{"id":12547,"date":"2026-07-18T12:31:08","date_gmt":"2026-07-18T15:31:08","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=12547"},"modified":"2026-07-18T12:31:08","modified_gmt":"2026-07-18T15:31:08","slug":"google-acaba-de-demostrar-que-la-ia-tambien-puede-funcionar-sin-internet-y-dentro-de-un-telefono","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=12547","title":{"rendered":"Google acaba de demostrar que la IA tambi\u00e9n puede funcionar sin internet y dentro de un tel\u00e9fono"},"content":{"rendered":"
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Durante a\u00f1os, utilizar una inteligencia artificial avanzada desde el celular implic\u00f3 enviar preguntas, im\u00e1genes o grabaciones a enormes centros de datos. Google quiere cambiar ese funcionamiento con un modelo lo suficientemente compacto como para ejecutarse directamente dentro de un tel\u00e9fono, incluso cuando no existe conexi\u00f3n a internet.<\/p>\n

En el evento Google I\/O Connect India, la compa\u00f1\u00eda mostr\u00f3 distintas experiencias desarrolladas con Gemma 4 E2B, uno de sus nuevos modelos abiertos y multimodales. La demostraci\u00f3n se realiz\u00f3 sobre la familia Pixel 10, cuyos dispositivos incorporan el procesador Tensor G5 y una unidad especializada en ejecutar operaciones de inteligencia artificial.<\/p>\n

Una inteligencia artificial que funciona sin conexi\u00f3n<\/h2>\n

Gemma 4 E2B puede procesar texto, im\u00e1genes y audio sin depender constantemente de los servidores de Google. Esto permite mantener una conversaci\u00f3n con la IA, identificar elementos dentro de una fotograf\u00eda o convertir una grabaci\u00f3n de voz en texto desde el propio dispositivo. El modelo tambi\u00e9n admite reconocimiento de voz, traducci\u00f3n de audio y llamadas estructuradas a funciones externas.<\/p>\n

Google mostr\u00f3 adem\u00e1s sus llamadas Agent Skills, peque\u00f1as herramientas que permiten convertir el modelo en un asistente especializado. Por ejemplo, los desarrolladores pueden crear una funci\u00f3n que organice un itinerario, ayude con una receta, prepare material de estudio o realice una secuencia de tareas mediante instrucciones escritas en lenguaje natural.<\/p>\n

\"Google
\u00a9 Andrew Ethan Zeng \u2013 Youtube.<\/figcaption><\/figure>\n

Otra demostraci\u00f3n, denominada Mobile Actions, permite ordenar al tel\u00e9fono que ejecute acciones concretas. El usuario puede solicitar mediante texto o voz que abra una aplicaci\u00f3n, interact\u00fae con una funci\u00f3n o modifique determinados ajustes. Para estas operaciones, Google utiliza modelos preparados para generar llamadas estructuradas que el sistema puede interpretar con mayor seguridad.<\/p>\n

Sin embargo, esto no significa que todas esas posibilidades ya aparezcan como funciones convencionales en cada Pixel 10. Buena parte de lo presentado funciona como demostraci\u00f3n y plataforma para desarrolladores, que pueden integrar los modelos en sus propias aplicaciones mediante Google AI Edge Gallery, LiteRT y Tensor ML SDK.<\/p>\n

La informaci\u00f3n puede permanecer dentro del tel\u00e9fono<\/h2>\n

La principal ventaja del procesamiento local es la privacidad. Cuando el modelo funciona completamente en el dispositivo, una imagen, conversaci\u00f3n o grabaci\u00f3n no necesita viajar hasta un servidor remoto para ser analizada. Tambi\u00e9n disminuye la latencia y permite utilizar determinadas funciones en un avi\u00f3n, en zonas sin cobertura o cuando la conexi\u00f3n es inestable.<\/p>\n

Esto no implica que cualquier herramienta asociada funcione siempre sin internet. Una habilidad que consulte una p\u00e1gina web, un mapa actualizado o un calendario alojado en la nube seguir\u00e1 necesitando conectividad. Lo que puede mantenerse local es el razonamiento del modelo y el procesamiento de la informaci\u00f3n almacenada en el tel\u00e9fono.<\/p>\n

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Google presenta Gemma 4 E2B, un nuevo modelo de IA optimizado para la TPU de los Pixel 10. Permitir\u00e1 conversar con la IA, reconocer im\u00e1genes, transcribir audio y controlar funciones del m\u00f3vil sin conexi\u00f3n a Internet. pic.twitter.com\/Fv6m664duy<\/a><\/p>\n

\u2014 HTCMania (@htcmania) July 14, 2026<\/p>\n<\/blockquote>\n

Un modelo reducido para entrar en un celular<\/h2>\n

El nombre E2B hace referencia a unos 2.300 millones de par\u00e1metros efectivos, aunque el modelo completo alcanza aproximadamente 5.100 millones al contar sus tablas de representaci\u00f3n. Google lo dise\u00f1\u00f3 espec\u00edficamente para equipos m\u00f3viles y dispositivos con recursos limitados, utilizando t\u00e9cnicas de cuantizaci\u00f3n que reducen el espacio y la memoria necesarios.<\/p>\n

La versi\u00f3n preparada para LiteRT-LM ocupa aproximadamente 2,58 GB. En determinadas configuraciones, su parte destinada \u00fanicamente al procesamiento de texto puede utilizar menos de un gigabyte de memoria para los pesos principales, mientras que los componentes de visi\u00f3n y audio se cargan solamente cuando son necesarios.<\/p>\n

Su rendimiento es inferior al de las versiones m\u00e1s grandes de Gemma 4, pero resulta considerable para un modelo m\u00f3vil. Google informa un resultado del 60% en MMLU Pro y del 37,5% en AIME 2026 sin herramientas externas. La comparaci\u00f3n, sin embargo, no debe centrarse \u00fanicamente en la potencia: el objetivo del E2B es ofrecer respuestas r\u00e1pidas y privadas dentro de dispositivos que funcionan con bater\u00eda.<\/p>\n

Google tambi\u00e9n abri\u00f3 el Tensor ML SDK en fase beta para los Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL y Pixel 10 Pro Fold. El paquete ofrece acceso a m\u00e1s de cien modelos optimizados y permite compilar aplicaciones para aprovechar directamente la TPU del procesador Tensor.<\/p>\n

El avance apunta a una transformaci\u00f3n importante: la inteligencia artificial del futuro no depender\u00e1 siempre de una nube distante. Una parte creciente de las tareas podr\u00e1 ejecutarse en el bolsillo del usuario, con mayor privacidad, menor demora y sin necesidad de permanecer conectado.<\/p>\n

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Fuente: Infobae.<\/p>\n<\/p><\/div>\n