Tendencias de IA

30.11.2025: Auge del “AI en el dispositivo” (“on-device AI”) como respuesta a la latencia, la privacidad y la descentralización

1. Tres tendencias principales1.1. Auge del “AI en el dispositivo” (“on-device AI”) como respuesta a la latencia, la privacidad y la descentralizaciónRecientes anuncios de fabricantes de dispositivos

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30.11.2025: Auge del “AI en el dispositivo” (“on-device AI”) como respuesta a la latencia, la privacidad y la descentralización

30.11.2025: Auge del “AI en el dispositivo” (“on-device AI”) como respuesta a la latencia, la privacidad y la descentralización

1. Tres tendencias principales

1.1. Auge del “AI en el dispositivo” (“on-device AI”) como respuesta a la latencia, la privacidad y la descentralización

Recientes anuncios de fabricantes de dispositivos y procesadores apuntan a una transición significativa: la inteligencia artificial ya no se despliega exclusivamente en la nube, sino directamente en dispositivos móviles, electrodomésticos, sensores IoT y terminales de usuarios finales. Este giro hacia la “AI en el dispositivo” permite reducir latencias, minimizar dependencia de redes, mejorar la privacidad —al evitar el envío constante de datos sensibles a servidores remotos— y facilita la operación autónoma en entornos con conectividad limitada. Samsung Global Newsroom Desde la perspectiva de la comunicación y los nuevos medios, esta tendencia inaugura una modalidad de experiencia mediática hiperlocal, personalizada y más íntima —donde la IA “vive” en el dispositivo del sujeto, no en la nube —, lo que redefine las arquitecturas de distribución, control y mediación informativa.

1.2. Consolidación de la IA autónoma (agentes inteligentes): el salto hacia sistemas con capacidad proactiva, adaptativa y de decisión propia

Informes recientes anticipan que en 2026 la categoría de “agentic AI” —agentes inteligentes capaces de planear, ejecutar y adaptar tareas con mínima intervención humana— será una de las tendencias clave del sector. techtarget.com +1 Esto convierte a la IA no solo en herramienta de apoyo, sino en actor operativo con agencia propia: sistemas que pueden reconfigurar flujos de trabajo, decidir acciones ante contingencias, anticipar necesidades, optimizar procesos logísticos, creativos o administrativos. Para la comunicación, esto implica una reconfiguración radical de las relaciones entre emisor, medio y receptor, así como la emergencia de nuevas formas de delegación de decisión —con sus riesgos éticos, de transparencia y responsabilidad.

1.3. Convergencia entre IA, ciberseguridad y redes del futuro (6G / IoT / edge computing): preparación para un nuevo paradigma de riesgo y resiliencia

El horizonte tecnológico 2026 vislumbra una intersección crítica entre IA, redes de próxima generación (5G‑Advanced/6G, redes terrestre‑no terrestre), IoT masivo, edge computing y seguridad basada en IA. Check Point Blog+2BATM Networks+2 Este escenario exige plantear no solo innovaciones funcionales, sino infraestructuras resilientes y preparados para amenazas avanzadas. En ese contexto, la ciberseguridad se convierte en componente estructural de la comunicación digital: la integridad, protección y gobernanza de datos ya no son aspectos técnicos marginales, sino decisivos para la confianza, la soberanía tecnológica y la dignidad informacional.

2. Doce tendencias adicionales

  • Expansión continua del uso empresarial de IA en 2025: la mayoría de las organizaciones proyectan incrementar inversiones, aunque muchas carecen de planes éticos claros para su implementación. La Nación
  • Creciente sofisticación de fraudes digitales basados en IA —deepfakes, suplantación de identidad, phishing automatizado— que plantea una emergencia para la seguridad comunicativa. infobae+1
  • Multiplicación de plataformas de IA generativa y agentes inteligentes en producción audiovisual, diseño digital e industria creativa global. humai.blog +1
  • Progresiva integración de IA en entornos industriales y de manufactura como palanca para la eficiencia, automatización y decisiones predictivas. Deloitte+1
  • Consolidación de la IA como infraestructura crítica: inversión masiva en hardware, centros de datos, capacidad de cómputo y redes de alta velocidad. tsttechnology.io +1
  • Transformación de la seguridad física mediante algoritmos de machine learning: vigilancia inteligente, detección predictiva y sistemas de respuesta automatizados. WebProNews+1
  • Intensificación del debate global sobre la soberanía tecnológica, control de datos, dependencia de infraestructura de nube y privacidad ciudadana en la era de IA. Check Point Blog+1
  • Emergencia de normativas, estándares y marcos de gobernanza de IA orientados a explicar, auditar y mitigar riesgos de sesgo, opacidad y automatización de decisiones. pam.int +1
  • Popularización de la computación cuántica como horizonte técnico: empresas de hardware y software cuántico amplían sus inversiones, anticipando la próxima generación de computación disruptiva. The Quantum Insider+1
  • Consolidación del edge computing + IoT + IA como arquitectura dominante en entornos urbanos, industriales y domésticos: más potencia, menor latencia, despliegue distribuido. Samsung Global Newsroom
  • Migración de modelos de negocio hacia servicios gestionados de ciberseguridad y conectividad cuántica, ante el incremento de amenazas digitales y la complejidad de infraestructuras híbridas. BATM Networks+1
  • Consolidación de la IA como motor de transformación social, económica y cultural —no sólo técnica—, lo que exige una reflexión crítica permanente sobre sus implicaciones éticas, democráticas y existenciales. TechStock²+1

3. Consideraciones finales y proyecciones inmediatas

El 2026 se perfila como un año de confluencia decisiva: la IA se desplaza del laboratorio al dispositivo, del servidor a la infraestructura distribuida, del experimento a la gobernanza. Esta transición afectará no solo a industrias tecnológicas, sino a la estructura misma de la comunicación, la interacción social y el poder informacional. Es previsible que surjan tensiones intensas en torno a la soberanía de datos, la seguridad, la responsabilidad ética del diseño y la gobernanza global de tecnologías emergentes.

Para el ámbito académico, de medios y de políticas públicas —como los espacios de reflexión del Human & Nonhuman Communication Lab— se vuelve indispensable desarrollar marcos de alfabetización crítica, protocolos de transparencia y propuestas de gobernanza que integren dignidad humana, justicia social y responsabilidad tecnológica.

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