IA en el edge vs. IA en la nube: ¿cuál es la diferencia?

Si bien existen similitudes entre ellos, también existen diferencias cruciales que vale la pena considerar al evaluar cada uno con fines comerciales.  

La IA en el edge se refiere al proceso de utilizar algoritmos de IA y modelos de IA en dispositivos de edge o del Internet de las cosas (IoT), como smartphones, termostatos y monitores de salud wearable. La IA en el edge recibe su nombre del edge computing, un tipo de computación distribuida que acerca las aplicaciones a las fuentes de datos.

La IA en la nube, por otro lado, es un tipo de IA que depende del cloud computing (acceso bajo demanda a recursos informáticos virtuales a través de internet) para funcionar.

Si bien ambos tipos admiten el proceso de datos y análisis avanzados, difieren en la forma en que ejecutan los modelos de IA y dónde almacenan y procesan los datos, lo que les brinda diferentes aplicaciones y beneficios.

La IA en el edge es un tipo de IA que implementa algoritmos de IA en dispositivos en el "edge" de una red, es decir, cerca de su límite con el mundo real, donde pierde conectividad. Estos dispositivos, comúnmente conocidos como dispositivos de edge o de Internet de las cosas (IoT), incluyen relojes inteligentes, smartphones, sensores industriales y monitores de salud wearable.

La IA en el edge utiliza ciertos tipos de algoritmos para procesar los datos más cerca de su fuente en lugar de moverlos primero a la nube. De este modo, permite la toma de decisiones en tiempo real, una capacidad importante en los dispositivos que alimenta.

La IA en el edge también se está volviendo popular como una forma de optimizar los flujos de trabajo en sectores complejos como la fabricación y la gestión de la cadena de suministro. Es una forma de que las empresas reduzcan el tráfico y la latencia en sus redes.

A diferencia de otros tipos de IA, los dispositivos de IA en el edge pueden funcionar sin conexión, lo que los hace ideales para aplicaciones que no pueden depender de una conexión constante a internet para su funcionalidad.

La IA en la nube se refiere a un tipo de IA que depende de la infraestructura en la nube para el proceso de datos y el análisis. En la IA en la nube, los datos se recopilan en su origen y se trasladan a la nube a través de una conexión a internet. Allí puede acceder a los recursos informáticos virtuales conectados para el proceso, el análisis y el almacenamiento de datos.

Aunque es más antigua y no se considera tan avanzada como la IA en el edge, la IA en la nube sigue teniendo muchas aplicaciones para las empresas modernas. Ayuda a los desarrolladores a implementar aplicaciones de IA que son demasiado complejas y requieren mucha potencia de cálculo para implementarlas en el edge. Algunos ejemplos son el entrenamiento de modelos de deep learning (DL) y ciertos tipos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para el análisis de tendencias y el análisis predictivo. 

Tanto los modelos de IA en el edge como los de nube se entrenan mediante machine learning (ML), una rama de la IA que se ha convertido en la columna vertebral de la mayoría de los sistemas de IA modernos.

Sin embargo, aunque el propósito de la IA en el edge y en la nube es procesar y analizar datos para aplicaciones de IA potentes, realizan estas tareas de diferentes maneras: la IA en el edge procesa datos a nivel local en dispositivos pequeños, mientras que la IA basada en la nube aprovecha la potencia de cálculo de la nube. He aquí un vistazo más de cerca a cada método.

La IA en el edge utiliza modelos de IA que se han entrenado para identificar objetos mediante redes neuronales y deep learning. Aunque la propia IA en el edge se implementa en dispositivos, los procesos de entrenamiento utilizados para crear sus modelos dependen de una infraestructura de nube centralizada. Los centros de datos son necesarios para el proceso en tiempo real de grandes volúmenes de datos, esenciales para fines de entrenamiento.

Una vez implementados los modelos de IA de en el edge, "aprenden" con el tiempo, mejorando gradualmente sus capacidades. Lo hacen hasta que pueden detectar los datos que no pueden procesar localmente y moverlos a la nube. A través de este método de feedback constante, el modelo inicial de IA en el edge que se implementó finalmente se reemplaza por uno nuevo que se ha entrenado en la nube a lo largo del tiempo.

A diferencia de la IA de en el edge, la IA en la nube se basa en la enorme potencia de cálculo y las capacidades de almacenamiento de la infraestructura en la nube para su funcionalidad. Por lo general, estos servicios los proporcionan grandes proveedores de servicios cloud globales como Amazon (AWS), Google y Microsoft.

Este enfoque hace que la IA en la nube sea una mejor opción que la IA en el edge para tareas de computación intensiva como el análisis de big data, la computación de alto rendimiento (HPC) y el entrenamiento de modelos fundacionales para aplicaciones avanzadas de IA como visión artificial y PLN.

Al integrar sistemas de IA en plataformas de nube pública y privada, la IA en la nube ayuda a las organizaciones a implementar aplicaciones avanzadas de IA a nivel empresarial. Estas aplicaciones sirven para diversos fines, como la optimización de los procesos empresariales, la generación de conocimientos y la implementación de chatbots de atención al cliente.  

Existen diferencias importantes entre la IA en el edge y la IA en la nube que hacen que cada una sea más adecuada para diferentes casos de uso.

