La IA en el Edge, una oportunidad estratégica para los negocios

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Durante años, el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) se centró en modelos masivos operados desde la nube, alimentados por grandes volúmenes de datos y desplegados en centros de datos centralizados. Sin embargo, este enfoque está evolucionando rápidamente. Hoy, la IA está migrando hacia el edge , donde los datos se procesan directamente en el lugar donde se generan, marcando un cambio estratégico en la infraestructura tecnológica de las organizaciones.

Este nuevo paradigma impulsa tres tendencias clave que los líderes empresariales deben considerar: 1) la adopción de arquitecturas en el edge , 2) el avance de agentes autónomos inteligentes —conocidos como IA Agéntica— y 3) el aprendizaje colaborativo, que redefine cómo se entrenan y despliegan los modelos de IA. Estas tendencias no solo transforman la tecnología, sino que también abren nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y acelerar la toma de decisiones. El enfoque tradicional de “nube primero” está dando paso a configuraciones híbridas que combinan dispositivos locales, computación periférica y capacidades en la nube dentro de un ecosistema conectado. Este cambio no es solo técnico, sino estratégico: permite a las organizaciones procesar datos en tiempo real, justo donde ocurren los eventos críticos, como en plantas de producción, hospitales o redes de infraestructura. Según datos de IDC, se estima que el gasto en edge computing en América Latina ya supera los 5,000 millones de dólares, con México liderando el crecimiento regional a una tasa anual compuesta del 18 % en los próximos tres años. Considerando el contexto anterior de contar con un ecosistema conectado, otro de los avances más disruptivos es el uso de la IA Agéntica. En sectores como manufactura, salud y energía, esta tecnología permite a los agentes inteligentes en el edge detectar fallos, comunicarse entre sí y corregir desviaciones de forma autónoma. Esto elimina la necesidad de enviar datos a la nube para su procesamiento, reduciendo costos, tiempos de respuesta y riesgos operativos. Por ejemplo, en aplicaciones industriales, los modelos de visión computacional ya realizan inspecciones de calidad en tiempo real. Sin embargo, el enfoque tradicional de reentrenar modelos en la nube es lento e ineficiente. La IA Agéntica resuelve este desafío al permitir que los sistemas se adapten localmente, mejorando la precisión y la productividad. El modelo tradicional de entrenamiento centralizado enfrenta desafíos crecientes, como altos costos de transporte de datos, riesgos de privacidad y latencia. En respuesta, el aprendizaje colaborativo está ganando terreno. Este enfoque permite entrenar modelos localmente y transmitir solo actualizaciones al repositorio central, optimizando el uso de ancho de banda y fortaleciendo la protección de datos. Para los líderes empresariales, esto significa que los datos más valiosos —aquellos generados en tiempo real en el edge — pueden ser aprovechados de manera más ágil y segura, habilitando decisiones estratégicas con mayor rapidez. Para capitalizar estas tendencias, las organizaciones deben invertir en una infraestructura robusta, flexible y escalable que integre dispositivos, bordes inteligentes, centros de datos locales y nubes públicas o privadas. Además, será crucial garantizar la interoperabilidad entre agentes, modelos y sistemas empresariales, así como mantener un rendimiento operativo eficiente con costos controlados.

Aunque el entrenamiento de modelos sigue siendo relevante en la nube, el verdadero valor de la IA se materializa en el edge : donde se procesan los datos, se toman decisiones críticas y se generan resultados. Las organizaciones que comprendan esta evolución y modernicen su infraestructura tecnológica estarán mejor posicionadas para liderar en un entorno empresarial cada vez más competitivo. Para los líderes empresariales, esta transición no es solo una cuestión tecnológica, sino una oportunidad estratégica para transformar sus negocios y capturar el valor de la próxima generación de inteligencia artificial. ____ Nota del editor: Luis Gonçalves es Presidente de América Latina de Dell Technologies. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión

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