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The CEO of Depix, Philip Lunn, explained to us why generative AI has made traditional rendering obsolete, how his team is compressing the entire pre-CAD design process from weeks into minutes, and what happens when designers are no longer resource-constrained.
Renderizado en tiempo real para agilizar la toma de decisiones
¿Qué problema se proponen resolver?
Llevo intentando resolver el mismo problema desde 2003: la necesidad de visualizar una idea con la claridad suficiente para poder tomar decisiones rápidamente, a través del renderizado de diseño en tiempo real. Ese era el objetivo entonces, y lo sigue siendo a día de hoy.
Por aquel entonces fundé Bunkspeed. Empezamos con un motor de videojuegos en tiempo real; partíamos de un archivo CAD alámbrico, lo teselábamos, le aplicábamos materiales y lo introducíamos en un mundo con física real para que pudieras conducir tu coche con un mando de PlayStation.
Más tarde, alrededor de 2005, añadimos el trazado de rayos (ray tracing) en tiempo real. Esto dio lugar a Hypershot, que se convirtió en el estándar de los diseñadores industriales para visualizar sus productos. Hypershot utilizaba el formato de archivo .bip, cuyas siglas significaban «Bunkspeed Interactive Photograph» (fotografía interactiva de Bunkspeed), lo cual era un gran atractivo comercial en aquella época. En 2010, Hypershot pasó a llamarse KeyShot. Sigue siendo el estándar hoy en día y sigue utilizando el mismo formato de archivo .bip.
El motivo de su éxito fue que simplificó la obtención de una imagen de alta fidelidad, ya fuera para tomar una decisión o para vender el producto. Ahora, con la IA generativa, todo ese proceso ha dado un giro de 180 grados.
Existe una filosofía que afirma que la mejor manera de seguir siendo relevante es pensar constantemente en cómo volverse irrelevante. Parece que eso es exactamente lo que han hecho con Depix.
Totalmente cierto. De lo contrario, te quedas atrapado en el dilema del innovador. Innovas en algo, tienes éxito y luego te quedas estancado porque no sabes cómo reinventarte. Pero las empresas que más perduran se reinventan continuamente. Si no lo haces, alguien lo hará por ti y te quedarás fuera del mercado. Y esta es una reinvención a gran escala.
¿Cómo es hoy en día el flujo de trabajo de visualización en un equipo de diseño de productos típico?
Con bocetos. Así es como empieza. Se hacen varias iteraciones de diseño sobre un boceto, se perfecciona y se presenta. Un responsable da el visto bueno y selecciona los que van a seguir adelante. Ese boceto se le entrega a un modelador. El modelador construye un modelo 3D, colabora con el diseñador, le aplica materiales y lo renderiza. Harán tres o cuatro versiones. Puede que haya entre ocho y doce personas trabajando a tiempo completo en la creación de esos modelos 3D.
En la industria de la automoción, luego visualizan esos modelos y eligen unos cuantos para fresarlos y crear modelos físicos. Los colocan en pedestales y los estudian. A continuación, seleccionan uno, lo fabrican a tamaño real en arcilla, lo lijan a mano, lo escanean, reconstruyen las superficies y se lo devuelven al departamento de ingeniería. Ese proceso ha sido exactamente el mismo desde que apareció el modelo digital hace 50 años.
En su página web mencionan que los «diseños seguros» siempre ganan y hablan sobre el volumen limitado en la ideación de productos. Cuéntenos algo más sobre esto.
Todas las empresas tienen el mismo problema de limitación de recursos. Tienes ideas y quieres generar opciones para esas ideas, pero todo el mundo se enfrenta constantemente a una falta de capacidad operativa. Eso es lo más importante que resolvemos: los cuellos de botella por falta de recursos. Ahora una sola persona puede hacer el trabajo de diez o veinte. El diseñador jefe obtiene una gama mucho más amplia de conceptos para evaluar y seleccionar. Ya no están limitados por estas restricciones.
Y si lo miras desde ese punto de vista, es lo mejor que le ha pasado al diseño de productos. No destruye puestos de trabajo, multiplica tus capacidades. Las limitaciones se desplazan hacia las fases posteriores (downstream), a la fabricación y a la ingeniería. Pero la IA también está calando en esos procesos.
De la intención al producto final: sin necesidad de conocimientos técnicos
¿Qué hace exactamente Depix?
Ya no es necesario empezar a partir de una geometría 3D. Basta con tener una idea. Escribes tu idea, se genera una serie de imágenes, eliges una, la modificas, generas un modelo 3D y, a continuación, haces cambios en las características y exploras las variaciones. Hemos comprobado que todo este proceso se puede hacer en cuestión de minutos. Desde la chispa de una idea hasta una visualización finalizada y lo suficientemente definida como para decidir si debes fabricarla o no.
