Entre todos los adjetivos que podemos utilizar junto a la palabra diseño, el de “generativo”, probablemente, sea el más avanzado, porque usa modelos basados no en los conocimientos de los ingenieros o los expertos (como ocurre en el diseño tradicional), sino en la información aportada por la inteligencia artificial (IA) a través de un software específico, lo que permite optimizar las tareas gracias a una gama de opciones mucho más amplia.
Gracias a este avance, se multiplican las posibilidades de obtener el diseño que queremos y que éste tenga una serie de propiedades aseguradas, porque se pueden realizar infinidad de pruebas, comparaciones, cálculos y variables.
Por ello, el diseño generativo es tan importante para la sostenibilidad de un producto o un envase. Por ejemplo, permite crear componentes más ligeros y resistentes, y disminuir la necesidad de materia prima y el consumo de energía, lo que reduce la huella de carbono del objeto fabricado a partir de un diseño generativo. Hay que recordar que cerca del 80% de la huella de carbono de un producto se decide en el momento de su diseño.
Historia y evolución del diseño generativo
El concepto de diseño asistido por ordenador (CAD) nació a mediados del siglo XX como un tablero de dibujo digital. Durante décadas, las herramientas informáticas se limitaron a plasmar de forma geométrica las ideas y conocimientos previos de ingenieros y expertos. El profesional dibujaba una pieza y el software comprobaba si resistía los esfuerzos mecánicos.
La evolución hacia el diseño generativo cambia por completo esta dinámica. No surge como una evolución lineal del CAD tradicional, sino de la convergencia entre la computación en la nube, los algoritmos evolutivos y la inteligencia artificial. En lugar de dibujar una geometría final, el equipo de ingeniería introduce en un software específico los objetivos del producto y sus restricciones: materiales disponibles, método de fabricación, presupuesto y fuerzas que debe soportar.
A partir de ahí, la IA explora de forma autónoma miles de opciones geométricas complejas que un ser humano difícilmente habría imaginado, seleccionando las combinaciones óptimas mediante un proceso similar a la evolución natural.
Diferencias entre diseño generativo y regenerativo
Es común confundir estos términos dentro del ámbito de la innovación y la economía circular, pero operan bajo lógicas y objetivos de negocio distintos:
- Diseño generativo: es una metodología metodológica y tecnológica. Utiliza algoritmos e inteligencia artificial para cocrear soluciones optimizadas basadas en restricciones técnicas, buscando la máxima eficiencia material y funcional.
- Diseño regenerativo: es un enfoque conceptual y filosófico de la sostenibilidad. Su objetivo no es solo reducir los daños o minimizar el impacto (huella cero), sino diseñar sistemas, productos o infraestructuras que devuelvan valor al entorno, restaurando de forma activa los ecosistemas degradados.
El diseño generativo en la arquitectura
El sector de la edificación y la construcción civil utiliza el diseño generativo para resolver problemas complejos de habitabilidad, eficiencia energética y cumplimiento normativo. Las herramientas algorítmicas permiten a los estudios de arquitectura parametrizar variables ambientales específicas antes de colocar el primer ladrillo.
Optimización del rendimiento del edificio
Al introducir datos como la trayectoria solar anual, el régimen de vientos locales y la topografía del terreno, el software genera orientaciones de fachada y distribuciones de ventanas idóneas. Esto maximiza la iluminación natural y reduce la demanda de calefacción o aire acondicionado durante la vida útil del inmueble.
Eficiencia estructural y de materiales
Al igual que en el diseño de producto, los algoritmos calculan la cantidad exacta de hormigón o acero necesaria para garantizar la seguridad estructural de vigas y pilares, eliminando el exceso de material sobrante y reduciendo drásticamente el peso del edificio.
Relación entre diseño generativo y sostenibilidad
La importancia del diseño generativo para la sostenibilidad de un producto o envase radica en su capacidad para tomar decisiones informadas en la fase conceptual. Permite crear componentes más ligeros y resistentes, disminuyendo la necesidad de materia prima y el consumo de energía en la cadena de suministro.
Esta metodología se alinea directamente con los principios del ecodiseño, ya que ayuda a plantear soluciones eficientes para aumentar la reciclabilidad de los productos bajo el enfoque circular «de la cuna a la cuna». Al analizar de forma previa la composición molecular y geométrica, se facilita la separación de materiales al final de su vida útil y se encuentran formas prácticas para reintroducir materias primas recicladas en la fabricación.
