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

La IA en la nube, alternativamente, es un tipo de IA que depende de la computación en la nube (acceso bajo demanda a recursos informáticos virtuales a través de Internet) para funcionar.

Si bien ambos tipos admiten procesamiento 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 edge es un tipo de IA que despliega algoritmos de IA en dispositivos en el "borde" de una red, es decir, cerca de su límite con el mundo real, donde pierde conectividad. Estos dispositivos, comúnmente conocidos como dispositivos edge o Internet de las cosas (IoT), incluyen relojes y teléfonos inteligentes, sensores industriales y monitores de salud wearable.

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

La IA edge también se está volviendo popular como una forma de optimizar los flujos de trabajo en industrias complejas como la fabricación y la 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 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 procesamiento de datos y analytics. En la IA en la nube, los datos se recopilan en su origen y se mueven a la nube a través de una conexión a Internet. Allí puede acceder a recursos informáticos virtuales conectados para el procesamiento de datos, el análisis de datos y el almacenamiento de datos.

Si bien es más antigua y no se considera tan avanzada como la IA edge, la IA en la nube todavía tiene muchas aplicaciones para las empresas modernas. Ayuda a los desarrolladores a desplegar aplicaciones de IA que son demasiado complejas y requieren mucho cálculo para ser desplegadas en el edge. Los ejemplos incluyen el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo (DL) y ciertos tipos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para análisis de tendencias y análisis predictivos. 

Tanto los modelos de IA edge como de IA en la nube se entrenan a través de 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 edge y la IA en la nube es procesar y analizar datos para aplicaciones de IA potentes, realizan estas tareas de diferentes maneras: la IA de borde procesa datos localmente en dispositivos pequeños, mientras que la IA basada en la nube aprovecha la potencia informática de la nube. A continuación analizaremos más detenidamente cada método.

La IA edge utiliza modelos de IA que han sido entrenados para identificar objetos mediante redes neuronales y aprendizaje profundo. Si bien la propia IA edge se despliega 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 procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos, esenciales para fines de entrenamiento.

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

A diferencia de la IA edge, la IA en la nube depende de la enorme potencia de cómputo y las capacidades de almacenamiento de la infraestructura en la nube para su funcionalidad. Por lo general, estos servicios son proporcionados por grandes proveedores de servicios en la nube (CSP) globales como Amazon (AWS), Google y Microsoft.

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

Al integrar los sistemas de IA en plataformas de nube pública y privada, la IA en la nube ayuda a las organizaciones a desplegar aplicaciones avanzadas de IA a nivel empresarial. Estas aplicaciones sirven para diversos propósitos, como optimizar los procesos de negocio, generar insights y desplegar chatbots de atención al cliente.  

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

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

Según un informe reciente, el mercado global de IA edge se valoró en 20 450 millones de dólares en 2023 y se esperaba que alcanzara casi 270 000 millones de dólares en 2032.¹ Durante prácticamente el mismo periodo, se esperaba que el mercado global de IA en la nube pasara de 78 000 millones de dólares a casi 590 000 millones de dólares.²

A continuación, se analizan más de cerca los beneficios comerciales de ambos tipos de IA y cómo las empresas los utilizan para alcanzar sus objetivos.

• Toma de decisiones en tiempo real: aprovechando el poder del procesamiento de datos en tiempo real en el edge de las redes, las soluciones de IA edge permiten que los dispositivos IoT mejoren los tiempos de respuesta. Las aplicaciones de IA para esta tecnología están en auge, desde vehículos autónomos o pilotados a distancia, como drones, hasta instalaciones totalmente automatizadas que dependen de dispositivos IoT, como sensores y cámaras.
• Privacidad de datos: el procesamiento de datos localmente en lugar de en la nube los mantiene a salvo de ciberataques y reduce los riesgos de mal manejo. Por esta razón, la IA edge está recibiendo una atención considerable de las industrias sujetas a restricciones de soberanía de datos, como los servicios financieros y la atención médica.
• Ahorro de costos: la IA edge es considerablemente menos costosa que la IA en la nube porque reduce la carga de trabajo de las computadoras en la nube. Al procesar los datos localmente, la IA edge reduce la cantidad de datos que dependen de los recursos de la nube, lo que reduce significativamente los costos operativos de desplegar la tecnología.

• Mayor escalabilidad: la IA en la nube es inherentemente más escalable que la IA edge debido a su dependencia de recursos informáticos virtuales que se pueden ampliar y reducir más fácilmente para satisfacer las demandas. La IA edge requiere inversión en hardware on premises (por ejemplo, dispositivos y sensores edge y de IoT) que se pueden desplegar 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 edge debido a su acceso a los recursos y a la potencia de procesamiento que puede ofrecer la nube. La IA edge, alternativamente, está restringida a la potencia de cómputo y los recursos de los dispositivos edge e 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 edge. El entrenamiento intensivo de los modelos de aprendizaje profundo, 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 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 uno.

• Operaciones autónomas de vehículos: los dispositivos edge ayudan a los vehículos autónomos, como satélites, drones y automóviles 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 edge están integrados en muchos monitores portátiles para ayudar a los pacientes y proveedores de atención médica a rastrear información vital como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los niveles de oxígeno.
• Procesos de fabricación: las empresas están desplegando IA edge en las fábricas y dentro de sistemas de fabricación complejos para automatizar procesos, detectar cambios en el rendimiento de las máquinas y aumentar la eficiencia.
• Tiendas de venta minorista: las empresas de business-to-consumer (B2C) aprovechan la IA edge para desplegar 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.

• Analytics 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 analytics de big data. Este tipo de analytics tardaría años en analizar 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 del modelo de IA: la IA en la nube garantiza que los modelos de IA sofisticados tengan acceso a la potencia informática masiva y a los recursos necesarios para entrenarse y desarrollarse continuamente, un aspecto crítico 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 e insights en grandes conjuntos de datos.