Taşlı Pektaş, ŞuleSağlam, Bilge2026-06-092026-06-092025-07-291390-72631390-9274https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/49094Las herramientas generativas de IA de texto a imagen ya han atraído la atención de la comunidad arquitectónica; sin embargo, actualmente se utilizan mediante prueba y error con entradas textuales simples. Esto se debe en gran medida a la falta de marcos establecidos para la creación de indicaciones que generen resultados arquitectónicos semánticamente ricos. Este artículo propone el uso de la semiótica como un método analítico que facilita los procesos de generación de texto a imagen. Se llevaron a cabo dos experimentos para investigar los efectos del análisis semiótico y la adición de modificadores contextuales a las indicaciones en la relevancia de los resultados de tres herramientas principales de generación de texto a imagen (DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion). Los resultados indican la efectividad del método propuesto y revelan tanto oportunidades como limitaciones de los modelos generativos de texto a imagen actuales. Se concluye que se necesita un enfoque centrado en el ser humano para la interacción Humano-IA, a fin de superar problemas relacionados con el control, la transparencia y la calidad de los datos.Text-to-image generative AI tools have gained significant attention in the architectural community; however, they are currently being used by trial-and-error with simple textual inputs. This is largely due to the lack of established frameworks for crafting prompts that yield semantically rich architectural outputs. This paper proposes using semiotics as an analytical method facilitating text-to-image generation processes. Two experiments were conducted to investigate the effects of semiotic analysis and adding context modifiers to prompts on the relevancy of outputs of three mainstream text-to-image generation tools (DALL-E, Midjourney, and Stable Diffusion). The results indicate the effectiveness of the proposed method and reveal opportunities and limitations of current text-to-image generative models in architecture. It is concluded that a human-centered approach to Human-AI interaction is needed to overcome issues regarding control, transparency, and data quality.application/pdfPágina: 121-135engArchitectural designGenerative aiGenerative modelsPrompt engineeringSemioticArquitecturaArticle10.18537/est.v014.n028.a09