• Organiza: Colegio Oficial de Arquitectos de Gran Canaria.
• Destinatarios/as: Colegiados/as del COAGC exclusivamente
• Docente: David Moreno Rangel, arquitecto especialista en IA.
• Modalidad: Online (video-reunión / acceso a entorno virtual).
• Duración: 16 horas lectivas repartidas en 4 sesiones de 4 horas (incluye descanso de 30 minutos por sesión).
• Fechas: 23, 24 y 30 de noviembre, y 1 de diciembre de 2026.
• Horario: De 15:00 a 19:00 h.
• Precio: 80 €
• Plazas: Máximo 50 alumnos.
• Acreditación: Se otorgará un certificado de asistencia a todos los participantes que completen el curso.

• Metodología: Cada sesión combina explicaciones teóricas, demostraciones en vivo y ejercicios prácticos centrados en casos de estudio reales de la práctica arquitectónica.
• Estrategia de interacción: Aprendizaje del método de formulación de instrucciones (prompting) estructurado bajo la metodología C.O.N.T.E.X.T.O.
• Herramientas utilizadas: Modelos de lenguaje (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot) y generadores visuales (DALL-E, Gemini/NanoBanana, entre otros).
• Requisitos: Ordenador con conexión a Internet, altavoces y micrófono. Se facilitarán enlaces a recursos y aplicaciones complementarias para continuar el aprendizaje tras el curso.

Introducción a la IA, tipos, aplicaciones generales y específicas en Arquitectura (4 h)

• Contexto y objetivos: Establecimiento de las bases conceptuales y prácticas de la IA aplicada a la arquitectura. Comprensión del origen, tipos de IA (lenguaje, imagen, audio y datos), alcance del trabajo humano frente al automatizado y debate sobre riesgos éticos, legales y de autoría.
• Resultados esperados: Dominio del vocabulario técnico, visión global de las áreas de aplicación en el estudio y primer contacto práctico con prompts simples.
• Desarrollo de contenidos:
• 1.1 Introducción y debate ético.
• 1.2 Tipos de IA y ejemplos concretos.
• 1.3 Panorama de aplicaciones en estudios de arquitectura.
• 1.4 Taller práctico inicial.
• 1.5 Interfaces y plataformas.
• 1.6 Herramientas complementarias.
• 1.7 Práctica: generación de documentos.

Modelos de lenguaje a lo largo del ciclo de proyecto. Taller LLM 1 (4 h)

• Contexto y objetivos: Uso de modelos de lenguaje (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot) para redactar, estructurar e integrar información técnica en el flujo de trabajo del estudio.
• Metodología aplicada: Aprendizaje y aplicación de la metodología de prompting C.O.N.T.E.X.T.O. para controlar el estilo, la precisión y la validez de los resultados.
• Resultados esperados: Capacidad para generar borradores de memorias, ejecutar verificaciones normativas mediante checklists y elaborar cuadros de superficies y presupuestos en fases iniciales.
• Desarrollo de contenidos:
• 2.1 Práctica inicial.
• 2.2 Fase Concurso.
• 2.3 Reforma interior.
• 2.4 Estudios previos.

Modelos de lenguaje a lo largo del ciclo de proyecto. Taller LLM 2 (4 h)

• Contexto y objetivos: Profundización en las fases avanzadas del proyecto: proyecto básico, de ejecución y dirección de obra. Creación y configuración de Agentes personalizados (GPTs o Gemas) especializados.
• Resultados esperados: Redacción automatizada y controlada de memorias técnicas, gestión de actas de obra, presupuestos preliminares y documentación administrativa avanzada.
• Desarrollo de contenidos:
• 2.5 Proyecto básico y documentación administrativa.
• 2.6 Proyecto de ejecución y definición arquitectónica.
• 2.7 Inicio y dirección de obra.
• 2.8 Otros recursos y aplicaciones.

Modelos de IA de imágenes en el proceso de diseño (4 h)

• Contexto y objetivos: Integración de herramientas generativas visuales (ChatGPT-DALL·E, Gemini, etc.) para transformar bocetos en imágenes conceptuales, explorar variaciones estilísticas, generar moodboards y compaginar la comunicación gráfica con clientes o jurados.
• Resultados esperados: Dominio del prompting visual bajo el método C.O.N.T.E.X.T.O., producción de maquetas virtuales y aplicación estratégica de la IA visual en presentaciones y concursos.
• Desarrollo de contenidos:
• 3.1 Generadores y edición de imágenes en diferentes fases/estrategias de proyecto.
• 3.2 Ejercicios prácticos de generación/edición de imagen.
• 3.5 Conclusiones.