¿Qué es la IA integrada en el dispositivo y en qué se diferencia?
El gran cambio: acercar el cerebro de la IA a casa
Durante años, el poder de la IA ha estado vinculado al inmenso poder de la nube. Para usar una IA, tu dispositivo tenía que enviar tu solicitud (tu voz, tu foto, tu pregunta) a través de Internet a un enorme centro de datos. El gigantesco «cerebro» de la nube la procesaba y devolvía la respuesta. Esto funciona, pero tiene limitaciones inherentes.
La IA integrada en el dispositivo le da la vuelta a este modelo. Se trata de un cambio de paradigma impulsado por el poder cada vez mayor de los chips que tenemos en nuestros bolsillos y escritorios. En lugar de depender de un cerebro centralizado, la inteligencia se distribuye entre miles de millones de dispositivos situados en la «periferia» de la red. Este cambio está impulsado por una tríada de beneficios fundamentales que abordan las principales debilidades de la IA basada en la nube.
- Velocidad (baja latencia): al eliminar el viaje de ida y vuelta a la nube, la IA integrada en el dispositivo puede darte una respuesta casi al instante. Esto es fundamental para las aplicaciones en tiempo real, como la traducción de idiomas en tiempo real o los sistemas de seguridad de un automóvil, donde cualquier retraso es inaceptable.
- Privacidad y seguridad: este es quizás el principal factor. Con la IA integrada en el dispositivo, tus datos personales y confidenciales (tu identificador facial, tus conversaciones privadas, tus estadísticas de salud) nunca tendrán que salir del dispositivo para ser procesados. Esto mejora fundamentalmente la privacidad, reduce el riesgo de filtraciones de datos y te da el control sobre tu información.
- Autonomía y fiabilidad: la IA integrada en el dispositivo funciona incluso cuando no tienes conexión a Internet. Esto significa que las funciones de inteligencia artificial de tu teléfono funcionarán en un avión, en una zona remota o en un edificio con mala recepción, lo que las hace mucho más fiables.
Las ventajas y desventajas: potencia frente a practicidad
Si bien los beneficios son inmensos, trasladar la IA a un dispositivo pequeño no está exento de desafíos. Es un acto de equilibrio constante para los ingenieros.
La promesa de la inteligencia local
- Respuestas instantáneas y en tiempo real.
- Sus datos personales permanecen privados y seguros.
- Las funciones de IA funcionan de forma fiable sin conexión a Internet.
- Ahorra en costos de transmisión de datos y computación en la nube.
Las limitaciones del dispositivo
- Potencia limitada: el procesador de un teléfono es potente, pero no puede igualar las enormes granjas de servidores de la nube.
- Memoria limitada: los modelos de IA de gran tamaño requieren enormes cantidades de memoria (RAM), un recurso escaso en un dispositivo móvil. Un modelo como el GPT-3 requeriría unos 800 GB de almacenamiento, algo imposible para un teléfono.
- Consumo de batería: las tareas de IA requieren un uso intensivo de cómputo y, si no se optimizan al máximo, pueden consumir mucha batería.
- Complejidad del modelo: los desarrolladores deben utilizar técnicas de optimización sofisticadas para reducir los modelos gigantes de IA a un tamaño que pueda caber y ejecutarse de manera eficiente en un dispositivo, lo que a veces sacrifica una pequeña cantidad de precisión.
La IA integrada en el dispositivo en el bolsillo: la revolución de los teléfonos inteligentes
En ningún lugar es más visible el impacto de la IA en los dispositivos que en los smartphones insignia que utilizamos a diario. Empresas como Apple, Google y Samsung se apresuran a incorporar más inteligencia local a sus dispositivos, transformando así la experiencia del usuario.
