La IA que no se ve
Cuando pensamos en la inteligencia artificial, casi siempre imaginamos modelos y aplicaciones. Pero hay algo más básico: la capacidad de cómputo que permite que la tecnología funcione.
Por: Claudia Cerezo
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| Lo que hace posible la IA
Hace unos días, en una plática con Hiram Monroy, director del segmento comercial de la firma de semiconductores AMD, hubo algo que me llamó la atención: hablamos mucho de inteligencia artificial (IA), pero poco de lo que la hace posible.
Las empresas suelen enfocarse en los asistentes de IA, en los modelos (como ChatGPT o Gemini) y en la productividad. Discuten las licencias, los casos de uso, las aplicaciones. Y claro que todo eso es importante, pero hay algo que cada día está pesando más: el hardware.
La IA no existe por sí sola; depende de dónde corre y de su capacidad para procesar información. Hiram me explicó que buena parte de lo que entendemos como IA lleva décadas existiendo, pero antes no se contaba con el poder de cómputo suficiente para darle vida a los algoritmos que hoy procesan grandes cantidades de datos. Ahora, con esa capacidad, la IA ya puede pasar de las pruebas a usarse en procesos reales dentro de las empresas.
| Cuando la IA entra en los procesos del negocio
Si se utiliza a través de herramientas externas —como plataformas en la nube o aplicaciones listas para usarse—, todo parece fácil: conectarse, hacer pruebas, pagar por uso. Pero cuando la IA empieza a integrarse en procesos clave del negocio (financieros, comerciales e incluso operativos), surgen otras preguntas: dónde están los datos, cuánto tarda en responder, cuánto costará mantenerla en el tiempo. En sectores como el financiero, por ejemplo, un retraso mínimo puede definir si una operación se ejecuta correctamente o no. Es en esos casos cuando las áreas de Tecnologías de la Información (TI) voltean a ver el hardware.
Procesar la información dentro de la empresa no solo es más rápido; también es más seguro: permite proteger los datos, mantener el control sobre la información sensible y garantizar que los sistemas funcionen de manera correcta y confiable. Por eso, cada vez más organizaciones están incorporando la IA directamente en sus dispositivos —desde computadoras personales y laptops hasta servidores locales— con procesadores que pueden correr algoritmos de forma local y segura. ¿El resultado? Menor latencia, mejores tiempos de respuesta y la tranquilidad de que los datos no salen de la empresa.
Si un dispositivo no cuenta con la tecnología necesaria para correr la IA, tarda mucho en procesar, gasta mucha batería y afecta el desempeño de otras tareas. Pero los equipos modernos, con unidades de procesamiento neuronal (NPU por las siglas en inglés de Neural Processing Unit), están diseñados específicamente para ejecutar algoritmos de manera ágil y eficiente, sin afectar el resto de los procesos. Por eso, muchos proveedores recomiendan equipos con esta capacidad, como los que incluyen los procesadores Ryzen AI Pro de AMD.
| La productividad también depende del software
Además del rendimiento, hay algo que a veces pasa desapercibido: la experiencia del usuario. Seguro a todos nos ha pasado: le das Enter a tu computadora y tarda tanto en procesar que te da tiempo de levantarte, ir por un café y regresar… y todavía sigue trabajando. Esa espera no solo nos frustra, sino que hace que perdamos un montón de productividad. Con los ritmos de trabajo que hoy llevamos, un equipo lento afecta todo lo que haces. Hablando en horas de trabajo, eso puede significar pérdidas de millones de pesos o dólares, dependiendo de cuántos empleados tenga la empresa.
Para que te des una idea, una laptop Lenovo T14s con procesador AMD Ryzen AI Pro podría ahorrar más de 50 millones de dólares en costos de productividad, y en escenarios multitarea, combinando aplicaciones de creación y de oficina, puede ser hasta un 50% más rápida, según un estudio de AMD y Signal65, firma especializada en pruebas de rendimiento y análisis de experiencia de usuario en el sector de tecnología.
Mi conclusión de la charla con Hiram: la IA que ves no sirve de nada sin un buen hardware. Con un equipo a la altura, todo lo demás —aplicaciones, modelos, asistentes— funciona mejor. AN
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