Hay varias pistas bastante sólidas de hacia dónde podría ir el próximo gran avance en IA aprovechando que los teléfonos celulares ya están casi en todas partes. Aquí te comparto algunas tendencias plausibles, sus implicaciones, y lo que podría marcar un cambio grande — algunas ya se están viendo, otras están por venir. Si quieres, también podemos ver ejemplos específicos aplicables a México.
Tendencias emergentes
IA embebida en el dispositivo (on-device AI), cada vez más potente
Los procesadores móviles, NPUs (Unidades de Procesamiento Neuronal), están mejorando mucho: más potencia, eficiencia energética, mejor optimización de modelos. Esto permite que ciertas funciones de IA — especialmente modelos generativos ligeros, reconocimiento de voz/imágenes, asistentes personales — funcionen sin depender de la nube.
Ventajas: privacidad, latencia baja, menor dependencia de conexión de red, uso más seguro de datos personales.
-Publicidad-
Modelos generativos accesibles en teléfonos de gama media y hasta baja
Lo que antes era privilegio de la gama alta se está “democratizando”. Más teléfonos podrán correr funciones como generación de texto, imágenes, traducción, quizá generación de audio/vídeo sencillos.
Esto puede cambiar quién tiene acceso a herramientas creativas, de productividad, y abrir nuevos usos en regiones con menos infraestructura de nube robusta.
Asistentes proactivos, personalizados y “multimodales”
Asistentes que no solo responden cuando se les llama, sino que anticipan necesidades: traducen de manera automática, sugieren cosas basadas en lo que haces, combinan voz, imagen, texto, sensores (ubicación, cámara, micrófono).
Por ejemplo, el Pixel 10 tiene funciones como “Camera Coach” y “Magic Cue” que anticipan lo que el usuario podría necesitar.
Hardware especializado/apilado para IA
Chipsets diseñados específicamente para IA local, almacenamiento más rápido (ej. nuevas versiones de UFS), mejores NPUs, arquitecturas de chip optimizadas para modelos de IA.
Esto incluye eficiencia energética: porque ejecutar IA consume energía, entonces reducir consumo será clave.
Privacidad y seguridad como punto clave
Con IA local, menor necesidad de enviar datos sensibles al servidor. También habrá mejoras en cifrado, anonimización, control de permisos para que el usuario tenga más transparencia sobre qué se usa y para qué.
Integración con redes de última generación / edge computing
Aunque la IA local avanzará mucho, sigue habiendo espacio para que algunas tareas intensivas se distribuyan: parte en el teléfono, parte en la red cercana (edge servers), reduciendo latencia.
También mejorías en conectividad (5G/6G) permitirán sincronización, modelos híbridos más viables.
Posibles “saltos” que podrían ser el próximo gran avance
Con base en lo anterior, acá algunas ideas de qué podría marcar realmente una diferencia:
Que los teléfonos puedan correr modelos foundation (“base”) lo bastante grandes para hacer razonamiento multimodal complejo — pensar, “comprender lo que el usuario está viendo, escuchando y haciendo” — y no solo tareas pequeñitas.
Que los modelos se adapten a cada usuario, personalizándose con poco esfuerzo, y sin comprometer privacidad.
Que la interfaz del usuario pase de “teclear / tocar / comandos de voz” a interacciones más naturales (voz, visión, gestos, contexto ambiental) — por ejemplo; que el teléfono “note” que estás en un contexto donde necesitas ayuda, ofrezca sugerencias.
Mejor generación de contenido creativo local: edición de vídeo/imágenes, música, animaciones — ya no depender de apps en la nube.
Desafíos que faltan resolver
Para que estos avances realmente se masifiquen, hay obstáculos:
Energía / batería: ejecutar IA localmente consume, hay que optimizar mucho.
Calor / termalidad: mantener un chip trabajando sin sobrecalentamiento.
Restricciones de almacenamiento / memoria en modelos grandes.
Garantizar seguridad, evitar filtraciones de datos, gestionar que el usuario tenga control.
Conectividad híbrida y estándares: cómo combinar lo local con lo remoto de forma transparente.
Qué podemos esperar en el corto plazo (1-3 años)
Versiones de teléfonos de gama media con soporte fuerte para funciones generativas: traducción en tiempo real, generación simple de imágenes, asistentes que “leen el ambiente”.
Teléfonos con botones u accesos rápidos dedicados para funciones de IA (ya se están viendo prototipos).
Más chipsets “Lumex” u otros de ARM orientados a IA, mayor presencia de UFS 5.0 / almacenamiento rápido para cargar modelos rápidamente.
