¿Qué es la IA perimetral?

En esencia, la IA edge o "IA en el edge" combina edge computing e IA para realizar tareas machine learning (ML) directamente en dispositivos edge interconectados. 

El edge computing permite que los datos se almacenen cerca del dispositivo, y los algoritmos con IA permiten el procesamiento en el edge de la red, con o sin conexión a Internet. Esta capacidad facilita el procesamiento de datos en milisegundos, proporcionando feedback inmediato.

Los coches autónomos, los dispositivos wearable, las cámaras de seguridad, los electrodomésticos inteligentes y la robótica avanzada son algunas de las tecnologías que utilizan las capacidades de IA edge para ofrecer a los usuarios información en tiempo real. Los sistemas de IA agéntica también dependen de la IA edge para actuar y responder al instante, sin tener que enviar datos a la nube para su análisis.

La creciente demanda de proceso de datos instantáneo, combinada con los avances en algoritmos de IA y ML, está impulsando la adopción de la IA edge en entornos empresariales. En 2025, Grand View Investigación valoró el mercado mundial de IA edge en 24 910 millones de dólares. La empresa espera alcanzar los 118 690 millones de dólares en 2033, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,7 % entre 2026 y 2033.¹

Las organizaciones están implementando la IA edge para optimizar los flujos de trabajo, automatizar los procesos empresariales y fomentar la innovación. Al mismo tiempo, la IA edge ayuda a ofrecer baja latencia, mayor seguridad y reducción de costes.

La IA edge utiliza redes neuronales y marcos de deep learning para entrenar modelos que reconozcan, clasifiquen y describan objetos con precisión. Este proceso de entrenamiento suele tener lugar en un centro de datos centralizado o en la nube para procesar el gran volumen de datos necesarios para el entrenamiento del modelo.

Tras la implementación, los modelos de IA edge mejoran con el tiempo. Por ejemplo, cuando la IA encuentra un problema, los datos se transfieren a la nube para un mayor entrenamiento del modelo inicial de IA, que en última instancia sustituye al motor de inferencia de IA en el edge. 

Los avances en los modelos de lenguajepequeños (SLM), más compactos y eficientes que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)) y el uso cada vez mayor de la IA generativa están ampliando lo que los dispositivos edge pueden hacer a nivel local. Permiten que se realice más procesamiento en el dispositivo sin depender de la nube.

Los componentes críticos de IA edge son:

• Nodos y dispositivos periféricos: maquinaria industrial de IoT, sensores de IoT y cámaras inteligentes que capturan datos.

• Pasarela edge: Un router, servidor u otro dispositivo de red que se sitúa entre los dispositivos de borde y la nube o el centro de datos centralizado.

• Servidores de borde: ordenadores especializados o clústeres de ordenadores situados en el edge que gestionan el procesamiento, el almacenamiento, las redes, la seguridad y otros recursos informáticos.

• Procesadores edge y aceleradores de IA: el hardware especializado incluye unidades de procesamiento neuronal (NPU) y unidades de procesamiento gráfico (GPU). Estos componentes clave de la infraestructura de IA optimizan la inferencia de IA edge, proporcionando un alto cálculo con bajo consumo energético. Los aceleradores de IA utilizan capacidades de procesamiento paralelo que les permiten realizar miles de millones de cálculos a la vez. NVIDIA, IBM y otras grandes empresas tecnológicas ofrecen soluciones de IA edge diseñadas para la inferencia local.

• Modelos de machine learning: modelos que permiten la toma de decisiones en tiempo real en el edge, actuando sobre los datos en su origen. Como ejemplo del mundo real, los algoritmos de IA (a menudo preentrenados en la nube) pueden ayudar a detectar una avería en la planta de una fábrica para que las reparaciones puedan llevarse a cabo de inmediato.

La IA edge no funciona de forma aislada, sino que opera en combinación con la IA distribuida y el clouc computing. Saber cómo se relacionan los tres es clave para comprender las decisiones de implementación.

La IA edge permite la toma de decisiones, eliminando la necesidad de transmitir datos constantemente a una ubicación central y esperar el procesamiento, lo que agiliza la automatización de las operaciones.

Escalar la IA en numerosas ubicaciones y aplicaciones diversas conlleva desafíos, como la gravedad de los datos, la heterogeneidad, la escala y las limitaciones de recursos. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial distribuida (IAD), un enfoque de las tareas de IA a gran escala en el que las cargas de trabajo se reparten entre varios dispositivos o procesadores.

