es.wedoany.com Noticia: Un estudio probó la herramienta de inteligencia artificial llamada WeDesign+ en consultas sobre espacios públicos y viviendas en Montreal, Canadá, y mostró que esta herramienta ayuda a los residentes a expresar sus necesidades de manera más intuitiva, pero su valor depende en gran medida del método de uso; si se guía incorrectamente, también podría ocultar problemas reales.
La consulta pública es una fuente importante de legitimidad en las decisiones urbanas. La planificación de parques, viviendas sociales, remodelaciones de calles o terrenos industriales abandonados no solo implica diseño, sino también fondos públicos, salud pública, valor del suelo, movilidad cotidiana, resiliencia climática y sentido de pertenencia comunitaria. El equipo de investigación utilizó la herramienta WeDesign+ en consultas sobre espacios públicos y viviendas en Montreal, que permite a los usuarios describir un lugar en lenguaje cotidiano y generar rápidamente múltiples imágenes de IA para discutir, rechazar o perfeccionar. Esto proporciona a los residentes contenido concreto para responder antes de que las decisiones estén definidas, permitiendo que el conocimiento local y las experiencias de vida entren en la discusión en una etapa más temprana.
Uno de los casos de prueba fue el sitio Victoria Précision en el barrio Sainte-Marie de Montreal, una antigua propiedad industrial. Las organizaciones comunitarias están explorando la posibilidad de convertir este terreno en viviendas sociales, y los residentes utilizaron la herramienta para construir una visión conjunta, con el fin de movilizar apoyo y persuadir a los tomadores de decisiones. En otro taller, los participantes describieron un parque con bancos, suelo plano, cochecitos, fuentes y el telón de fondo de Montreal, y la IA generó múltiples escenarios. Estas imágenes no son diseños finales, sino puntos de partida para la discusión. Los participantes pueden preguntar si los caminos son continuos, si un cochecito o una silla de ruedas pueden pasar, si la ubicación de los bancos es razonable o si la escena tiene características locales. El ejercicio también reveló las limitaciones de la IA, como imágenes que a menudo contienen detalles poco realistas o ignoran las particularidades locales.
Cuando la indicación cambió de "a lo largo de" un espacio verde en una calle peatonal a "dentro de" la calle peatonal, las imágenes cambiaron en consecuencia. Este cambio en la redacción hizo visible un problema de planificación: ¿la vegetación está a un lado de la carretera o es parte de la calle misma? A veces, las imágenes más útiles son precisamente las visualmente menos atractivas. Cuando la IA generó edificios más altos en el antiguo terreno industrial, los residentes pudieron expresar más fácilmente que no querían torres allí; cuando el modelo generó edificios de altura media comunes, los residentes señalaron la falta de ladrillos locales, escaleras exteriores, memoria industrial, arte callejero y otras texturas características del barrio Sainte-Marie.
El estudio también señaló múltiples riesgos. La entrada de indicaciones se convierte en una nueva barrera: la herramienta reduce la necesidad de dibujar, pero introduce el requisito de describir escenas en un lenguaje que el modelo pueda entender. Las referencias culturales y expresiones cotidianas de los residentes de habla francesa funcionan mejor en modelos en inglés; aunque la traducción puede mejorar las imágenes, también altera sutilmente las intenciones de los residentes. La IA a menudo hace que la inclusión parezca más fácil de lo que realmente es: una silla de ruedas en la imagen no significa accesibilidad, una multitud diversa no representa inclusión, y un patio sombreado no garantiza sombra, mantenimiento, uso invernal o seguridad. Las imágenes atractivas pueden generar promesas excesivas: luces realistas, árboles frondosos y personas sonrientes pueden hacer que las ideas tempranas parezcan ya financiadas y viables, lo que es peligroso en la planificación pública, ya que puede llevar a las instituciones a afirmar que "ya se consultó" mientras ignoran comentarios y desacuerdos reales.
El equipo de investigación enfatiza que las imágenes en sí mismas no son evidencia; la verdadera evidencia son los registros que las rodean: las palabras originales de los residentes, los registros de traducción, las alternativas generadas, las razones por las que las personas aceptan o rechazan partes de las imágenes, las preocupaciones no resueltas y el alcance real del impacto de la consulta. Las ciudades enfrentan decisiones difíciles sobre el suelo; edificios vacíos, terrenos no utilizados y antiguas propiedades industriales suelen ser focos de disputas sobre vivienda, parques, adaptación climática e identidad comunitaria. Si la herramienta de IA se usa correctamente, puede ayudar a los residentes a expresar sus necesidades antes de que los desarrolladores presenten renderizados o los planificadores urbanos reduzcan las opciones; si se usa incorrectamente, puede hacer que la participación parezca más amplia, pero en realidad otorgue más poder a quienes tienen las mejores indicaciones o las pantallas más grandes.
Para los gobiernos urbanos, no se debe tratar la consulta con IA como un ejercicio independiente en línea; debe combinarse con alcance presencial, organizaciones comunitarias de confianza, honorarios, apoyo de accesibilidad y orientación multilingüe. Antes de reescribir las indicaciones, conserve el lenguaje original de los residentes, muestre múltiples imágenes en lugar de una sola, pregunte sobre los problemas de cada imagen y registre los ejemplos rechazados. Construya herramientas que permitan a las personas rodear, marcar y comentar partes de las imágenes, no solo votar. Revise cada imagen según estándares del mundo real (accesibilidad, seguridad, comodidad, acogida, inclusión e identidad local) y márquelas como conceptuales y no vinculantes. Lleve los comentarios y advertencias a informes, resúmenes de diseño y discusiones de financiamiento. La IA no puede resolver consultas débiles ni crear confianza donde no existe, pero puede hacer intervenciones útiles en el espacio caótico entre las experiencias de vida de los residentes y los planos técnicos de planificación. El futuro de la consulta pública no debe ser generado por IA, sino liderado por la comunidad, utilizando la IA con cuidado para hacer que las ideas sean visibles, discutibles y responsables.
