Apple vs Samsung: qué inteligencia artificial es mejor

Siri en iOS 18 Keynote 2024

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una pieza central de la experiencia móvil moderna. Tanto Apple como Samsung, los dos gigantes tecnológicos más influyentes en el mundo de los smartphones, han desarrollado sus propias plataformas de IA para mejorar la experiencia de usuario. Sin embargo, la manera en que cada empresa integra la IA en sus ecosistemas varía notablemente. En este artículo, analizamos cómo Apple y Samsung están utilizando la inteligencia artificial en sus dispositivos y qué las distingue.

Por un lado, Apple Intelligence, por otro, Galaxy AI. Sacamos a la palestra a las dos inteligencias artificiales del momento. ¿Cuál es mejor?

Apple: IA integrada y privacidad como prioridad

Apple ha adoptado un enfoque único hacia la IA, enfocándose en la integración profunda con su hardware y software mientras prioriza la privacidad del usuario. A través de Siri, su asistente de voz, y Apple Intelligence, la compañía ha logrado avances significativos en el uso de la IA para facilitar las tareas cotidianas.

Siri y la integración de ChatGPT

Siri es el rostro más visible de la IA de Apple. Desde su debut en 2011, ha evolucionado para convertirse en un asistente digital más sofisticado, capaz de responder preguntas, realizar búsquedas, enviar mensajes, configurar alarmas y controlar dispositivos domésticos inteligentes. Sin embargo, ha sido criticado por quedarse atrás en comparación con otros asistentes como Google Assistant y Alexa, principalmente debido a la menor capacidad de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y comprensión de contexto.

Apple Intelligence presentación en WWDC

Para resolver esta brecha, Apple anunció que en iOS 18, Siri integrará ChatGPT de OpenAI para ofrecer respuestas más precisas y útiles en situaciones donde Siri no pueda resolver preguntas complejas. Esta asociación potencia a Siri con una mejora significativa en la calidad y versatilidad de las respuestas.

IA local y privacidad

Una de las principales diferencias en el enfoque de Apple hacia la IA es su compromiso con la privacidad. Apple realiza muchas de las tareas de IA de manera local en el dispositivo. Por ejemplo, funciones como el reconocimiento facial (Face ID), la predicción de texto y las recomendaciones en Fotos se procesan en el propio iPhone, minimizando la cantidad de datos que se envían a la nube. Este enfoque asegura que la información personal del usuario permanezca segura y privada, lo que contrasta con el enfoque de muchas otras compañías que dependen en gran medida del procesamiento en la nube.

Samsung: IA potenciada por la nube

Samsung, por otro lado, ha tomado un enfoque más abierto y expansivo hacia la IA, con su asistente Bixby como el núcleo de sus esfuerzos. Aunque Bixby no ha alcanzado el mismo nivel de popularidad que Siri o Google Assistant, Samsung ha invertido mucho en mejorar sus capacidades, especialmente en el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento contextual.

Bixby está diseñado para integrarse en una amplia gama de productos de Samsung, desde smartphones hasta electrodomésticos inteligentes, convirtiéndose en el centro del ecosistema de IoT de la compañía. Sin embargo, ha recibido críticas por no igualar a Google Assistant en flexibilidad y procesamiento de lenguaje natural, y aunque Samsung ha mejorado su interacción contextual, Bixby aún carece de la precisión de los líderes del sector.

IA Samsung Galaxy AI

Apple prioriza la privacidad en su enfoque de IA, procesando gran parte de las funciones localmente en el dispositivo, lo que refuerza la seguridad de los datos. La integración de ChatGPT mejorará Siri con respuestas más inteligentes. En contraste, Samsung se apoya en la nube para tareas más complejas, pero plantea preocupaciones de privacidad. Bixby, aunque conecta múltiples dispositivos, aún lucha por igualar la precisión de otros asistentes de IA. Apple sobresale en integración y privacidad, mientras que Samsung apuesta por una IA más expansiva, pero enfrenta desafíos en términos de funcionalidad y precisión contextual.

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