Un estudio global realizado por la consultora Omdia entre más de 1.500 responsables tecnológicos revela que el 76% de las organizaciones está preocupado por los riesgos de seguridad derivados de transmitir datos a la nube. Para mitigar estas vulnerabilidades, las empresas están acelerando la transición hacia arquitecturas híbridas y el procesamiento directo en el dispositivo (on-device), con el objetivo de proteger la privacidad, controlar los costes operativos e impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial.
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Garantías de privacidad y soberanía de datos
La seguridad de la información se ha consolidado como el principal motor de esta transformación arquitectónica. Debido a que el 99% de las empresas emplea datos propios en sus procesos de inteligencia artificial, la ejecución local se ha convertido en una exigencia crítica. En esta línea, el 87% de los directivos tecnológicos considera prioritario procesar y resguardar la información sensible en el propio equipo.
Al evitar el envío de datos confidenciales hacia la nube, las organizaciones eliminan los riesgos de exposición durante la transferencia, al tiempo que reducen las cargas burocráticas y los retrasos asociados al cumplimiento normativo.
Debido a que el 99% de las empresas emplea datos propios en sus procesos de inteligencia artificial, la ejecución local se ha convertido en una exigencia crítica
Eficiencia de costes, modelo DaaS y previsibilidad financiera
Los factores económicos desempeñan un papel igualmente decisivo en la migración hacia el entorno local. En la nube, las iteraciones de desarrollo y la inferencia en producción generan costes operativos crecientes e impredecibles que aumentan con cada llamada a la API o transferencia de datos.
Frente a esta volatilidad financiera, modelos como el DaaS (Device as a Service) impulsados por Econocom permiten transformar estas grandes inversiones iniciales de capital (CAPEX) en un gasto operativo (OPEX) predecible y gestionable. Esta fórmula facilita el acceso al hardware de procesamiento local con un coste marginal por consulta prácticamente nulo tras su puesta en marcha, permitiendo a los equipos experimentar y escalar modelos de IA sin sorpresas presupuestarias.
Asimismo, el 62% de las empresas no está plenamente satisfecho con el nivel de adopción real de las licencias de IA por parte de los usuarios finales, lo que convierte a las suscripciones no utilizadas en un gasto recurrente ineficiente que se evita al operar con hardware propio.
Viabilidad técnica y modelos manejables en equipos Apple
Esta adopción del procesamiento en el dispositivo responde también a la realidad operativa del sector, donde el 95% de las organizaciones no crea modelos desde cero, sino que ajusta y ejecuta inferencias sobre modelos ya existentes. El 57% de los modelos empresariales cuentan con menos de 10.000 millones de parámetros, una carga de trabajo perfectamente ejecutable en puestos de trabajo modernos sin depender de centros de datos masivos.
Adicionalmente, los avances en la arquitectura de memoria unificada permiten procesar modelos de gran tamaño en local. Equipos de alto rendimiento como el MacBook Pro con chip M4 Max (128 GB de memoria unificada) permiten ejecutar modelos de hasta 70.000 millones de parámetros con total fluidez, mientras que estaciones de trabajo como el Mac Studio con M3 Ultra (512 GB) admiten modelos complejos de más de 300.000 millones de parámetros directamente en el escritorio.
Las organizaciones que desarrollan software e IA de forma interna están adoptando ordenadores Mac a un ritmo 1,8 veces superior al de aquellas que compran soluciones comerciales
Límites de los proveedores tradicionales y el auge del entorno Mac
La insatisfacción con el modelo de desarrollo tradicional es extendida: solo el 9% de las empresas afirma que sus alianzas estratégicas en IA responden plenamente a sus necesidades sin dejar carencias en integración, costes o seguridad.
Como consecuencia, más de un tercio de las organizaciones prevé trasladar más cargas de trabajo de IA hacia los dispositivos en los próximos 12 meses, una proporción que alcanza el 65% entre las empresas que ya operan con procesamiento en el dispositivo (on-device).
En este contexto, las organizaciones que desarrollan software e IA de forma interna están adoptando ordenadores Mac a un ritmo 1,8 veces superior al de aquellas que compran soluciones comerciales, impulsadas por las ventajas de rendimiento, control y su arquitectura de memoria unificada.
