IA en apps móviles: ¿en el dispositivo o en la nube?

La diferencia en una frase

En el dispositivo, el modelo viaja dentro de la app y se ejecuta con el procesador del teléfono: no necesita internet y los datos no salen. En la nube, la app envía la petición a un servidor donde corre un modelo mucho más grande y devuelve la respuesta. Cada opción resuelve bien un tipo de problema, y la decisión afecta al diseño, al coste y a la privacidad de tu app. Si buscas el panorama completo de producto, mira apps móviles con inteligencia artificial.

Cómo decidir: criterios

Qué tareas encajan en cada sitio

En iOS y Android existen herramientas del propio sistema y bibliotecas de código abierto para ejecutar modelos en el dispositivo (Core ML en iOS; LiteRT, antes TensorFlow Lite, y ML Kit en Android). La elección concreta depende del caso y de las versiones del sistema que quieras soportar.

El coste, el factor que más se subestima

• En la nube se paga por uso: cada conversación o imagen procesada tiene un coste que se multiplica por tus usuarios activos.
• En el dispositivo el coste está en el desarrollo: optimizar y mantener modelos para muchos móviles distintos tiene un trabajo inicial mayor.
• Reduce lo enviado: filtra, comprime y resume en el móvil antes de llamar a la nube.
• Pon límites y caché: topes por usuario y reutilización de respuestas cuando sea posible.

Para estimar con números, usa la guía de costes de chatbots y agentes como referencia de lo que supone el uso de modelos de lenguaje.

Privacidad y normas de las tiendas

• Informa de qué datos se usan y para qué, y pide solo los permisos necesarios (cámara, micrófono, ubicación).
• RGPD: si envías datos personales a la nube, necesitas base legal, minimización y acuerdos con el proveedor.
• Apple y Google: declaran el uso de datos y de IA en sus fichas de aplicación; hay que mantenerlas al día.
• Transparencia: indica cuándo el usuario interactúa con un sistema de IA y ofrece una alternativa humana.

Cómo lo decidimos en un proyecto

1. Define las funciones de IA y qué experiencia necesitan (tiempo real, sin conexión, conversación).
2. Clasifica cada función por latencia, privacidad, calidad necesaria y coste esperado.
3. Prueba con prototipos en dispositivos reales, también gama media y baja.
4. Diseña el comportamiento sin red (qué se puede hacer y qué se pospone).
5. Mide en producción consumo, errores, coste y satisfacción, y reajusta el reparto.

Si tienes una idea concreta, cuéntanos el caso desde desarrollo de apps con IA a medida.

Preguntas frecuentes

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