Durante décadas, la creación de espacios públicos en Gran Bretaña se ha regido tanto por el juicio como por la metodología. Los profesionales hablan del “carácter”, la “vitalidad” y la elusiva “sensación” de un paisaje urbano; cualidades refinadas a través de la experiencia, el uso humano y el instinto profesional más que por métricas formalizadas. El profesional consumado era a menudo el que había visto suficientes lugares para reconocer lo que funcionaba, incluso cuando los mecanismos causales seguían siendo en parte intangibles.

En este sentido, la creación de lugares se ha asemejado durante mucho tiempo a la propia arquitectura: una síntesis de arte, ciencia social, economía y regulación, mediada por el juicio profesional más que por normas deterministas. Sin embargo, las condiciones en las que se conciben y entregan los lugares han cambiado fundamentalmente.

Los patrones de trabajo pospandémicos han desestabilizado los supuestos de larga data sobre los desplazamientos, la demanda minorista y la viabilidad de las oficinas. Los requisitos de ganancia neta de biodiversidad imponen obligaciones ecológicas cuantificables. Los compromisos de producción neta cero extienden la responsabilidad a todo el ciclo de vida de los activos. Mientras tanto, una escasez crónica de viviendas exige tanto aceleración como precisión en la entrega, incluso cuando el capital se vuelve más reacio al riesgo y los procesos de planificación más controvertidos.

En un entorno así, el margen para la intuición no respaldada por pruebas se ha reducido drásticamente. Lo que está surgiendo no es la sustitución del juicio profesional, sino un nuevo paradigma probatorio: la ciencia del lugar.
La inteligencia artificial no elimina la visión humana, sino que la aumenta, transformando la creación de espacios públicos de una disciplina basada en la experiencia en otra informada por el comportamiento data, la modelización medioambiental y el análisis predictivo a una escala sin precedentes.

La larga evolución del placemaking: De la geometría al comportamiento

Para comprender el significado de este cambio, merece la pena situarlo dentro de la historia más profunda de la forma urbana.

El "placemaking" siempre ha oscilado entre dos concepciones de la ciudad: como sistema de ingeniería y como organismo vivo.

Los asentamientos antiguos estaban conformados principalmente por la defensa, las rutas comerciales y la topografía. El urbanismo romano impuso un orden geométrico más estricto a través de retículas, foros e infraestructuras; expresiones de la autoridad imperial más que de un crecimiento orgánico. Las ciudades medievales evolucionaron de forma más orgánica, respondiendo a las economías artesanales, la transitabilidad y la geografía local mucho antes de que se codificaran tales consideraciones.

La Revolución Industrial alteró este equilibrio. La rápida urbanización generó hacinamiento, contaminación y crisis de salud pública, lo que impulsó movimientos reformistas que hacían hincapié en el saneamiento, las restricciones de uso y las infraestructuras a nivel municipal. El propio movimiento británico de las Ciudades Jardín, liderado por Ebenezer Howard, representó un temprano intento de conciliar la eficiencia con el bienestar, un precursor conceptual del discurso contemporáneo sobre la sostenibilidad.

La planificación del siglo XX divergió entonces bruscamente. El modernismo, espoleado por la proliferación de la propiedad privada de automóviles, privilegió la racionalidad, la separación funcional y la intervención a gran escala. La reconstrucción de posguerra en el Reino Unido adoptó viviendas construidas por sistema, redes de carreteras arteriales y marcos de uso del suelo diseñados para maximizar el rendimiento y el crecimiento. Muchos esquemas entregaron viviendas a escala pero lucharon por fomentar la cohesión social o la identidad local. A finales del siglo XX, empezó a surgir un consenso: la forma física por sí sola no determina el éxito; lo hace el comportamiento humano. Este reconocimiento sentó las bases intelectuales del placemaking moderno y de los debates que siguen dándole forma.

Moisés contra Jacobs: la batalla por la calle

El La lucha de mediados del siglo XX entre Robert Moses y Jane Jacobs sigue siendo la alegoría definitoria de la planificación urbana.

