El mundo del diseño de productos está experimentando una auténtica revolución. Los procesos tradicionales que se usaban antiguamente, que antes requerían meses de bocetos iterativos (un proceso que implica hacer algo una y otra vez, para mejorarlo), creación de prototipos y pruebas, se están acelerando y mejorando drásticamente a través del  nuevo paradigma tecnológico de la  Inteligencia Artificial generativa.  IA generativa y diseño es un binomio que va a dar mucho que hablar.

¿Qué es el diseño generativo?

El diseño generativo es un enfoque en el que la IA y los algoritmos avanzados generan múltiples soluciones de diseño basadas en un conjunto de parámetros y restricciones predefinidos. Los parámetros pueden incluir dimensiones, materiales, costos, limitaciones físicas y preferencias estéticas. A diferencia de los métodos de diseño tradicionales, donde el diseñador propone una solución concreta, el diseño generativo explora millones de posibles soluciones y evoluciona hacia la mejor opción basándose en las necesidades específicas del proyecto para cumplir los parámetros establecidos.

La Inteligencia Artificial es el motor detrás del diseño generativo. La IA puede evaluar cada opción y hacer ajustes en tiempo real, perfeccionando los diseños de acuerdo con las especificaciones proporcionadas. El resultado es un proceso de diseño mucho más rápido y eficiente que el enfoque tradicional.

El diseño generativo está transformando sectores estratégicos como la arquitectura, la ingeniería, la moda y el diseño de productos, permitiendo a las empresas producir bienes que son altamente personalizados, eficientes y estéticamente únicos, todo a una escala masiva. En un mundo donde los consumidores demandan experiencias personalizadas y productos únicos, la tecnología ha avanzado para satisfacer estas necesidades.

Aplicaciones del diseño generativo a en sectores estratégicos

Aquí exploraremos algunos de los principales sectores en los que el diseño generativo está impulsando la personalización masiva:

1. Diseño de productos

El diseño de productos es el sector que más experimenta una revolución gracias al diseño generativo. Empresas de todos los tamaños están utilizando esta tecnología para crear productos personalizados que se adaptan a las preferencias individuales de los consumidores. Desde mobiliario hasta dispositivos electrónicos, la IA puede generar productos únicos para cada cliente, optimizando al mismo tiempo los costos y la eficiencia de la fabricación.

Un ejemplo notable es la creación de mobiliario personalizado. Los diseñadores pueden establecer parámetros como las dimensiones, el material y la estética deseada, y dejar que el diseño generativo haga el resto. La IA genera miles de variaciones basadas en estos parámetros, lo que permite a las empresas producir en masa muebles que son diferentes entre sí, pero que siguen cumpliendo con los estándares de calidad y funcionalidad.

En el caso de los dispositivos electrónicos, el diseño generativo también se está utilizando para optimizar tanto el rendimiento técnico como el diseño exterior. Las carcasas de los teléfonos móviles o las laptops, pueden ser diseñadas para cada cliente en particular, adaptándose a sus preferencias de uso y estilo, mientras que internamente la IA optimiza el diseño para mejorar la eficiencia térmica o la disposición de los componentes.

2. Arquitectura y construcción

El diseño generativo está transformando el sector de la arquitectura y la construcción, al permitir la creación de edificios únicos adaptados a las necesidades y preferencias de los usuarios. La IA puede generar soluciones de diseño basadas en variables como el clima, el uso del espacio, la eficiencia energética y los materiales disponibles.

Los arquitectos utilizan el diseño generativo para crear edificios que no solo sean funcionales, sino también visualmente innovadores. Al automatizar partes del proceso de diseño, los arquitectos pueden experimentar con formas y estructuras que habrían sido imposibles de concebir manualmente.

Además, la personalización masiva en arquitectura se extiende a la vivienda modular, donde los diseñadores pueden generar configuraciones únicas para cada cliente, asegurando que cada vivienda sea distinta sin perder eficiencia en la producción.

