Los modelos locales de inteligencia artificial se posicionan como una de las tendencias más significativas en la evolución reciente de esta tecnología. Se trata de sistemas que pueden ejecutarse directamente en el computador, teléfono u otro dispositivo del usuario, sin depender de la nube o plataformas externas. En la práctica, esto permite que el procesamiento de consultas, documentos o tareas ocurra dentro del propio equipo, lo que entrega mayor control de los datos, funcionamiento sin conexión y nuevas posibilidades de uso en contextos donde la privacidad, la conectividad o el costo son factores determinantes.
Felipe Mancini, CEO de Asimov Consultores, explica que “la IA ya no está limitada a las grandes plataformas. Las herramientas Ollama, LM Studio y Jan han facilitado la ejecución de modelos como Llama, Gemma o Qwen y otros en computadores personales, impulsados por el aumento de capacidad de los dispositivos, la optimización de modelos más livianos y la creciente preocupación por la privacidad de los datos”.
Mancini, quien además es vicepresidente de Chiletec (Asociación de Empresas Chilenas de Tecnología), destaca que entre las principales ventajas de esta tecnología se encuentra la privacidad, ya que la información sensible no necesariamente sale del dispositivo; la independencia operativa, porque pueden funcionar sin internet o con conectividad limitada; y un cambio en el modelo de costos, donde el gasto deja de asociarse a cada consulta en la nube y depende principalmente del hardware. Sin embargo, advierte que este enfoque no reemplaza completamente a los modelos en la nube, ya que los sistemas más avanzados siguen requiriendo infraestructura centralizada, configurando un escenario híbrido.
Respecto a los usos, estos modelos pueden resumir textos, redactar, traducir, organizar información o analizar archivos sin enviarlos a servicios externos, además de aplicaciones en educación, productividad y herramientas creativas. Su adopción actual se concentra en desarrolladores, investigadores, especialistas en ciberseguridad y empresas con datos sensibles, mientras actores como Apple, Qualcomm y Meta promueven su integración en dispositivos y plataformas.
Instalar un modelo local es un proceso accesible. Ollama o LM Studio permiten descargar y ejecutar modelos en pocos pasos, convirtiendo un computador convencional en un entorno de inteligencia artificial funcional. El principal requisito es la memoria disponible: con 8 GB de RAM es posible trabajar con modelos livianos, mientras que con 16 GB o más se amplían las capacidades. En equipos con Apple Silicon o tarjetas gráficas dedicadas, el rendimiento mejora considerablemente. El software suele ser gratuito, por lo que el costo de entrada depende principalmente del hardware.
Mancini concluye que “la tendencia apunta a una expansión sostenida de esta tecnología, impulsada por chips cada vez más preparados para ejecutar IA directamente en el dispositivo. Lo más probable es que avancemos hacia una IA híbrida”, en la cual los computadores y teléfonos resolverán localmente muchas tareas del día a día, mientras que la nube quedará reservada para procesos más complejos, modelos potentes y capacidades que requieran mayor infraestructura.
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