
Pamela López
Aprende en la entrevista con Pamela López sobre los beneficios y los retos de usar la inteligencia artificial en el diseño del paisaje
Pamela López es una arquitecta paisajista y maestra en diseño arquitectónico (UNAM), especialista en adaptación (SRC, Suecia) y soluciones basadas en la naturaleza enalteciendo al genius loci y al paisaje ancestral latinoamericano. Es docente en la Universidad La Salle (CDMX).
¿Qué te motivó a inscribirte a un curso de inteligencia artificial enfocado en la producción de elementos audiovisuales?
Fue realmente un empuje al saberme parte de un entorno digital que muta a cada 2.1 segundos, vaya ni en esa cantidad de tiempo logré formular, estructurar y escribir tecleando esta oración. Así de rápido se sigue “nutriendo” la IA con cada pregunta o comentario que le hacemos. Fíjate que dentro de esa misma idea de velocidad, también ocurre que depende de los procesos de reflexión humana, y eso me motivó aún más porque podría aprender a delegar a la IA cuestiones que, sin ser imprescindibles se logran en segundos para complementar el cuestionarnos, apasionarnos con los procesos y encontrar soluciones (u otras preguntas) a corto, mediano y largo plazo; volvernos esas personas exploradoras imitando algo a esas figuras del naturalismo de siglo XIX.

Una persona mexicana exploradora del naturalismo en el siglo XXI / A Mexican person exploring naturalism in 21st century
¿Cómo crees que estas herramientas pueden influir en la arquitectura y el paisajismo?
Sugerir la palabra “influencia” me parece tan solo la punta del iceberg en la conversación e implementación de esto; definitivamente tendríamos que hablar sobre el sesgo que aparece metafóricamente como una sombra de la tecnología. Si ponemos de caso que todas las personas que estudian arquitectura del paisaje en México tienen acceso a internet, a una computadora y al registro que pide cada plataforma de IA para utilizarlo; segundo, que todas esas personas se identifican como alguien que vive en un entorno urbano con variables ambientales homólogas a una ciudad del centro del país, junto a variables socio-culturales de una estructura contemporánea globalizada, entonces podríamos aproximarnos a pocos hallazgos, en cambio, si dichas herramientas son parte de un constructo ético desde cómo nutrimos esas IA, qué datos les damos, cómo abrimos la “caja negra” y desde qué trinchera le permitimos sumarse a nuestras redes de influencia, daríamos un salto sistémico de pensamiento contrario a las horas invertidas en “producir información”.
Aplicándolo al caso control de arquitecta paisajista y proyecto en puerta: este proyecto debe cumplir sus etapas desde análisis, visita al sitio y producción de información en menos de 8 días. De entrada, la visita al sitio puede que te deje en 6 días para lo demás. ¿Qué procesos puedo avanzar con apoyo de la IA mientras reflexiono? Iteraciones sobre el planteamiento del problema, diversidad en las fuentes de información fidedignas, experimentación con imágenes, democratización del conocimiento al respecto de los valores ecosistémicos que nos abrazan, por decir algunas. ¿Pero quién hace los planos? Bueno, aún no llegamos a eso. Existen Land F/X, LandKit, LandDesign, RhinoLands que manipulados por humanos producen pero no por su cuenta.

Paisaje con paisajistas / Landscape with landscapers
¿Cuáles son los desafíos éticos más significativos que identificas al aplicar la inteligencia artificial en la arquitectura y el paisajismo?
Hace un momento citaba la parte del sesgo tecnológico, eso, y algo que conversábamos en el curso con colegas: la pobre autocrítica que tenemos sobre los datos que validamos, por ende, las infancias y juventudes reciben esos datos como afirmaciones, por decir: “un jardín (por definición de la IA) debe tener césped y vegetación perimetral, tal vez rocas, uno o dos árboles y sin personas”. Si una población como la mencionada busca y encuentra eso entonces asumirán que no importa el contexto, la memoria, los recursos, la biodiversidad, vaya el espíritu protector del lugar, eso será por validez “un jardín”.