3. Moda y textiles

El diseño generativo ha encontrado una aplicación creciente en la industria de la moda y los textiles, donde la personalización masiva es clave para atraer a un público exigente que busca productos únicos. Con el uso de algoritmos de IA, las marcas pueden ofrecer a los consumidores prendas hechas a medida, donde los detalles como el color, el patrón y las características del material se ajustan a las preferencias del cliente.

Además, el diseño generativo puede optimizar la producción de textiles, al minimizar el desperdicio de material y garantizar que los patrones sean más eficientes en términos de consumo de recursos. Los algoritmos analizan datos sobre tendencias de moda, patrones históricos y las preferencias de los clientes para generar diseños que no solo son estéticamente únicos, sino también más sostenibles.

4. Ingeniería automotriz

En el sector de la ingeniería automotriz, el diseño generativo está desempeñando un papel fundamental en la creación de vehículos personalizados y optimizados. La IA permite a los ingenieros explorar una variedad de configuraciones de diseño que no solo mejoran la eficiencia aerodinámica del vehículo, sino que también optimizan aspectos como el consumo de combustible, el peso y la seguridad.

La personalización masiva en la industria automotriz, se extiende más allá de la apariencia del vehículo, llegando hasta el diseño interno y la configuración mecánica. Los consumidores pueden solicitar vehículos con características únicas, mientras que la IA asegura que estos diseños personalizados sigan siendo rentables de producir a gran escala.

5. Industria aeroespacial

La industria aeroespacial también está adoptando el diseño generativo para la creación de componentes más ligeros y eficientes. Los ingenieros utilizan la IA para diseñar estructuras que son más ligeras, pero igual de resistentes, lo que permite reducir el peso de los aviones y mejorar su eficiencia de combustible. Al mismo tiempo, el diseño generativo asegura que estos componentes cumplan los estrictos estándares de seguridad y rendimiento requeridos en la industria.

Uno de los avances más notables ha sido la optimización de piezas internas de aviones utilizando algoritmos de la IA. Estos algoritmos pueden generar estructuras complejas que serían imposibles de fabricar mediante técnicas tradicionales, pero que ahora son viables gracias a la fabricación aditiva o impresión 3D. La combinación de diseño generativo e impresión 3D está permitiendo la creación de componentes aeroespaciales más eficientes, livianos y personalizados.

Casos de éxito de la personalización masiva mediante diseño generativo con la IA

Algunas empresas líderes a nivel mundial ya han comenzado a aprovechar las capacidades del diseño generativo para la personalización masiva en diversas industrias. A continuación mencionamos algunos ejemplos notables:

1. Nike y el diseño de calzado personalizado

Nike ha implementado el diseño generativo para ofrecer calzado personalizado que optimiza tanto el rendimiento como la estética. Utilizando algoritmos de IA, la marca ha desarrollado una plataforma donde los usuarios pueden personalizar diferentes aspectos de su calzado, como el ajuste, el material y el diseño exterior, todo esto mientras la IA ajusta el diseño para optimizar el rendimiento, especialmente para atletas.

2. Airbus y la optimización de componentes aeroespaciales

Airbus, uno de los gigantes de la industria aeroespacial, ha utilizado diseño generativo para crear componentes de aviones más ligeros y eficientes. Utilizando la IA, han logrado reducir significativamente el peso de piezas clave sin comprometer la resistencia estructural, lo que mejora la eficiencia de combustible de sus aviones.

3. Autodesk y la arquitectura sostenible

Autodesk, una de las principales empresas de software de diseño, ha desarrollado herramientas de diseño generativo que permiten a los arquitectos y diseñadores generar soluciones más eficientes y sostenibles. Un ejemplo de esto es la creación de edificios donde la IA ayuda a optimizar el uso de la luz natural, la energía y los materiales de construcción, creando soluciones únicas para cada proyecto.

El futuro del diseño generativo está lleno de posibilidades emocionantes. A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando, veremos una adopción aún mayor del diseño generativo en industrias que requieren personalización masiva.

