A finales de 2025, el campo de la arquitectura técnica ha dejado atrás la etapa experimental de los modelos generativos para abrazar un nuevo paradigma: los agentes inteligentes. Estos sistemas ya no se limitan a generar texto o responder preguntas, sino que actúan como colaboradores digitales, capaces de ejecutar tareas complejas, razonar en entornos técnicos y operar herramientas de software especializadas como Revit, Presto o plataformas de modelado BIM. La transformación se percibe en todos los niveles del ciclo de vida de un proyecto: desde la fase de diseño conceptual hasta la gestión post-obra.
La evolución de los modelos de lenguaje hacia modelos de razonamiento, como GPT-5.1, Gemini 3 (Nano Banana) o Claude 4.5, ha introducido una inteligencia capaz de entender planos, auditar presupuestos y generar informes legales, si se le proporcionan instrucciones adecuadas. Esto exige al profesional adoptar una nueva habilidad: la ingeniería avanzada de prompts.
El lenguaje como herramienta técnica
Lejos de los prompts casuales, el profesional del sector AEC necesita ahora redactar instrucciones con precisión casi quirúrgica. El concepto clave es el de pseudo-programación en lenguaje natural. A mayor estructura del prompt, mayor calidad en la respuesta. Aquí, las técnicas como el «Few-shot prompting» (proporcionar ejemplos), «Chain of Thought» (razonamiento paso a paso) o «Tree of Thoughts» (evaluación de múltiples hipótesis) se vuelven imprescindibles.
Por ejemplo, pedir «dame el coste de una solera de hormigón» no produce resultados útiles. En cambio, si se estructura el prompt con ejemplos alineados con bases de datos como CYPE o Presto, la IA entrega desgloses coherentes, ajustados a normativas y precios del mercado español. Este enfoque reduce errores y mejora la precisión del resultado.
En casos más complejos, como el diagnóstico de una patología constructiva o la evaluación de cumplimiento normativo, el razonamiento estructurado es vital. Aplicar un árbol de pensamientos permite a la IA simular el proceso analítico que haría un profesional experto, considerando múltiples causas y asignando probabilidades a cada hipótesis.
MCP y Vibe Coding: conectando IA con la obra
Una de las mayores disrupciones es el Model Context Protocol (MCP), que permite a los modelos de IA interactuar directamente con software técnico como Revit, sin necesidad de subir archivos a la nube. Esto permite una comunicación fluida con los datos del modelo constructivo que el técnico tiene abierto en su equipo.
Gracias a MCP, surge el concepto de «Vibe Coding», donde el profesional puede simplemente escribir en lenguaje natural peticiones como «lista todas las puertas que no cumplen con el ancho libre según el DB-SUA», y el agente actúa directamente sobre el modelo BIM, como si fuera un ayudante con conocimientos técnicos y acceso completo al entorno de trabajo.
Visualización inteligente: más allá del render
Las herramientas como Nano Banana o Midjourney v6 han llevado la representación visual a nuevos niveles. Nano Banana, gracias a su comprensión lógica del entorno, permite no solo crear imágenes, sino modificarlas en tiempo real durante una reunión con el cliente. Cambiar materiales, añadir figuras humanas estilizadas o generar vistas axonométricas detalladas desde un plano 2D es ahora cuestión de segundos.
Por otro lado, Midjourney conserva su lugar como generador conceptual. Su capacidad para construir ambientes con gran riqueza estética y coherencia atmosférica lo hace ideal en fases de anteproyecto, concursos o presentaciones.
Una de las aplicaciones más demandadas es la transformación de bocetos o fotos en planos CAD o BIM, aunque aún con limitaciones. La IA puede ayudar en la vectorización, clasificación de elementos y generación de scripts que conviertan imágenes en archivos editables, aunque la precisión final requiere verificación técnica.
Documentación normativa y legal con apoyo de IA
La elaboración de memorias justificativas, cumplimiento del CTE o redacción de planes de seguridad se ha beneficiado de los modelos con gran capacidad de contexto. Modelos como Claude 4.5 pueden leer documentos PDF enteros del Código Técnico y elaborar informes rigurosos, citando las secciones necesarias, e incluso detectando incongruencias normativas.
Para generar un informe de cumplimiento del DB-SI sobre protección contra incendios, basta con redactar un prompt detallado que incluya el uso del edificio, el contexto normativo y las exigencias de resistencia al fuego. La IA, entonces, elabora un informe técnico estructurado, con tablas de resumen, citas normativas y soluciones constructivas adecuadas.
Agentes BIM: automatización en la práctica
Los agentes integrados en plataformas como Revit permiten tareas antes reservadas a usuarios expertos en programación. Crear láminas, etiquetar habitaciones, detectar colisiones o copiar parámetros son acciones que el técnico puede ahora solicitar en lenguaje natural, delegando la ejecución al agente.
La capacidad agéntica no solo automatiza, sino que propone soluciones. Por ejemplo, al detectar una colisión entre un conducto y una viga, el agente puede sugerir desvíos o etiquetar el problema para revisión, generando automáticamente un informe en formato BCF con capturas del conflicto.
Estimaciones, costes y planificación inteligente
Los modelos actuales son capaces de generar estimaciones de costes basadas en descripciones cualitativas, entregando tablas por capítulos, con rangos de precios ajustados por ubicación y año. En la planificación, pueden generar cronogramas completos en formato CSV o Markdown, estableciendo relaciones de dependencia entre tareas, tiempos y fases constructivas.
Estas funcionalidades convierten a la IA en un Quantity Surveyor y Project Manager colaborador, aliviando al profesional de tareas repetitivas y facilitando el control económico y temporal del proyecto.
Riesgos, privacidad y control ético
A pesar del avance, la supervisión humana sigue siendo indispensable. La IA puede equivocarse, inventar cifras o interpretar mal una normativa. Por eso, la verificación cruzada entre modelos y la validación final por parte del técnico son pasos ineludibles.
El uso de versiones Enterprise o entornos locales para proteger la privacidad de los datos técnicos es también una necesidad creciente. Subir planos confidenciales a plataformas públicas supone un riesgo que puede evitarse con herramientas seguras y configuraciones privadas.
Hacia 2026: un cambio de rol profesional
El cambio no elimina la figura del Arquitecto Técnico, sino que la transforma. Su nuevo valor reside en su capacidad para orquestar agentes, redactar prompts efectivos y coordinar inteligencias artificiales en flujos de trabajo complejos.
Este nuevo rol, mitad técnico, mitad estratega de IA, marcará la diferencia entre quienes lideren la transformación del sector y quienes queden relegados a tareas obsoletas. La capacidad de convertir objetivos de proyecto en instrucciones comprensibles para una red de agentes digitales se convierte en una competencia esencial.