El PC con IA como nuevo centro neurálgico: qué se calculará localmente en la empresa en el futuro y qué hace que la nube sea insustituible

Explosión de costes en la nube: Por qué Microsoft y Nvidia están llevando la IA a tu escritorio ahora

El futuro es híbrido: ¿Cuándo sigue siendo rentable para las empresas la costosa IA en la nube?

Durante años, prevaleció una regla no escrita en el mundo tecnológico: cualquiera que quisiera usar inteligencia artificial necesitaba la nube. Pero esta monocultura ahora enfrenta serios desafíos. El aumento vertiginoso de los costos de las llamadas a la API, los problemas de latencia en el trabajo diario y los estrictos requisitos del RGPD están obligando cada vez más a las empresas a replantear sus estrategias. Es precisamente aquí donde entra en juego una nueva generación de hardware, una que podría revolucionar el mercado: el PC con IA. Con una inmensa potencia de procesamiento local y modelos especialmente optimizados, Microsoft, Nvidia y otros están llevando la inteligencia artificial directamente al escritorio, sin conexión a internet ni fugas de datos. Pero, ¿significa esto el fin de los centros de datos? En absoluto. La arquitectura del futuro es híbrida. Descubra qué tareas deberán ejecutarse obligatoriamente en el punto final en el futuro, para qué cargas de trabajo la nube seguirá siendo indispensable y cómo las empresas pueden navegar con éxito esta frontera estratégica sin caer en trampas de costos y cumplimiento normativo.

El fin del monocultivo en la nube: por qué la IA está ahora sobre la mesa

Durante años, prevaleció un acuerdo tácito en el mundo empresarial: la inteligencia artificial era asunto del centro de datos. Quienes deseaban utilizar IA enviaban sus datos a la nube, esperaban la respuesta y pagaban por token, por llamada a la API, por segundo de tiempo de GPU. Esto era conveniente, rápido de implementar y no requería hardware dedicado. Pero era costoso, planteaba preocupaciones sobre la privacidad de los datos y creaba una dependencia estratégica.

Este modelo se encuentra ahora bajo presión, desde dos frentes simultáneamente. Por un lado, los costes de la IA en la nube se disparan: según Gartner, la factura media de IA para las grandes empresas ha pasado de 1,2 millones de dólares en 2024 a unos 7 millones en 2026. Por otro lado, el rendimiento del hardware de los dispositivos locales ha aumentado de tal manera que ahora es posible un verdadero procesamiento de IA directamente en la estación de trabajo. Microsoft y Nvidia reconocieron esta oportunidad y respondieron en la primavera y el verano de 2026 con una estrategia de plataforma coordinada: el PC de IA como una unidad de procesamiento completa en el entorno empresarial.

El mercado global de IA de borde (es decir, IA que se ejecuta en el dispositivo final en lugar de en la nube) está experimentando un rápido crecimiento. Si bien diversas firmas de investigación de mercado presentan cifras ligeramente diferentes, todas apuntan en la misma dirección: Fortune Business Insights estima que el mercado de IA de borde alcanzará los 47.590 millones de dólares en 2026 y prevé que llegue a los 385.890 millones de dólares en 2034. Grand View Research proyecta un crecimiento del mercado de 30.000 millones de dólares en 2026 a 118.700 millones de dólares en 2033, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 21,7 %. Si bien estas cifras son amplias y abarcan aplicaciones industriales que van mucho más allá del sector de los PC, señalan un cambio estructural: la capacidad de procesamiento se está trasladando al borde de la red, directamente a quienes la necesitan.

De la promesa de marketing a la decisión arquitectónica: La base técnica del PC con IA

¿Qué es exactamente un PC con IA? La respuesta es menos clara de lo que Microsoft la presentó inicialmente. Con la introducción de la gama de PC Copilot+ en el verano de 2024, Microsoft definió una nueva categoría de dispositivos: al menos 40 TOPS (billones de operaciones por segundo) de potencia de cálculo de la NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal) integrada, al menos 16 GB de RAM y 256 GB de almacenamiento SSD. El requisito principal era que ciertas funciones de IA —procesamiento de voz, generación de imágenes, resumen— se ejecutaran localmente en el dispositivo sin depender de la nube.

