño, la construcción, la gestión de edificios y activos y los cambios de uso.
Esto permite plantear una posibilidad interesante.
La inteligencia artificial no tiene necesariamente que reducir el papel del arquitecto.
Puede contribuir a ampliarlo.
Un profesional capaz de combinar conocimiento arquitectónico con datos, simulación y herramientas computacionales puede intervenir en problemas que anteriormente quedaban fuera de los servicios arquitectónicos tradicionales.
Por ejemplo:
análisis del comportamiento de edificios;
optimización ambiental;
evaluación de escenarios;
planificación urbana;
gestión de activos;
simulación;
fabricación;
o apoyo a decisiones durante diferentes fases del ciclo de vida.
La oportunidad no consiste únicamente en hacer más rápido el trabajo existente.
También puede consistir en hacer cosas que antes no formaban parte del trabajo.
Antes de comprar IA, construir los fundamentos
Existe una tentación comprensible ante cualquier tecnología emergente: empezar por la herramienta.
¿Qué plataforma deberíamos contratar?
¿Qué modelo deberíamos utilizar?
¿Qué aplicación está utilizando nuestra competencia?
¿Qué agente de IA deberíamos implementar?
Pero esas preguntas pueden estar formuladas demasiado pronto.
Una de las ideas más sensatas del informe aparece precisamente al abordar cómo deberían desarrollar los estudios sus políticas de inteligencia artificial.
RIBA advierte sobre el riesgo de dejarse llevar por demostraciones tecnológicas espectaculares y por la presión para adoptar IA simplemente porque otras organizaciones lo están haciendo.
El enfoque debería comenzar por las necesidades de la organización.
Y existe una consecuencia especialmente relevante: mejorar fundamentos como la gestión de información y BIM puede producir eficiencias inmediatas y, al mismo tiempo, generar las bases de datos que posteriormente permitirán desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático.
Esta idea merece convertirse en un principio.
Partir de problemas y datos antes que de herramientas.
Una organización no necesita necesariamente «una estrategia de ChatGPT», «una estrategia de agentes» o «una estrategia de machine learning».
Necesita comprender qué quiere mejorar.
Después podrá estudiar qué datos tiene, cuáles necesita, qué procesos están implicados y qué tecnologías pueden ayudar.
Los riesgos también forman parte de la adopción
Una visión rigurosa de la inteligencia artificial no puede limitarse a enumerar oportunidades.
El RIBA AI Report 2025 plantea preguntas que afectan directamente a la práctica profesional:
¿De dónde proceden los datos utilizados para entrenar los modelos?
¿Quién controla los algoritmos?
¿Quién posee los resultados?
¿Cómo protegemos información confidencial?
¿Qué ocurre cuando un modelo produce información incorrecta?
¿Cómo se determina la responsabilidad?
¿Qué impacto puede producir la automatización sobre el empleo?
¿Cómo afectan estas tecnologías a la propiedad intelectual?
¿Qué nuevos riesgos de ciberseguridad aparecen?
RIBA identifica preocupaciones relacionadas con imitación, desplazamiento laboral e integridad de los datos, mientras que su análisis de riesgos amplía el debate hacia cuestiones jurídicas, contractuales, éticas y de seguridad.
Son cuestiones especialmente importantes en arquitectura, ingeniería y construcción porque muchas decisiones tienen consecuencias físicas, económicas y de seguridad.
Una respuesta generada por IA no adquiere automáticamente validez profesional porque resulte convincente.
La supervisión humana, el conocimiento experto, la trazabilidad de la información y la gobernanza seguirán siendo fundamentales.
La adopción responsable de inteligencia artificial debería incluir estas cuestiones desde el principio, no incorporarlas después de que aparezcan los problemas.
Qué oportunidades detectamos desde Arquitectura.Tech
El informe de RIBA permite identificar diferentes ámbitos en los que los datos y la inteligencia artificial pueden empezar a crear valor.