DAI ayuda a superar los obstáculos de escalamiento de edge mediante la integración de la recopilación inteligente de datos, la automatización de los ciclos de vida de IA, la adaptación y la monitorización de los radios y la optimización de los pipelines de IA.

En la práctica, la IA edge y la IA distribuida funcionan juntas, ya que la IA edge gestiona el procesamiento in situ en los dispositivos locales, mientras que la DAI coordina y escala las cargas de trabajo de la IA en muchos lugares.

El cloud computing y las interfaces de programación de aplicaciones (API) se utilizan habitualmente para entrenar e implementar modelos de machine learning. Con la IA edge, las tareas de machine learning (por ejemplo, análisis predictivo, reconocimiento de voz, detección de anomalías) tienen lugar más cerca del usuario. Se procesan en dispositivos IoT en lugar de en un centro de datos o en la nube.

La IA edge es una mejor opción siempre que se requiera predicción en tiempo real y proceso de datos, como en la tecnología de vehículos autónomos. Para asegurar la navegación y evitar posibles peligros, estos vehículos deben ser capaces de detectar y responder rápidamente a factores como señales de tráfico, controladores erráticos y cambios de carril. Además, deben tener en cuenta los peatones, los bordillos y muchas otras variables.

Al llevar a cabo el procesamiento local dentro del vehículo, la IA edge reduce el riesgo de problemas de conectividad que pueden surgir al enviar datos a un servidor remoto.

La IA en la nube, por el contrario, se refiere a la implementación de algoritmos y modelos de IA en los servidores en la nube. Este método ofrece un aumento en las capacidades de almacenamiento de datos y potencia de procesamiento, facilitando el entrenamiento y la implementación de modelos de IA más avanzados.

Cuando se combinan, la IA en la nube y la IA en el edge se complementan entre sí. Por ejemplo, los datos relacionados con las preferencias de los clientes pueden enviarse a la nube para su análisis, mientras que las consultas inmediatas de los clientes se gestionan en la fuente de datos en el edge.

Para obtener más información sobre las diferencias entre la IA en la nube y la IA en el edge, consulte “Edge versus Cloud AI: What’s the difference?”.

A medida que la IA se vuelve cada vez más crítica para las empresas, la IA en el borde se está convirtiendo en una parte fundamental del modo en que las organizaciones crean y amplían su infraestructura de IA de extremo a extremo. Un estudio del IBM Institute for Business Value de 2026 reveló que el 79 % de los ejecutivos esperan que la IA impulse significativamente los ingresos para 2030.

Los principales beneficios de la IA en el edge incluyen los siguientes:

• Latencia disminuida: gracias al procesamiento completo en el dispositivo, los usuarios obtienen respuestas más rápidas, sin necesidad de viajes de ida y vuelta a un servidor distante.

• Disminución del ancho de banda: la IA edge procesa los datos localmente, lo que reduce la cantidad de datos transmitidos a través de Internet y libera ancho de banda. Esta reducción permite a la red gestionar más tráfico de datos a la vez.

• Análisis en tiempo real: los usuarios pueden realizar el proceso de datos en tiempo real en dispositivos sin necesidad de conectividad y Integración. Esta capacidad les permite tomar decisiones más rápidas al analizar los datos donde se generan.

• Privacidad y seguridad de los datos: la IA en el edge aumenta la privacidad porque los datos no se transfieren a otra red, donde se vuelven vulnerables a ciberataques. Al procesar la información localmente en el dispositivo, la IA edge reduce el riesgo de manipular mal los datos sensibles. Además, para los sectores sujetos a las normas de soberanía de los datos, los sistemas de IA edge ayudan a mantener el cumplimiento mediante el procesamiento local y el almacenamiento de la información confidencial en las jurisdicciones designadas.

• Automatización mejorada: la IA edge automatiza el análisis de datos in situ, por lo que no es necesaria una supervisión humana continua. Esta característica es clave en aplicaciones como la automatización industrial y la monitorización remota, que apoyan la fabricación y la robótica modernas.

• Resiliencia operativa: en los entornos de IA edge, los dispositivos procesan los datos localmente, por lo que las operaciones continúan incluso cuando la red se cae o se vuelve inestable.

• Escalabilidad: la IA edge ayuda a las organizaciones a escalar las cargas de trabajo de IA combinando plataformas basadas en la nube con hardware integrado en IA. Este enfoque facilita la adición de dispositivos y la ampliación de las operaciones sin interrumpir la red. Incluso cuando partes de la red se caen, los dispositivos locales de borde pueden seguir funcionando de forma independiente.