Sin embargo, apenas dos años después, Microsoft tuvo que flexibilizar estas estrictas directrices. Desde el 14 de junio de 2026, los ordenadores sin la etiqueta Copilot+ pueden ejecutar cargas de trabajo de IA locales si cuentan con una tarjeta gráfica Nvidia GeForce RTX serie 30 o superior con al menos 6 GB de memoria de vídeo. La razón es técnicamente sencilla: las tarjetas gráficas modernas son más potentes para muchas tareas de IA que las NPU especializadas de los chips de los portátiles. Una tarjeta gráfica RTX suele ejecutar modelos de lenguaje locales mejor y más rápido que los procesadores neuronales más pequeños que se encuentran en los ultrabooks.

La pieza central de la nueva estrategia es el Nvidia RTX Spark, un superchip basado en ARM presentado conjuntamente por Nvidia y Microsoft en Computex 2026. Este chip combina un procesador Grace de 20 núcleos con una GPU Blackwell y hasta 128 GB de memoria LPDDR5X, compartida entre la CPU y la GPU. Su potencia de cálculo para IA alcanza un petaflop, lo que permite la ejecución local de modelos de lenguaje con hasta 120 mil millones de parámetros y ventanas de contexto de más de un millón de tokens. Este nivel de rendimiento, hace tan solo tres años, solo era alcanzable en centros de datos de hiperescala.

La base del software es OpenShell, un entorno de ejecución de código abierto para Windows 11 en ARM, desarrollado conjuntamente por Nvidia y Microsoft. Este entorno ejecuta agentes de IA en entornos aislados e impide que las aplicaciones accedan a datos personales sin supervisión. Los usuarios pueden definir permisos con un control granular, mientras que Windows aplica las políticas de seguridad definidas. Esto no es tarea fácil: resuelve precisamente el problema de control, difícil de solucionar en los sistemas de IA basados ​​en la nube.

Se espera que los primeros dispositivos con RTX Spark, incluyendo el Surface Laptop Ultra y estaciones de trabajo de Asus, Dell, HP, Lenovo y MSI, se lancen en otoño de 2026. Sin embargo, su precio se sitúa claramente en la gama alta: se prevé que las configuraciones básicas comiencen en torno a los 2700 €, mientras que los sistemas totalmente equipados podrían superar los 5000 €. El Surface Laptop 8 para empresas ya está disponible por 3299 €, y el RTX Spark Dev Box para el desarrollo local de IA tiene un precio inicial de 4999 €.

El modelo local en funcionamiento: Phi Silica de Microsoft y sus sucesores

En paralelo con su estrategia de hardware, Microsoft está ampliando su conjunto de modelos para la ejecución local. El modelo local más conocido en el ecosistema de Windows es Phi Silica, un modelo de lenguaje compacto y optimizado para NPU que se ejecuta directamente en PC con Copilot+. Disponible como parte del SDK de aplicaciones de Windows, proporciona acceso a las API del modelo de lenguaje local para tareas como el procesamiento de chats, soluciones matemáticas, generación de código y razonamiento textual, todo ello sin conexión a la nube.

Phi Silica está disponible para las GPU de Nvidia desde 2026 y se puede descargar mediante Windows Update en sistemas con al menos 6 GB de VRAM. En concreto, Microsoft utiliza este modelo para, entre otras cosas, resumir directamente los correos electrónicos en el dispositivo. Aunque pueda parecer una función menor, tiene una gran importancia económica: cada resumen calculado localmente no solo ahorra una llamada a la API en la nube, sino que además funciona sin conexión a internet y no comparte el contenido del correo electrónico con servicios externos.

Phi Silica se complementa con la nueva familia de modelos MAI de Microsoft, presentada en junio de 2026. MAI Thinking-1 está diseñado para tareas de razonamiento con una ventana de contexto de 128 KB, mientras que MAI Code-1 está pensado para tareas de programación y pretende reemplazar los modelos de OpenAI en GitHub Copilot. Microsoft afirma haber reducido los costes operativos internos hasta en un 90 % con estos modelos propios, mientras que la colaboración con OpenAI continúa en paralelo. Esto ilustra el principio fundamental de la estrategia híbrida: las tareas estándar se ejecutan internamente y de forma rentable, mientras que el máximo rendimiento sigue proviniendo de la nube.

