- La IA está integrada en móviles, ordenadores y otros dispositivos, mejorando traducción, fotografía, seguridad y productividad.
- Samsung, Google, Apple y fabricantes chinos compiten con ecosistemas de IA propios basados en modelos como Gemini y ChatGPT.
- Ordenadores con NPU, televisores, wearables y apps de correo, mapas o redes sociales usan IA de forma casi invisible.
- Surgen agentes de IA y la hiperautomatización, que llevarán la IA de responder preguntas a ejecutar tareas completas.
La inteligencia artificial se ha metido en el bolsillo de millones de personas sin que casi nos demos cuenta. Cada vez que desbloqueas el móvil con la cara, pides una canción con la voz o haces una foto que sale mejor de lo esperado, hay modelos de IA trabajando en segundo plano. Y lo mismo pasa en tu ordenador, en el coche, en la tele del salón o hasta en el carro de la compra online.
Aunque a veces asociamos la IA con robots de ciencia ficción o supercomputadoras de laboratorio, la realidad es que la usamos a todas horas: en smartphones, ordenadores, redes sociales, educación, sanidad, agricultura, comercio electrónico e incluso en la forma en la que las empresas automatizan su trabajo. Vamos a ver, con calma pero al detalle, cómo funciona esta revolución silenciosa y qué está haciendo cada fabricante para liderarla.
Qué entendemos hoy por inteligencia artificial
Cuando hablamos de IA nos referimos a sistemas informáticos capaces de imitar procesos propios de la inteligencia humana: aprender de datos, razonar, tomar decisiones y corregirse con la experiencia. Esta idea arranca en los años 50, cuando Alan Turing se preguntó si las máquinas podían pensar y propuso su famoso Test de Turing para comprobarlo.
Hoy esa visión se materializa en modelos que reconocen imágenes, entienden el lenguaje natural, traducen en tiempo real o generan textos, imágenes y audio. Gracias al aprendizaje automático y a las redes neuronales, estos sistemas mejoran a medida que procesan más información, lo que explica por qué cada año tu móvil parece un poco más “listo” sin que tú cambies nada.
Dentro de este paraguas, los últimos años han estado marcados por la IA generativa (ChatGPT, Gemini, DALL·E, Midjourney…) capaz de crear contenido nuevo, y por el auge de los agentes de IA, programas que no solo responden, sino que planifican y ejecutan tareas completas de forma casi autónoma, especialmente en entornos profesionales.
IA en smartphones: qué ofrece cada fabricante
En el móvil es donde más claramente se ve la batalla por la IA. Cada marca quiere diferenciarse con funciones exclusivas que aprovechen modelos generativos, traducción en tiempo real y fotografía computacional. Aunque todas parten de tecnologías parecidas, el resultado cambia mucho según la firma.
Samsung y Galaxy AI: el frente más avanzado
Hoy por hoy, Samsung es la marca que más fuerte ha pisado el acelerador con la IA en smartphones. Su ecosistema Galaxy AI se apoya en el modelo Gemini Nano de Google, pero añade una capa propia con funciones que, a día de hoy, pocos pueden igualar.
En los Galaxy S24 y Galaxy S25 encontramos traducción y transcripción de llamadas en tiempo real, un modo intérprete para hablar cara a cara con personas de otros idiomas, transcripción de notas de voz en la grabadora, un Circle to Search optimizado para usar con el S-Pen y traducción contextual dentro de apps como WhatsApp.
En el apartado creativo, Galaxy AI incluye herramientas generativas para retocar y crear imágenes a partir de texto o trazos dibujados a mano. Además, Samsung está trabajando en que las apps puedan comunicarse entre sí de forma inteligente: que tu asistente entienda lo que estás haciendo en WhatsApp, en el navegador o en la galería y actúe en consecuencia, algo en lo que prácticamente ningún rival ha entrado aún.
Todo este conjunto de funciones convierte a los últimos Galaxy en referencia en traducción, resúmenes de contenido y capacidades generativas dentro del ecosistema Android, marcando el listón que el resto de fabricantes persigue.
Google Pixel: el modelo es suyo, las herramientas van paso a paso
Google es el padre de muchos de los modelos de IA que se usan en móviles Android, como Gemini Nano, pero en sus teléfonos Pixel sigue una estrategia distinta: menos fuegos artificiales y más funciones que se integran de manera natural en el sistema.
En los Pixel, buena parte de las “magias” que ves ya existían años antes de la moda de la IA generativa: eliminador de objetos y personas en Google Fotos, mejora de imágenes borrosas, transcripción automática de audio a texto o asistencia guiada en llamadas. Tanto tiempo llevan ahí que muchos usuarios ni los identifican ya como IA.