Con las empresas apresurándose a crear nuevas aplicaciones de IA e IA generativa, el interés por los modelos de IA en la nube y en el edge se está disparando.

Según un informe reciente, el mercado mundial de la IA en el edge se valoró en 20 450 millones de dólares estadounidenses en 2023 y se esperaba que alcanzara casi los 270 000 millones de dólares en 2032¹. Durante prácticamente el mismo periodo, se esperaba que el mercado mundial de la IA en la nube pasara de 78 000 millones de dólares estadounidenses a casi 590 000 millones de dólares².

He aquí un vistazo más de cerca a los beneficios empresariales de ambos tipos de IA y cómo las empresas los están utilizando para alcanzar sus objetivos.

• Toma de decisiones en tiempo real: al aprovechar el poder del proceso de datos en tiempo real en el edge de las redes, las soluciones de IA en el edge permiten a los dispositivos IoT mejorar los tiempos de respuesta. Las aplicaciones de IA para esta tecnología están en auge, desde vehículos autónomos o pilotados a distancia, como los drones, hasta instalaciones totalmente automatizadas que dependen de dispositivos IoT, como sensores y cámaras.
• Protección de datos: el procesamiento local de los datos en lugar de en la nube los mantiene a salvo de los ciberataques y reduce los riesgos de manipulación indebida. Por este motivo, la IA en el edge está recibiendo una atención considerable por parte de sectores sujetos a restricciones de soberanía de datos, como los servicios financieros y la sanidad.
• Ahorro de costes: la IA en el edge es considerablemente menos costosa que la IA en la nube porque reduce la carga de trabajo de los ordenadores en la nube. Al procesar los datos a nivel local, la IA en el edge reduce la cantidad de datos que dependen de los recursos de la nube, lo que reduce significativamente los costes operativos de implementar la tecnología.

• Mayor escalabilidad: la IA en la nube es intrínsecamente más escalable que la IA en el edge debido a su dependencia de recursos informáticos virtuales que pueden escalarse con mayor facilidad para satisfacer las demandas. La IA en el edge requiere inversión en hardware on premises (por ejemplo, dispositivos de edge y dispositivos y sensores del IoT) que se pueden implementar cerca de las fuentes de datos para el procesamiento local.
• Mayor rendimiento: la IA en la nube suele alcanzar niveles de rendimiento más altos que la IA en el edge debido a su acceso a los recursos y a la potencia de procesamiento que puede ofrecer la nube. La IA de en el edge, por el contrario, se limita a la potencia de cálculo y los recursos de los dispositivos de edge o del IoT individuales.
• Acceso a conjuntos de datos a gran escala: debido a su acceso a los recursos de la nube, los modelos de IA en la nube están equipados para manejar cargas de trabajo de IA más grandes que la IA en el edge. El entrenamiento intensivo de modelos de deep learning, por ejemplo, requiere grandes conjuntos de datos a los que solo se puede acceder a través de la nube en lugar de a través del procesamiento local.

Los casos de uso de IA en el edge y en la nube a nivel empresarial varían considerablemente, dadas las fortalezas específicas de cada uno de los modelos. Estos son los casos de uso más populares para cada una.

• Operaciones autónomas de vehículos: los dispositivos de edge ayudan a vehículos autónomos como satélites, drones y coches autónomos a reaccionar ante cambios en tiempo real en sus entornos, como cambiar señales de tráfico u objetos en su camino.
• Dispositivos de salud wearable: los dispositivos de IA en el edge están integrados en muchos monitores wearable para ayudar a los pacientes y proveedores sanitarios a rastrear información vital como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los niveles de oxígeno.
• Procesos de fabricación: las empresas están implementando IA en el edge en las fábricas y dentro de complejos sistemas de fabricación para automatizar procesos, detectar cambios en el rendimiento de las máquinas y aumentar la eficiencia.
• Tiendas de venta minorista: las empresas B2C (business-to-consumer) aprovechan la IA en el edge para implementar experiencias de pago inteligentes, realizar un seguimiento del inventario y crear recomendaciones más personalizadas basadas en datos en tiempo real procesados localmente en dispositivos edge.

• Análisis de big data: la integración de la IA con almacenes de datos en la nube y data lakes permite a las empresas descubrir tendencias en los datos casi en tiempo real, un proceso conocido como análisis de big data. Este tipo de análisis llevaría años a un equipo de analistas humanos.
• PLN a gran escala para el análisis de sentimientos: el PLN a gran escala se basa en la IA en la nube para procesar texto y otros datos utilizados para el análisis de sentimientos, una valiosa aplicación de IA que determina si el texto expresa un sentimiento positivo o negativo.
• Optimización de modelos de IA: la IA en la nube garantiza que los sofisticados modelos de IA tengan acceso a la enorme potencia de cálculo y los recursos necesarios para entrenarse y desarrollarse continuamente, un aspecto fundamental de la tecnología de IA.
• Chatbots: los chatbots populares como ChatGPT, Gemini e IBM® watsonx aprovechan la considerable potencia y los recursos de la IA en la nube para la mayor parte de su funcionalidad. Este uso incluye la automatización de flujos de trabajo, la conversación natural con los usuarios y la búsqueda de patrones y conocimientos en grandes conjuntos de datos.