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Qualcomm amplía su estrategia de IA agéntica con procesadores, software y centros de datos. Conoce las oportunidades para integradores y distribuidores TI.
Qualcomm integra procesadores, software e infraestructura empresarial en su estrategia de inteligencia artificial agéntica. La compañía busca atender la demanda de cómputo para ejecutar agentes de IA y conectar dispositivos, aplicaciones y servicios, una apuesta que abre espacios para integradores en consultoría, dimensionamiento de infraestructura y desarrollo de soluciones empresariales.
La estrategia contempla dos frentes: identificar procesos de negocio susceptibles de transformarse con IA agéntica y ofrecer la capacidad de cómputo necesaria para ejecutarlos, explicó Carlos Sánchez, director de Qualcomm para Hispanoamérica, en entrevista con Infochannel.
Para el mercado empresarial, la compañía cuenta con soluciones que abarcan desde sistemas de cómputo y tarjetas aceleradoras hasta estaciones de trabajo, servidores e infraestructura para centros de datos. Su portafolio incluye las marcas Dragonwing y Dragonfly, con hardware y herramientas dirigidas a desarrolladores, en una propuesta que complementa su presencia en el mercado de consumo mediante Snapdragon.
El objetivo es responder a los requerimientos de procesamiento, conectividad y eficiencia energética que plantean las aplicaciones de IA, incluidos los sistemas capaces de ejecutar tareas con distintos grados de autonomía.
Qualcomm plantea casos de negocio para IA agéntica
Como parte de su acercamiento al mercado empresarial, Qualcomm desarrolla blueprints o modelos de referencia para mostrar cómo incorporar inteligencia artificial en actividades como mantenimiento, instalación, reparación, lectura y escaneo de información.
Los escenarios contemplan sectores como comercio minorista, banca, logística y energía. La finalidad es ayudar a las organizaciones a identificar procesos en los que la automatización y el acceso contextualizado a información puedan generar beneficios operativos.
Uno de los ejemplos es la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), una técnica que permite consultar documentos y bases de datos corporativas para producir respuestas basadas en información de la organización.
Para los integradores, estos casos pueden servir como punto de partida para identificar necesidades, evaluar la calidad y disponibilidad de los datos y definir proyectos que combinen software, procesamiento e infraestructura.
Sin embargo, la implementación requiere determinar qué tareas conviene automatizar, qué información pueden consultar los agentes y qué permisos necesitan para ejecutar acciones. Estos factores también influyen en la arquitectura tecnológica y los controles de seguridad de cada proyecto.
Infraestructura de IA: rendimiento, energía y costos
Qualcomm busca atender diferentes cargas de trabajo con un portafolio que comprende sistemas de cómputo, aceleradores de IA, estaciones de trabajo, servidores y soluciones para racks completos en centros de datos.
La selección de infraestructura depende de factores como capacidad de procesamiento, inversión inicial, consumo eléctrico, enfriamiento y costos de operación. También exige decidir qué aplicaciones deben ejecutarse en instalaciones propias, cuáles pueden alojarse en la nube y cuáles requieren procesamiento en el borde.
Sánchez destacó la importancia de evaluar el rendimiento en relación con la energía consumida y el costo de generación de cada token, indicadores que permiten comparar la eficiencia económica de las plataformas al ejecutar modelos de inteligencia artificial.
La expansión de las aplicaciones de IA incrementa la demanda de procesamiento, por lo que las empresas necesitan dimensionar sus inversiones de acuerdo con las cargas de trabajo y los objetivos de cada proyecto.
Para el canal de distribución, esta necesidad representa un espacio de participación en el diagnóstico tecnológico, la integración de infraestructura y la definición de arquitecturas híbridas que equilibren capacidad, disponibilidad y costos.
Qualcomm busca facilitar el desarrollo de software entre plataformas
Otro componente de la estrategia es reducir la dependencia entre las aplicaciones de inteligencia artificial y una arquitectura específica de hardware.
Sánchez explicó que Qualcomm adquirió Modular, compañía de software, con la intención de avanzar hacia herramientas que faciliten el desarrollo y la ejecución de aplicaciones de IA en distintas plataformas, incluidas las de Qualcomm, Intel y Nvidia.
La propuesta busca disminuir las barreras que surgen cuando los desarrolladores dependen de herramientas, bibliotecas y entornos de programación vinculados con un fabricante determinado.
