La inteligencia artificial local está cambiando la manera en que las empresas procesan información, protegen sus datos y optimizan sus recursos tecnológicos. Hablamos con Mónica Casas, gerente de Ventas y Desarrollo de Negocios de AMD para Colombia, Centroamérica y el Caribe, quien nos explica en este artículo por qué elegir el hardware adecuado es determinante para aprovechar esta tecnología.
¿Y si una empresa pudiera transcribir entrevistas, analizar documentos, desarrollar soluciones propias y ejecutar modelos de inteligencia artificial sin depender permanentemente de la nube? Esta posibilidad ya forma parte de la evolución del hardware empresarial y plantea una pregunta clave para los negocios: ¿están preparados sus computadores para las exigencias de la IA?
IA local: más control sobre los datos y los costos
Durante años, buena parte de las aplicaciones de inteligencia artificial han dependido de servicios en la nube. Sin embargo, ejecutar determinadas tareas directamente en computadores, estaciones de trabajo o servidores locales abre nuevas posibilidades en materia de privacidad, disponibilidad y costos.
“Lo que necesitábamos era justo el hardware para poderlo acercar a los usuarios”, afirma Casas al explicar la importancia de contar con equipos capaces de ejecutar estas cargas de trabajo dentro de las organizaciones.
Uno de los principales argumentos a favor del procesamiento local es la protección de la información. En sectores como salud, finanzas y servicios jurídicos, donde los datos confidenciales son especialmente sensibles, mantener determinados procesos dentro de la infraestructura propia puede reducir la exposición asociada al envío de información a servicios externos.
“Nosotros hacemos seguridad desde el procesador”, señala la directiva. Según explica, AMD trabaja en diferentes capas de protección, entre ellas la seguridad del procesador, el cifrado de la memoria y la protección de la BIOS, elementos que contribuyen a fortalecer la seguridad desde el hardware.
Esto no significa que la nube deje de ser necesaria. La decisión depende de cada organización, sus aplicaciones y sus políticas de seguridad.
NPU y TOPS: claves para elegir un computador con IA
La incorporación de una NPU (unidad de procesamiento neuronal) permite ejecutar tareas de inteligencia artificial de manera más eficiente en los dispositivos compatibles. Aunque CPU, GPU y NPU cumplen funciones diferentes y pueden participar en estas cargas de trabajo, la NPU está diseñada específicamente para acelerar determinadas operaciones de IA.
Casas destaca que AMD dispone de procesadores con capacidades superiores a 50 TOPS, una medida del rendimiento teórico para operaciones de inteligencia artificial. Como referencia, menciona que Microsoft Copilot requiere 40 TOPS para las funciones a las que se refiere durante la conversación.
La diferencia entre equipos no se limita a la potencia. También importa el tipo de trabajo: una computadora para tareas administrativas repetitivas no necesita la misma configuración que una estación de trabajo destinada al desarrollo de modelos o al procesamiento gráfico intensivo.
Por eso, la ejecutiva insiste en que analizar las necesidades reales antes de comprar es un tema clave. “El enfoque es qué necesita realmente el cliente y para que pueda comprar de manera adecuada el hardware que cubre sus necesidades”.
Productividad empresarial: menos espera, más capacidad de trabajo
La IA ejecutada localmente puede apoyar actividades como la transcripción, la generación de contenido, el análisis documental y otras tareas de productividad, siempre que el software utilizado sea compatible y el equipo tenga recursos suficientes.
Casas menciona aplicaciones y explica que el rendimiento depende, entre otros factores, de la capacidad de procesamiento disponible.
Durante la entrevista, también presentó cifras de rendimiento atribuidas a AMD frente a tecnologías competidoras: alrededor de un 20 % en determinadas aplicaciones corporativas de productividad, un 27 % en aplicaciones de imágenes y diferencias que pueden alcanzar el 30 % o más en otros escenarios de desarrollo. Estas cifras corresponden a las referencias compartidas por la directiva y deben interpretarse según la aplicación, la configuración y las condiciones de cada prueba; no representan una ventaja universal en todas las tareas.
