Durante años se ha hablado de la nube como el lugar donde ocurre todo lo importante, refiriéndonos a la Inteligencia Artificial. Si bien los centros de datos son y seguirán siendo el lugar perfecto para alojar y ejecutar los grandes modelos de IA, lo cierto es que, según el objetivo principal con el que hayamos desarrollado un modelo dado, es posible que alojarlo en la nube no sea nuestra mejor opción (tanto por latencia al momento de utilizarlo, como por cuestiones de privacidad).
El procesamiento de datos de forma local (lo que se conoce como edge computing) es un hecho que permite un cambio en la forma en la que operan muchas empresas. La Inteligencia Artificial integrada en los propios dispositivos (edge AI) ofrece algo que la nube, por muy útil que haya sido, no puede garantizar por completo: inmediatez, autonomía y control total de la información.
Los límites prácticos de la Inteligencia Artificial centralizada
No lo vamos a negar, la nube ha sido una herramienta decisiva. Ha permitido democratizar el acceso a la Inteligencia Artificial, facilitar el trabajo remoto y gestionar cantidades enormes de datos. Sin embargo, no todo son ventajas, y hay ciertos problemas que empiezan a materializarse cuando los sistemas van escalando y el número de dispositivos se multiplica.
El primero, como suele ocurrir, es el coste. Cada sensor, cada cámara y cada dispositivo conectado genera datos constantemente. Si queremos que estos dispositivos tengan acceso a la Inteligencia Artificial, no queda otra que enviar esta información a la nube. Aunque con un número de dispositivos limitado este gasto no resulte un factor decisivo, si nuestro objetivo es escalar la solución a un número mayor de equipos, debemos tener en cuenta que se incrementarán los gastos operativos y el coste del ancho de banda que se consuma durante la interacción con la nube.
El tiempo de respuesta es otro de los factores que, dependiendo de la aplicación que se le vaya a dar a la Inteligencia Artificial, puede acabar descartando la nube como opción para alojar nuestra solución. En aplicaciones críticas, sobre todo en ámbitos médicos, incluso unos pocos milisegundos de retraso pueden suponer un obstáculo importante. Si nuestra petición debe viajar a un servidor a distancia, este lapso de tiempo puede traducirse en errores o pérdidas materiales y económicas.
Tampoco hay que olvidar la privacidad. Cuando utilizamos IA de forma remota, hay que aceptar que estamos enviando información al servidor, y que puede quedarse almacenada en él durante un tiempo. Si trabajamos con información sensible, el factor de privacidad puede ser uno de los más importantes si queremos evitar asumir riesgos y posibles conflictos con la normativa europea, especialmente con el RGPD y la Ley de IA de la Unión Europea. Si optamos por desplegar cualquier solución en la nube con el pretexto de escalarlo a un número razonable de usuarios, hay que tener en cuenta que cumplir con las exigencias de transparencia y protección no es algo negociable.
Los motores del cambio hacia la edge AI
El paso hacia la integración de Inteligencia Artificial en los propios dispositivos es una respuesta tecnológica al contexto actual en el mundo. En especial, hay tres factores principales que han impulsado este cambio.
El primero es la expansión de la tecnología IoT. Hoy en día, más del 90% de las empresas europeas considera que el IoT es esencial para su éxito. El avance en este campo ha ayudado a que la tecnología alcance un número mucho mayor de hogares y fábricas, e incluso que los podamos ver incorporados en máquinas, vehículos y una gran variedad de electrodomésticos.
El segundo factor es la llegada de las redes 5G, que permiten conexiones ultrarrápidas y estables, y cuya infraestructura hace posible que los dispositivos transmitan y procesen datos en tiempo real sin tener que depender de la nube.
El tercero, y probablemente el más determinante, es el nivel de madurez que ha alcanzado la Inteligencia Artificial. Gracias a la capacidad de los modelos actuales, que sin contar con tantos parámetros como los LLM ni requerir una gran potencia computacional para su ejecución, los dispositivos pueden analizar la información directamente, tomar decisiones al instante y ejecutar acciones sin depender de un servidor remoto.
El valor añadido del procesamiento local en Inteligencia Artificial
La edge AI, además de eliminar las limitaciones propias de la nube, es capaz de ofrecer beneficios concretos que podrían marcar un punto de inflexión en la forma en que trabajan muchas empresas.
La ventaja más evidente de integrar Inteligencia Artificial en los propios dispositivos es la velocidad. Los datos pueden procesarse localmente y las decisiones se toman en una fracción del tiempo que antes requería enviar la información a la nube y esperar una respuesta. Esta mejora resulta clave en una amplia variedad de aplicaciones, especialmente si tenemos en cuenta que el sistema ya no depende de una conexión a Internet para seguir funcionando sin interrupciones.
En cuanto a privacidad, tal y como comentamos antes, los datos permanecen bajo control de la empresa. No es necesario transferir información a servidores externos, reduciendo la exposición a posibles ataques y simplificando el cumplimiento de las normativas. Para los clientes, esta garantía de seguridad suele verse como motivo de confianza en la marca.
Para que todo esto funcione, y que eliminar la dependencia de la nube no acabe resultando en una restricción más que en una ventaja, es necesario contar con hardware especialmente diseñado para ejecutar tareas de Inteligencia Artificial. Actualmente, hay diferentes componentes que cumplen esta premisa, siendo los más destacados:
- SoC (System-on-Chip). Es un tipo de procesador integral que combina potencia y eficiencia energética. En un único chip integra los principales componentes de un ordenador (como la CPU, GPU, memoria RAM y controladores) con el objetivo de ofrecer el máximo rendimiento con el menor consumo posible.
- NPUs (Neural Processing Units). Son unidades dedicadas específicamente al procesamiento de redes neuronales, siendo capaces de ejecutar cálculos complejos con un consumo mínimo.
- FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays). Son dispositivos programables que ofrecen una gran flexibilidad, facilitándonos adaptar el hardware según las necesidades del momento.
- Plataformas de alto rendimiento. Existen sistemas, como NVIDIA Jetson, orientados a aplicaciones que demandan una gran capacidad de procesamiento, como la robótica avanzada o los vehículos autónomos.
Hacia una IA más autónoma, eficiente y responsable
El cambio hacia el procesamiento de la IA de manera local, más allá de una mejora técnica, es una nueva manera de entender cómo deben funcionar los sistemas inteligentes, priorizando la cercanía con el usuario, la autonomía y la responsabilidad con la información que manejan.
Adoptar la edge AI puede verse como una apuesta para reducir la dependencia de infraestructuras externas, optimizar recursos y ganar rapidez de reacción ante cualquier circunstancia. Para las empresas, representa una forma de prepararse para un futuro donde la eficiencia y la privacidad serán tan valiosas como la propia innovación.
