Las startups actuales enfrentan el desafío constante de desarrollar productos que sean simples, asequibles y escalables, sin comprometer el rendimiento ni la confianza del usuario. Tradicionalmente, la inteligencia artificial ha dependido en gran medida de la nube para satisfacer estas necesidades, un enfoque que, aunque efectivo, ha traído problemas como el aumento de los costos informáticos, la latencia y preocupaciones sobre la privacidad de los datos.
Actualmente, se observa un cambio hacia la computación en el borde, donde las cargas de trabajo de aprendizaje automático se desplazan al lugar donde se generan los datos: los dispositivos mismos. Este enfoque está transformando la forma en que las startups diseñan y lanzan sus productos mínimos viables (MVP). La inteligencia artificial en el borde emerge como una solución práctica, ofreciendo un rendimiento sólido, menores costos operativos y una mejor protección de la privacidad desde el principio.
La inteligencia artificial en el borde consiste en ejecutar modelos de aprendizaje automático directamente en dispositivos como smartphones, sensores o servidores de borde, en lugar de enviar los datos a una nube remota para su procesamiento. Este procesamiento local permite decisiones en tiempo real con baja latencia y reduce la dependencia de una conexión constante, disminuyendo significativamente los costos de computación en la nube y de transferencia de datos, esenciales para las startups.
El auge de hardware especializado ha acelerado esta estrategia. Plataformas como el Neural Engine de Apple o el Edge TPU de Google ofrecen suficiente capacidad de cómputo en dispositivos para realizar inferencias a gran escala. Para las startups, eliminar costos recurrentes de estructuras en la nube impacta sustancialmente la sostenibilidad y rentabilidad.
Además, la inteligencia artificial en el borde aborda las preocupaciones sobre privacidad. Procesar datos localmente minimiza riesgos de cumplimiento y genera confianza, especialmente en sectores sensibles como la salud y las finanzas. En un entorno cada vez más desconfiado de los grandes proveedores en la nube, el procesamiento local se presenta como una ventaja competitiva.
Aplicaciones que requieren rendimiento en tiempo real, como recomendaciones personalizadas y monitoreo de salud, se benefician de esta estrategia al evitar la latencia de las inferencias basadas en la nube.
La actualidad favorece MVPs centrados en el borde, impulsados por la evolución del hardware de consumo y la creciente centralidad de la inteligencia artificial. Compañías como Apple, Qualcomm e Intel han introducido unidades de procesamiento neural para facilitar la inferencia eficiente en dispositivos, reduciendo la barrera de entrada.
Aunque la inteligencia artificial en el borde presenta desafíos, como la capacidad de cómputo limitada, estos son cada vez más manejables. Técnicas de compresión de modelos y arquitecturas híbridas que combinan inferencia en el dispositivo con sincronización en la nube ofrecen un equilibrio entre rendimiento y flexibilidad.
Se prevé que, para 2025, un 75% de los datos generados por empresas se procesen fuera de los centros de datos tradicionales. Para las startups, esto indica que la inteligencia artificial en el borde es no solo una medida de ahorro de costos, sino una elección estratégica. Adopciones centradas en el borde permitirán a las empresas diferenciarse en rendimiento, privacidad y experiencia del usuario, factores críticos para el éxito de un MVP.