La incursión de la inteligencia artificial en dispositivos personales como laptops, smartphones y tablets promete abrir un abanico de oportunidades y beneficios para los usuarios.
El estudio "Índice de la Innovación" de 2023 realizado por Dell ha revelado una serie de obstáculos que frenan el potencial innovador de las organizaciones. En el ámbito de los dispositivos personales utilizados en entornos laborales, destacan las siguientes observaciones:
- El 61% de los directores de TI (ITDM) reconocen la posibilidad de proporcionar tecnología más inteligente y receptiva para mejorar la experiencia laboral.
- El 74% carece de tecnología que se ajuste a las necesidades y preferencias individuales.
- El 74% carece de software y aplicaciones de colaboración de vanguardia.
- El 76% carece de mejoras que fomenten una mayor colaboración, privacidad y conectividad.
El desafío de la seguridad también se hace evidente a medida que los entornos laborales se diversifican y los riesgos de seguridad aumentan paralelamente con la distribución de empleados, dispositivos y datos. En la actualidad, casi la mitad (45%) de los encuestados no confía en la seguridad del trabajo remoto desde cualquier ubicación.
La evolución del procesamiento de IA desde la nube hacia el borde representa un concepto revolucionario que está listo para redefinir la interacción y los beneficios derivados de esta tecnología, impulsando así la innovación y el valor en las organizaciones.
Ventajas del Procesamiento Local de IA
Seguridad y Privacidad: La transferencia de datos hacia y desde la nube ha suscitado preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. La IA en dispositivos personales marca un cambio hacia un entorno digital más seguro, donde el procesamiento local garantiza la protección de la información personal y la propiedad intelectual.
Velocidad y Eficiencia: La IA en dispositivos personales ofrece resultados casi instantáneos, desde la organización de archivos hasta mejoras en la capacidad de la cámara, sin sobrecargar las capacidades de procesamiento del dispositivo.
Eficiencia de Costos: El procesamiento local reduce la necesidad de transferencias de datos costosas, minimizando así los costos asociados al almacenamiento y transferencia de datos en la nube.
Desarrollo de dispositivos conectados más inteligentes
La ejecución de modelos de lenguaje amplios en dispositivos móviles representa un avance significativo en la integración de IA en dispositivos personales. Estos dispositivos inteligentes prometen transformar la experiencia del usuario y abrir nuevas posibilidades para desarrolladores. Soluciones como Dell Optimizer ofrecen una experiencia optimizada mediante el uso de IA, mejorando aspectos clave como la interacción, la duración de la batería, el audio y el rendimiento.
Los avances técnicos en la IA en dispositivos personales tienen el potencial de llevar la implementación de modelos masivos de IA de la nube a dispositivos personales, permitiendo la ejecución de algoritmos complejos en laptops o smartphones. Esta evolución revoluciona la forma en que interactuamos con nuestros dispositivos.
Un ejemplo destacado son los auriculares Dell con IA, diseñados para aumentar la productividad y la movilidad del usuario. Equipados con tecnología de cancelación de ruido, estos auriculares adaptan la experiencia del usuario al entorno de trabajo, filtrando distracciones y asegurando una comunicación clara en cualquier situación.
Aunque la IA en dispositivos personales complementa la computación en la nube, supera algunas de sus limitaciones, como la privacidad, los costos de transferencia de datos y la latencia. A medida que estos dispositivos evolucionan, los usuarios podrán alternar entre el procesamiento basado en la nube y el local según sus necesidades.
IA más allá del software
La realización de la IA en dispositivos personales también requiere nuevos marcos de software y plataformas que faciliten su desarrollo. El uso de silicio para respaldar la IA en dispositivos está cambiando, al igual que los algoritmos de IA. Los avances en la potencia de procesamiento en chip respaldarán la próxima generación de plataformas de cliente y ecosistemas de dispositivos, donde el procesamiento de IA se distribuye en diferentes niveles, desde los bordes hasta la nube. La inclusión de unidades de procesamiento neuronal (NPU) proporciona recursos dedicados para tareas específicas, mejorando así la experiencia del usuario en términos de rendimiento, seguridad y autonomía de la batería.
Commentaires