Moisés encarnaba el modernismo tecnocrático. Contemplando la ciudad desde arriba, la enfocó como un sistema logístico que debía optimizarse para el movimiento y la eficiencia. Las autopistas, los planes de viviendas a gran escala y los megaproyectos de infraestructuras reflejaban la convicción de que la planificación dirigida por expertos podía lograr el progreso mediante un diseño racional.

Jane Jacobs ofreció una perspectiva fundamentalmente diferente. Observando las ciudades a pie de calle, argumentó que la vitalidad surge de la densidad, la diversidad y la interacción informal; el “ballet de acera” de la vida cotidiana. La seguridad, la actividad económica y la cohesión social no eran producto de un gran diseño, sino de intrincados ecosistemas locales que se resisten a la simplificación. Jacobs no rechazaba la planificación; rechazaba el reduccionismo.

En el Reino Unido, su perspectiva ha dado forma a la retórica política durante décadas. Los marcos de planificación contemporáneos hacen hincapié en la transitabilidad, el uso mixto, el ámbito público y el compromiso de la comunidad. Sin embargo, los mecanismos de aplicación a menudo siguen limitados por lo que se puede cuantificar. Los modelos de transporte miden con precisión los flujos de vehículos. Los análisis de costes y beneficios monetizan las inversiones en infraestructuras. Pero el valor de la sociabilidad, la pertenencia o un ámbito público agradable ha sido históricamente difícil de expresar en términos económicos defendibles.

En consecuencia, las decisiones favorecen con frecuencia lo que es mensurable sobre lo que es significativo. La inteligencia artificial altera este equilibrio. El data del comportamiento a escala permite ahora a los planificadores cuantificar los patrones de movimiento, el tiempo de permanencia, la comodidad ambiental y la interacción social, proporcionando un apoyo empírico a percepciones que antes eran en gran medida cualitativas.

La regeneración de King's Cross en Londres ilustra la importancia de este cambio. El éxito del distrito se deriva no sólo de la arquitectura, sino de un ámbito público meticulosamente comisariado y diseñado para fomentar la permanencia, la interacción y el uso repetido. Granary Square funciona como un teatro cívico: patio de recreo, espacio para eventos, refugio a la hora de comer y destino nocturno en igual medida. Su vitalidad refleja precisamente la complejidad multifuncional que Jacobs defendía. Las herramientas de IA pueden simular ahora esa dinámica de comportamiento antes de la construcción, lo que permite a los promotores y a las autoridades comprobar si los espacios propuestos mantendrán diversos patrones de uso a lo largo del tiempo y de las estaciones.

La máquina orgánica: Wright, Gehl y la ciudad a escala humana

Entre el modernismo mecanicista de Moses y la crítica humanista de Jacobs se encuentra una tercera tradición: el intento de conciliar el progreso tecnológico con la vida urbana orgánica. La Broadacre City de Frank Lloyd Wright imaginaba comunidades descentralizadas integradas en el paisaje, habilitadas en lugar de dominadas por la tecnología. Wright creía que la máquina podía liberar a los individuos de las limitaciones urbanas industriales, facilitando un orden espacial más humano.

Aunque en gran medida teórica, esta visión resuena en la Gran Bretaña contemporánea. El trabajo a distancia, la conectividad digital y los servicios distribuidos ya están remodelando los patrones de asentamiento, difuminando los límites entre la vida urbana y la suburbana. Más tarde, Jan Gehl tradujo esa filosofía centrada en el ser humano en principios operativos, centrándose en la “ciudad a la altura de los ojos” experimentada por los peatones que se desplazan a la velocidad de la marcha. Su trabajo demostró que las decisiones de diseño a pequeña escala, la articulación de las fachadas, los asientos, la iluminación y la permeabilidad influían profundamente en el comportamiento.

La inteligencia artificial proporciona ahora la capacidad analítica para hacer operativas estas percepciones a escala. En lugar de imponer un orden desde arriba, los sistemas inteligentes pueden modelar el comportamiento emergente desde abajo, simulando cómo las personas habitan realmente el espacio.

