Parece que no podemos escapar de ello. Cada nueva presentación de un smartphone viene ahora acompañada de un mantra inevitable: «Tiene IA».
Los fabricantes nos lo repiten como un hechizo moderno, prometiendo que
esta vez sí, que el siguiente aparato que compremos será radicalmente
más inteligente y transformará nuestra forma de usarlo.
Pero uno no puede evitar quedarse con una sensación de déjà vu. ¿De
verdad estamos ante una revolución, o simplemente es el eslogan de moda
que ha venido a sustituir a «más megapíxeles» o «pantalla más grande»?
Ante este bombardeo, es lógico hacerse una pregunta incómoda: ¿tiene sentido de verdad dejarse seducir y cambiar de móvil solo porque «lleve IA»?
Y es que, más allá del eslógan marketinero, cabe preguntarse si de
verdad necesitamos un terminal nuevo para disfrutar de estas capacidades
o si, por el contrario, estamos ante una etiqueta vacía que esconde una realidad más compleja. Vamos a analizarlo.
Samsung, Google, Apple… todos quieren que compremos sus nuevos móviles con IA, pero ¿tiene sentido?
Los móviles con IA no son solo una estrategia de marketing,
como parece. Existe una razón fundamental por la que los fabricantes
incorporan este concepto en sus smartphones de última generación. Para
comprenderlo, es necesario distinguir entre las dos arquitecturas
principales que dominan el mercado: la IA en el dispositivo (On-Device AI) y la IA en la nube (Cloud AI).
Cuando utilizas una aplicación como ChatGPT
o accedes a Perplexity desde su página web, estás empleando IA en la
nube, compatible con prácticamente cualquier móvil del mercado, ya que
su único requisito es una conexión a internet para comunicarse con
servidores remotos. Por el contrario, la IA en el dispositivo exige que los fabricantes integren unidades de procesamiento neuronal (NPU) especializadas en sus chips, como el Apple Neural Engine o el Google Tensor.
Esta arquitectura local ofrece ventajas notables en términos de privacidad,
puesto que los datos se procesan directamente en el dispositivo sin
necesidad de transmitirlos. Además, garantiza el funcionamiento sin
conexión a Internet. No obstante, el rendimiento de la IA en el
dispositivo está limitado por la capacidad del hardware y puede consumir más batería en tareas intensivas.
Asimismo, las actualizaciones de los modelos suelen ser más lentas, ya
que dependen de nuevas versiones del sistema operativo o de las
aplicaciones.
En cambio, la IA en la nube, utilizada por servicios como
ChatGPT, Gemini o Grok, aprovecha la potencia casi ilimitada de los
servidores remotos. Su principal ventaja reside en el enorme
poder computacional, la alta escalabilidad y la capacidad de implementar
actualizaciones de modelos de forma instantánea. Como contrapartida,
depende por completo de una conexión a Internet estable y presenta
mayores riesgos para la privacidad, al requerir el envío de datos
externos para su procesamiento.
El problema es que la IA local no ha demostrado ser mejor opción que la IA en la nube
Ahora bien, hay un detalle crucial que los fabricantes no suelen destacar: incluso los móviles con chips de IA dedicados dependen en gran medida de servidores en la nube para sus funciones más avanzadas. Es decir, compras un hardware premium, pero la «magia» sigue ocurriendo fuera de tu dispositivo. ¿La razón?
La enorme potencia requerida para ciertas tareas no solo haría que tu
móvil se calentara peligrosamente y agotara la batería, sino que además no lograría los mismos resultados.
Esto no es una teoría, sino algo que hemos visto confirmado en dos ejemplos emblemáticos:
- El «desliz» de Samsung: la compañía anunció el Galaxy S24 como el primer «teléfono con IA», pero, meses después, trasladó casi todas sus funciones de Galaxy AI
al modelo anterior, el S23. Esto demostró claramente que el hardware de
la generación pasada ya era perfectamente capaz de ejecutarlas, pues la
mayor parte de las funciones de IA se realizan en la nube.
- La democratización de Google: herramientas como el Editor Mágico de Google Fotos,
que antes eran exclusivas de los Pixel, ahora están disponibles para
cualquier Android o iPhone de forma gratuita o con una suscripción muy
asequible.
Queda claro entonces que el hardware de los «móviles con IA» en el uso real no hace una gran diferencia.
Los fabricantes recurren a la IA en la nube más de lo que piensas para
lograr resultados de calidad en sus «funciones con IA local» sin
depender del rendimiento del móvil.
La IA que usas de verdad no necesita un chip nuevo
Piensa en las herramientas de IA que más utilizas, como ChatGPT o Gemini. Estas, las más potentes y populares, funcionan principalmente en la nube.
Para tareas complejas, como programación o análisis de documentos, el
rendimiento superior se logra gracias a los servidores remotos, no al
chip de tu móvil.
Esto nos lleva a una revelación clave: las
funciones de IA que la mayoría empleamos (generar texto, hacer
resúmenes o escribir código) no dependen de tener el último procesador,
sino de una conexión a Internet y, a veces, de una suscripción. El chip
de IA (NPU) dentro de tu teléfono aporta un valor insignificante para
estas tareas.
No tienes que comprar un móvil caro: la IA ya está al alcance de todos
Para el usuario promedio, el NPU de última generación no justifica el gasto
de un móvil nuevo. Solo deberías considerarlo si tienes necesidades muy
específicas y estrictas de privacidad que te impidan usar la nube
(sabiendo además que la IA local ofrece peores resultados).
Pero para el 95% de los usuarios, la IA que realmente usamos (chatbots y edición de fotos) funciona perfectamente en el móvil que ya tienes.
No te dejes llevar por el marketing. Si necesitas una IA específica en
tu smartphone actual, simplemente instálala a través de una app. Aquí
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