Aplicar inteligencia artificial al diseño industrial exige decidir en qué parte del proceso ayuda y cómo se evaluará su resultado. En el capítulo 44 de Toque de Ingenio, Àlex Casabò explica su experiencia incorporando herramientas generativas al trabajo de diseño y a la formación de equipos. La conversación distingue la exploración visual, el modelado y la fabricación, y sitúa el criterio del diseñador en la relación entre todas esas fases.
Invitado: Àlex Casabò, diseñador industrial y cofundador de KASAK.
Conversación publicada: 1 de abril de 2025. Episodio: 44. Duración: 1 h 12 min.
En este capítulo:
- Qué tareas de diseño pueden beneficiarse de la generación y transformación de imágenes.
- Cómo un experimento con joyería permite entender el paso de imagen a modelo y a pieza física.
- Por qué formar a un equipo exige conocer su trabajo y documentar cómo utiliza la IA.
Àlex describe su encuentro con herramientas generativas desde una trayectoria dedicada al diseño, al modelado y al renderizado. Sus primeros experimentos le hicieron ver posibilidades en imágenes que todavía tenían limitaciones evidentes. El artículo recoge su experiencia y su valoración de las herramientas en abril de 2025, un contexto que conviene conservar al leer cualquier referencia tecnológica del episodio.
El diseño industrial abarca más que la imagen final
La conversación repasa un proceso que comienza con la comprensión del mercado, del usuario y de la necesidad. Después llegan exploraciones, bocetos, modelos y pruebas físicas. La producción y la comunicación del producto añaden otras decisiones a ese recorrido.
Esta visión amplia ayuda a ubicar la IA. Generar una imagen puede ser útil en una fase de exploración, pero no demuestra por sí mismo que el objeto responda a un uso, que sus componentes encajen o que pueda fabricarse. Cada etapa necesita una forma adecuada de comprobar sus resultados.
Àlex lo recuerda al describir un proyecto realizado con herramientas generativas:
«el diseño es toda la cadena».
Àlex Casabò, 34:22.
Para una empresa, esa idea permite formular una pregunta más útil que elegir una aplicación de moda: qué tarea ocupa tiempo, qué resultado necesita el siguiente profesional y cómo se mantendrá la calidad. La herramienta se evalúa por su aportación al proceso de desarrollo de producto.
Explorar alternativas y conservar el criterio de selección
Àlex explica que comenzó probando distintas plataformas y observando qué podía obtener a partir de instrucciones de texto. En sus primeras experiencias, los resultados eran imperfectos, pero mostraban una nueva manera de explorar formas y referencias visuales.
Durante el episodio comenta herramientas para generar imágenes, transformar bocetos y ver cómo una propuesta visual cambia mientras se dibuja. El interés está en acelerar ciertas exploraciones y facilitar que una idea se pueda discutir. La imagen se convierte en un material de trabajo para el equipo.
La capacidad de producir muchas alternativas desplaza parte del esfuerzo hacia la selección. Hace falta definir qué se busca, reconocer qué tiene interés y descartar resultados que no responden al proyecto. La abundancia de imágenes no establece por sí sola una dirección de diseño.
También conviene mantener el vínculo con las referencias y decisiones que llevaron a una propuesta. Saber por qué se eligió una forma ayuda a continuar el trabajo cuando llegan requisitos de fabricación, montaje o uso. Sin esa continuidad, una imagen atractiva puede resultar difícil de convertir en un producto coherente.
Qué enseña un proyecto de joyería generado con IA
Àlex relata un trabajo realizado con un plazo corto para preparar piezas de joyería destinadas a impresión en metal. El equipo reunió referencias, generó opciones visuales y seleccionó un conjunto de propuestas. Después utilizó herramientas para obtener modelos tridimensionales que tuvieron que revisar y limpiar.
El caso muestra una secuencia completa: referencia, exploración, selección, preparación del modelo y fabricación. La intervención del diseñador aparece en varias partes, no únicamente al escribir una instrucción inicial. La pieza final dependía de que los resultados pudieran encadenarse de manera útil.
Àlex señala una condición relevante del ejemplo: no se trataba de un producto que tuviera que encajar con otro componente mediante una geometría técnica precisa. Esa característica facilitaba el experimento. El tipo de objeto determina cuánto se puede aprovechar de una representación generada y qué trabajo posterior necesita.