Una mayor portabilidad del software podría ampliar las opciones para empresas e integradores al seleccionar infraestructura según las características de cada carga de trabajo. La viabilidad de este enfoque dependerá de la compatibilidad efectiva de las aplicaciones, el soporte disponible y el desempeño obtenido en cada plataforma.
Agentes de IA conectarán dispositivos y servicios
En el mercado de consumo, Qualcomm visualiza la IA agéntica como una nueva forma de interacción digital. En lugar de abrir y utilizar distintas aplicaciones para completar una actividad, los usuarios podrían delegar tareas en agentes capaces de interpretar instrucciones, consultar servicios y ejecutar acciones autorizadas.
La visión de la compañía contempla la coordinación de teléfonos inteligentes, computadoras, tabletas, dispositivos vestibles y automóviles. Sánchez señaló que existe una base potencial de más de 10 mil millones de dispositivos para desarrollar experiencias de este tipo.
Los agentes podrían intervenir en actividades relacionadas con navegación, reservaciones, correo electrónico, viajes, entretenimiento, finanzas personales y organización del trabajo.
Para hacerlo, los equipos necesitan capacidad de procesamiento, conectividad, mecanismos para mantener el contexto de las actividades y controles que protejan la información del usuario.
La ejecución local de modelos también plantea requisitos de autonomía energética y seguridad, mientras que la coordinación entre dispositivos demanda interoperabilidad con aplicaciones y servicios externos.
Snapdragon X2 Elite y Snapdragon 8 Elite Gen 5
Santiago Cardona, responsable de la división de cómputo de Qualcomm para América Latina, destacó el papel de los procesadores en la ejecución de inteligencia artificial en dispositivos personales.
Durante su presentación mencionó Snapdragon X2 Elite, orientado al cómputo personal, y Snapdragon 8 Elite Gen 5, dirigido a teléfonos inteligentes. De acuerdo con las cifras presentadas por la compañía, el primero alcanza hasta 85 billones de operaciones por segundo (TOPS) en procesamiento de IA.
Cardona señaló que el desarrollo de estos equipos busca combinar capacidad de cómputo, conectividad, seguridad y autonomía energética para ejecutar modelos y coordinar tareas.
Para los fabricantes y proveedores de soluciones, la evolución de los dispositivos plantea la necesidad de considerar dónde se procesan los datos, qué tareas pueden ejecutarse localmente y cómo se coordinan con los servicios alojados en la nube.
Nota editorial: conviene confirmar con Qualcomm la métrica de 85 TOPS, la configuración del procesador a la que corresponde y la denominación comercial exacta antes de publicar la cifra.
Oportunidades para distribuidores e integradores
Qualcomm trabaja en la definición de los canales más adecuados para comercializar su portafolio empresarial, indicó Sánchez. Para distribuidores e integradores, el desarrollo de la IA agéntica plantea oportunidades en servicios de consultoría, implementación y soporte, sujetas a la disponibilidad comercial de las soluciones y a los esquemas de colaboración que establezca el fabricante.
Entre las áreas de participación destacan:
- Consultoría y diagnóstico: identificar procesos empresariales que pueden beneficiarse de agentes de IA y estimar su impacto operativo.
- Integración de infraestructura: dimensionar servidores, aceleradores y sistemas de cómputo de acuerdo con las cargas de trabajo.
- Optimización de costos: evaluar consumo energético, enfriamiento, capacidad instalada y costo de procesamiento.
- Arquitecturas híbridas y de borde: definir qué tareas deben ejecutarse localmente, en centros de datos o en la nube.
- Desarrollo de soluciones: colaborar con desarrolladores para integrar modelos, datos corporativos y aplicaciones empresariales.
- Seguridad y gobierno: establecer permisos, controles de acceso y mecanismos de supervisión para los agentes que interactúan con sistemas y datos.
El reto comercial consiste en traducir las capacidades de hardware y software en proyectos con resultados medibles. Para ello, los integradores deberán vincular cada implementación con necesidades concretas del cliente, definir los costos de operación y verificar la compatibilidad de las plataformas involucradas.
Con esta estrategia, Qualcomm busca ampliar su participación en el mercado empresarial de IA, desde los dispositivos personales hasta los centros de datos. Para el canal TI, el alcance de la oportunidad dependerá tanto de la evolución de la tecnología como de la disponibilidad de productos, herramientas de desarrollo y programas comerciales para socios.