Los planes de regeneración impulsados por el patrimonio, como el de la central eléctrica de Battersea, ejemplifican tanto la promesa como la complejidad de este enfoque. El hito industrial conservado ancla el desarrollo en la memoria colectiva, mientras que el nuevo ámbito público pretende crear un barrio urbano vibrante. Sin embargo, el proyecto también revela tensiones entre la creación de destinos y la habitabilidad cotidiana, tensiones que la modelización basada en la IA podría ayudar a conciliar optimizando los flujos de multitudes, la combinación de comercios, la demanda de transporte y el confort medioambiental para que estos lugares funcionen como comunidades y no como meras atracciones.

La prueba de Gehl: Cuantificar lo “no mensurable”

Históricamente, la evaluación de esa calidad a escala humana requería una observación minuciosa. Los equipos contaban manualmente a los peatones, trazaban líneas de deseo y registraban cómo se utilizaban los espacios públicos a lo largo del tiempo. La visión por ordenador transforma este proceso.

Los sensores y las señales de CCTV permiten ahora analizar los flujos peatonales en función de las estaciones y los periodos del día, los patrones de permanencia frente a los de tránsito, las agrupaciones sociales y los puntos de encuentro informales, el uso de servicios como asientos y sombra, y las limitaciones de accesibilidad que afectan a los distintos grupos de usuarios.

La propia investigación de Gehl fue mucho más allá del recuento de movimientos. Mediante experimentos de campo sistemáticos en Copenhague y otras ciudades europeas, examinó los efectos acumulativos de lo que podría denominarse contaminación visual: señalización excesiva, desorden en las calles, artefactos de ingeniería de tráfico, iluminación mal coordinada y estímulos visuales en competencia que fragmentan la experiencia del peatón. Sus conclusiones sugirieron que tales elementos no sólo afectan a la estética, sino que reducen materialmente la comodidad percibida, la legibilidad y la disposición a permanecer en el lugar. Por el contrario, los entornos con líneas de visión coherentes, señalización contenida y fachadas activas fomentan un movimiento más lento, la interacción social y un mayor sentido del lugar.

Gehl también desafió la doctrina ortodoxa del siglo XX de la separación funcional estricta, la división de las calles en zonas discretas para vehículos, ciclistas y peatones, y de los distritos en enclaves de uso único. Su trabajo sobre los principios del espacio compartido sostenía que la ambigüedad cuidadosamente diseñada puede mejorar la seguridad y la sociabilidad al animar a los usuarios a negociar el espacio mediante el contacto visual y las señales de comportamiento en lugar de confiar únicamente en las señales y las barreras. El rediseño de Exhibition Road en Londres ofrece un ejemplo destacado en el Reino Unido: al eliminar los bordillos, las marcas de tráfico convencionales y la segregación rígida, el esquema creó una superficie unificada que acomodaba a peatones, ciclistas y vehículos en un entorno más lento y atento. Aunque no exento de controversia, demuestra cómo las intervenciones sutiles de diseño pueden recalibrar el comportamiento sin necesidad de una imposición de mano dura.

La inteligencia artificial permite ahora probar cuantitativamente estas percepciones cualitativas. La visión por ordenador puede evaluar cómo navegan las personas por entornos compartidos, dónde se producen vacilaciones, cómo afecta el desorden visual a los patrones de movimiento y si las calles rediseñadas fomentan realmente tiempos de permanencia más largos o interacciones más seguras. En efecto, la IA permite a los planificadores ir más allá de las pruebas anecdóticas para obtener resultados mensurables sobre el comportamiento.

Especialmente valiosa es la identificación de micronodos de actividad, lugares que atraen constantemente a la gente a pesar de parecer poco llamativos en el plano. Dichos nodos suelen apuntalar el éxito comercial y la vitalidad social. Para los promotores, esto reduce la incertidumbre al alinear la inversión con la demanda demostrada. Para las autoridades locales, refuerza los argumentos a favor de mejoras específicas del espacio público. La creación de espacios públicos pasa de diseñar para usuarios hipotéticos a aprender del comportamiento real.