Para los desarrolladores, Microsoft ofrece Windows AI Foundry, una plataforma unificada que abarca todo el ciclo de vida del desarrollo de IA, desde la selección y el ajuste de modelos hasta la implementación en CPU, GPU, NPU y la nube. Este es el marco estratégico: Microsoft no quiere obligar a los desarrolladores a elegir entre entornos locales y la nube, sino ofrecerles ambas opciones de forma integrada en un único entorno de desarrollo, dejando la decisión sobre el tiempo de ejecución al sistema.

¿Qué se ejecutará en el dispositivo en el futuro? Aplicaciones específicas de la vida empresarial cotidiana

La cuestión crucial para las empresas no es qué es técnicamente posible, sino qué se debe implementar localmente en las operaciones diarias. Tres criterios definen este límite: latencia, protección de datos y coste.

La ejecución local es superior siempre que se requiera una respuesta rápida sin latencia de red. Esto se aplica a las funciones de reconocimiento de voz y dictado en tiempo real, la reducción automática de ruido en videoconferencias, los efectos de cámara y la eliminación de fondo, así como el subtitulado en directo de conversaciones. Microsoft integra precisamente estas funciones en Windows 11 como características locales en los PC con Copilot+. Se trata de tareas cortas y repetitivas con altos requisitos de latencia, ideales para la ejecución local.

El análisis de documentos y la gestión del conocimiento interno representan un caso de uso particularmente sólido. Los sistemas de IA locales pueden analizar, resumir y buscar cláusulas específicas en contratos, facturas y documentos internos sin que la información comercial confidencial salga de la red de la empresa. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) permite que un modelo de IA que se ejecuta localmente acceda a manuales de la empresa, documentación de procesos y archivos de correo electrónico, y responda a consultas en lenguaje natural. Según Gartner, estos asistentes de conocimiento interno reducen el tiempo de recuperación de información en las pequeñas y medianas empresas (pymes) entre un 30 y un 40 por ciento de media.

La ejecución local también resulta cada vez más atractiva para facilitar la creación y comunicación de textos. Windows 11 incorpora un nuevo asistente de escritura que se ejecuta localmente y que también está disponible sin conexión en los PC con Copilot+. Phi Silica se puede usar directamente en las aplicaciones para obtener sugerencias, reformulaciones y correcciones de texto. Para las empresas con un alto volumen de comunicaciones y datos confidenciales de clientes —por ejemplo, en consultoría legal, finanzas o medicina— esto significa contar con soporte de IA sin compartir datos con proveedores externos.

En el desarrollo de software, los asistentes de código locales permiten la programación con IA sin necesidad de compartir el código fuente propietario. Esto es especialmente relevante para las empresas que desarrollan su propio software y necesitan proteger su ventaja competitiva mediante el conocimiento tecnológico. La Terminal Inteligente de Microsoft, presentada en junio de 2026, integra la compatibilidad con IA directamente en la línea de comandos, ofreciendo sugerencias de comandos, explicaciones de errores y asistencia para el flujo de trabajo.

Para las pymes con cargas de trabajo regulares, surge una lógica económica clara: los sistemas de IA locales para 10 a 20 usuarios tienen un coste único de entre 4.000 € y 12.000 € para hardware e instalación, con costes anuales de mantenimiento de entre 500 € y 1.500 €. Esto contrasta con las suscripciones a la nube para 15 usuarios, que suelen costar entre 3.000 € y 6.000 € al año. Según un análisis de Andreessen Horowitz, los sistemas de IA locales se amortizan en un plazo de 12 a 18 meses para empresas con más de 20 usuarios diarios de IA. A partir de este umbral, la inversión en hardware resulta más rentable a largo plazo que las suscripciones continuas a la nube.

La protección de datos como ventaja estratégica: RGPD, Ley de IA de la UE y control sobre datos sensibles

En ningún otro ámbito la ventaja del procesamiento local de IA es tan evidente como en la protección de datos. Según un estudio de Bitkom, el 53 % de las empresas alemanas citan los obstáculos legales y la incertidumbre como principales impedimentos para la implementación de la IA, mientras que el 48 % menciona los estrictos requisitos de protección de datos. El estudio también reveló que el 70 % de las empresas alemanas ya han paralizado sus planes de innovación debido a la incertidumbre legal en torno a la protección de datos. Los sistemas locales de IA abordan este problema de forma estructural: si los datos nunca salen de la red de la empresa, se elimina el riesgo de transferencia de datos a terceros países (artículos 44-49 del RGPD), el riesgo de reutilización de datos para la formación de proveedores y, en muchos casos, la necesidad de un acuerdo de procesamiento de datos según el artículo 28 del RGPD.

