El poder de la IA al servicio de dispositivos de uso personal

La IA es una de las tecnologías más disruptivas y de mayor crecimiento en la actualidad. La nube ha sido el escenario principal donde la IA ha desplegado todo su potencial, ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes para diversos sectores y actividades. Sin embargo, la nube no es el único lugar donde la IA puede brillar. Cada vez más, la IA se está trasladando a los dispositivos de cómputo personal, como laptops, escritorios, smartphones y tablets, abriendo nuevas posibilidades y ventajas para los usuarios. La IA en el borde es el futuro de esta tecnología.

Desbloqueando obstáculos para la innovación en las organizaciones

En el estudio “Índice de la Innovación” que publicamos en 2023, se identifican diversos obstáculos para que la innovación despliegue todo su potencial en las organizaciones. A nivel del uso y la experiencia de los dispositivos personales que se utilizan para trabajar, se ha identificado lo siguiente:

• El 61% de los directores de TI (ITDM) admiten que podrían proporcionar tecnología más inteligente/responsiva para mejorar la experiencia laboral
• El 74% carece de la tecnología que se adapte a las necesidades y preferencias individuales
• El 74% carece de software y aplicaciones de colaboración de vanguardia
• El 76% carece de mejoras que impulsen una mayor colaboración, privacidad y conectividad

Si se profundiza sobre el desafío de la seguridad, a medida que los entornos de trabajo evolucionan con el tiempo y los empleados, dispositivos y datos se distribuyen cada vez más, los riesgos de seguridad aumentan de manera paralela. En la actualidad, casi la mitad (45%) no tiene confianza en que las personas puedan trabajar de manera segura desde cualquier lugar.

La evolución del procesamiento de la IA desde la nube hasta el borde es un concepto revolucionario que está listo para redefinir cómo se interactúa y se beneficia de esta potente tecnología para innovar y agregar valor a la organización. Este nuevo paradigma, implica la implementación y ejecución de procesos de IA directamente en el dispositivo de cómputo local del usuario. La IA acerca capacidades de procesamiento masivas al usuario final, permitiéndole aprovechar su poder sin depender de la infraestructura de cómputo en la nube.

Ventajas del procesamiento local de IA

• Seguridad y Privacidad: los datos generados mediante la IA solían ser transferidos hacia y desde la nube. Aunque esto facilita la conveniencia y la conectividad, también ha planteado preocupaciones de privacidad y seguridad. La IA en dispositivos de usuario final, representa un cambio fundamental hacia un mundo digital más seguro. El procesamiento local significa que la información personal identificable (PII) y propiedad intelectual ya no están expuestas a amenazas potenciales en la nube. El consentimiento del usuario y la protección de la PII son inherentes a nivel local, y la IA en dispositivos de usuario fina, promete facilitar la supervisión de la privacidad y el cumplimiento normativo.
• Velocidad y Eficiencia: la velocidad es crucial en el mercado digital. La IA en dispositivos de usuario final, ofrece resultados casi instantáneos. Desde ayudar a organizar los archivos hasta mejorar las capacidades de la cámara, tiene el potencial de proporcionar resultados rápidos sin sobrecargar las capacidades de procesamiento del dispositivo.
• Eficiencia de Costos: en cuanto a los datos, cada byte tiene un costo asociado. Mover datos hacia y desde la nube es costoso. Aunque estos costos de transferencia y almacenamiento de datos pueden parecer minúsculos a nivel individual, pueden acumularse a gran escala. El procesamiento local minimiza la necesidad de transferencias de datos, reduciendo el costo de los recursos de cómputo en la nube.

Desarrollo de dispositivos conectados más inteligentes

Uno de los objetivos principales de la IA en dispositivos de usuario final, es permitir la ejecución de modelos de lenguaje amplios en teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles. Los dispositivos móviles y las computadoras personales habilitadas con IA representan un cambio radical para los usuarios finales y los desarrolladores. Una nueva generación de PCs inteligentes que cuenta con la potencia de procesamiento necesaria para hacer realidad la IA en el cliente ya está disponible con soluciones como Dell Optimizer.

