Félix Trusso Krause es un joven arquitecto argentino que detectó tempranamente el potencial de programar para diseñar. De los inicios -y sentirse un poco raro- al presente en el que desarrolla la segunda versión de la plataforma en la que pone la IA en las manos del cliente, el camino está plagado de saltos tecnológicos. ¿El objetivo? Que el acceso a la vivienda deje de ser un privilegio.
Al principio usaba Rhino, un software de programación visual en el que además podía escribir código en Python y Grasshopper. Entonces tomé cursos de esos dos sistemas, y le di más importancia a Grasshopper porque es compatible con Rhino.
Claro, pero imaginate que ahí ponías ‘tengo un volumen de tanto por tanto’ y si lo que querías era hacer cálculo de la incidencia del sol en esa parte del diseño, una vez que el programa tenía los valores, calculabas todo más fácil y con mayor precisión.
Por ejemplo ‘si el sol le incide a esta caja el 30% del día en una de sus caras, esa se inclina. Si después modificamos el material, las dimensiones, lo que sea, el programa ajusta automáticamente todo. Si bien al principio la ingesta de datos es mucho trabajo, después calibrás todo más simple.
Rhino con Grasshopper.jpeg
Es decir, entendiste que los planos de una casa podían traducirse en una ecuación…
¡Exacto! Esto fue mucho antes de que habláramos de Inteligencia Artificial Generativa -IA Gen. Y ahí empecé a pensar que esa potencia podía servir para otra cosa, además de para hacer diseños super caros o muy locos, que era lo que otros intentaban. Yo venía con la idea de que la programación tenía que permitir escalar en volumen y hacer más eficiente la arquitectura.
Siempre me preocupó lo difícil que es el acceso a la vivienda en América Latina, e incluso no me entra en la cabeza que, en Buenos Aires o Ciudad de México, por ejemplo, la gente pague caro por diseños sin calidad, que no son sustentables, sin iluminación o con departamentos que ventilan a un pasillo.
¿Y cómo se incorpora la IA para resolver esos problemas?
Antes de que existieran los agentes de IA, que hoy ya usamos en general, yo descubrí que los AI Evolution Solver me permitían no programar tanto y escalar las soluciones que estaba creando mucho más rápido.
–N de R: los primeros sistemas que refiere Trusso Krause se conocen como de ‘regresión lineal’. Ante una indicación o input, buscan información de un dataset determinado, conectan datos y devuelven un resultado. Están en la primera línea de automatización. En cambio, los sistemas solucionadores simulan la selección natural biológica así que no necesitan ecuaciones predefinidas; funcionan mejor en el diseño, y buscan eficiencia tomando información de diferentes clases de contenido, como documentos en PDF o fotos.
Ahí pensé ‘las iteraciones que puedo hacer con esto son muchísimas más que las que haría cualquier ser humano’. Lo usé a full en el diseño del nuevo aeropuerto de El Salvador -Aeropuerto del Pacífico, cuya construcción comenzó a inicios de este año- para el que me contrató el estudio mexicano, justamente porque en mis diseños integro la programación.
Pero recuerdo que mientras trabajaba en ese proyecto pensaba cómo podía escalar la arquitectura automatizando procesos para aumentar la cantidad de construcciones en vez de hacer una sola cosa super moderna como ese aeropuerto.
Claro. Pero hace un par de años que la IA dio otro salto y ahora nos estamos acostumbrando a hablar con asistentes virtuales. ¿Cómo impacta eso en la arquitectura?
Yo decidí construir en Argentina mientras estaba en Europa desarrollando un proyecto que apuntaba a un segmento muy alto de la población. Volví y hace dos años fundé Sheltr con la idea de que ganando en automatización y escalando en cantidad de viviendas, bajemos costos y más gente pueda acceder a la casa propia.
La IA que estamos aplicando en nuestra segunda versión, precisamente, integra mucha más conversación del lado del cliente, y permite que quienes proyectan su casa puedan interactuar con un asistente virtual para llegar al diseño que quieren. Pero claro, ese asistente que todavía estamos entrenando tiene que aplicar, a las ideas del cliente, los costos, los tiempos, y todas las condiciones del proyecto, por ejemplo, la normativa.
Al mismo tiempo, la IA nos vuelve más trazables y eficientes. La empresa, los contratistas y los clientes manejamos todos la misma información. Todo se lo preguntás a un chat y en la plataforma accedemos a un tablero bien claro con el proceso de construcción.
Félix Trusso Krause arquitecto.JPG
Pero ¿en qué medida quien se decide a construir su casa está dispuesto a interactuar con una IA?
¡Mucho! Porque pensá que normalmente cada cambio hay que volcarlo a los planos, es mucho trabajo humano que hace que los costos suban y el tiempo de construcción se extienda.
Cuando yo estoy en la obra supervisando, si tengo que responder a cada consulta, vivo con el teléfono, no avanzo. El cliente quiere saber qué es lo que paga en cada etapa, ver facturas, controlar quién hizo cada parte.
Entonces, con la plataforma podemos llevar adelante muchas obras en paralelo, bajamos costos por volumen de materiales, y de todas formas siempre hay un humano detrás de cada proyecto, siguiendo todo de cerca.
No es que no intervenimos, pero cuando lo hacemos tenemos más información disponible, y resolvemos en menos tiempo. Al final del camino el criterio profesional decide, porque somos responsables de la ejecución.