En su documento de orientación sobre IA y protección de datos de mayo de 2024, la Conferencia Alemana de Protección de Datos (DSK) designó explícitamente los sistemas locales cerrados como "preferibles desde la perspectiva de la protección de datos". Las obligaciones fundamentales del RGPD, como la base jurídica, la limitación de la finalidad y la evaluación del impacto en la protección de datos, siguen vigentes, pero la evaluación de riesgos es estructuralmente más favorable para los sistemas locales. Para los profesionales sujetos a la confidencialidad, como abogados, médicos y asesores fiscales, el procesamiento totalmente local suele ser la única opción que cumple con la ley, ya que la IA basada en la nube conlleva el riesgo de divulgación penalmente relevante al proveedor según el artículo 203 del Código Penal alemán (StGB).

La Ley de IA de la UE, que entró en vigor gradualmente en agosto de 2024, refuerza esta tendencia. Según el artículo 13 de la Ley de IA, la transparencia y la trazabilidad de las decisiones de IA son obligatorias para las aplicaciones de alto riesgo, un requisito que los sistemas gestionados localmente pueden cumplir estructuralmente con mayor facilidad que las API en la nube opacas. Sin embargo, quienes utilizan agentes locales deben tener en cuenta que la carga regulatoria no desaparece, sino que se traslada a su propia organización. El uso de los datos, la trazabilidad de las decisiones y la gestión de las actualizaciones deben integrarse en los procesos internos de la empresa.

Los mayores riesgos para la privacidad de datos surgen precisamente donde Microsoft ha integrado sus funciones de IA más espectaculares: Windows Recall. Esta función captura continuamente imágenes de la actividad en pantalla y las indexa semánticamente, lo que permite a los usuarios buscar en todo su historial informático. Los expertos en privacidad de datos advierten de graves riesgos: la IA captura datos sensibles como contraseñas y documentos confidenciales, y las empresas se enfrentan a infracciones del RGPD. Es significativo que Recall sea una de las pocas funciones que sigue siendo exclusiva de una NPU dedicada en un PC Copilot+ y no se ejecute en sistemas con GPU. Esta exclusividad técnica no es tanto una muestra de calidad como una decisión de limitar el control sobre una función especialmente sensible.

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Más información aquí:

• La solución casi interna: Cómo Xpert.Digital cierra las brechas operativas en el marketing y las ventas B2B – Smart Content-Driven Business

La nube sigue siendo indispensable: donde la IA local alcanza sus límites

Si bien el procesamiento local resulta atractivo para muchas tareas cotidianas, las limitaciones de este enfoque son evidentes. El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje seguirá siendo, previsiblemente, dominio exclusivo de la nube. Los departamentos de TI de tamaño medio no están preparados para ello, e incluso las grandes empresas no pueden proporcionar los recursos necesarios con sistemas heredados a un coste razonable. Incluso un sistema RTX Spark con un petaflop de rendimiento de IA y 128 GB de memoria es insignificante comparado con un clúster hiperescalador moderno. Entrenar un modelo de vanguardia competitivo requiere miles de GPU de alto rendimiento, meses de tiempo de computación y miles de millones en inversión; esto sigue siendo dominio de OpenAI, Anthropic, Google y Microsoft.

Lo mismo ocurre con el ajuste fino de modelos complejos a datos propios. Si bien métodos eficientes en parámetros como LoRA han simplificado considerablemente este proceso, e incluso Microsoft ofrece una adaptación de LoRA para Phi Silica, el ajuste fino completo de modelos complejos sigue requiriendo muchos recursos. Las empresas que deseen entrenar un modelo de 70 mil millones de parámetros con sus datos comerciales específicos aún deberán hacerlo utilizando recursos en la nube.