La siguiente clasificación no reproduce una propuesta de RIBA. Es nuestra interpretación de algunas de las oportunidades que se desprenden del documento.
| Problema o necesidad | Oportunidad | Tecnologías relacionadas |
|---|---|---|
| Explorar alternativas de diseño | Generar, evaluar y comparar soluciones | IA generativa + diseño computacional |
| Mejorar el rendimiento de edificios | Analizar y optimizar comportamiento | Machine Learning + simulación |
| Reducir impactos ambientales | Apoyar decisiones de diseño y operación | Ciencia de Datos + IA |
| Explotar información de proyectos | Convertir datos y documentos en conocimiento utilizable | BIM + IA |
| Mejorar procesos internos | Asistir y automatizar tareas | IA generativa + agentes de IA |
| Industrializar la construcción | Conectar diseño, datos y fabricación | DfMA + IA + robótica |
| Gestionar edificios y activos | Analizar funcionamiento y anticipar necesidades | Gemelos digitales + Machine Learning |
| Comparar escenarios complejos | Mejorar el apoyo a decisiones | Ciencia de Datos + simulación + IA |
Esta tabla permite observar algo importante.
No existe una única aplicación de la inteligencia artificial en arquitectura.
Existen problemas diferentes, tecnologías diferentes y grados de dificultad diferentes.
Algunas oportunidades pueden implementarse mediante herramientas disponibles actualmente. Otras requieren datos propios, integración de sistemas, modelos especializados o cambios organizativos importantes.
Precisamente por eso resulta necesario evaluar cada oportunidad antes de decidir dónde invertir.
De «usar IA» a construir capacidades
Existe otra lectura posible del informe.
La ventaja competitiva probablemente no procederá simplemente del acceso a las herramientas.
Muchas de las aplicaciones de inteligencia artificial serán accesibles para prácticamente cualquier estudio.
Si todos pueden utilizar los mismos modelos, el elemento diferencial deberá encontrarse en otra parte.
Puede estar en los datos propios.
En el conocimiento acumulado por la organización.
En la capacidad para formular correctamente los problemas.
En integrar la tecnología dentro de los procesos.
En combinar conocimiento sectorial y conocimiento tecnológico.
En evaluar los resultados.
Y, sobre todo, en convertir todo ello en mejores decisiones y mejores resultados.
Esto significa que la adopción de IA debería contemplarse como un proceso de desarrollo de capacidades, no simplemente como una sucesión de compras de software.
Nuestra lectura: la oportunidad no está simplemente en «usar IA»
El RIBA AI Report 2025 muestra una profesión que está entrando rápidamente en una nueva fase de digitalización.
El salto del 41 % a cerca del 60 % de estudios utilizando inteligencia artificial es probablemente solo una primera señal.
Pero la cuestión realmente importante no será cuántos profesionales utilizan IA.
Será qué consiguen hacer con ella.
La oportunidad más interesante no consiste en incorporar indiscriminadamente nuevas herramientas a procesos existentes.
Consiste en comprender dónde existen problemas suficientemente importantes como para que los datos, el aprendizaje automático o la inteligencia artificial puedan aportar un valor significativo.
A partir de ahí podremos formular preguntas mucho más útiles:
¿Qué queremos mejorar?
¿Qué datos tenemos?
¿Qué información nos falta?
¿Podemos predecir algo que hoy desconocemos?
¿Podemos automatizar una tarea que consume recursos?
¿Podemos comparar mejor diferentes alternativas?
¿Podemos optimizar un resultado?
¿Podemos convertir información dispersa en conocimiento utilizable?
¿Podemos tomar mejores decisiones?
Este cambio de perspectiva puede ser mucho más importante que cualquier herramienta concreta.
La inteligencia artificial probablemente transformará la arquitectura, pero esa transformación no estará protagonizada únicamente por modelos generativos.
Será el resultado de combinar conocimiento profesional + datos + Ciencia de Datos + Aprendizaje Automático + Inteligencia Artificial + tecnologías digitales del entorno construido.
Y precisamente ahí aparece una de las principales conclusiones que extraemos de este primer análisis:
La pregunta relevante para un estudio de arquitectura ya no es simplemente si debe utilizar inteligencia artificial. La cuestión es identificar qué problemas merece la pena resolver con ella, qué datos necesita, qué capacidades debe desarrollar y dónde puede generar suficiente valor como para justificar su adopción.
Documento analizado
Título: RIBA AI Report 2025
Institución: Royal Institute of British Architects (RIBA)
Año: 2025
Tipo de documento: Informe profesional y encuesta sectorial
Ámbito: Arquitectura y entorno construido
Temas principales: Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, diseño generativo, BIM, sostenibilidad, fabricación, automatización y práctica profesional.
Documento: 48 páginas.