Edge Computing y el futuro de la IA Distribuida

Nuestros expertos en infraestructura y tecnologías digitales compartieron recientemente una visión integral sobre Edge Computing y su papel en la transformación de la IA en la ponencia ‘Más allá de la nube: Edge Computing y el futuro de la IA distribuida’. Sus conocimientos y experiencia práctica en el despliegue de estas tecnologías nos permiten explorar este cambio en el paradigma de la computación.

Los ponentes destacaron que Edge Computing y la IA distribuida están redefiniendo no solo cómo las empresas y usuarios finales acceden a capacidades avanzadas de IA, sino también cómo esta tecnología impacta en la privacidad, la equidad y el acceso a la innovación. Este cambio promete mayor eficiencia y control sobre los datos, pero también plantea consideraciones técnicas, éticas y sociales que deben abordarse.

La evolución de la IA ha trasladado el procesamiento de datos desde la nube hacia infraestructuras descentralizadas.

■ Edge Computing permite el procesamiento de datos más cerca de donde se generan, en lugar de depender de un centro de datos centralizadom usando dispositivos y nodos de computación distribuidos en la periferia de la red, conocidos como 'edge nodes' qu epueden ser routers, gateways, servidores locales o dispositivos IoT. Esto reduce la latencia y se mejora la eficiencia del sistema. Qué es Edge Computing, explicado de manera sencilla →

La infraestructura de Edge Computing como pilar fundamental

El despliegue de nodos distribuidos en la infraestructura de telecomunicaciones está acercando la capacidad de cómputo a los usuarios. En España, el desarrollo de redes de 5G y fibra óptica, con una cobertura superior al 92% de la población, ha sido fundamental para garantizar el ancho de banda y la latencia requerida para estas soluciones. Iniciativas como el proyecto europeo IPCEI-CIS están facilitando el despliegue de estos nodos distribuidos y su interoperabilidad a nivel europeo.

Además de la conectividad, el desarrollo de data centers descentralizados está proporcionando los recursos necesarios para almacenamiento, cómputo y ejecución de modelos de IA de manera local. Esto reduce la dependencia de grandes centros de datos centralizados y mejora la autonomía operativa de las empresas.

Inteligencia Artificial en el borde (Edge AI): inferencia en tiempo real

La evolución de la IA ha pasado por diferentes etapas, desde machine learning tradicional hasta deep learning y la actual IA Generativa. En este punto, es fundamental distinguir entre las cargas de trabajo de entrenamiento, que requieren infraestructura especializada en grandes data centers, y las tareas de inferencia, que pueden ejecutarse eficientemente en nodos Edge AI.

Durante la ponencia Más allá de la nube: Edge Computing y el futuro de la IA distribuida en MWC 2025.

Con Edge Computing la ejecución de modelos de IA en nodos distribuidos permite que aplicaciones críticas se procesen en tiempo real sin enviar datos a la nube.

Un aspecto clave en este enfoque es la gestión eficiente de recursos a través del Operator Platform, un sistema de orquestación que habilita tres funcionalidades fundamentales:

• Federación Inteligente (Smart Federation) permite que redes de distintos operadores o segmentos dentro de un mismo operador se federen e interconecten. Esto posibilita que los nodos sean compartidos y utilizados por diferentes propietarios u operadores, expandiendo el alcance y capacidades de la red Edge más allá de las fronteras tradicionales.
• Asignación Inteligente (Smart Allocation) facilita el despliegue de aplicaciones siguiendo criterios específicos de latencia, recursos computacionales o requisitos de soberanía de datos. Las aplicaciones pueden distribuirse de forma dinámica cuando los clientes las necesitan, o de manera estática si el caso de uso lo requiere, optimizando el uso de recursos disponibles.
• Descubrimiento Dinámico (Smart Discovery) permite que los clientes soliciten y se conecten al nodo Edge más apropiado según sus necesidades específicas. Por ejemplo, un cliente en movilidad puede conectarse automáticamente al nodo Edge más cercano que cumpla con sus requisitos de servicio, asegurando la mejor experiencia posible.

Estas capacidades, gestionadas de manera centralizada a través de Operator Platform, transforman una red de nodos independientes en un sistema inteligente y cohesionado que se adapta dinámicamente a las necesidades de los usuarios y aplicaciones.

■ El concepto de Cloud Continuum complementa estas funcionalidades, integrando la nube con los nodos Edge de forma transparente, permitiendo a los desarrolladores desplegar aplicaciones sin preocuparse por la ubicación física de los recursos.

Soberanía del dato y seguridad en la IA distribuida

Uno de los factores que impulsa el auge de la IA descentralizada es la necesidad de garantizar la soberanía de los datos y proteger la privacidad de los usuarios. Empresas y gobiernos buscan soluciones que aseguren que la información sensible no sea procesada fuera de su jurisdicción, evitando riesgos legales y regulatorios.

El concepto de IA Soberana es particularmente relevante en Europa, donde importa dónde están almacenados los datos y bajo qué jurisdicción opera la empresa que los gestiona. El despliegue de IA en el borde permite a las organizaciones controlar el flujo de datos y evitar la exposición a infraestructuras externas. Esto asegura que los datos permanezcan bajo la jurisdicción deseada y cumplan con normativas como GDPR.