La integración de Gemini dentro del ecosistema Google permite resúmenes de correos, borradores de textos, respuestas automáticas y ayuda contextual en apps. La experiencia sigue siendo muy limpia: todo parece una función nativa más, sin sensación de estar “hablando con un chatbot” externo.
Apple Intelligence y la nueva Siri: un aterrizaje aún en rodaje
Apple ha comenzado a desplegar Apple Intelligence en iPhone, iPad y Mac, empezando por betas como iOS 18.4 y macOS Sequoia 15.1. Llega algo más tarde que sus competidores de Android, y el sistema todavía tiene margen de mejora, pero propone un enfoque muy propio.
Por un lado, Apple ha decidido integrar ChatGPT dentro de Siri, de modo que el asistente recurre al modelo de OpenAI cuando necesita respuestas más complejas o creativas. La compañía ha reconocido que la nueva Siri “completa” tardará en llegar y que no veremos todas sus capacidades hasta, como mínimo, 2026, pero la experiencia ya va puliéndose poco a poco.
Apple Intelligence también incorpora resúmenes de texto, reescritura y corrección de contenido, eliminación de objetos en fotos, organización inteligente de notificaciones y búsqueda avanzada en imágenes. Todo ello, y con movimientos estratégicos como la compra de Q AI para impulsar su hardware inteligente, mantiene el énfasis en la privacidad: por diseño, la información se procesa en el propio dispositivo y solo se recurre a la nube en casos muy concretos y de forma anonimizada.
Lo que traman los fabricantes chinos: OPPO, Xiaomi, Honor…
Entre los fabricantes chinos se está librando otra batalla interesante. OPPO, Xiaomi, Honor, Vivo y compañía están probando sus propios sistemas de IA, con resultados muy dispares según región.
En China, OPPO lleva la delantera con OPPO AI, estrenado en la serie Reno 12. Sus funciones de edición son especialmente potentes: eliminación de objetos muy precisa, apertura de ojos cerrados en fotos mediante IA, limpieza de reflejos, nitidez mejorada y generación de avatares. También ofrece transcripción de voz a texto y otras herramientas útiles del día a día.
Xiaomi ha lanzado HyperAI, aunque de momento llega con retraso respecto a sus rivales y con un desempeño más flojo. Muchas de las funciones que ofrece (eliminar personas de fotos, procesar imágenes, automatizar tareas) ya las domina la competencia desde hace tiempo con mejores resultados; si necesitas soporte, consulta cómo obtener ayuda con los dispositivos Xiaomi.
Honor apuesta por su agente de IA Yoyo, que fuera de China todavía tiene un papel discreto. En su mercado local se integra con modelos como DeepSeek, entiende lenguaje natural y empieza a actuar como un auténtico asistente dentro de las apps nativas. La compañía ha anunciado inversiones millonarias para desarrollar Honor Agent AI, cuya ambición es que el móvil entienda a fondo lo que haces en sus aplicaciones y pueda ayudarte sin que tengas que ir “saltando” entre servicios.
Ordenadores con IA: del hardware dedicado al software inteligente
Los ordenadores se han subido al tren de la IA por dos vías: chips dedicados (NPUs) integrados en el hardware y funcionalidades de software profundamente conectadas con modelos generativos en la nube o en local.
En el mundo Windows ya existen los llamados Copilot+ PC, equipos con una unidad de procesamiento neuronal (NPU) pensada para acelerar tareas de IA. Estos ordenadores prometen hasta 20 veces más potencia y 100 veces más eficiencia en cargas de IA respecto a un portátil tradicional.
Gracias a esa NPU pueden generar y editar imágenes en tiempo real, traducir audio sobre la marcha, crear una línea de tiempo con todo lo que has hecho en el equipo para volver a cualquier punto y contar con un asistente personal (Copilot) integrado en el sistema para ayudarte en tareas de productividad.
Otros fabricantes han apostado por potenciar la IA desde el software. Es el caso de los Chromebook Plus con Gemini integrado, donde el asistente aparece en la pantalla de inicio listo para responder dudas, resumir documentos, redactar textos o ayudar a editar imágenes y fondos de videollamadas. Son equipos relativamente asequibles que combinan hardware modesto con mucho músculo de IA en la nube.