La evolución en curso del Parque Olímpico Reina Isabel subraya la importancia de esta capacidad. Concebida con ambiciones de legado a largo plazo, la zona se ha ido adaptando a medida que los patrones de uso reales divergían de las proyecciones iniciales. El análisis posterior a la ocupación impulsado por la IA podría respaldar una recalibración continua, transformando la creación de espacios de una intervención puntual en un proceso adaptativo e iterativo, sensible a los cambios demográficos, los estilos de vida y las condiciones climáticas.

Lecciones globales: Tomar prestada la brillantez

Los precedentes internacionales demuestran cómo los enfoques de la data-driven pueden permitir intervenciones urbanas políticamente ambiciosas, pero también revelan una creciente divergencia en las filosofías que sustentan la creación de ciudades.

El gemelo digital de Singapur modela microclimas, lo que permite a los planificadores mitigar las islas de calor y los túneles de viento antes de la construcción, una capacidad crítica en entornos tropicales de alta densidad donde el confort ambiental determina directamente la viabilidad a nivel de calle. Las supermanzanas de Barcelona se basaron en sofisticados modelos de tráfico para demostrar que la reasignación del espacio vial a los peatones no produciría una congestión sistémica, lo que permitió a los responsables políticos aplicar con confianza estrategias centradas en las personas. En gran parte de Europa continental, iniciativas similares reflejan un cambio más amplio que se aleja de la planificación dominada por el automóvil y se dirige hacia un urbanismo compacto y transitable que prioriza el espacio público, el uso mixto y la habitabilidad cotidiana.

Esta trayectoria representa, en parte, una reacción contra las intervenciones verticalistas a gran escala de mediados y finales del siglo XX. Muchas ciudades europeas experimentaron con megaestructuras modernistas, sistemas viarios elevados y zonificación funcional antes de redescubrir gradualmente el valor económico y social del tejido urbano de grano fino, la continuidad arquitectónica y las calles a escala humana. Hoy en día, los marcos políticos de ciudades como París, Copenhague y Viena hacen cada vez más hincapié en los barrios de 15 minutos, el transporte activo, la reutilización adaptativa y la infraestructura comunitaria, enfoques que se alinean estrechamente con la tradición de Jacobs-Gehl.

Por el contrario, algunas partes de la región del Golfo, incluidos los EAU y Arabia Saudí, siguen persiguiendo un modelo más centralizado de desarrollo urbano. Los proyectos de Dubai, Abu Dhabi y Riad suelen concebirse a escala metropolitana o incluso nacional, impulsados por inversiones dirigidas por el Estado y ejecutados mediante pesados planes maestros descendentes que dan prioridad a la arquitectura imponente, la visibilidad global y la rapidez de entrega. Se encarga a los arquitectos que produzcan estructuras emblemáticas que señalen ambición y modernidad, mientras que distritos enteros se entregan en plazos comprimidos raramente alcanzables dentro de los sistemas de planificación europeos.

Estos desarrollos pueden lograr una coherencia y una integración de infraestructuras extraordinarias, pero también conllevan los riesgos asociados a la creación de lugares de arriba abajo: una evolución orgánica limitada, una formación incierta de la comunidad a largo plazo y una posible desalineación entre la intención del diseño y el uso cotidiano. El reto no es de capacidad técnica; muchos proyectos del Golfo despliegan modelización de vanguardia, gemelos digitales e ingeniería medioambiental, sino de calibración del comportamiento. La escala monumental y el espectáculo arquitectónico no se traducen automáticamente en vitalidad a pie de calle.

