LegoGPT es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon que permite generar modelos LEGO funcionales y estables a partir de simples descripciones en lenguaje natural. Basado en modelos generativos autoregresivos, este sistema ha sido entrenado con más de 47.000 estructuras únicas, permitiendo replicar patrones complejos y garantizar la viabilidad física de las construcciones. El modelo no solo genera diseños visualmente atractivos, sino también técnicamente consistentes, siendo capaz de evitar errores estructurales como piezas mal alineadas o ensamblajes inestables.

Lo más destacable es que la herramienta ya está disponible en GitHUB para el público general, lo que abre nuevas posibilidades tanto para aficionados como para entornos profesionales. Su aplicación va mucho más allá del entretenimiento, pues el uso de LEGO en departamentos de formación y diseño industrial ya es una práctica asentada en grandes empresas. Esta sinergia entre IA y creatividad material permite acelerar procesos de prototipado, facilitar la comprensión espacial en contextos educativos e incluso estimular habilidades de trabajo en equipo mediante entornos colaborativos.

Con LegoGPT, el clásico juego de bloques se transforma en una potente herramienta de diseño automatizado, fusionando décadas de cultura pop con la tecnología de vanguardia en inteligencia artificial.

Una herramienta accesible y potente

LegoGPT puede recibir instrucciones como “una torre con ventanas y un tejado rojo” o “un coche deportivo azul con alerón” y generar modelos tridimensionales construibles con piezas reales. A diferencia de otros modelos generativos, este sistema ha sido específicamente entrenado para tener en cuenta la física de las construcciones, de modo que las creaciones generadas no solo tengan sentido estético sino también estabilidad estructural. El modelo predice de forma secuencial la colocación de cada nueva pieza, en función de la geometría y el contexto, lo que permite construir diseños más realistas y robustos.

Una de las características más técnicas de LegoGPT es su capacidad para manejar estructuras de hasta 1.500 piezas con un nivel de precisión superior al 80 % respecto a ensamblajes humanos. Este rendimiento se debe en parte a su arquitectura de red neuronal optimizada y al uso de un sistema de evaluación física durante el entrenamiento, que penaliza configuraciones inestables. Además, la herramienta está disponible mediante una interfaz web accesible al público, facilitando su adopción tanto en ámbitos educativos como profesionales.

Historia y evolución de LEGO

El origen de LEGO se remonta a 1932 en Billund, Dinamarca, cuando Ole Kirk Christiansen fundó una pequeña empresa de juguetes de madera. En 1958, la empresa patentó su famoso sistema de ensamblaje con bloques de plástico interconectables. Desde entonces, LEGO ha evolucionado hasta convertirse en una de las marcas más reconocidas del mundo, con licencias de franquicias como Star Wars, Harry Potter y Marvel, entre otras.

Hoy día, el Grupo LEGO genera unos ingresos anuales de más de 9.000 millones de dólares y emplea a más de 20.000 personas en todo el mundo. Solo en 2023, se vendieron más de 125 millones de sets de LEGO, una cifra que ilustra el enorme alcance de la marca. La empresa también ha expandido su actividad a sectores como la robótica educativa con LEGO Mindstorms o la programación con SPIKE Prime, lo que la ha convertido en una aliada estratégica para muchas iniciativas STEM.

LEGO y su impacto en formación empresarial

Además de su uso lúdico, LEGO tiene una presencia consolidada en el ámbito empresarial a través de metodologías como LEGO Serious Play. Esta técnica de facilitación se basa en construir modelos físicos como representación de ideas, procesos o estructuras organizativas, permitiendo que los equipos desarrollen estrategias, identifiquen problemas y encuentren soluciones de forma creativa y colaborativa.

Multinacionales como Google, Microsoft o BMW han incorporado dinámicas de construcción con LEGO en sus programas de formación interna, innovación y resolución de conflictos. Los beneficios incluyen una mayor participación activa, mejor retención de conceptos y un aumento en la generación de ideas. Con la incorporación de IA como LegoGPT, es posible que estas prácticas evolucionen hacia entornos mixtos donde humanos y máquinas diseñen conjuntamente, optimizando tiempos y recursos.

La dimensión técnica de LegoGPT

A nivel de arquitectura, LegoGPT emplea una red neuronal autoregresiva similar a la utilizada en modelos de lenguaje como GPT, pero adaptada para procesar estructuras tridimensionales. La entrada al modelo es una secuencia de tokens que representa tanto la geometría como la función de cada pieza, y la salida es una predicción del siguiente componente compatible y estructuralmente coherente.

Una de las innovaciones clave del proyecto ha sido el sistema de validación física que acompaña al generador. Cada diseño es evaluado en función de su resistencia estructural mediante simulaciones que miden si las piezas se mantendrían unidas bajo gravedad. Según los desarrolladores, el modelo alcanzó una tasa de estabilidad del 93 % en pruebas ciegas, lo cual es especialmente notable si se compara con generadores aleatorios, que rara vez superan el 40 %.

El sistema también permite modificar estructuras ya generadas, ajustando parámetros como altura, color o simetría, lo que añade una capa de personalización que puede ser muy útil en el ámbito educativo o industrial.

Más allá del juego: aplicaciones prácticas

El uso de inteligencia artificial en el diseño con LEGO tiene aplicaciones más amplias de lo que podría parecer a primera vista. Por ejemplo, en el diseño arquitectónico preliminar, es posible emplear LegoGPT para prototipar formas y volúmenes antes de pasar a herramientas CAD. También puede servir como entorno de simulación para enseñanza de mecánica básica, geometría o física, al permitir a los alumnos visualizar conceptos complejos mediante modelos tangibles.

Otro campo en el que puede destacar LegoGPT es el diseño de robots con piezas modulares. Si bien ya existen plataformas como LEGO Mindstorms, la posibilidad de generar configuraciones estructuralmente viables de forma automática puede acelerar el proceso de ideación y prueba. Incluso en investigación científica, algunos laboratorios están explorando el uso de bloques LEGO para montar estructuras experimentales debido a su bajo coste y facilidad de montaje.

Reflexiones finales

LegoGPT representa una integración interesante entre creatividad humana e inteligencia artificial. Lejos de sustituir al diseñador humano, este sistema actúa como asistente técnico que sugiere soluciones viables, permite iterar más rápido y amplía el abanico de posibilidades creativas. En un futuro cercano, herramientas como esta podrían combinarse con realidad aumentada o impresión 3D para cerrar el ciclo completo de diseño y producción, sin necesidad de conocimientos avanzados de ingeniería.

El hecho de que esté abierto al público sugiere que también habrá una comunidad creciente que compartirá sus creaciones, lo cual enriquecerá tanto el dataset como la calidad de los diseños generados. Esto puede derivar en una especie de “código abierto” del diseño físico, donde miles de usuarios contribuyen al desarrollo de estructuras más inteligentes y útiles.