Nosotros lo llamamos pre-CAD. Antes de empezar con el modelo 3D y la ingeniería, comprimimos en minutos todo lo que antes llevaba semanas o meses. El siguiente paso es la fase de ingeniería, que es esa gran y laboriosa tarea que todavía no se ha automatizado por completo.
¿Podría explicarnos los distintos productos que engloba Depix?
Design Lab es la capa de orquestación. Es un lienzo infinito en el que se importan imágenes, se trabaja con cientos de comandos (prompts) predefinidos para generar variaciones y, a partir de ahí, se activan diferentes agentes. Puedes importar un modelo 3D y visualizarlo como lo harías en un software tradicional, pero todo utiliza la IA generativa en lugar del trazado de rayos.
Product Vision es un agente de ideación en fase temprana. Introduces una idea, por ejemplo «barbacoa de lujo, Salvador Dalí», y te genera unos diseños fantásticos. Pero ni siquiera hace falta usar un prompt descriptivo. Basta con que indiques literalmente una idea de lo que quieres hacer y el sistema hace un estudio de mercado, lo sintetiza y crea conceptos creativos.
Luego está la herramienta CMF (color, materiales y acabados). Introduces tu producto y busca en el mercado las tendencias de color actuales, las sintetiza y genera materiales y acabados que puedes aplicar a tu imagen. Comprime en minutos un trabajo de CMF que normalmente duraría semanas.
Y Product Shape, nuestro generador de modelos 3D. Tomas una imagen, generas un modelo 3D y editas las líneas de carácter y de diseño con curvas de Bézier. Si tienes una aleta de un coche que quieres subir un poco, trazas una curva, la ajustas, vuelves a introducir el modelo 3D y lo vuelves a renderizar usando inteligencia artificial.
¿Me podría dar un ejemplo concreto del flujo de trabajo?
Mi socio Chris Braun, que fue jefe de visualización en Porsche Design durante más de 20 años, escribió «piloto trasero de Mercedes» en Product Vision. El sistema produjo unas cuantas versiones. Las llevó a Design Lab, hizo un par de variaciones en la imagen, pulsó el botón de animar (Animate) y generó una secuencia de iluminación animada. Todo el proceso apenas duró unos minutos.
Lo publicó en LinkedIn y se hizo viral. Y, si lo piensas bien, ese piloto trasero no existe en la realidad. Puede que sea una variación de cinco pilotos reales distintos, todos combinados para crear algo nuevo. Pero eso es precisamente lo que hacen los diseñadores: observan su entorno, combinan influencias y crean algo nuevo. La única diferencia es que esta herramienta lo hace muchísimo más rápido.
Hablemos de esa parte de «crear algo nuevo». Si no introduzco mi propio boceto, ¿no se parecerá el resultado a lo que ya existe?
Es lógico pensarlo, pero la realidad es otra. Puedes obtener resultados muy creativos para cosas que no existen en absoluto. La gente dice que la IA no es creativa, pero lo es de la misma forma que lo somos los humanos. Los diseñadores estudian arte, hacen estudios de mercado y analizan a la competencia. La IA hace exactamente lo mismo, pero mucho más rápido. Puedes ser tan radical o tan conservador como quieras. El diseñador asume el rol de curador (el que selecciona y valida) en lugar del técnico.
¿Cuánto control tiene el diseñador sobre el resultado final?
Si quieres, puedes empezar con un boceto, importarlo y hacer iteraciones. Con Product Vision disponemos de controles para guiar determinados elementos. Un pequeño cambio en una palabra puede llevarte a una nueva dirección, añadir tu logotipo, ajustar ciertos aspectos, etc. Todavía no se puede decir «levanta esa línea dos milímetros», pero esperamos que ese nivel de control basado en restricciones acabe llegando. Nuestra visión es que tú describas tus intenciones detalladamente y el sistema procese toda esa información.
El productor musical Rick Rubin ha dicho que a él le pagan por la confianza en su buen gusto. ¿Es hacia ahí hacia donde se dirige el diseño de productos?
Eso es exactamente lo que está pasando. A los diseñadores jefe de cualquier empresa se les paga por su criterio para producir algo estéticamente impecable y atractivo que despierte el deseo de los demás. Siempre ha sido así. Sin embargo, antes se necesitaba un gran ejército de personas para respaldar esa visión. «Tengo 150 personas produciendo diez ideas hasta un punto en el que yo pueda mirarlas y decidir». Eso sigue ocurriendo, pero ahora el tiempo se ha comprimido casi a cero. Y la persona a la que se le paga por su buen gusto ya no necesita habilidades técnicas en modelado 3D o renderizado. La inteligencia artificial hace que las personas que son buenas sean 10 veces mejores. Pero si no eres bueno, te quedarás fuera del mercado.