En el ecosistema Apple, Apple Intelligence también ha llegado al Mac: los ordenadores con macOS Sequoia 15.1 pueden reescribir y corregir textos, resaltar puntos clave, priorizar notificaciones, buscar fotos por descripción en lenguaje natural o grabar y transcribir llamadas y reuniones, manteniendo el procesamiento dentro del dispositivo siempre que sea posible.
Otros dispositivos con IA: teles, relojes, auriculares y hogar conectado
La inteligencia artificial no se queda en móviles y ordenadores. Televisores, barras de sonido, relojes inteligentes y auriculares también han empezado a integrar funciones avanzadas que dependen de modelos de IA.
Los televisores de gama alta de marcas como Samsung o LG utilizan IA para escalar contenidos a la máxima resolución posible (4K u 8K), mejorar la nitidez y fluidez de la imagen y optimizar el sonido según la sala. Son capaces de reconocer qué estás viendo y ajustar automáticamente parámetros de imagen y audio para que todo suene y se vea mejor.
En audio, barras como la Bose Smart Soundbar usan algoritmos de IA para distinguir la voz del resto del sonido, ganar claridad en los diálogos y mantener el efecto envolvente sin perder detalle. El sistema analiza la escena sonora y decide qué resaltar en cada momento.
En el terreno de los wearables, algunos relojes inteligentes como el Amazfit Active integran modelos generativos (por ejemplo GPT‑4) como asistente de voz, capaces de recomendar entrenamientos personalizados, explicar métricas de salud o contestar preguntas generales sin necesidad de sacar el móvil.
También hay auriculares como los Pixel Buds Pro 2 con Gemini, que permiten hablar directamente con el asistente diciendo “Hey Google, hablemos en directo” para pedir direcciones, explicar lo que estás viendo, pedir recomendaciones de series o música o traducir en tiempo real, todo desde el propio oído; y para usarlos consulta cómo vincular auriculares Bluetooth a todos tus dispositivos.
Ejemplos de IA en el uso diario del smartphone
Más allá de las grandes marcas, tu teléfono está plagado de pequeñas decisiones automáticas basadas en IA con las que convives todos los días.
Los asistentes de voz como Siri, Alexa o el Asistente de Google utilizan procesamiento de lenguaje natural para interpretar lo que dices, entender el contexto y devolverte respuestas útiles. Pueden poner alarmas, dictar mensajes, buscar información, controlar dispositivos del hogar o incluso hacer llamadas y reservas en tu nombre.
La cámara del móvil recurre a la visión por computador para reconocer escenas, rostros y objetos. Gracias a ello funciona el modo retrato que enfoca a la persona y desenfoca el fondo, los filtros de belleza, el HDR o la detección automática de condiciones de luz para ajustar la exposición. Cada selfie que haces pasa por varias “capas” de IA antes de guardar la foto final.
En segundo plano, tu smartphone usa IA para gestionar la batería, optimizar el rendimiento y predecir qué aplicaciones vas a utilizar. Aprende de tus rutinas para ajustar el consumo energético, decidir qué procesos cerrar y cuáles mantener listos en memoria o priorizar notificaciones según tus hábitos.
Además, las unidades de procesamiento neuronal (NPU) integradas en algunos chips móviles permiten hacer traducciones instantáneas y reconocimiento facial en local, sin necesidad de enviar tus datos a la nube, algo clave para mejorar la privacidad y la velocidad de respuesta.
Ejemplos de IA en ordenadores y aplicaciones cotidianas
En el ordenador, la IA aparece en formas igual de discretas. Servicios como Gmail filtran el spam, clasifican el correo y sugieren respuestas con modelos entrenados en millones de ejemplos. Funciones como Smart Reply o la redacción asistida analizan cómo escribes y te proponen respuestas que encajan con tu estilo.
Las plataformas de comercio electrónico tipo Amazon o Mercado Libre utilizan motores de recomendación basados en machine learning para analizar tu historial de navegación, compras y tiempo de visualización. A partir de ahí, te muestran productos que tienes muchas probabilidades de comprar, hasta el punto de que una parte enorme de sus ventas se genera a través de estas sugerencias.
En redes sociales, algoritmos de IA deciden qué ves en el feed de Facebook, Instagram, X (Twitter) o TikTok. Clasifican publicaciones, detectan contenido ofensivo o ilegal, y tratan de enseñarte justo aquello con más opciones de engancharte un rato más. Lo mismo aplica a las listas de reproducción personalizadas de Spotify o Apple Music, construidas a base de entender tus gustos y compararlos con los de millones de usuarios.