La enseñanza para un equipo industrial es evaluar cada aplicación por sus restricciones. Una forma exploratoria, una pieza decorativa y una carcasa con uniones tienen exigencias distintas. Los prototipos ayudan a comprobar qué parte de la propuesta visual se sostiene cuando se transforma en un objeto físico.
Formación adaptada al trabajo del equipo
KASAK nace, según explica Àlex, para ayudar a estudios y departamentos de diseño a incorporar estas herramientas. Su propuesta parte de conocer al cliente y adaptar la formación a sus necesidades. La utilidad de una sesión depende del tipo de proyectos y tareas que realiza ese equipo.
En la entrevista comenta la dificultad de mantener cursos cerrados sobre tecnologías que cambian con rapidez. Por eso describe un formato de formación que puede actualizarse y ajustarse al contexto. La prioridad está en entender cómo aplicar las herramientas al trabajo, además de aprender una interfaz concreta.
Esta aproximación resulta útil para empresas con perfiles diferentes. Una persona que prepara imágenes comerciales puede necesitar algo distinto de quien modela componentes o define conceptos. Formar a todos de la misma manera puede dejar sin resolver las preguntas de cada función.
El cambio también necesita tiempo para probar y compartir resultados. Incorporar una herramienta al proceso real exige revisar qué información entra, qué sale y quién utiliza ese resultado después. La formación gana valor cuando conecta con un proyecto y con una decisión que el equipo ya tiene que tomar.
Aprender sin perder de vista el trabajo cotidiano
Edgar y Àlex hablan de la sensación de no poder seguir todas las novedades. La conversación reconoce la presión de descubrir constantemente aplicaciones nuevas y de imaginar oportunidades que todavía no se están utilizando. Esa sensación puede dificultar elegir dónde concentrar el esfuerzo.
Àlex introduce un matiz desde su propia actividad: en aquel momento seguía dedicando buena parte de su trabajo a tareas de diseño conocidas. La incorporación de nuevas capacidades era gradual. Esa experiencia ayuda a separar la velocidad de los anuncios de la velocidad a la que un equipo transforma su operación.
Al hablar de aprendizaje, insiste en:
«adaptabilidad es lo más importante».
Àlex Casabò, 48:55.
La adaptación que describe incluye probar, revisar y aprender de forma continuada. Para organizarla, conviene seleccionar casos de uso que tengan sentido para el equipo y observar sus resultados. Así se puede acumular experiencia sin convertir cada novedad en una obligación de cambiar todo el proceso.
Documentar el proceso permite evaluar mejor el resultado
La entrevista termina abordando la formación de futuros diseñadores. Àlex explica que, cuando un alumno utiliza IA, le interesa conocer cómo la ha incorporado y qué decisiones ha tomado. La imagen final no contiene toda la información necesaria para evaluar el aprendizaje.
Pedir que se documente el recorrido permite ver referencias, iteraciones y criterios. Esa práctica también tiene valor en una empresa: facilita que otra persona comprenda cómo se llegó a una propuesta y qué aspectos siguen pendientes de validación.
Un proceso visible ayuda a utilizar la IA con intención. Permite distinguir una exploración de una decisión final, identificar qué ha revisado el equipo y mantener continuidad entre diseño e ingeniería. El resultado gana utilidad cuando puede explicarse y seguir desarrollándose.
Qué puede aprender otro equipo de desarrollo
- Elegir tareas concretas donde la IA aporte una mejora que pueda evaluarse.
- Distinguir una imagen exploratoria de un modelo preparado para fabricar y validar.
- Adaptar la formación a los proyectos y a las responsabilidades de cada perfil.
- Conservar referencias, iteraciones y criterios para que el proceso pueda revisarse y continuar.
La conversación con Àlex Casabò sitúa la inteligencia artificial dentro de un oficio que conecta necesidades, formas y producción. Si tu empresa necesita transformar una idea en un producto, i-mas puede ayudarte a estructurar ese recorrido y a elegir pruebas que permitan avanzar con criterio. Puedes explicarnos qué quieres desarrollar.
Para seguir leyendo: El proceso de desarrollo de Citring One.
Fuente del artículo: entrevista de Edgar Guerrero con Àlex Casabò en Toque de Ingenio, publicada el 1 de abril de 2025. Las citas enlazan con sus pasajes en el vídeo; los aprendizajes son una síntesis editorial de la conversación.