Aplicaciones de Edge IA

El impacto de la IA distribuida se está materializando en tres grandes áreas de aplicación:

• Computer vision: En entornos industriales, se está utilizando la visión por computadora para control de calidad y optimización de procesos en fábricas, aprovechando las capacidades de Edge Computing para procesar imágenes en tiempo real. Los gemelos digitales y la monitorización de procesos industriales son casos de uso destacados que requieren procesamiento local y baja latencia.

La visión artificial local para monitorizar el inventario de un comercio protegiendo la privacidad de los clientes es un caso de uso de Edge AI. Foto: Sony.

• Agentes conversacionales: La implementación de chatbots y asistentes virtuales basados en RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite proporcionar soporte técnico interno en las empresas, aprovechando la información corporativa existente. Estos agentes pueden acceder a bases de datos locales y documentación interna para proporcionar respuestas precisas y contextualizadas, manteniendo la privacidad de la información sensible.
• Big Data y deep learning: Aplicaciones avanzadas como la conducción autónoma y el control de drones requieren procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones instantánea. Edge Computing permite procesar grandes volúmenes de datos cerca del punto de generación, reduciendo la latencia y mejorando la seguridad de las operaciones.

Además, se están desarrollando soluciones que permiten a las empresas desplegar agentes de IA generativa con un solo clic. Estas soluciones facilitan la conexión con fuentes de datos corporativas como Salesforce o SharePoint, y mantienen el control sobre la privacidad y la soberanía de los datos.

Desafíos técnicos de Edge IA

Edge Computing ofrece numerosos beneficios para la IA distribuida, pero su implementación presenta desafíos técnicos que deben abordarse para garantizar su eficacia.

• Las limitaciones de recursos son comunes en dispositivos Edge en términos de capacidad de cómputo, memoria y energía, en comparación con los servidores en la nube. Esto requiere el desarrollo de modelos de IA más eficientes y ligeros que puedan ejecutarse en estos dispositivos sin comprometer la precisión y el rendimiento. Técnicas como la cuantización, la poda y la destilación del conocimiento pueden ayudar a reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA para su despliegue en Edge.
• La consistencia de los modelos es fundamental para asegurar la coherencia de los modelos de IA en todos los dispositivos Edge. Esto implica gestionar versiones, sincronizar actualizaciones y resolver conflictos en caso de divergencia. Se pueden usar técnicas como la federación de aprendizaje y la transferencia de aprendizaje para mantener la consistencia de los modelos y garantizar un rendimiento uniforme en toda la red Edge.
• La seguridad y la privacidad son aspectos críticos, ya que los datos se procesan y almacenan en dispositivos distribuidos vulnerables a ataques. Es esencial implementar medidas de seguridad robustas, como el cifrado de datos, la autenticación de dispositivos y la segmentación de la red, para proteger la confidencialidad e integridad de los datos. Además, deben aplicarse técnicas de preservación de la privacidad, como el aprendizaje federado y la privacidad diferencial, para proteger la privacidad de los usuarios y cumplir con las regulaciones de protección de datos.
• La gestión y orquestación de aplicaciones de IA en un entorno Edge distribuido puede ser compleja. Se necesitan herramientas y plataformas centralizadas como Operator Platform para supervisar dispositivos Edge, desplegar y actualizar modelos de IA, y optimizar el rendimiento. La orquestación de cargas de trabajo de IA en Edge debe considerar recursos, latencia y requisitos de seguridad.
• La interoperabilidad entre plataformas y dispositivos Edge es esencial para garantizar la portabilidad y flexibilidad de las aplicaciones de IA. Se deben adoptar estándares abiertos y protocolos de comunicación comunes para facilitar la integración de componentes y permitir la colaboración entre proveedores y desarrolladores.

Perspectivas futuras y responsabilidad social

El futuro de Edge Computing y la IA distribuida depende de avances tecnológicos y de cómo abordemos los desafíos sociales y éticos. La automatización impulsada por la IA en Edge Computing puede impactar el empleo, requiriendo programas de recualificación y formación para trabajadores.

Debemos garantizar que esta tecnología sea accesible para todos, sin importar su ubicación geográfica o nivel socioeconómico, y trabajar para reducir la brecha digital.

La transparencia y la rendición de cuentas en la toma de decisiones automatizadas serán fundamentales. Los mecanismos de auditoría y seguimiento de decisiones que los modelos de IA tomen en Edge Computing deben evolucionar junto con la tecnología, estableciendo responsabilidades claras y garantizando que el progreso beneficie a toda la sociedad.

Conclusión

La convergencia entre Edge Computing e IA está transformando cómo las empresas implementan y utilizan la tecnología. Esta evolución, respaldada por infraestructuras de telecomunicaciones robustas y la gestión inteligente de recursos distribuidos, promete mayor eficiencia y capacidades técnicas, a la vez que asegura la soberanía de los datos y la privacidad de los usuarios.

El éxito de esta transición dependerá de superar los desafíos técnicos y abordar las implicaciones éticas y sociales. La colaboración entre desarrolladores, empresas y reguladores es fundamental para garantizar que esta tecnología evoluciona protegiendo la privacidad, promoviendo la equidad y facilitando la innovación responsable.

Edge Computing y la IA distribuida no son solo tendencias tecnológicas; representan un cambio fundamental en nuestra relación con la tecnología digital, acercando la IA a donde se generan los datos y se toman decisiones. Este cambio promete transformar industrias y servicios, y empoderar a usuarios y comunidades con capacidades de IA más accesibles, seguras y respetuosas con la privacidad.

■ Puedes ver aquí la ponencia Más allá de la nube: Edge Computing y el futuro de la IA distribuida →