Los avances técnicos que impulsan la IA en dispositivos de usuario final, tienen el potencial de trasladar la implementación de modelos de IA masivos de la nube a los dispositivos personales. Esto ofrece la capacidad de ejecutar algoritmos de aprendizaje automático complejos en una laptop o smartphone sobre la marcha. Ejecutar un modelo de lenguaje grande de 7 mil millones de parámetros en una GPU única en una estación de trabajo puede ser lento y computacionalmente costoso. La opción de ejecutar esos grandes modelos de lenguaje mediante la IA en dispositivos de usuario final, revoluciona la forma en que los usuarios interactúan con sus dispositivos.

Un excelente ejemplo son los nuevos auriculares Dell con IA, focalizados en brindar al usuario la máxima productividad y movilidad, garantizando la mayor adaptación al entorno, espacio y ritmo de las rutinas de trabajo más variadas. Con la tecnología IA de cancelación de ruido, el micrófono inteligente de los auriculares distingue el ruido de fondo, filtrando distracciones y garantizando que la voz del usuario se escuche claramente en cualquier entorno.

Por supuesto, la IA en dispositivos de usuario final, complementará, no reemplazará, el procesamiento en la nube. La nube tiene sus fortalezas, como la escalabilidad, la facilidad de acceso y el rendimiento. Sin embargo, el procesamiento de IA en dispositivos locales superará algunas de las limitaciones de la computación en la nube, como la privacidad, los costos de transferencia de datos y la latencia. A medida que los dispositivos con IA evolucionen, los usuarios podrán alternar entre el procesamiento basado en la nube y el local, según las necesidades de carga de trabajo específicas.

IA más allá del software

Hacer realidad la IA en dispositivos de usuario final, también exige nuevos marcos de software y plataformas que faciliten el desarrollo del procesamiento de IA en dispositivos locales.

La forma en que el silicio se utiliza para respaldar la IA en dispositivos, como la IA generativa, está cambiando al mismo tiempo que mejoran los algoritmos de IA. Los avances continuos en la potencia de procesamiento en chip respaldarán la próxima generación de plataformas de cliente y ecosistemas de dispositivos, en los que el procesamiento de IA se distribuye en periféricos, puntos finales, bordes y la nube. La NPU agrega un recurso de aceleración de IA dedicado que realiza tareas específicas, liberando a la CPU y a la GPU para procesar otras. Esto provee una experiencia más responsiva y mejora el rendimiento, la seguridad, la autonomía de la batería y la productividad.

Entre las ventajas que evolucionan junto a la inteligencia artificial se encuentra la colaboración más efectiva. La combinación de los beneficios de la NPU para descargar capacidades como el encuadre automático en videoconferencia, el desenfoque del fondo y el seguimiento ocular con la eficiencia energética de los procesadores Intel Core Ultra brinda a los trabajadores hasta un 38% más de duración de la batería y un valioso tiempo de trabajo en un día repleto de llamadas de Zoom.

El desarrollo de plataformas de dispositivos con silicio diseñado para manejar el procesamiento de IA desbloqueará una amplia gama de nuevas aplicaciones, que respaldarán desde reuniones remotas colaborativas hasta soluciones de seguridad inteligente. Las experiencias de IA generativa, como las interfaces de usuario adaptativas y el soporte automatizado, serán parte del futuro de la informática personal. Esta convergencia de la nube con la computación local permitirá la personalización impulsada por la IA, la optimización del sistema y las acciones predictivas que brindarán experiencias de usuario fluidas y mejoradas.

Estas experiencias diferenciadas representan solo el comienzo del futuro de la informática personal. A medida que se introduzcan hardware que permita la aceleración de algoritmos de aprendizaje automático en el cliente, los modelos de IA serán más eficientes y podrán ejecutarse en dispositivos conectados convencionales.