Primero la automoción, después cualquier producto
¿Quién utiliza Depix hoy en día?
Ford, Nissan, Lamborghini, Porsche. Volví a contactar con mis antiguos clientes y les dije: «Voy a construir esto, ¿me lo compraríais?», y todos me dijeron que sí. También trabajamos con estudios de diseño de productos. Todavía somos relativamente nuevos con nuestra oferta de productos, pero muy pronto lanzaremos un paquete (suite) integrado completamente nuevo.
¿Qué es lo que impulsa la adopción de este producto?
Los resultados. Principalmente, los pioneros (early adopters) han estado experimentando, y nuestro objetivo es pasar de la mera fase de experimentación a la implantación en toda la empresa. Ahora mismo ya estamos en ese punto con una compañía. Por lo general, la adopción a nivel corporativo es muy lenta para este tipo de tecnología.
Vemos como cliente potencial a cualquier empresa que fabrique un producto. Más concretamente a las empresas que ya realizan este trabajo de diseño, en su mayor parte con KeyShot. Simplemente somos la nueva forma de hacer ese mismo trabajo con mayor rapidez.
¿Y cuál es el nivel de adopción en estos momentos?
2026 es el primer año en el que estamos viendo una adopción real. 2027 será el momento en que la gente dirá: «Esta es una nueva forma de hacer negocios y tenemos que subirnos al carro». Y si no estás pensando en ello ahora mismo, habrá alguna otra empresa que se quede con tu cuota de mercado.
Del diseño a la fabricación en un día
Seguro que se les han ocurrido productos geniales con el mero hecho de probar su propio software. ¿Hay algo que destaque?
De vez en cuando nuestro sistema genera algo que nos hace pensar: «Deberíamos fabricar esto». Chris hizo una silla de oficina que era tan increíble que yo nunca había visto nada parecido. Hice una búsqueda inversa de imágenes en Google y no encontré nada que se le pareciera.
De hecho, a nivel interno hemos iniciado una colección a la que llamamos «Stealth Product Company» (La empresa de productos sigilosos). Vamos subiendo ahí estos diseños. Con el tiempo, puede que nos convirtamos en una empresa fabricante de productos, lo cual creo que sería lo más acertado. Necesitaríamos un socio de fabricación, y ya nos hemos planteado pedir presupuestos de fabricación para algunos de estos diseños.
La mayoría de las herramientas de nuestra serie de entrevistas operan en la fase de fabricación y de ingeniería de detalle. Depix se sitúa en una fase muy anterior, en el diseño conceptual. ¿Ve un camino hacia la generación de resultados reales de ingeniería?
Por supuesto. Nuestra visión abarca desde la idea inicial hasta el producto listo para fabricar. El juego de planos completo, todo, listo para enviarlo a un fabricante. Ese es el gran sueño. Además, me pareció interesante lo que está haciendo Bench, porque básicamente sostienen que tú les das un plano y el sistema te genera el modelo 3D listo para la fase de ingeniería. Ese es exactamente el paso que va después de lo que nosotros hacemos.
Como ya somos un sistema basado en agentes, esperamos que Design Lab también gestione agentes de terceros. Tendrás un agente de dinámica de fluidos o un agente de análisis de tensiones. Vamos a conectar esos agentes a nuestro sistema. Del diseño a la fabricación en un solo día. Ese es nuestro objetivo.
La adopción de la IA en el diseño ha sido lenta. ¿Por qué cree que ocurre esto?
El informe del MIT revela que el 85 % de los proyectos de IA fracasan. Mi opinión es que fracasan porque se sabotean, de forma inconsciente. Las personas encargadas de evaluar estas herramientas se dan cuenta de que es una forma radicalmente nueva de hacer las cosas y eso les asusta. Encuentran cualquier excusa para decir que no funcionan. Todo cambia cuando el jefe, que es consciente de la escasez de recursos, dice: «Tengo que añadir más recursos, pero no tengo presupuesto, y ahora, por fin, tengo la solución a mi alcance».
El director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, dijo que esto es diez veces más grande y diez veces más rápido que la propia Revolución Industrial. Y, si no estás pensando en ello ahora mismo, que sepas que China avanza por el carril rápido en todo lo relativo a la producción de bienes. Si en Occidente no realizamos esta transición, corremos el riesgo de quedar completamente relegados del sector de la fabricación.
¿Alguna empresa interesante de IA en ingeniería que quiera destacar?
Un buen ejemplo de lo que está ocurriendo con la IA aplicada a la ingeniería es el caso de Leo.
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