Aprendizaje federado vs. IA centralizada: Diferencias clave y casos de uso

El artículo explora las diferencias entre el aprendizaje federado y la IA centralizada. El aprendizaje federado entrena modelos en múltiples dispositivos sin recopilar datos crudos, preservando la privacidad y manteniendo los datos descentralizados. La IA centralizada reúne todos los datos en un servidor central para un entrenamiento unificado con grandes conjuntos de datos. Se destacan casos de uso del aprendizaje federado en sanidad, smartphones y finanzas, mientras que la IA centralizada es ideal para aprendizaje profundo y análisis empresarial. Ejemplos reales incluyen Google Gboard y Apple Siri para federado, y ChatGPT de OpenAI para centralizado. El futuro combina ambos enfoques.