Si eres un entusiasta de la NeuroIA, seguro sabes que cada vez que abres Instagram o navegas por Amazon, docenas de algoritmos batallan para decidir qué anuncio verás. Detrás de esa decisión aparentemente simple hay redes de neurointeligencia artificial entrenadas con millones de ejemplos, todas intentando predecir tu siguiente clic.
Pero aquí está el problema: estos sistemas son auténticos devoradores de energía. Un modelo de visión artificial típico consume tanta electricidad como un edificio de oficinas y genera la misma huella de carbono que varios vuelos trasatlánticos. Esta es la razón por la que dicha tecnología no es accesible para todas las empresas y profesionales del marketing. El combustible que necesita es un obstáculo para implementar estos avances en dispositivos cotidianos como kioscos, pantallas publicitarias o teléfonos móviles.
A lo anterior hay que sumarle otro problema igual de importante: la imprecisión. Las redes neuronales artificiales se entrenan en laboratorios, en condiciones ideales. Pero en la vida real la gente sostiene el teléfono en distintos ángulos, la luz cambia constantemente, hay ruido de fondo… y de repente, la precisión se desvanece.
Lo nuevo: Redes neuronales dendríticas artificiales (dANN)
Para conseguir la misma precisión pero con un consumo menor de energía, los investigadores Chavlis y Poirazi (2025) volvieron a buscar en el cerebro humano. Allí encontraron que nuestras neuronas procesan información usando una fracción de la energía que consume la IA tradicional, y aún así su precisión es extraordinaria.
La clave de esta maravillosa eficiencia está en las dendritas: esas ramificaciones neuronales que actúan como antenas especializadas, procesando diferentes tipos de información antes de enviarla al núcleo de la neurona.
Figura 1. Representación de una neurona y sus dendritas. Recuperada de Medium @William Khepri.
Las redes neuronales artificiales tradicionales reciben señales, las combinan con ciertos valores y luego generan una respuesta. Sin embargo, las neuronas reales del cerebro son mucho más complejas: tienen muchas dendritas que les permiten procesar miles de señales al mismo tiempo, y esas ramificaciones son las que Chavlis y Poirazi están replicando ahora en laboratorio. Les han llamado redes neuronales dendríticas artificiales (dANN).
En lugar de forzar a cada nodo a procesar toda la imagen completa, las dANN dividen la información en fragmentos pequeños que viajan por “ramas” especializadas. Es como tener un equipo de especialistas en lugar de un par de sabelotodos ansiosos y estresados.
Los resultados son impresionantes según demostraron dichos investigadores:
- Eficiencia extrema: Alcanzan la misma precisión que redes convencionales usando entre 10 y 1000 veces menos parámetros
- Velocidad de entrenamiento: Horas en lugar de días
- Resistencia al ruido: Tres veces menos pérdida de precisión cuando las condiciones se vuelven adversas
- Aprendizaje adaptativo: Retienen conocimiento previo mientras se ajustan rápidamente a nuevas situaciones
La publicidad en tiempos de la redes neuronales dendríticas
Estanterías más inteligentes
Imagina caminar por un supermercado donde las pantallas táctiles junto a los productos te “leen” sutilmente. Cuando te detienes a examinar una salsa picante, la cámara integrada (procesando todo localmente, sin enviar datos a la nube) analiza tus microexpresiones faciales y movimientos oculares.
Figura 2. Creación propia con IA.
¿Detecta intención de compra? Inmediatamente aparece una descuento. Todo esto ocurre en segundos, con un consumo tan bajo que la pantalla funciona todo el día con una simple batería.
Publicidad exterior que se adapta
Una flota de autobuses equipados con pantallas LED recorre la ciudad. Cada vehículo tiene sensores que capturan temperatura ambiente y densidad de peatones. Cuando las nubes se acumulan, automáticamente muestran anuncios de ropa impermeable. Si sale el sol y sube la temperatura, aparece equipamiento deportivo ligero.
Figura 3. Creación propia con IA.
El sistema consume tan poca energía que se alimenta directamente del circuito eléctrico del bus, sin necesidad de ventiladores adicionales.
Eventos y experiencias inmersivas
En una feria de tecnología, un mini-PC con dANN identifica en tiempo real qué prototipo causa más asombro en la audiencia. Si detecta que la gente abre los ojos ante una demostración de realidad aumentada, el equipo de ventas puede potenciar ese punto en sus presentaciones inmediatamente.
Hogares verdaderamente inteligentes
Los dispositivos como Alexa no solo escucharán órdenes: entenderán el contexto emocional. Una dANN embebida captura la entonación para inferir tu estado de ánimo. Si tu voz suena tensa, ajusta la iluminación a un tono cálido y sugiere música relajante antes de ofrecer una promoción de té herbal.
Y lo mejor: todo se procesa localmente, respetando tu privacidad y cumpliendo normativas de protección de datos.
El futuro será ligero, rápido y más responsable con las dANN
Las aplicaciones son infinitas:
- Probadores de ropa que evalúan comodidad basándose en postura y tiempo frente al espejo
- Vitrinas de museo que ajustan explicaciones según expresiones de sorpresa o concentración
- Robots de asistencia en aeropuertos que ofrecen ayuda más clara a viajeros confundidos
La revolución de la NeuroIA no se trata solo de entender mejor a los consumidores, se trata de hacerlo de manera más inteligente, eficiente y responsable. Las dANN nos muestran que la mejor tecnología no es la más compleja, sino la que mejor imita la elegancia natural del cerebro humano.
¿Estás listo para implementar IA que realmente entienda a tus clientes sin contaminar el planeta?
Referencias
Chavlis, S., Poirazi, P. Las dendritas dotan a las redes neuronales artificiales de un aprendizaje preciso, robusto y eficiente en el uso de parámetros.
Nat Commun 16 , 943 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-56297-9