Para solicitudes de IA irregulares y esporádicas con altas exigencias computacionales, la nube sigue siendo más rentable. Según la Fundación FinOps, las cargas de trabajo de inferencia consumen entre el 80 y el 90 por ciento de los costos operativos de la IA, pero la utilización de la GPU en las operaciones en la nube suele ser de tan solo entre el 15 y el 30 por ciento. Los usuarios que rara vez acceden a un modelo complejo solo pagan por lo que utilizan en la nube, mientras que una estación de trabajo local consume energía y mantiene el capital inmovilizado incluso cuando está inactiva. Invertir en hardware local costoso solo resulta rentable a partir de un cierto volumen de uso.

Las aplicaciones que dependen de los modelos más recientes y que se espera que se beneficien de las mejoras a corto plazo siguen siendo más adecuadas para la nube. Los modelos locales requieren actualizaciones constantes, lo que implica una carga administrativa. Los proveedores de servicios en la nube actualizan sus modelos continuamente sin necesidad de intervención del usuario. Quienes necesiten el modelo más potente disponible para tareas complejas como el razonamiento jurídico, el diagnóstico médico o la escritura creativa seguirán dependiendo de los modelos de vanguardia basados ​​en la nube, ya que, según las pruebas de rendimiento actuales, los modelos locales cuantificados alcanzan entre el 90 y el 95 por ciento del rendimiento de GPT-40 para aplicaciones empresariales típicas, pero la nube sigue ofreciendo ventajas significativas para tareas de alta complejidad.

En definitiva, las cargas de trabajo de IA colaborativas a nivel empresarial se adaptan mejor a la nube. Cuando 500 empleados necesitan acceder simultáneamente a un modelo de IA centralizado, utilizar un repositorio de conocimiento compartido y sincronizar los resultados en tiempo real, la nube es la plataforma ideal. Microsoft posiciona Windows 365 y la suite Microsoft 365 Copilot precisamente para este propósito: como una infraestructura de colaboración basada en la nube que complementa, pero no reemplaza, el procesamiento local.

La arquitectura híbrida como modelo estratégico para las empresas

La arquitectura empresarial más inteligente no es ni puramente local ni puramente en la nube, sino híbrida, y se basa en criterios claramente definidos. El principio es sencillo: las tareas rápidas, sensibles y cotidianas se trasladan al dispositivo. Todo lo que es grande, costoso y extremadamente intensivo en computación permanece en el centro de datos. Entre estos extremos se encuentra una zona intermedia donde se deben tomar decisiones según la situación, considerando la latencia, la sensibilidad de los datos y el costo.

Para una empresa mediana, esta arquitectura podría ser la siguiente: En el PC local, el reconocimiento de voz en tiempo real se ejecuta diariamente durante las interacciones con los clientes, junto con el resumen de correos electrónicos y actas de reuniones, un asistente de conocimiento interno basado en RAG con documentos de la empresa y asistencia para la corrección y formulación de textos. En la nube, el entrenamiento y el ajuste fino de los modelos específicos de la empresa se ejecutan dos veces al trimestre, junto con análisis esporádicos de grandes conjuntos de datos, razonamientos legales o estratégicos complejos que requieren los mejores modelos de vanguardia disponibles, y la provisión de servicios de IA a todos los empleados simultáneamente a través de Microsoft 365 Copilot.

Este enfoque híbrido combina lo mejor de ambos mundos: el control de datos, la capacidad sin conexión y la eficiencia de costos de alto volumen de una solución local con la escalabilidad, la precisión del modelo en tiempo real y las capacidades de colaboración de la nube. El 98 % de los equipos de FinOps ahora gestionan activamente el gasto en IA, en comparación con solo el 31 % hace dos años. Esto demuestra que las empresas han reconocido la complejidad de los modelos de costos de IA híbrida como un verdadero desafío.

Un árbol de decisiones práctico para las empresas se ve así: ¿Se procesan datos sensibles con regularidad, de modo que transferirlos a un tercer país sería problemático? Entonces, el procesamiento local es la primera opción. ¿Muchos empleados utilizan funciones de IA de forma intensiva y diaria? Entonces, el hardware local resulta rentable a medio plazo. ¿Se necesita un rendimiento máximo y las últimas generaciones de modelos de forma esporádica? Entonces, la nube sigue siendo la opción más eficiente. ¿Es necesario entrenar los modelos periódicamente con nuevos datos de la empresa? Entonces, la infraestructura en la nube es indispensable.