Más allá de los porcentajes, la oportunidad está en recuperar tiempo. Automatizar procesos repetitivos puede permitir que los profesionales se concentren en analizar resultados, tomar decisiones y desarrollar nuevas oportunidades de negocio.
“Eso es la IA y eso es lo que hace mejorar la calidad de lo que haces en tu trabajo”, explica Casas.
Memoria RAM: una inversión que debe mirar al futuro
La capacidad de procesamiento no es el único factor que determina el desempeño de la inteligencia artificial. La memoria disponible, su configuración y la posibilidad de ampliarla también influyen en las cargas de trabajo que un equipo podrá asumir.
AMD está trabajando, según Casas, en alianzas con fabricantes de memoria y en soluciones que permitan aprovechar mejor estos recursos. La directiva recomienda revisar si el procesador y el equipo admiten ampliaciones futuras y si cuentan con una configuración de doble canal (dual channel).
“Si lo limitas a que no tenga crecimiento en esa memoria, lo que vas a hacer es frenar esa usabilidad de la IA a futuro”, advierte.
También, la ejecutiva abordó una solución compacta basada en el procesador Ryzen AI Max PRO, con memoria compartida y configuraciones que, según Casas, pueden ofrecer entre 128 y 194 GB de memoria. Parte de esa capacidad se asigna a memoria de vídeo (VRAM), según la configuración. La ejecutiva menciona equipos vinculados a HP y anticipa otro desarrollo con Lenovo, sin revelar el nombre del producto que todavía no había sido presentado oficialmente durante la conversación.
Estas posibilidades apuntan a escenarios en los que pequeñas estaciones de trabajo pueden ejecutar cargas de IA local y, en determinadas configuraciones, combinarse para ampliar la capacidad de procesamiento disponible.
¿Cuándo deberían invertir las empresas en hardware para IA?
La respuesta es ya, pero con una condición: comprar de acuerdo con las necesidades reales y no solamente por seguir una tendencia.
“La IA no es mañana, no es pasado mañana, es ahora”, afirma. Su recomendación es revisar los procesos de cada área, las cargas de trabajo, los programas utilizados y los objetivos de la organización antes de definir la configuración.
Una empresa puede necesitar equipos básicos para funciones operativas, computadores con NPU de mayor capacidad para productividad asistida por IA o estaciones de trabajo y servidores para desarrollos internos. En todos los casos, conviene evaluar el costo total de propiedad, la seguridad, la compatibilidad del software y el potencial de ampliación.
La directiva también subraya que el procesamiento local no elimina automáticamente los riesgos de ciberseguridad ni sustituye las políticas de protección de datos. La tecnología debe complementarse con controles de acceso, software de seguridad y reglas claras sobre el uso de la inteligencia artificial.
Preparar la infraestructura para la IA
La evolución de la inteligencia artificial está llevando a las empresas a reconsiderar una decisión que antes parecía rutinaria: qué computador comprar y cuánto tiempo mantenerlo. Ahora, la NPU, la memoria, la seguridad desde el hardware y la capacidad de ampliación pueden influir directamente en el aprovechamiento de las nuevas herramientas.
La clave no consiste en trasladar absolutamente todo a los dispositivos ni en abandonar la nube, sino en encontrar el equilibrio adecuado entre rendimiento, privacidad, costos y necesidades operativas. Como recuerda Casas, “la IA es al final un motor de cambio y es saberla usar para sacar el mejor provecho”.
En un entorno empresarial donde la tecnología evoluciona rápidamente, una compra bien planificada puede evitar limitaciones prematuras y abrir nuevas oportunidades de productividad. El verdadero valor no está en tener el equipo más potente, sino en disponer de la infraestructura que permita convertir la inteligencia artificial en resultados concretos y medibles.