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en una herramienta cotidiana, que además está profundamente integrada en el comportamiento de los consumidores a nivel global. Una de sus aportaciones ha sido la incorporación al comercio online. Aunque parezca sorprendente, la IA decidirá el precio final en muchas transacciones online.

CONTENIDOS

La revolución de los precios personalizados por la IA

La expansión de los precios personalizados por la IA a los sectores del ocio

Preocupación por los consumidores y la privacidad con la expansión de los precios personalizados por la IA

A nivel internacional, el uso de la IA en el consumo crece en tasas exponenciales:

• Más del 60% de los consumidores globales han utilizado alguna forma de IA para investigar productos.
• El mercado de IA aplicada al retail movió más de 19.000 millones de dólares en 2024, con proyección de superar los 45.000 millones en el 2028.
• En países como Estados Unidos, India o Corea del Sur, más del 75% de los compradores en línea usan herramientas con IA integrada, desde asistentes virtuales hasta motores de recomendación.
• Empresas líderes en ecommerce como Amazon, Alibaba, Walmart o Mercado Libre han invertido colectivamente más de 10.000 millones de dólares en sistemas de IA para mejorar la experiencia del usuario, optimizar precios dinámicos y personalizar ofertas.

España no es la excepción, según un estudio reciente, más del 50% de los ciudadanos afirma utilizar la IA para sus decisiones de compra, porcentaje que se dispara por encima del 90% entre los jóvenes menores de 30 años.

Las decisiones de compras de los consumidores, impulsadas por la irrupción de la IA y la rápida adopción de tecnologías, atraviesan una transformación profunda. Ahora se intenta reconfigurar la forma en que las personas se informan, planifican y toman las decisiones de compra.

La revolución de los precios personalizados por la IA

Cada vez más usuarios compran de manera online, y eso ha hecho que las plataformas y tiendas quieran renovar sus servicios para ofrecer una mejor experiencia de compra.

Y uno de los aspectos en los que más se está incidiendo, es en la “personalización de la experiencia”, una técnica que consiste en usar los datos ya recopilados por cookies y también por los historiales del usuario, para encontrar productos que verdaderamente tengan interés para el potencial cliente. En este sentido, la IA es clave, ya que su análisis y entendimiento de los datos, la convierte en la herramienta perfecta para decirle al algoritmo qué es lo que le interesa verdaderamente al usuario por encima del resto de otras cosas.

La fijación de los precios es un arte. Y cuanto más nos encaminamos a la “fijación personalizada de precios”, más protagonismo tiene la IA, pues para fijar un precio hacen falta conocimientos de economía, pero también de marketing, finanzas, psicología del comportamiento y capacidad para hacer análisis cuantitativos con modelos matemáticos complejos. Integrar todas estas disciplinas es una tarea muy difícil para un ser humano, pero muy fácil para la IA.

La IA fijará el precio final en las compras online, y está revolucionando el eCommerce con sus tarifas dinámicas. Tal es el caso de Delta Airlines, que ha empezado a hacer pública una nueva estrategia que está llamada a cambiar para siempre la forma de comprar los boletos de avión. Se trata del abandono progresivo de los precios fijos a favor de “tarifas a medida” para cada pasajero, tarifas que están determinadas por la IA. La compañía reveló, que actualmente, casi el 3% de sus tarifas se calculan mediante la IA y se tiene el objetivo de poder alcanzar el 20% a finales de este año.

Este sistema de precios personalizados por la IA, desarrollado en colaboración con la startup israelí Fetcherr, está dando resultados extraordinariamente favorables. El objetivo final de esta propuesta es obtener “un precio disponible para un vuelo, a una hora determinada, para una persona en concreto”, una reingeniería completa de los precios de las aerolíneas.

El modelo de Delta Airlines representa la evolución más avanzada de las llamadas tarifas dinámicas, una estrategia que ya está muy extendida en multitud de sectores empresariales. Según un estudio de Mckinsey del 2022, la adopción de IA para la fijación de precios será capaz de generar ganancias de margen de entre el 5% y el 15%, lo que explicaría el creciente interés de las empresas por esta tecnología.