Riesgos estratégicos: lo que las empresas no deben pasar por alto durante la transición

El cambio hacia la IA local conlleva riesgos que a menudo se subestiman durante la fase de planificación. El más grave es la fragmentación tecnológica: con cada generación de hardware, Microsoft cambia la plataforma objetivo para las funciones de IA local. Inicialmente, la NPU estaba destinada a ser la base preferida, pero ahora la GPU vuelve a ocupar un lugar central, con modelos que se ejecutan en paralelo en núcleos de CPU, GPU integradas, tarjetas gráficas dedicadas y NPU. Para los desarrolladores que integran funciones de IA en aplicaciones de Windows, esto significa más esfuerzo, más pruebas y más incertidumbre. Las empresas que invierten fuertemente en hardware optimizado para NPU hoy podrían descubrir en dos años que el mercado ha tomado un rumbo diferente.

El segundo riesgo estratégico es la ilusión de productividad. A pesar del auge mundial de la IA, casi el 90 % de las empresas encuestadas en un sondeo internacional a unos 6000 ejecutivos informaron no haber observado ningún impacto significativo de la IA en la productividad o el empleo durante los últimos tres años. En promedio, los empleados utilizan herramientas de IA solo alrededor de 1,5 horas por semana. Estas herramientas suelen usarse como complemento, sin modificar fundamentalmente los flujos de trabajo, y el control de calidad necesario a menudo anula cualquier ahorro de tiempo. El mejor hardware es inútil si los empleados no saben cómo integrar la IA en sus procesos de trabajo reales.

Gartner predice que más del 40 % de los proyectos basados ​​en IA se abandonarán para finales de 2027, principalmente debido a la incertidumbre sobre su viabilidad económica. Este pronóstico resulta preocupante, dado el enorme potencial de inversión que las empresas están desarrollando actualmente en infraestructura de IA. Quienes inviertan hoy en costosos ordenadores con IA para toda su plantilla sin antes validar los niveles de uso reales y los casos de uso específicos, se arriesgan a realizar una inversión errónea y costosa.

La frontera cambiante: cómo será la rutina de oficina del futuro

Si se consideran conjuntamente todos los avances técnicos, económicos y regulatorios, se vislumbrará una imagen clara del día a día en la oficina en un plazo de tres a cinco años. La IA será menos visible, no porque vaya a ser menos frecuente, sino porque estará más integrada en las herramientas cotidianas. La pregunta "¿Debería usar la IA ahora?" dejará de plantearse, ya que el soporte de la IA aparecerá automáticamente donde se necesite: al escribir un correo electrónico, abrir un documento o iniciar una videoconferencia.

Windows 11 avanza en esta dirección con funciones como "Hey Copilot" para la interacción directa por voz, Click to Do para acciones de IA contextuales en cualquier texto e imagen, y una búsqueda semántica mejorada que encuentra documentos por contenido en lugar de por nombre de archivo. Microsoft está posicionando a Copilot como una "superaplicación" central que combinará capacidades de chat, trabajo colaborativo y programación para el verano de 2026. Las tareas de IA ahora se pueden ejecutar localmente en más de 500 millones de PC a través de la plataforma Windows ML de la compañía, una cifra que subraya el alcance de esta transformación.

El verdadero cambio, sin embargo, no es técnico, sino mental. Las empresas dejarán de ver la IA como un servicio externo, algo que se reserva como un centro de datos, y comenzarán a tratarla como una parte integral de su propia infraestructura, con todas las ventajas del control, pero también con todas las responsabilidades de la propiedad. Quien ejecute un modelo de IA localmente debe mantenerlo, actualizarlo, protegerlo y garantizar el cumplimiento normativo. La comodidad de la nube tiene un precio, no solo en euros, sino también en dependencia y compartición de datos. La IA local tiene un precio, no solo en inversiones en hardware, sino también en gastos operativos.

La descripción más precisa de este desarrollo la proporciona la propia arquitectura: el PC con IA no reemplaza la nube, sino que simplemente modifica sus límites. Todo lo que es rápido, sensible o rutinario se traslada al dispositivo. Todo lo que es grande, costoso y extremadamente intensivo en computación permanece en el centro de datos. Y las empresas que definan estos límites de forma consciente y estratégica, en lugar de dejarlos al azar o a la configuración predeterminada, obtendrán los mayores beneficios de la próxima generación de entornos de trabajo con IA.

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