¿Cómo es un jardín? / How is a garden?
Más allá de la representación comercial de ideas, ¿cómo ves el rol de la inteligencia artificial en los procesos experimentales y en la solución de problemas complejos en el diseño de paisaje y planes regionales?
Sí, justamente es permitirnos experimentar y verlo como eso, una herramienta creativa de pruebas, de comprobación de hipótesis. Hay que aprovechar esa velocidad de resultados al dialogar con su ir y venir de “alucinaciones”. Verlo como una pizarra en un laboratorio en la cual de pronto hay ideas encimadas, borrones, cuentas nuevas, tachones, y momentos “¡eureka!”. Opino que si la miramos con un rol de único foro de verdades entonces nos estamos perdiendo de exprimir el córtex.
Complejidad tenemos desde que somos agencias en un sistema que abraza emergencias y caos en sus interacciones, que durante ello se adaptan. Me permitiría abonar a la charla con esta pregunta ¿Cuándo sería el momento de revolución para comprender que el paisaje regional es el germen de nuestra biodiversidad y la carga identitaria que sostiene a las urbes? Siendo el momento ahora, entonces la IA nos podría aportar un intercambio de redes donde le forcemos llegar a precisar en alternativas dignas del paisaje regional, por mencionar algo pienso en ¿Cómo hacer que los Sistemas de Información Geográfica sean automáticos, veloces, que junten capas de información de diversas fuentes y las adapte, que vuelva eficiente la producción de esta data para así centrarnos en comprender al sitio realmente observando, dialogando con la comunidad de comunidades y quizás generar propuestas empíricas, dignas, reales?
Otro aspecto ético a considerar tendría que ser aquello de las emisiones de GEI (gases de efecto invernadero) del sector eléctrico y de calor, de donde la IA depende para actuar. Ejemplo de esto es la capacidad espacial o física que requiere un centro de datos con miles de máquinas encajonadas absorbiendo y emitiendo calor, pregúntese tan solo ¿cuántos vatios por hora (Wh) necesita una simple y sencilla pregunta en algún procesador de IA?

Sistema complejo, biodiversidad, paisaje regional, experimento / Complex system, biodiversity, regional landscape, experiment
¿Crees que la inteligencia artificial puede desafiar nuestras preconcepciones y ayudarnos a encontrar soluciones innovadoras en el paisajismo? ¿De qué manera?
Enorme tema el de la innovación, tal parece que innovamos desde que hacemos preguntas atreviendo a cambiar el paradigma sin miedo a hacer pruebas en el camino. Eso de alguna manera ya daría principio al cimiento de desafiarnos como personas arquitectas paisajistas.
A nosotras, las personas arquitectas paisajistas nos reta, creo yo, a vincularnos más con la sensibilidad de aprender con la temporalidad, con la justicia que implica darnos una vuelta al pasado, presente y futuro de cualquier agente dentro del ecosistema. La IA nos reta a separar lo que es humano y lo que es un algoritmo, nos reta a saber ver de entre un código binario las virtudes mágicas que puede ser usar más las botas, las gafas y los croquis que como veo ahora mismo a mi alrededor usando sillas ergonómicas, anteojos y líneas poco precisas en una pantalla.
En el ámbito del paisaje, nos queda apropiarnos de aquella pluralidad de puentes. De momento dejaré estas posibilidades para que hagan sus experimentos:
1. Perplexity, para documentarse con fuentes fidedignas ante un análisis de sitio.
2. Midjourney para llevar tus croquis más allá y transformarla en una imagen intervenida.
3. Huggingface, Leonardo o Control Net, para probar un texto que se produce como imagen en la etapa de anteproyecto.
4. Krea AI, para generar experimentos en tiempo real durante la etapa de concepto.
5. ECOGEN, un prototipo que está probando SWA para incorporarlo a RHINO – GRASSHOPPER y dejar que ahora sí, esos planos se hagan casi “solos”.

Innova, diseña, proyecto de paisaje, experimenta, México, 2050 / Innovate, design, landscape project, experiment, Mexico, 2050
Fotografía: Todas las imágenes son procesadas en coautoría con la Inteligencia Artificial Stable Diffussion 3 Medium desde Hugging Face, utilizando prompts en español y los parámetros predeterminados: guidance step (5), number of inference steps (28), avoid negative prompt.