La IA funciona como un “superanalista” que opera las 24 horas del día, analizando en tiempo real factores como la demanda, el comportamiento de compra, los precios de la competencia y la disponibilidad para optimizar los ingresos. Con toda esta información fijará el precio final en las compras online. Esta personalización del precio tiene lugar a través de algoritmos de aprendizaje automático que estudian los hábitos individuales de los consumidores, su disposición a pagar y sus preferencias históricas.

El potencial de esta técnica para sectores como el transporte local (Taxis, Uber, etc.), cines y teatros, facturas de gas y electricidad, es casi infinito.

La expansión de los precios personalizados por la IA a los sectores del ocio

El sector de los conciertos y los eventos en vivo ya ha experimentado los efectos disruptivos de los precios dinámicos basados en la IA. El caso más llamativo fue el de las entradas para el reencuentro del grupo musical Oasis, cuyos precios en Europa saltaron de 130 a 500 euros en cuestión de minutos, debido a la altísima demanda registrada por los algoritmos. Incluso acontecimientos deportivos más populares, como los partidos de la Major League Baseball o la NBA, utilizan sistemas de IA para ajustar los precios de las entradas en función de la demanda del momento.

La industria hotelera no es diferente. Las principales cadenas hoteleras del mundo ajustan los precios de las habitaciones en tiempo real analizando la disponibilidad, la competencia, los acontecimientos locales e incluso las condiciones meteorológicas.
También los operadores turísticos y las plataformas de reserva en línea integran, cada vez más, tecnología de IA para maximizar los ingresos de los viajes organizados. Empresas como la italiana Smartpricing, utilizan el aprendizaje automático para optimizar los precios de los hoteles, con la participación de más de 4.000 hoteleros. La compañía asegura que sus clientes obtienen un aumento medio del 30% en sus ingresos con este sistema.

Incluso en el sector minorista, la IA fijará el precio final en las compras también, alcanzando niveles de sofisticación extremadamente altos. Por ejemplo, Amazon cambia los precios de sus productos decenas de veces al día mediante algoritmos que vigilan constantemente la competencia y el comportamiento de los usuarios.

Los grandes minoristas utilizan, cada vez más, etiquetas basadas en pequeñas pantallas de tinta electrónica, integradas con sistemas de IA, que permiten cambios instantáneos de precios en estanterías o departamentos. Según las previsiones de la industria, alrededor del 70% del sector minorista, utilizará IA para optimizar precios y promociones en tiempo real. El mercado de herramientas de optimización de precios basadas en IA, está experimentando un crecimiento gigante, lo cual confirma la importancia estratégica que tiene esta tecnología.

Preocupación por los consumidores y la privacidad con la expansión de los precios personalizados por la IA

La expansión de los precios personalizados suscita serias preocupaciones en materia de privacidad, especialmente en los Estados Unidos, donde muchos consideran que estas técnicas de precios personalizados por la IA, “piratean el cerebro de los consumidores”. La IA fijará el precio final en las compras online maximizando las posibilidades de obtener mejores precios para los vendedores de productos y servicios, aprovechando todos los fallos del mercado. De hecho, las primeras investigaciones demuestran que las mejores ofertas suelen ofrecerse a los clientes más ricos, mientras que las personas con menos dinero se enfrentan muchas veces a los precios más altos.

También existe un riesgo real de discriminación basada en características que por ley, no deben utilizarse, como por ejemplo el sexo o la etnia, mediante el uso de identificadores aparentemente neutros como los códigos postales. Cruzarlos con la ubicación aproximada y otra información pública disponible (desde datos censales a informes sobre delitos y detenciones en una zona determinada o el coste de la vivienda) permite “adivinar” el perfil de las personas con bastante aproximación. Sin un registro público de precios, es prácticamente imposible comprobar la equidad del sistema e identificar cualquier práctica discriminatoria.