En última instancia, la inteligencia artificial puede servir de puente entre estos paradigmas. En los entornos de rápida construcción, los análisis posteriores a la ocupación impulsados por la IA pueden revelar cómo habitan realmente los residentes y visitantes los distritos de nueva creación, permitiendo ajustes en la programación, el transporte, el espacio público y el uso del suelo a lo largo del tiempo. En las ciudades europeas consolidadas, las mismas herramientas pueden apoyar una transformación incremental sin sacrificar el patrimonio ni la continuidad.

Para el Reino Unido, que ocupa cada vez más un punto intermedio entre estos enfoques, la lección es no emular al por mayor ningún modelo único, sino combinar la ambición estratégica con la sensibilidad a escala humana. El tejido urbano histórico de Gran Bretaña, sus complejas estructuras de gobierno y las expectativas de la población favorecen un cambio evolutivo más que revolucionario. Sin embargo, la escala de la demanda de vivienda y la renovación de infraestructuras que se requerirá en las próximas décadas exigirá una acción más coordinada de lo que el incrementalismo tradicional puede aportar por sí solo.

Más cerca de casa, las iniciativas emergentes sugieren un cauteloso avance hacia esa síntesis. La integración en el Gran Manchester de la analítica del transporte, la infraestructura digital y el intercambio de data entre autoridades representa uno de los intentos más avanzados de aplicar el pensamiento sistémico a escala regional. Al modelizar las relaciones entre la movilidad, la distribución del empleo y la oferta de viviendas, las ciudades-región pueden dirigir las inversiones hacia los lugares donde rindan el mayor rendimiento social y económico, preservando al mismo tiempo las cualidades que hacen que los lugares sean habitables.

En este contexto, la IA no prescribe un único futuro urbano. Más bien, dota a los responsables de la toma de decisiones de la capacidad de poner a prueba visiones contrapuestas, desde desarrollos emblemáticos de alta densidad hasta la regeneración detallada de barrios, comparándolas con resultados mensurables. Las ciudades con más éxito de las próximas décadas serán probablemente las que equilibren la escala estratégica con la experiencia humana, la sofisticación tecnológica con la continuidad cultural y la ambición con la adaptabilidad.

El reto de la entrega en el Reino Unido: Fragmentación y riesgo

A pesar de estas oportunidades, las limitaciones estructurales siguen siendo formidables. La fragmentación de las autoridades de planificación, la incoherencia de las normas data y las limitaciones de recursos dificultan su adopción generalizada. Muchos departamentos de planificación local carecen de la capacidad necesaria para interrogar los sofisticados resultados de los modelos, lo que crea una asimetría entre los agentes privados bien dotados de recursos y las instituciones públicas.

Además, el sistema de planificación discrecional del Reino Unido hace más hincapié en la negociación que en la certidumbre basada en normas. Aunque esta flexibilidad permite tomar decisiones sensibles al contexto, también introduce una imprevisibilidad que desalienta la innovación. La IA podría mitigar esta incertidumbre proporcionando marcos probatorios compartidos, pero sólo si la capacidad se desarrolla a ambos lados de la división público-privada.

Sin embargo, existe una oportunidad más fundamental que la fragmentación y las limitaciones de recursos ocultan: la automatización parcial del propio proceso de planificación. Una parte importante de las solicitudes de planificación: ampliaciones de viviendas, reformas menores, cambios de uso dentro de los parámetros establecidos, implican impactos materiales limitados que, sin embargo, se someten a la misma deliberación basada en comités que planes mucho más trascendentales. El resultado es un sistema en el que las decisiones triviales consumen un tiempo y unos recursos desproporcionados, mientras que las solicitudes importantes hacen cola detrás de ellas. Las herramientas de evaluación impulsadas por la IA, entrenadas en la política de planificación, el data medioambiental y los precedentes, podrían gestionar estos casos con mayor coherencia y rapidez que cualquier comité, liberando a los funcionarios de planificación y a los miembros electos para que se concentren en las decisiones que realmente merecen el juicio humano. Una automatización basada en pruebas de este tipo no disminuiría la responsabilidad democrática, sino que la agudizaría al garantizar que el escrutinio se reserva para aquellos momentos en los que realmente importa.

