Las startups están bajo presión constante para desarrollar productos que sean simples, asequibles y escalables, sin sacrificar el rendimiento ni la confianza del usuario. Tradicionalmente, los sistemas de inteligencia artificial han utilizado la infraestructura en la nube para cumplir con estas expectativas. Sin embargo, este método ha presentado problemas significativos como altos costos de computación, latencia y preocupaciones sobre la privacidad de los datos.
Actualmente, las cargas de trabajo de aprendizaje automático están migrando de las nubes centralizadas hacia el lugar donde se generan los datos: los dispositivos mismos. Este cambio hacia la computación en el borde está transformando la forma en que las startups diseñan y lanzan sus productos mínimos viables (MVP). La inteligencia artificial en el borde se presenta como una opción eficaz, proporcionando un rendimiento sólido, costos operativos más bajos y una mayor protección de la privacidad.
Esta tecnología permite la ejecución de modelos de aprendizaje automático directamente en dispositivos como smartphones y sensores, en lugar de enviar datos a una nube remota. Procesar los datos localmente permite decisiones en tiempo real con baja latencia y reduce la necesidad de una conexión constante. Además, se disminuyen considerablemente los costos de computación en la nube, vital para las startups que priorizan la velocidad y la gestión económica.
El reciente avance en hardware especializado ha hecho que esta estrategia sea más accesible. Plataformas como el Neural Engine de Apple y el Edge TPU de Google ya ofrecen suficiente capacidad de cómputo en dispositivos para enfrentar inferencias prácticas a gran escala. Para las startups, la reducción de costos recurrentes en la nube puede mejorar notablemente su sostenibilidad y rentabilidad.
La inteligencia artificial en el borde se presenta también como una solución a las crecientes preocupaciones por la privacidad, especialmente en regiones con regulaciones como el GDPR. Procesar datos localmente minimiza la exposición a riesgos y genera confianza, esencial en sectores como la salud y las finanzas.
Las aplicaciones que requieren rendimiento en tiempo real, como recomendaciones personalizadas o monitoreo de salud, se benefician igualmente, eliminando la latencia común de las inferencias en la nube.
El contexto actual es favorable para adoptar MVPs enfocados en el borde, impulsado por la rápida evolución del hardware y la aceleración de la inteligencia artificial como característica central. Empresas como Apple y Qualcomm han incluido en sus planes unidades de procesamiento neural diseñadas para facilitar la inferencia rápida en dispositivos y reducir las barreras de entrada.
Aunque la inteligencia artificial en el borde enfrenta desafíos como capacidad de cómputo limitada y la complejidad para actualizar modelos, estas dificultades están siendo abordadas. Las técnicas de compresión de modelos ayudan a operar eficientemente en hardware limitado, mientras que las arquitecturas híbridas equilibran rendimiento y flexibilidad.
Se anticipa que para 2025, un 75% de los datos generados por empresas se procesará fuera de centros de datos tradicionales. Para las startups, esto es indicativo de que la inteligencia artificial en el borde es más que un ahorro de costos: es una estrategia de diseño crucial. Aquellos que adopten estas arquitecturas desde el principio podrán diferenciarse en términos de rendimiento, privacidad y experiencia del usuario, elementos clave para el éxito de un MVP en el mercado.
