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La carrera de quién fabrica el smartphone más capaz no va a estar solo en sus componentes: la IA se ha convertido en un absoluto imprescindible para ganar esta batalla. Gemini es el absoluto protagonista, tanto en Android como en un iOS en el que la presencia de IA es insignificante. Un asistente completo y capaz, con el requisito de estar permanentemente conectado a internet.
Google, madre de Gemini, ha decidido dar una oportunidad a los modelos 100% locales en Android. Incluidos los de sus competidores. Yo, que jamás había ejecutado una IA local en un PC, he podido lograrlo en mi teléfono en cuestión de cinco minutos.
10 APLICACIONES de GOOGLE que PODRÍAN HABER TRIUNFADO
Instalando Google AI Edge Gallery
Google ha liberado una app de código abierto para que cualquier usuario pueda interactuar con modelos de IA multimodales. Es completamente gratuita, no tiene publicidad, y su única limitación es que no está publicada en Google Play Store. Tienes que descargarla desde GitHub.
Es tan fácil como pulsar sobre el enlace y descargar el archivo, que pesa 115 Mb. Una vez lo hayas descargado, pulsa sobre el mismo y se instalará como cualquier otra app. Dependiendo de la capa de personalización que uses y el navegador desde el que lo descargues, es posible que el sistema te pida algún que otro permiso. Dáselo sin miedo, ya que es una app limpia de Google.
Una vez instalada, la app se encontrará en el cajón de aplicaciones o escritorio de tu teléfono, dependiendo de su capa. Basta con abrirla y descargar los modelos disponibles para empezar a usarla.
Usando la IA local en mi Android
Esta aplicación permite utilizar cuatro modelos predeterminados de IA local:
- Gemma-3n-E2B-it-int4
- Gemma-3n-E4B-it-in4
- Gemma3-1B-IT-Q4
- Qwen2.5-1.5B-Instruct q8
Es muy probable que te suene a chino cada uno de estos nombres, pero hay un resumen muy sencillo. Gemma son los modelos de Google, y el número que tiene detrás “E2B, E4B, 1B”, hace referencia al número de parámetros de cada modelo (2.000 millones, 4.000 millones, 1.000 millones). Esto hace que, por orden, Gemma 3 1B sea el modelo más rápido, pero más básico, seguido del E2B y con E4B a la cabeza como el más completo.
Por el lado de Qwen, es un modelo chino desarrollado por Alibaba, con 1.500 millones de parámetros, y bastante precisión lógica. Estos son los modelos que trae la app, pero podemos instalarle modelos por nuestra cuenta.
Qué gano y qué pierdo usando IA local
La app de Google está pensada para ejecutar tres escenarios de uso:
- Preguntas sobre imágenes: resolución de problemas, identificar objetos, etc.
- Prompt Lab para resúmenes, reescritura de textos y generación de código.
- AI Chat: conversaciones multi-turno con IA
La IA local es algo más limitada en estos escenarios de uso, pero a cambio es más privada. Se ejecuta 100% en tu teléfono, sin conexión a servidores. Esto minimiza la latencia de respuesta, algo que he querido comprobar con una prueba bastante sencilla: la traducción de un texto no demasiado extenso.
“If the computing power on each chip continued to grow exponentially, Moore realized, the integrated circuit would revolutionize society far beyond rockets and radars. In 1965, defense dollars still bought 72 percent of all integrated circuits produced that year. However, the features the military demanded were useful in business applications, too. “Miniaturization and ruggedness,” one electronics publication declared, “means good business.” Defense contractors thought about chips mostly as a product that could replace older electronics in all the military’s systems. At Fairchild, Noyce and Moore were already dreaming of personal computers and mobile phones”.
“When U.S. defense secretary Robert McNamara reformed military procurement to cut costs in the early 1960s, causing what some in the electronics industry called the “McNamara Depression,” Fairchild’s vision of chips for civilians seemed prescient. The company was the first to offer a full product line of off-the-shelf integrated circuits for civilian customers. Noyce slashed prices, too, gambling that this would drastically expand the civilian market for chips. In the mid-1960s, Fairchild chips that previously sold for S20 were cut to $2. At times Fairchild even sold products below manufacturing cost, hoping to convince more customers to try them”.
- ChatGPT (4o): 5 segundos
- DeepSeek: 19 segundos
- IA local de Google (Gemma 3 1B): no ha entendido la instrucción.
- IA local de Google (Gemma 3 E2B): 26 segundos.
- IA local de Google (Gemma 3 E4B): 34 segundos.
- IA local de Google (Qwen 2.5): 16 segundos.
Los resultados son bastante irregulares, y es que la app está en su etapa inicial. El principal problema que he encontrado es que, a veces, le cuesta ejecutar el modelo, incluso en casos de modelos ligeros como Qwen. En un Samsung Galaxy S25 Ultra he tenido que reiniciar la app en alguna ocasión, ya que no ejecutaba el prompt.
También he querido probar cómo resuelve problemas sencillos con la comprensión visual de imágenes, utilizando el modelo más pesado E4B de Gemma. También ha sido bastante desastre. En el primer intento le he pedido que resuelva todos los problemas. Lo ha conseguido. En el segundo, le he pedido que resuelva solo el primero. Se ha equivocado y, tras decirle que estaba mal, ha vuelto a errar.
Sí que hace un buen trabajo reconociendo elementos en las imágenes, pero aún le cuesta ir más allá (Google solo deja escoger sus modelos Gemma para estas tareas).
El asistente conversacional funciona bien, con sus limitaciones, pero bien. Sirve para conversar y ayudarnos con cualquier tarea que se nos ocurra que no necesite una búsqueda en tiempo real en internet.
Si eres especialmente celoso con tu privacidad, y quiere ejecutar IA sin ningún tipo de conexión a servidores, es una alternativa relativamente válida. Google tiene esta app como un laboratorio de pruebas. Al menos por ahora no es una alternativa real, ni mucho menos, a Gemini.
Imagen | Xataka
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