Ejemplos reales de diseño generativo
Para entender la utilidad real de esta tecnología, observemos cómo transforma la producción industrial a través de tres aplicaciones prácticas esenciales:
Consolidación de piezas en automoción
En la fabricación tradicional, un soporte o componente mecánico suele requerir el ensamblaje de varias piezas independientes. Mediante diseño generativo, la IA puede diseñar una única pieza compleja que realice las mismas funciones que las tradicionales estructurales. Esto abarata la producción, reduce fallos de unión y aligera el peso del vehículo, disminuyendo su consumo de combustible o batería.
Reducción de estructuras en el sector aeroespacial
Mediante el uso de algoritmos biomiméticos, se rediseñan componentes internos de los aviones (como los paneles divisorios o los soportes de los asientos). Las nuevas estructuras imitan la porosidad de los huesos humanos: mantienen la resistencia mecánica requerida por las normativas de aviación civil pero reducen el peso de la pieza hasta en un 45%, limitando las emisiones de CO² por trayecto.
Prótesis médicas personalizadas
En el sector de la salud, permite cruzar datos biomédicos de escaneos 3D de pacientes para diseñar implantes óseos de titanio adaptados de forma exacta a la anatomía del usuario, optimizando las zonas de carga para favorecer la regeneración celular del tejido conectivo.
Otras ventajas del diseño generativo
Gracias al uso del diseño generativo los pasos posteriores de transformación de los materiales y producción (fabricación aditiva/impresión 3D, uso del control numérico, procesos de fundición, etc.) son más precisos, generan menos residuos (materia prima residual en los procesos de manipulación) y desarrollan productos más eficientes, más baratos y con una adaptación más rápida a las demandas del mercado (acortar los tiempos para colocar un producto en los puntos de venta es una gran ventaja competitiva).
Las ventajas del diseño generativo se pueden agrupar en tres categorías:
- Comparar y explorar: permite analizar miles de variables posibles en el diseño del producto, cruzando datos de todo tipo y proponiendo diferentes diseños según se busquen unas u otras cualidades. También evita futuros problemas o errores del producto.
- Ahorro de tiempo y costes: gracias a la posibilidad de las IA de comparar tantas variables, los equipos humanos ahorran tiempo en la creación y la investigación del diseño del producto, lo que se traduce en una reducción de los costes.
- Evolucionar la fabricación: la IA aplicada al diseño permite generar diseños más complejos para fabricar con impresión 3D. Por ejemplo, se puede pensar, diseñar y fabricar una pieza compleja que haga las mismas funciones que varias piezas tradicionales. Esto supone también un alto grado de personalización y de mayor autocontrol en la fabricación.
- Flexibilidad con la disponibilidad de materiales: el abastecimiento y el precio de las materias primas condicionan la fabricación y comercialización de los productos. El diseño generativo permite, además de ahorrar materia prima, incorpora de manera rápida nuevos materiales para la fabricación que puedan sustituir a los utilizados normalmente, permitiendo el desarrollo en el uso de nuevas opciones como el grafeno o la fibra de carbono.
- Reciclaje y reciclabilidad: permite dar soluciones eficientes para aumentar la reciclabilidad de los productos (pensar el producto bajo el enfoque circular “de la cuna a la cuna”), así como encontrar formas más prácticas para el uso en su fabricación de material proveniente del reciclado.
- Huella ambiental: por todo lo explicado anteriormente, es obvio que la huella ambiental de los productos mejora de manera notable: menos materia prima y consumo de energía y agua, reducción de las emisiones de C02 y mayor reintroducción de materiales en la cadena productiva.
Preguntas frecuentes
¿El diseño generativo sustituye el trabajo de los ingenieros?
No. El software actúa como un copiloto de alta velocidad. El criterio del ingeniero sigue siendo indispensable para definir los límites del problema, validar las opciones propuestas y asegurar la viabilidad comercial del producto.
¿Es obligatorio utilizar impresión 3D para aplicar diseño generativo?
Aunque la impresión 3D es el aliado natural de las geometrías complejas generadas por la IA , los softwares actuales permiten introducir restricciones para métodos tradicionales de fabricación, como moldes de inyección, fundición o fresado por control numérico (CNC).
¿Cómo influye esta tecnología en la huella hídrica del producto?
Al optimizar los procesos de transformación material y reducir las etapas de prototipado físico y descarte de viruta, disminuye de forma notable el consumo global de recursos indirectos, incluyendo el agua y la energía asociada a los procesos térmicos de la planta industrial.
