Automatización y creatividad en tiempos de inteligencia artificial: Impactos en el desarrollo de proyectos de investigación en arquitectura y diseño
Resumen
La inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente los procesos de investigación, arquitectura y diseño, redefiniendo las metodologías tradicionales y planteando nuevos desafíos epistemológicos y metodológicos. Este estudio analiza el impacto de la IA en la optimización de la búsqueda y gestión de literatura científica, la generación y estructuración de textos académicos, así como en su influencia en la arquitectura y el diseño. A partir del análisis del uso de herramientas de IA en la conceptualización y previsualización de proyectos, se examinan sus beneficios en la reducción de tiempos y costos operacionales, así como los riesgos asociados a la automatización de los procesos creativos. Asimismo, se abordan los desafíos éticos relacionados con la originalidad, los derechos de autor y la transparencia en la toma de decisiones, considerando las implicaciones de la dependencia tecnológica y la regulación del uso de IA. Finalmente, se reflexiona sobre la transformación de la enseñanza y la formación profesional en arquitectura y diseño, resaltando la necesidad de adaptar los programas educativos y desarrollar nuevas competencias en un contexto de creciente automatización. Los hallazgos de este estudio evidencian que, si bien la IA representa una herramienta con un alto potencial en la optimización de procesos, su implementación debe ser abordada con un enfoque crítico y estratégico para evitar la homogeneización del pensamiento creativo y garantizar la preservación de la autonomía profesional.
Palabras clave
Texto completo:
PDFReferencias
Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262043793/introduction-to-machine-learning/
Bender, E., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, (pp. 610–623). https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. En Advances in Neural Information Processing Systems, (pp. 1877-1901). https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
Castillo, P., & Beltrán, A. (2024). Explorando Sesgos Culturales en la Inteligencia Artificial Generativa (IAG): Un Enfoque en la Arquitectura y la silla Latinoamericanas. Cuadernos del Centro de Estudios de Diseño y Comunicación, (225). https://doi.org/10.18682/cdc.vi225.11223
Connected Papers. (1 de octubre de 2024). Explore academic papers
in a visual graph. https://www.connectedpapers.com/
D5-Hi. (1 de octubre de 2024). Convierte tus ideas en imágenes. https://d5next.ai/
Devlin, J., Chang, MW, Lee, K. y Toutanova, K. (2019). BERT: preentrenamiento de transformadores bidireccionales profundos para la comprensión del lenguaje. En Actas de NAACL-HLT , (pp. 4171-4186). https://aclanthology.org/N19-1423/
Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
García, M. (2022). Sobre la autonomía, la creatividad y las consideraciones éticas de la inteligencia artificial en el arte contemporáneo. H-ART. Revista de historia, teoría y crítica de arte, (12), 71-96. https://doi.org/10.25025/hart12.2022.04
Iglesias Yáñez, S. (2021). El renderizado en tiempo real: integración y posibilidades en el ámbito académico. [Tesis de grado, Universidade Da Coruña]. Repositorio de la Universidade Da Coruña. https://ruc.udc.es/dspace/handle/2183/28843
Iris. (1 de octubre de 2024). Investigar de forma más inteligente. Innovar más rápido. https://iris.ai/
Krea. (1 de octubre de 2024). La forma más sencilla de generar con IA. https://www.krea.ai/home
Midjourney. (1 de octubre de 2024). Explora las fronteras de la imaginación. https://www.midjourney.com/home
Ordelín, J. (2023). La piratería de la inteligencia artificial: el uso de las obras en el entrenamiento de modelos de IA generativos. Actas de derecho industrial y derecho de autor, (43), 185-205. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9149901
Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog 1(8), 9-10. https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf
ResearchRabbit. (1 de octubre de 2024). Reimaginar la investigación. https://www.researchrabbit.ai/
Scispace. (1 de octubre de 2024). La plataforma de investigación más rápida de la historia. https://scispace.com/
Semantic Scholar. (1 de octubre de 2024). Una herramienta de investigación gratuita basada en inteligencia artificial para literatura científica. https://www.semanticscholar.org/
Stable Diffusion. (1 de octubre de 2024). Asistente estable. https://stability.ai/stable-assistant
Wang, K., Chandrasekhar, Y., Reas, R., Yang, J., Eide, D., Funk, K., Kinney, R., Liu, Z., Merrill, W., Mooney, P., Murdick, D., Rishi, D., Sheehan, J., Shen, Z., Stilson, B., Wade, AD, Wang, K., Wilhelm, C., Xie, B. & Weld, D (2020). CORD-19: El conjunto de datos de investigación abierta sobre la COVID-19. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.10706.
DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v10i1.9039
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/