Cuando se habla de inteligencia artificial, la conversación suele girar en torno a gigantes como ChatGPT, Gemini o Claude. Modelos con miles de millones de parámetros que requieren potentes centros de datos y presupuestos solo al alcance de grandes corporaciones. Sin embargo, existe una cara menos visible pero igual de transformadora: la IA frugal.

Este concepto describe algoritmos ligeros, entrenados con pocos datos y capaces de funcionar en hardware accesible. Una vía para que pymes y emprendedores puedan aplicar IA en sectores como retail, agricultura o manufactura sin necesidad de infraestructuras prohibitivas. En un contexto donde el 99 % del tejido empresarial europeo está formado por pequeñas y medianas empresas, el potencial es enorme.

En este sentido, la OCDE ha subrayado la importancia de impulsar una “IA inclusiva” que llegue a todos los niveles empresariales y no solo a grandes multinacionales. Y 2025 marca un punto de inflexión en Europa: con la entrada en vigor del AI Act, la Comisión Europea busca que la regulación no solo límite los riesgos, sino también genere confianza y fomente el acceso de las pymes a estas tecnologías.

De la nube a la frugalidad: otra cara de la IA

Para entender la relevancia de la IA frugal conviene compararla con otras aproximaciones. Mientras que la edge AI pone el foco en ejecutar algoritmos en dispositivos locales — sensores, controladores industriales, gateways—, la IA frugal se centra en hacer más con menos: menos datos, menos parámetros, menos coste computacional.

El paralelismo con la innovación frugal en salud o ingeniería es evidente. Igual que dispositivos médicos de bajo coste diseñados en India han permitido diagnósticos básicos en zonas rurales sin grandes hospitales, la IA frugal busca extender la inteligencia artificial a quienes no pueden permitirse entrenar ni desplegar grandes modelos.

Se estima que el mercado global de IA ligera para dispositivos embebidos crecerá a tasas cercanas al 20 % anual hasta 2030, impulsado por la demanda de soluciones accesibles para las pymes. La lógica es clara: si la nube representa potencia sin límites, la frugalidad representa ingeniería de eficiencia, que busca soluciones capaces, con muy pocos recursos, de resolver problemas muy concretos.

Casos prácticos 

Uno de los ejemplos más extendidos de IA frugal son los chatbots entrenados con FAQs internas. En España, varias startups SaaS ofrecen plataformas que permiten a una pyme cargar sus manuales, emails frecuentes o documentación técnica para entrenar un bot ligero a responder preguntas de clientes o empleados. Frente a licencias costosas de modelos generalistas, esta alternativa se ejecuta en servidores propios o incluso en portátiles convencionales.

En manufactura ligera o talleres, la visión artificial de bajo coste es otra aplicación prometedora. Con cámaras estándar y modelos de machine learning compactos, una pyme puede detectar defectos básicos en piezas, verificar la presencia de componentes o medir tolerancias sin necesidad de grandes sistemas de inspección. Por otro lado, investigaciones recientes en agricultura han demostrado que es posible entrenar modelos de visión por ordenador con datasets muy reducidos —apenas unos cientos de imágenes— para detectar enfermedades en cultivos, lo que sugiere que la misma lógica puede trasladarse al control de calidad industrial.

Precisamente la agricultura de precisión ofrece quizá los ejemplos más claros de frugalidad aplicada. En Argentina, la startup Kilimo ha desarrollado algoritmos que optimizan el riego combinando datos satelitales y climáticos, permitiendo a los agricultores reducir el consumo de agua en hasta un 30 %. La clave es que sus modelos funcionan incluso en entornos rurales con infraestructuras limitadas, lo que los hace viables para pequeñas explotaciones.

En México, proyectos como Aiflow trabajan con datos satelitales y drones accesibles para generar mapas de estrés hídrico o detección temprana de plagas. Los algoritmos, entrenados con datasets reducidos, pueden ejecutarse en dispositivos locales, evitando la dependencia de la nube y de conexiones de alta velocidad. Empiezan a aparecer prototipos específicos, como AgroLLM, un modelo conversacional especializado en agricultura que integra modelos ligeros con bases de datos agrícolas y está diseñado para operar en entornos con conectividad limitada.

Oportunidades y dilemas

La IA frugal presenta claras ventajas: reduce costes, democratiza el acceso y mejora la resiliencia al depender menos de grandes centros de datos. Sin embargo, plantea también desafíos. Con datasets reducidos aumenta el riesgo de sesgos y errores de generalización. El hardware accesible limita la complejidad de los modelos, lo que obliga a optimizar continuamente. Y la falta de talento especializado en pymes puede frenar la adopción.

Aquí entran en juego las políticas públicas y los programas de apoyo. La OCDE advierte que la concentración del desarrollo de IA en grandes corporaciones es un obstáculo para la productividad global, y recomienda medidas específicas para que las pymes no se queden atrás. En Europa, iniciativas como embrAIsme o los programas de cascade funding permiten canalizar recursos directamente hacia pymes que quieran experimentar con IA. 

Estos mecanismos son más ágiles que las convocatorias tradicionales y reducen la burocracia para pequeños actores. En España, la Fundación Innovación Bankinter quiere desempeñar un papel de facilitador al conectar startups de IA frugal con programas como ScaleUp Spain Network o Cre100do, que ya acompañan a emprendedores en la validación y escalado de sus proyectos.

Eso sí, frugalidad no significa improvisación. Aunque se trate de soluciones ligeras, siguen siendo necesarias garantías de transparencia, explicabilidad y privacidad. Por tanto, el reto es diseñar modelos que, a pesar de su sencillez, mantengan estándares éticos y de calidad. Al mismo tiempo, la IA frugal ofrece una ventaja adicional: promueve la resilienciatecnológica. Al poder ejecutarse en hardware local, las pymes reducen su dependencia de proveedores externos y su exposición a fallos de conectividad o subidas de precios en la nube.

En definitiva, la IA frugal es la vía para que la inteligencia artificial sea realmente inclusiva, no un lujo de gigantes tecnológicos, sino una herramienta práctica al servicio de la mayoría.