Quizá el obstáculo más persistente para el desarrollo no sea la viabilidad técnica, sino la confianza. Las comunidades suelen ver con escepticismo los ejercicios de consulta, mientras que los desarrolladores temen que las objeciones puedan reflejar minorías vocales en lugar de un sentimiento representativo. El procesamiento del lenguaje natural ofrece un mecanismo para salvar esta distancia. Al analizar grandes volúmenes de respuestas a las consultas, la IA puede identificar temas, prioridades y preocupaciones comunes, garantizando que los responsables de la toma de decisiones se comprometan con la voz colectiva en lugar de con extremos aislados. Las comunidades también podrían beneficiarse de la interacción con modelos de lenguaje natural (chatbots) que formularían preguntas más pertinentes que las actuales entrevistas estructuradas, que no logran captar los matices o el pensamiento subyacente. Del mismo modo, las simulaciones impulsadas por IA de la luz solar, el ruido, el tráfico y la demanda de infraestructuras pueden hacer que el discurso pase de los temores especulativos a un debate basado en pruebas.

Utilizadas con transparencia, estas herramientas pueden reforzar la legitimidad democrática en lugar de socavarla. En este contexto, la IA funciona no sólo como apoyo analítico, sino como infraestructura institucional para la toma de decisiones.

Rendimiento, responsabilidad y la ética del algoritmo

La creación de lugares en el futuro será inseparable del rendimiento medioambiental. La IA puede optimizar la orientación en función de la luz natural y la eficiencia energética, modelar los resultados de la biodiversidad, predecir los riesgos de inundación y gestionar los ecosistemas urbanos de forma dinámica. La integración con redes de sensores permite una supervisión continua en lugar de evaluaciones puntuales de cumplimiento. Para los inversores obligados por los compromisos ASG, estas capacidades transforman la sostenibilidad de una aspiración narrativa en una realidad operativa. Sin embargo, desplegar estas capacidades de forma responsable exige tanta atención como desarrollarlas.

El poder analítico conlleva una responsabilidad ética. El sesgo algorítmico plantea riesgos reales: los sistemas entrenados en el data histórico pueden reproducir inadvertidamente las desigualdades, asignando menos recursos a zonas que históricamente han estado desatendidas.

Las consideraciones relativas a la privacidad son igualmente importantes. La supervisión del espacio público no debe convertirse en vigilancia. Unos marcos de gobernanza sólidos, la anonimización y la transparencia son requisitos previos esenciales, no ideas de última hora.

La supervisión humana sigue siendo indispensable. La IA puede generar soluciones optimizadas según parámetros definidos, pero la determinación de esos parámetros es fundamentalmente una elección de la sociedad. La creación de lugares refleja en última instancia los valores humanos, no la mera eficiencia computacional.

Hacia la era de la empatía

Paradójicamente, el auge de la artificial intelligence puede permitir unas ciudades más centradas en el ser humano. Al automatizar la complejidad técnica, desde la modelización medioambiental hasta la previsión del transporte, los profesionales pueden dedicar más atención al patrimonio, la identidad, la estética y la cohesión social. Las cualidades que hacen que los lugares tengan sentido son precisamente las menos susceptibles de optimización algorítmica.

La perdurable metáfora de Jan Gehl sigue siendo acertada: una ciudad de éxito se parece a una fiesta de éxito, la gente se queda porque quiere, no porque deba. La ciencia del lugar no extingue la magia urbana, sino que la hace menos accidental y más deliberada.

Para el sector inmobiliario británico, las implicaciones son profundas. La inteligencia artificial ofrece un medio para conciliar la escala con la sensibilidad, el crecimiento con la habitabilidad y los imperativos económicos con el valor social. La cuestión decisiva ya no es si la IA dará forma a las ciudades británicas, sino cómo y bajo la tutela de quién.

Quienes dominen esta integración darán forma a la próxima generación de lugares. Los que no lo hagan pueden encontrarse diseñando para un pasado que ya está retrocediendo.