Escuchar el artículo
La Realidad Aumentada (AR) y la Realidad Virtual (VR) están transformando la TI de una infraestructura pasiva a una inteligencia activa. Hoy, los datos se mueven en tiempo real, los dispositivos se estandarizan mediante API comunes y la colaboración se mantiene sólida entre fronteras, sincronizada e ininterrumpida. A medida que crece el uso, el sistema se expande sin añadir tensión. Cada capa funciona con IA diseñada para la transparencia, el control y la confianza.
La tecnología inmersiva ya no está confinada únicamente al I+D; ahora impulsa los flujos de trabajo empresariales. Los analistas estiman que los ingresos por AR y VR alcanzarán casi 50 000 millones de dólares en 2025, frente a aproximadamente 40 000 millones el año pasado. Más de 1 400 millones de dispositivos ya manejan cargas de trabajo de AR, ofreciendo a su equipo una base instalada que pocas actualizaciones en la nube pueden igualar.
Además, la IA generativa también ha cruzado el abismo. Durante 2024, el 92 % de las empresas incrementaron su uso, y casi una tercera parte ya ejecuta modelos en producción.
Priorice la latencia
La AR y la VR no toleran el retardo. Si se superan los 20 milisegundos de latencia total, la ilusión se rompe —y eso antes de incluir la IA. Si se suman redes neuronales convolucionales o modelos transformadores para detección de objetos en tiempo real, la latencia puede aumentar entre un 15 y un 25 % en comparación con sistemas sin IA.
La recompensa es un análisis más inteligente de la escena, pero el precio es una fricción perceptual. Para mantener el ritmo, los sistemas necesitan más que potencia bruta: requieren precisión. Microoptimizaciones en el flujo de datos, paralelización agresiva y cuantización mantienen la inferencia ajustada y la latencia imperceptible.
En entornos inmersivos, el ancho de banda de memoria marca el techo del rendimiento. Cuando este baja, se suele culpar al ancho de banda. Los modelos de IA lo agravan: sus operaciones de tensores de alta dimensión saturan el subsistema de memoria. Por ello, es esencial implementar una estrategia de memoria más inteligente: mantener los datos locales, aprovechar la caché interna y, cuando múltiples flujos coinciden, optimizar cada ciclo.
La escalabilidad de la IA en AR/VR depende de una distribución de carga eficiente. Sistemas que se extienden por CPU, GPU y nodos en el borde ofrecen respuestas más rápidas sin sobrecargar los procesadores centrales. Técnicas como la partición del modelo y la inferencia distribuida reducen la latencia hasta un tercio en pruebas reales. No están exentas de complejidad: la sincronización añade carga, pero las ganancias de rendimiento hacen que valga la pena.
Los retos de la ciberseguridad no cesan
La tecnología inmersiva utiliza datos en bruto basados en coordenadas de ubicación, huellas biométricas y señales de comportamiento. Cada byte enviado fuera del dispositivo abre una vía de interceptación o mal uso. El cifrado en los dispositivos, el transporte de red blindado y límites estrictos de retención de datos son ahora la base de una estrategia de privacidad capaz de resistir el escrutinio regulador y la supervisión del consejo.
Los profesionales de TI también deben fortalecer las defensas en torno a las identidades digitales. Estas sustentan cada “apretón de manos” virtual: unas credenciales robadas no solo abren una cuenta, sino que permiten usurpar identidades en los mundos virtual y físico. Las configuraciones de cuenta exigen ahora verificación multifactor, claves vinculadas a hardware y comprobaciones continuas de sesión, cerrando brechas que antes permitían a impostores pasar desapercibidos.
Los datos fluyen continuamente entre cascos, nodos de borde e infraestructuras en la nube, expuestos a riesgos de interceptación en cada paso. Por eso, el cifrado de extremo a extremo, la confidencialidad directa (forward secrecy ) y los certificados de corta duración con rotación frecuente son esenciales. Los flujos de datos no protegidos pueden revelar conversaciones privadas, planos espaciales detallados o esbozos de propiedad intelectual: una exposición que ninguna organización puede permitirse.