- Fotografía computacional: esta es la magia que hace que la cámara de tu teléfono sea tan buena. La IA del dispositivo potencia funciones como el modo Retrato, que te separa del fondo; Night Sight, que combina varios fotogramas en una sola imagen nítida, y las nuevas herramientas del «Editor mágico», que te permiten mover o borrar objetos de una foto, y la IA rellena los huecos. Se espera que el iPhone 16 Pro Max de Apple incorpore la función «Síntesis de escenas» para obtener fotografías ultrarrealistas, ya que permite ajustar las texturas y la iluminación en tiempo real.
- Traducción y asistentes en tiempo real: teléfonos como el Google Pixel Nexus AI y el Samsung Galaxy S25 pueden ofrecer traducciones bidireccionales instantáneas durante una llamada telefónica, sin necesidad de enviar tu conversación privada a la nube. También hace que los asistentes como Siri sean más rápidos y fiables para ejecutar comandos sin conexión a Internet.
- Rendimiento personalizado: tu teléfono aprende tus hábitos. La IA del Samsung Galaxy S25 puede predecir tus patrones de uso para optimizar y prolongar la duración de la batería. Siri de Apple se ha diseñado para ofrecer respuestas contextuales inteligentes al anticipar tus necesidades en función del uso que hagas del teléfono.
- Inteligencia artificial generativa sobre la marcha: los modelos más recientes, como el Gemini Nano de Google, son lo suficientemente pequeños como para caber en un dispositivo, y permiten funciones como el resumen de texto y las respuestas inteligentes directamente desde el teclado, como se ve en el asistente de escritura de Samsung.
El motor de la IA integrada en el dispositivo: la NPU
¿Cómo es posible ejecutar estas tareas complejas en un dispositivo pequeño? El secreto es una pieza de hardware especializada llamada Unidad de Procesamiento Neural (NPU).
Piensa en el chip principal de tu ordenador (la CPU) como un brillante generalista que puede hacer cualquier tipo de cálculo. Sin embargo, la NPU es un «minicerebro» altamente especializado creado con un propósito: realizar los tipos específicos de cálculos necesarios para la IA (como la multiplicación de matrices) a velocidades increíbles y con un consumo de energía muy bajo.
Al delegar las tareas de IA en este hardware específico, tu teléfono o PC puede gestionar potentes funciones de IA sin sobrecargar el procesador principal ni agotar la batería. Esta es la tecnología clave del Neural Engine de Apple, el motor de IA de Qualcomm y los chips Tensor de Google, y es la que impulsa la revolución de la IA integrada en los dispositivos en nuestros teléfonos y en la nueva generación de ordenadores Copilot+.
Quick Check
¿Cuál es la principal ventaja de privacidad de la IA integrada en el dispositivo en comparación con la IA basada en la nube?
Resumen: IA integrada en el dispositivo
Lo que cubrimos:
- La IA integrada en el dispositivo procesa la información directamente en el hardware, a diferencia de la IA en la nube, que utiliza servidores remotos.
- Los tres beneficios principales son la velocidad (baja latencia), la mejora de la privacidad y la fiabilidad fuera de línea.
- Este enfoque se enfrenta a desafíos como la capacidad de procesamiento limitada, la memoria y la duración de la batería de los dispositivos.
- Ya ha transformado nuestros teléfonos inteligentes, potenciando funciones de fotografía, traducción y personalización.
- Todo esto es posible gracias a un hardware especializado denominado unidades de procesamiento neuronal (NPU), que están diseñadas para ejecutar tareas de IA de manera eficiente.
Por qué es importante:
- La IA integrada en los dispositivos representa un cambio fundamental hacia una tecnología más personal, privada y con mayor capacidad de respuesta. Te devuelve el control y hace que la IA que te ayuda se sienta como una parte natural de tu dispositivo, y no como un servicio remoto al que estás conectado.
A continuación:
- Nos basaremos directamente en este concepto para explorar los ordenadores Copilot+, la nueva generación de ordenadores diseñados desde cero para la IA integrada en los dispositivos.