La inteligencia artificial está pasando muy rápidamente de ser una herramienta que consultamos a una capa invisible que ya forma parte y queda dentro de los procesos de nuestra empresa. Aquí es cuando planteamos una pregunta muy importante: ¿dónde se ejecuta cada modelo y qué recursos necesita? La nube nos aporta escala y acceso a modelos de gran tamaño, pero el procesamiento local nos ofrece la inmediatez, la privacidad y la disponibilidad que los procesos más sensibles requieren. Core ML nos permite ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en los dispositivos de Apple, y tiene muchas de las respuestas.
Core ML convierte nuestros dispositivos en una parte más de nuestra infraestructura de IA
Core ML es el framework de Apple para ejecutar modelos de machine learning en nuestro iPhone, iPad o Mac. Su arquitectura distribuye automáticamente las cargas de trabajo entre la CPU, la GPU y el Neural Engine según las características de cada petición, por lo que de forma automática podemos esperar siempre el mejor rendimiento posible. Con Core ML podemos sacar partido al hardware especializado en IA de Apple silicon de una forma muy eficiente, tanto en términos de rendimiento como de consumo energético.
Core ML puede trabajar con modelos de visión artificial, procesamiento de lenguaje, reconocimiento de audio, clasificación, detección de objetos o predicción, entre muchos otros. Mediante Core ML Tools podemos convertir nuestros modelos procedentes de otros frameworks al formato optimizado de Apple y ajustar variables como la precisión numérica o la cuantización según los resultados que busquemos.
Esta aproximación encaja directamente con cómo ya funciona Apple Intelligence en empresa y educación, donde gran parte del procesamiento se realiza directamente en el dispositivo, pero va más allá. Con este framework podemos poner la memoria unificada de Apple silicon para nuestros propios modelos. Dado que la CPU, la GPU y el Neural Engine acceden al mismo espacio de memoria, evitamos las continuas transferencias innecesarias entre diferentes pools y conseguimos una menor latencia, un mejor aprovechamiento de la memoria y una mayor eficiencia energética.
La inferencia local nos permite proteger los datos con garantías
Pensemos en una aplicación utilizada por un equipo comercial que registra y resume ciertas conversaciones con los clientes. Un modelo ejecutado mediante Core ML puede transcribir el audio, identificar determinada información y preparar los datos para el siguiente paso del flujo de trabajo directamente desde un iPhone o un Mac. La inferencia se realiza en el mismo dispositivo y la información nunca deja este, ni mucho menos el entorno corporativo del que el dispositivo forma parte.
La disponibilidad también cambia. Una aplicación de mantenimiento industrial, logística o asistencia técnica puede ejecutar sus propios modelos en lugares donde no hay conectividad y ofrecer los resultados de forma inmediata. Eliminamos, además, el viaje de ida y vuelta a los servidores, de manera que la respuesta del modelo puede integrarse directamente en procesos donde cada segundo cuenta.
En función del proyecto que estemos llevando a cabo, podemos combinar procesamiento local y servicios en la nube. Un modelo más compacto puede ocuparse de un preprocesado de la información más sensible y reservar cargas de mayor complejidad para nuestra propia infraestructura remota. Lo que antes, por privacidad y compliance era imposible, ahora se automatiza y agiliza con toda seguridad.
Del modelo al despliegue dentro de una estrategia completa para cada empresa
Integrar Core ML dentro de una aplicación es una parte de un proyecto más amplio. Tenemos que considerar la distribución, las actualizaciones, la gestión de dispositivos, la identidad, la seguridad y todo el ciclo de vida. Aquí es donde una plataforma bien integrada marca una gran diferencia. Apple nos permite construir entornos con menos incidencias, mayor estabilidad y un onboarding mucho más rápido de los empleados.
Son solo algunas de las ventajas de Apple para empresa y educación que en iDoo vemos diariamente y que, como Apple Premium Business Partner y Apple Premium Education Partner, planeamos y preparamos para diferentes organizaciones.
Desde iDoo ofrecemos DaaS, renting y gestión del ciclo de vida completo del dispositivo, incluyendo despliegue, configuración y gestión de usuarios y grupos en Apple Business. Formamos parte del grupo Bechtle, lo que apoya nuestra capacidad y alcance internacional, mientras iDoo Academy aporta la formación, cursos y recursos que garantizan que todos los empleados puedan sacar partido de las tecnologías que forman parte de las flotas más actuales.
Tecnologías como Core ML, donde, integrado directamente en nuestras propias aplicaciones y servicios, hardware, software e información pueden trabajar como una única plataforma para llevar la inteligencia artificial a la empresa de una forma estable, segura y preparada para crecer.