• Reducción de costes: los servicios de IA basados en la nube pueden ser costosos, especialmente para cargas de trabajo que requieren una alta potencia informática continua. La IA edge ofrece la opción de utilizar recursos en la nube como repositorio para almacenar y procesar datos que no requieren una acción inmediata. Esta reducción alivia la carga de trabajo de los ordenadores y las redes de la nube.

• Menor consumo energético: al filtrar y procesar datos localmente en dispositivos como sensores y cámaras, la IA edge también proporciona un entorno energéticamente eficiente en comparación con transferir todos los datos a la nube.

Ejemplos cotidianos de la IA edge incluyen smartphones, actualizaciones de tráfico en tiempo real en vehículos autónomos, dispositivos conectados y electrodomésticos inteligentes. Muchos sectores confían en las aplicaciones de IA edge y en las implementaciones de IA edge para reducir costes, apoyar la automatización de TI, tomar decisiones rápidas y optimizar las operaciones.

Estos ejemplos muestran varios casos de uso específicos del sector.

Los proveedores de atención médica utilizan IA edge y dispositivos de última generación para crear sistemas de atención médica más inteligentes, al tiempo que protegen la privacidad del paciente y reducen los tiempos de respuesta.

Gracias a modelos de IA integrados localmente, los monitores de salud wearable evalúan métricas como la frecuencia cardíaca, la presión arterial, los niveles de glucosa y la respiración. Estos dispositivos wearable de IA edge también pueden detectar cuándo un paciente se cae de repente y alertar a los cuidadores, una característica ya incluida en los smartwatches habituales del mercado.

La integración de la IA edge también ayuda a facilitar el intercambio inmediato de información de estado crítica. Al equipar los vehículos de emergencia sanitarios con capacidades rápidas de procesamiento de datos, los paramédicos pueden extraer perspectivas de los dispositivos de monitorización de salud y consultar con los médicos para determinar estrategias efectivas de estabilización del paciente. Al mismo tiempo, el personal de la sala de emergencias puede prepararse para abordar las necesidades específicas de atención de los pacientes.

Los fabricantes utilizan la tecnología de IA edge para optimizar las operaciones de fabricación, aumentar la eficiencia y mejorar la productividad. Los datos de los sensores pueden identificar anomalías y predecir fallos de máquinas, lo que se conoce como mantenimiento predictivo, alertando a la dirección sobre reparaciones cruciales antes de que ocurra el tiempo de inactividad operativa. Este proceso acelera la resolución y reduce el tiempo de inactividad operativa.

La IA edge se aplica a otras áreas de la fabricación, como el control de calidad, la seguridad laboral, la optimización de rendimientos, la analítica de la cadena de suministro y la optimización de plantas.

Tanto en el comercio físico como en el comercio electrónico, tecnologías como los carritos inteligentes con sensores y los sistemas automáticos de pago procesan transacciones y reconocen artículos al instante. Todas estas soluciones utilizan tecnología de IA edge para mejorar la experiencia del cliente.

El mercado del hogar ha experimentado una proliferación de dispositivos inteligentes, como timbres, termostatos, frigoríficos, sistemas de entretenimiento y bombillas controladas. Estas casas inteligentes contienen ecosistemas de dispositivos que utilizan IA edge para mejorar la calidad de vida de los residentes.

Ya sea que un residente necesite identificar a alguien en su puerta o controlar la temperatura de su casa a través de su dispositivo, la tecnología de IA avanzada puede procesar rápidamente los datos in situ. Esta estrategia elimina la necesidad de transmitir información a un servidor remoto centralizado, ayuda a mantener la privacidad de los residentes y reduce el riesgo de acceso no autorizado a los datos personales.

La velocidad es crucial para el análisis de vídeo de seguridad en hogares, negocios y ciudades inteligentes. Muchos sistemas de visión artificial transmiten las imágenes y vídeos capturados a una máquina basada en la nube en lugar de procesarlos localmente, lo que crea latencia que ralentiza los tiempos de respuesta.

Las capacidades de visión artificial y detección de objetos de IA edge en los dispositivos de seguridad inteligentes pueden identificar actividades sospechosas, notificar inmediatamente a los usuarios y activar alarmas, lo que ayuda a que los hogares, las empresas y los espacios públicos sean más seguros.