Los sistemas de mapas como Google Maps, Apple Maps o Waze procesan datos de tráfico en tiempo real, patrones históricos y comportamiento de los conductores para recomendarte la ruta más rápida. La navegación por voz, los avisos de atascos, accidentes o carreteras cortadas y hasta la estimación del tiempo de llegada se basan en modelos de predicción alimentados por IA.
Si programas o trabajas con código, herramientas como Visual Studio, VS Code o asistentes tipo Copilot usan modelos de lenguaje específicos para sugerir líneas de código, completar funciones, detectar errores y optimizar fragmentos. Es como tener un “copiloto” técnico que aprende del propio proyecto y de millones de repositorios públicos.
IA en educación, sanidad, agricultura y seguridad de datos
La inteligencia artificial también está cambiando áreas clave como la educación, la salud, el campo y la ciberseguridad, aunque en muchos casos lo haga de forma menos visible que en un móvil.
En educación, la IA permite crear contenidos digitales personalizados: videoclases, guías interactivas, resúmenes de audio y vídeo y planes de estudio adaptativos para cada alumno. Los sistemas de aprendizaje pueden ajustar el ritmo, la dificultad y el tipo de explicación en función de cómo progresa cada estudiante, generando una experiencia mucho más flexible.
En agricultura se recurre a visión por computador, robótica y modelos de análisis de datos para detectar deficiencias de nutrientes en el suelo, identificar malas hierbas o plagas y optimizar el uso de agua y fertilizantes. Robots agrícolas guiados por IA pueden cosechar a mayor ritmo que un equipo humano y con menos errores.
La sanidad está aprovechando la IA para detectar enfermedades en fases tempranas, analizar imágenes médicas, identificar células cancerosas y acelerar la búsqueda de nuevos fármacos. Combinando historiales clínicos con grandes bases de datos biomédicas, los algoritmos pueden señalar patrones que pasarían desapercibidos incluso a un especialista muy experimentado.
En seguridad de datos, la IA se ha vuelto imprescindible. Empresas de todos los tamaños la usan para detectar comportamientos anómalos en redes, bloquear accesos sospechosos, frenar ataques de malware y proteger información sensible como datos de tarjetas de crédito o secretos industriales. Estos sistemas aprenden cómo es el tráfico “normal” y saltan cuando algo se sale del patrón.
De los modelos generativos a los agentes de IA y la hiperautomatización
El boom de la IA generativa en 2023 y 2024 con ChatGPT, Gemini, DALL·E o Midjourney disparó las expectativas hasta el cielo. En cuestión de meses, millones de personas pudieron crear textos, imágenes o vídeos a golpe de prompt, y se habló incluso de estar cerca de una “inteligencia artificial general”.
Con el tiempo hemos aprendido a convivir con sus limitaciones: alucinaciones, errores de bulto, sesgos y resultados a veces incoherentes. Casos como las presentaciones fallidas de Gemini, que afectaron incluso a la cotización de Alphabet, muestran que aún queda camino por recorrer. Pero también es evidente que los modelos seguirán mejorando y ampliando sus capacidades.
El siguiente paso son los agentes de IA: sistemas que no solo generan contenido, sino que planifican y ejecutan tareas de principio a fin. OpenAI, Google y otros actores ya han presentado agentes capaces de gestionar flujos de trabajo, operar aplicaciones de empresa, contestar correos, preparar informes o coordinarse con otros agentes.
Esta evolución apunta a lo que Gartner llama hiperautomatización: combinar IA, automatización de procesos, robots de software y otras tecnologías para que muchas tareas rutinarias y repetitivas dejen de depender de las personas. Primero como “copilotos” que asisten a empleados, y poco a poco como verdaderos “empleados digitales” que trabajan casi en piloto automático dentro de los sistemas corporativos.
En paralelo, los grandes modelos fundacionales se vuelven cada vez más potentes, pero también más caros de entrenar y mantener. Su impacto real probablemente será más profundo y a largo plazo de lo que ahora somos capaces de imaginar, justo como anticipa la conocida Ley de Amara: tendemos a sobrestimar la tecnología a corto plazo y a infravalorarla a largo.
Todo este panorama nos deja un punto claro: la IA ya está integrada en smartphones, ordenadores y en casi cualquier servicio digital que usamos, desde el correo y las redes sociales hasta la educación, la salud o el comercio. Entender cómo funciona y qué ofrece cada fabricante no es solo cuestión de curiosidad tecnológica, sino una forma de sacar más partido a los dispositivos que ya tenemos y prepararnos para un futuro en el que convivir con “empleados digitales” y asistentes inteligentes será lo normal, no la excepción.
