La inteligencia artificial avanza a toda velocidad, pero aún tiene un gran obstáculo: la latencia. No es lo mismo procesar datos en un centro de datos a cientos de kilómetros que hacerlo en el propio dispositivo donde se generan. Ahí es donde entra el edge computing, un modelo que está transformando la forma en que interactuamos con la IA, llevando la capacidad de cálculo al extremo de la red.

En 2025 se espera que más de la mitad de los nuevos modelos de IA se ejecuten en el edge, reduciendo la dependencia de la nube. Y no es casualidad: cada vez hay más sectores donde cada milisegundo cuenta. En un coche autónomo, en un quirófano o en una fábrica automatizada, esperar la respuesta de un servidor remoto no es una opción.

Hasta ahora, los modelos de IA han dependido en gran medida de la nube: los datos se envían a un servidor, se procesan y se devuelve una respuesta. Funciona bien para muchas aplicaciones, pero en entornos donde la inmediatez es clave, este esquema empieza a quedarse corto.

El edge computing cambia las reglas del juego al procesar los datos en el propio dispositivo, evitando retrasos y reduciendo la carga en las redes. Esto permite:

• Respuestas en tiempo real, esenciales para la detección de fraudes financieros, el mantenimiento predictivo en la industria o la analítica en vídeo en el retail.
• Menos consumo de ancho de banda, porque no es necesario enviar grandes volúmenes de datos a la nube.
• Mayor privacidad y seguridad, ya que los datos sensibles no tienen que salir del dispositivo.

Ejemplos de esta evolución ya están en marcha. Hay marcas de automoción que ya procesan en el propio coche los datos de sus sensores para tomar decisiones de conducción sin depender de internet. En sanidad, dispositivos como los wearables de Apple o Fitbit pueden analizar en tiempo real anomalías cardíacas sin necesidad de conexión a la nube.

Desplegar IA en el edge no es tan sencillo como hacerlo en la nube. El hardware sigue siendo una barrera, porque no todos los dispositivos tienen la potencia suficiente para ejecutar modelos de machine learning sin afectar su rendimiento. Por eso, gigantes como NVIDIA, Qualcomm y Google han desarrollado chips específicos para IA en el edge, equilibrando potencia y eficiencia energética.

Otro desafío es la actualización de los modelos. No es lo mismo ajustar un algoritmo en un servidor centralizado que hacerlo en miles de dispositivos distribuidos. Para que esto sea viable, las empresas están adoptando estrategias avanzadas de MLOps, asegurando que la inteligencia desplegada siga evolucionando sin intervención manual constante.

Otro desafío es la falta de estándares comunes. Aunque hay iniciativas como TinyML que buscan facilitar el uso de IA en dispositivos con poca potencia, todavía no existe una solución única que haga sencillo el despliegue en cualquier entorno edge. Esto puede complicar la integración y aumentar los costes de desarrollo.

No se trata de elegir entre la nube y el edge, sino de encontrar el equilibrio adecuado. La nube sigue siendo fundamental para entrenar modelos complejos y almacenar grandes volúmenes de datos, pero el edge permite ejecutar esos modelos de forma rápida y segura en el punto donde realmente se necesitan.

Este enfoque híbrido será uno de los grandes temas de debate en Big Data & AI World 2025, donde expertos en ingeniería de datos, IA generativa y arquitecturas distribuidas analizarán cómo escalar estas soluciones sin comprometer eficiencia ni seguridad.

Las empresas que sepan integrar IA en dispositivos locales sin perder escalabilidad ni control serán las que realmente marquen la diferencia en esta nueva era de la inteligencia en tiempo real.