La IA ya está entrando en teléfonos, computadores, relojes y otros dispositivos que utilizamos todos los días. Sabemos que muchas de esas funciones todavía dependen de la nube, pero lo llamativo es que cada vez hay más equipos capaces de procesar parte de la información directamente.

Hasta hace poco, la mayor parte del trabajo de la IA ocurría lejos del dispositivo, debido a que el equipo enviaba los datos a un servidor, allí se procesaba la información y después recibíamos el resultado. Pero ahora los fabricantes están repartiendo ese trabajo entre la nube y el propio dispositivo.

El teléfono empieza a hacer más cosas por su cuenta

Los smartphones son uno de los mejores ejemplos, porque pueden resumir llamadas, reconocer objetos en fotografías, traducir conversaciones y buscar información dentro de determinados contenidos almacenados en el dispositivo.

Google está ampliando estas funciones con Gemini, mientras que nuevas herramientas llegarán progresivamente a teléfonos Pixel y Samsung Galaxy, además de relojes, automóviles, gafas y laptops. Incluso algunas pueden realizar tareas que requieren varios pasos y utilizar más de una aplicación.

Para el usuario, esto puede significar menos tiempo saltando de una aplicación a otra. Si necesita encontrar un dato que está en un mensaje antiguo, por ejemplo, la IA puede encargarse de localizarlo. En otros casos puede resumir información o preparar una respuesta a partir de lo que encuentra.

Aunque son tareas sencillas, esto muestra hacia dónde se están moviendo los dispositivos. La IA empieza a trabajar con información que ya está en el equipo y con lo que el usuario está haciendo en ese momento.

La NPU llega a las nuevas generaciones

Hay un componente que está ganando importancia en los procesadores actuales. Se llama NPU (por Neural Processing Unit), y está diseñado para ejecutar operaciones relacionadas con inteligencia artificial.

Una NPU permite procesar determinadas funciones directamente en el dispositivo. No sustituye a la CPU ni a la GPU, sino que se ocupa de tareas para las que está especialmente preparada.

Esto puede reducir el tiempo necesario para algunas operaciones y también el volumen de información que debe enviarse a la nube. Además, en determinadas aplicaciones permite que los datos permanezcan en el propio equipo.

Qualcomm, Intel y AMD ya incorporan NPU en diferentes generaciones de sus procesadores. En las nuevas PC, esta capacidad se ha convertido en una característica cada vez más habitual.

También está llegando a la muñeca y a las gafas

Los relojes inteligentes llevan años recopilando datos sobre actividad física, sueño y otros indicadores. El siguiente paso es conseguir que el dispositivo pueda interpretar mejor esa información y ofrecer respuestas más útiles.

Las gafas inteligentes tienen otra ventaja, ya que permiten acceder a determinadas funciones sin tener que sacar el teléfono.

IDC registró un crecimiento interanual de 167 % en las gafas inteligentes sin pantalla durante el primer trimestre de 2026. El mercado todavía es pequeño frente al de los smartphones, pero el crecimiento ha sido considerable.

Google también ha mostrado funciones de Gemini para gafas capaces de ofrecer indicaciones, enviar mensajes y tomar fotografías mediante comandos de voz.

Todavía habrá que esperar para saber cuáles de estas funciones consiguen convertirse en algo habitual, pero la expectativa ya empezado a correr sin freno entre los expertos y fans de la tecnología.

El hardware también empieza a cambiar

Para las empresas, esta evolución introduce nuevos criterios a la hora de elegir equipos. El procesador, la memoria y la conectividad siguen siendo importantes, pero ahora también hay que mirar qué tareas de IA puede ejecutar un dispositivo por sí mismo.

La conexión con la nube seguirá siendo necesaria para funciones que requieren más capacidad de procesamiento, mientras que otras podrán resolverse directamente en el equipo.

Esto afecta a distintas categorías de tecnología. Por ejemplo, una PC, un smartphone, un wearable o un periférico pueden incorporar funciones de IA y formar parte de una misma experiencia de trabajo.

Para quienes comercializan tecnología, conocer estas diferencias será cada vez más importante, ya que no todos los dispositivos con IA ofrecen las mismas capacidades y la etiqueta, por sí sola, dice poco sobre lo que realmente puede hacer un equipo.

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