La computación en el borde es imprescindible
Las tecnologías VR y AR están redefiniendo las reglas en el gaming, la educación y la sanidad, pero su potencial se ve limitado por los cuellos de botella de la computación heredada. Afortunadamente, la computación en el borde (colocando potencia de procesamiento a pocos metros de los usuarios) reduce los retardos, procesa datos en tiempo real y alivia el ancho de banda al enviar menos datos por la red.
Estas tecnologías de borde impulsan la VR/AR mediante:
● Servidores edge : potentes unidades compactas situadas cerca de los usuarios que procesan datos de VR/AR al instante.
● Computación multiacceso en el borde (MEC) : infraestructuras ubicadas junto a los usuarios, que aceleran el despliegue de apps VR/AR de alto rendimiento.
● Redes 5G : autopistas de gran ancho de banda y baja latencia, esenciales para ofrecer experiencias VR/AR fluidas.
Juntas, estas tecnologías despejan obstáculos y propulsan la VR/AR hacia una evolución que es ultrarrápida, profundamente inmersiva e incuestionablemente potente.
Más allá de las operaciones tradicionales
Integrar visión, audio y texto no es solo una mejora tecnológica: es un salto estratégico hacia una inteligencia de nivel humano. Cada modalidad aporta ventajas únicas. La visión detecta patrones espaciales, el audio capta matices emocionales sutiles y el texto aclara el contexto explícito. Combinadas, dan lugar a sistemas que no solo predicen, sino que perciben.
La integración multimodal impulsa la tecnología más avanzada del momento. Vehículos autónomos fusionan señales visuales, radares y audio ambiental para tomar decisiones en fracciones de segundo (literalmente, vitales). Incluso las herramientas de detección de emociones mejoran, combinando movimientos faciales, matices vocales y sentimiento textual para identificar el estado de ánimo con mayor precisión.
Tras bambalinas, la tecnología evoluciona a velocidad vertiginosa. Las estrategias de fusión, ya sean de integración temprana o alineación tardía, definen cómo se combinan los tipos de datos. Las arquitecturas transformadoras como Video‑Audio‑Text Transformer y Unified‑IO 2 traducen visiones, sonidos y textos en conjuntos de tokens unificados, habilitando tareas intermodales como subtitulado automático o recuperación de datos. Mientras tanto, los métodos contrastivos (como CLIP de OpenAI) vinculan modalidades en espacios compartidos, enseñando al modelo cómo relacionar imágenes y palabras intuitivamente.
Los modelos trimodales (tales como Vision‑And‑Language Omni‑Performance Robust Representation Learning y Vision‑And‑Text Language Model) llevan la frontera aún más lejos. Al entrenar simultáneamente con visión, audio y texto, construyen redes interconectadas que superan de forma constante a los modelos unimodales en exigentes benchmarks: preguntas y respuestas de vídeo, tareas voz‑imagen y más.
En resumen
La integración de AR/VR convierte la TI de un soporte pasivo en un motor sensorial activo. La latencia marca la diferencia: superar los 20 ms destruye el realismo inmersivo. La seguridad va más allá de las salvaguardas digitales, anclando identidades en hardware para contrarrestar amenazas derivadas de datos biométricos y espaciales que podrían comprometer la seguridad física.
Además, la infraestructura en el borde es innegociable. Hoy, las redes edge con 5G pueden preprocesar rápidamente los sensores en inteligencia espacial en tiempo real. La IA multimodal ocupa el centro del escenario, fusionando información visual, auditiva y textual para convertir flujos en bruto en una auténtica comprensión contextual.
Este es un cambio fundamental que está transformando el papel de la TI: de procesar datos a interpretar la realidad. Es hora de dotar a sus operaciones con las herramientas adecuadas.
