La inteligencia artificial depende en gran medida de la nube y de unos pocos actores dominantes. Pero preveo que las nuevas posibilidades técnicas que están surgiendo permitirán utilizar la IA fuera de este contexto, ya que ahora es posible ejecutar la IA de forma local en tus dispositivos, lo que, por comodidad, denominaremos «IA en el dispositivo» o «IA del lado del cliente». Personalmente, me gusta la imagen de «la IA en nuestro bolsillo» Esta evolución supondrá un punto de inflexión para el departamento de Compras, en la encrucijada entre los retos de la soberanía, los costes y el cumplimiento normativo De hecho, gracias a la API WebGPU, su navegador puede ejecutar modelos directamente, sin necesidad de infraestructura adicional, aprovechando la tarjeta gráfica (GPU) de los ordenadores o smartphones para ejecutar dichos modelos. Es decir, disponer de capacidades de cálculo sin precedentes y, una novedad importante, que tu aplicación SaaS de compras del lado del cliente puede aprovechar directamente. Tu ordenador ya no es solo pasivo: se convierte en un auxiliar de cálculo y procesamiento.
¿Qué ventajas podemos esperar? Analicémoslo desde dos puntos de vista:
1. Los usuarios de nuestras aplicaciones; 2. El departamento de Compras, que también son usuarios, pero que además deben desarrollar una estrategia de IA «de 360 grados». Para los usuarios, la introducción de la IA local permite plantearse una interfaz de usuario mejorada, ya que la IA se convierte en una capa nativa de la interfaz. Al ejecutarse localmente, sin latencia de red y sin costes adicionales, se pueden ofrecer nuevos servicios como, por ejemplo: 1. Generar un resumen de una pantalla o de un mensaje; 2. Traducir sobre la marcha. Esto resulta especialmente útil en un contexto internacional, ya que un proveedor puede completar campos de texto en un idioma desconocido para los demás usuarios; 3. Mejorar la calidad del texto (gramática, reformulación, aclaración, simplificación), 4. Analizar imágenes… Estos «microservicios» cambian la percepción de la aplicación, acercándola a los usuarios. Pero, sobre todo —y quizá esto sea lo más importante—, evitan el copiar y pegar indiscriminado de datos en IA generativas de libre acceso sin protección de datos. La famosa «shadow AI» (*)
En el ámbito de las compras, identifico tres ventajas naturales:
1. Reducir la dependencia de los «hiperescaladores» La ejecución local permite limitar las transferencias de datos sensibles a infraestructuras externas y reducir la exposición a la Ley de la Nube (Cloud Act). Es una forma de recuperar el control sobre los datos críticos, al tiempo que facilita el cumplimiento del RGPD y la Ley de IA. Para muchas organizaciones, la cuestión ya no es técnica: se ha convertido en estratégica. 2. Replantearse el coste total de la IA La IA ejecutada en los equipos de los usuarios transforma el modelo económico: menos GPU de servidor que aprovisionar, menos gastos operativos (OPEX) en la nube y una latencia muy reducida. Cada dispositivo se convierte en un recurso de cálculo. El coste marginal de la inferencia puede acercarse a cero. Un factor determinante para gestionar presupuestos, decisiones de priorización y escalabilidad. 3. Proteger mejor los datos de negocio Compras, asuntos jurídicos, finanzas, RR. HH… Hay operaciones que no pueden salir de la empresa. La ejecución local garantiza que los datos ya no transiten por servidores de terceros. Sin almacenamiento externo, sin transferencias involuntarias y con una trazabilidad reforzada. La IA de alto rendimiento y la confidencialidad ya no son incompatibles Sí, pero todo eso está muy bien… pero no va a ser para mañana. Es cierto y no lo es. De hecho, ya está disponible, pero no en todos los navegadores… y todavía no en las aplicaciones SaaS de compras. Si queréis probar ya cómo funciona, os invito a visitar esta página: https://chrome.dev/web-ai-demos/translation-language-detection-api-playground/ Que es un ejemplo de traducción en línea ejecutada localmente. 
Una vez cargada la página, desconecta de Internet y prueba las capacidades nativas de traducción local. ¡Magia! Atención: para ello se necesita una versión reciente de Google Chrome, a partir de la versión 138 lanzada el 24 de junio de 2025
Resumen: un reto de compras antes que un reto técnico
La «IA en el dispositivo» abre nuevas posibilidades de optimización. ¿Supone esto, sin embargo, un sustituto de la IA en la nube? No lo creo. En cualquier caso, no a corto plazo. Es probable que el tamaño de los modelos y el rendimiento que cabe esperar de ellos sigan siendo muy diferentes durante mucho tiempo. Por otra parte, aunque algunos modelos puedan integrarse de forma nativa en los navegadores, otros podrían requerir una descarga previa, lo que supondría una menor comodidad para los usuarios ocasionales. La renovación del parque informático, acelerada por el fin del soporte técnico de Windows 10 (14 de octubre de 2025) y la transición a Windows 11,impulsará automáticamente el avance del sector y favorecerá la adopción de máquinas más potentes, capaces de ejecutar localmente modelos cada vez más complejos. Sin embargo, creo que hay que considerar una arquitectura híbrida que combine la «IA en el dispositivo» y la IA en la nube, en función de los usos. Probablemente, la elección se producirá en primer lugar por parte del proveedor. En Oalia, consideramos que esto abre nuevas posibilidades, complementarias y que responden a retos a veces difíciles de conciliar, entre los que cabe citar: • Cumplimiento normativo y gobernanza (Ley de IA, políticas internas, auditabilidad) • Control de los datos (contratación, localización, reversibilidad) • Soberanía y resiliencia (reducción de la dependencia del proveedor) • Control del TCO (costes directos e indirectos) Oalia ha decidido explorar esta vía en paralelo a nuestro trabajo sobre la IA en la nube. Volveremos a hablar de ello. (*) La «Shadow AI» (o IA fantasma) se refiere al uso, por parte de empleados o departamentos, de herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial sin la aprobación ni la supervisión del departamento de TI de la organización. 