El futuro de la inteligencia artificial: El auge del procesamiento en el dispositivo
La inteligencia artificial (IA) está transformando nuestra forma de interactuar con la tecnología. Desde asistentes de voz hasta cámaras de seguridad, videojuegos y dispositivos móviles, el procesamiento en el dispositivo […]
La inteligencia artificial (IA) está transformando nuestra forma de interactuar con la tecnología. Desde asistentes de voz hasta cámaras de seguridad, videojuegos y dispositivos móviles, el procesamiento en el dispositivo se está convirtiendo en una de las innovaciones más importantes del sector. Esta tecnología permite que los cálculos y análisis de datos se realicen directamente en el hardware del dispositivo, sin necesidad de enviar información a la nube.
Empresas como Google, Apple, Samsung, Qualcomm, NVIDIA y Tesla están liderando esta revolución, integrando chips especializados en sus dispositivos para mejorar la eficiencia, privacidad y velocidad de respuesta. Pero, ¿qué significa realmente el procesamiento en el dispositivo y cómo impacta en nuestro día a día?
¿Qué es el procesamiento en el dispositivo?
El procesamiento en el dispositivo (on-device processing) es la capacidad de realizar tareas computacionales avanzadas sin depender de servidores remotos. Tradicionalmente, muchas funciones avanzadas requerían conexión a la nube: cuando un usuario realizaba una consulta por voz, tomaba una fotografía o buscaba información, su dispositivo enviaba los datos a servidores externos, donde se analizaban y devolvían los resultados.
Gracias a los avances en chips de inteligencia artificial (IA) integrados en los dispositivos, muchas de estas funciones ahora se pueden realizar localmente en tiempo real.
Esto se ha logrado con la incorporación de procesadores especializados, como:
✅ CPU (Unidad Central de Procesamiento): Se encarga de gestionar las tareas generales del dispositivo.
✅ GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico): Optimizada para gráficos y ahora también para ciertas tareas de IA.
✅ NPU o TPU (Unidades de Procesamiento Neural o Tensor Processing Unit): Diseñadas específicamente para ejecutar modelos de aprendizaje automático (machine learning, ML) e inteligencia artificial.
Por ejemplo, en dispositivos como los Google Pixel, el chip Tensor G4 procesa imágenes en tiempo real, aplicando mejoras fotográficas basadas en IA sin necesidad de conexión a internet. Lo mismo ocurre con el Neural Engine de Apple, que permite realizar tareas como reconocimiento facial o transcripción de voz sin enviar datos a la nube.
Diferencias entre procesamiento en el dispositivo y en la nube
Aunque la computación en la nube sigue siendo fundamental para muchas aplicaciones, el procesamiento en el dispositivo ofrece ventajas clave en términos de velocidad, privacidad y disponibilidad.
