Durante años, utilizar una inteligencia artificial avanzada desde el celular implicó enviar preguntas, imágenes o grabaciones a enormes centros de datos. Google quiere cambiar ese funcionamiento con un modelo lo suficientemente compacto como para ejecutarse directamente dentro de un teléfono, incluso cuando no existe conexión a internet.
En el evento Google I/O Connect India, la compañía mostró distintas experiencias desarrolladas con Gemma 4 E2B, uno de sus nuevos modelos abiertos y multimodales. La demostración se realizó sobre la familia Pixel 10, cuyos dispositivos incorporan el procesador Tensor G5 y una unidad especializada en ejecutar operaciones de inteligencia artificial.
Una inteligencia artificial que funciona sin conexión
Gemma 4 E2B puede procesar texto, imágenes y audio sin depender constantemente de los servidores de Google. Esto permite mantener una conversación con la IA, identificar elementos dentro de una fotografía o convertir una grabación de voz en texto desde el propio dispositivo. El modelo también admite reconocimiento de voz, traducción de audio y llamadas estructuradas a funciones externas.
Google mostró además sus llamadas Agent Skills, pequeñas herramientas que permiten convertir el modelo en un asistente especializado. Por ejemplo, los desarrolladores pueden crear una función que organice un itinerario, ayude con una receta, prepare material de estudio o realice una secuencia de tareas mediante instrucciones escritas en lenguaje natural.
Otra demostración, denominada Mobile Actions, permite ordenar al teléfono que ejecute acciones concretas. El usuario puede solicitar mediante texto o voz que abra una aplicación, interactúe con una función o modifique determinados ajustes. Para estas operaciones, Google utiliza modelos preparados para generar llamadas estructuradas que el sistema puede interpretar con mayor seguridad.
Sin embargo, esto no significa que todas esas posibilidades ya aparezcan como funciones convencionales en cada Pixel 10. Buena parte de lo presentado funciona como demostración y plataforma para desarrolladores, que pueden integrar los modelos en sus propias aplicaciones mediante Google AI Edge Gallery, LiteRT y Tensor ML SDK.
La información puede permanecer dentro del teléfono
La principal ventaja del procesamiento local es la privacidad. Cuando el modelo funciona completamente en el dispositivo, una imagen, conversación o grabación no necesita viajar hasta un servidor remoto para ser analizada. También disminuye la latencia y permite utilizar determinadas funciones en un avión, en zonas sin cobertura o cuando la conexión es inestable.
Esto no implica que cualquier herramienta asociada funcione siempre sin internet. Una habilidad que consulte una página web, un mapa actualizado o un calendario alojado en la nube seguirá necesitando conectividad. Lo que puede mantenerse local es el razonamiento del modelo y el procesamiento de la información almacenada en el teléfono.
Google presenta Gemma 4 E2B, un nuevo modelo de IA optimizado para la TPU de los Pixel 10. Permitirá conversar con la IA, reconocer imágenes, transcribir audio y controlar funciones del móvil sin conexión a Internet. https://t.co/Lu6AvW3rwE pic.twitter.com/Fv6m664duy
— HTCMania (@htcmania) July 14, 2026
Un modelo reducido para entrar en un celular
El nombre E2B hace referencia a unos 2.300 millones de parámetros efectivos, aunque el modelo completo alcanza aproximadamente 5.100 millones al contar sus tablas de representación. Google lo diseñó específicamente para equipos móviles y dispositivos con recursos limitados, utilizando técnicas de cuantización que reducen el espacio y la memoria necesarios.
La versión preparada para LiteRT-LM ocupa aproximadamente 2,58 GB. En determinadas configuraciones, su parte destinada únicamente al procesamiento de texto puede utilizar menos de un gigabyte de memoria para los pesos principales, mientras que los componentes de visión y audio se cargan solamente cuando son necesarios.
Su rendimiento es inferior al de las versiones más grandes de Gemma 4, pero resulta considerable para un modelo móvil. Google informa un resultado del 60% en MMLU Pro y del 37,5% en AIME 2026 sin herramientas externas. La comparación, sin embargo, no debe centrarse únicamente en la potencia: el objetivo del E2B es ofrecer respuestas rápidas y privadas dentro de dispositivos que funcionan con batería.
Google también abrió el Tensor ML SDK en fase beta para los Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL y Pixel 10 Pro Fold. El paquete ofrece acceso a más de cien modelos optimizados y permite compilar aplicaciones para aprovechar directamente la TPU del procesador Tensor.
El avance apunta a una transformación importante: la inteligencia artificial del futuro no dependerá siempre de una nube distante. Una parte creciente de las tareas podrá ejecutarse en el bolsillo del usuario, con mayor privacidad, menor demora y sin necesidad de permanecer conectado.
