La inteligencia artificial local ha cambiado mucho en muy poco tiempo. Ya no necesitas depender exclusivamente de servicios en la nube ni pagar créditos cada vez que quieres generar una imagen, probar un modelo o experimentar con nuevas herramientas.

Con el hardware adecuado puedes ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en tu propio ordenador, utilizando tu CPU, GPU y memoria.

Además, AMD ha ampliado considerablemente el soporte de ROCm en Windows, permitiendo utilizar GPUs Radeon y determinados procesadores Ryzen AI con herramientas y frameworks de IA que anteriormente estaban mucho más asociados a Linux o NVIDIA. Aun así, la compatibilidad depende del modelo concreto de GPU y del software utilizado, y AMD mantiene matrices oficiales de hardware compatible.

AMD ROCm: la base para ejecutar IA sobre Radeon

ROCm es la plataforma abierta de computación de AMD para inteligencia artificial y cargas aceleradas por GPU.

Su función es permitir que aplicaciones, librerías y frameworks puedan aprovechar el hardware AMD para ejecutar cálculos relacionados con IA, machine learning y generación de contenido.

Actualmente ROCm es una plataforma multiplataforma con soporte para Linux y Windows y está optimizada para diferentes productos AMD Radeon, Ryzen AI e Instinct.

Esto es especialmente importante porque reduce una de las principales barreras que tradicionalmente tenía AMD frente a NVIDIA dentro de la IA local: la compatibilidad de software.

Windows todavía no dispone necesariamente de todos los componentes de ROCm que existen en Linux, por lo que no debemos interpretar “ROCm en Windows” como compatibilidad absoluta con cualquier herramienta. AMD indica expresamente que algunas implementaciones actuales de PyTorch para Windows utilizan componentes ROCm sin que toda la pila ROCm esté disponible todavía en ese sistema.

AMD AI Bundle: instalar IA local mucho más fácilmente

Uno de los cambios más interesantes ha sido la llegada del AMD Software: Adrenalin Edition AI Bundle.

AMD introdujo este paquete como una opción dentro de Adrenalin destinada a simplificar la instalación de herramientas necesarias para desarrollar y utilizar IA local. En lugar de configurar manualmente múltiples dependencias, runtimes y entornos, el instalador prepara gran parte del software necesario de forma automatizada en los equipos compatibles.

En la práctica, esto reduce mucho la barrera de entrada.

Antes, trabajar con IA local podía significar instalar manualmente Python, PyTorch, ROCm, dependencias adicionales y resolver diferentes problemas de compatibilidad.

Ahora AMD intenta acercar este proceso a algo mucho más parecido a:

instalar → ejecutar → descargar un modelo → empezar a trabajar.

Eso hace que la IA local tenga sentido incluso para usuarios que no quieren convertirse en desarrolladores para poder utilizarla.

¿Qué puedes hacer con IA local?

Tener inteligencia artificial ejecutándose en tu propio PC abre muchas más posibilidades que simplemente utilizar un chatbot.

Puedes utilizar diferentes aplicaciones dependiendo de lo que quieras conseguir.

AMUSE: generar imágenes fácilmente

AMUSE está pensado para simplificar la generación de contenido mediante inteligencia artificial.

Permite trabajar con modelos generativos desde una interfaz gráfica sin necesidad de conocer Python, comandos de terminal o configuraciones especialmente complejas.

Puede resultar especialmente interesante para:

• Generar imágenes.
• Crear conceptos visuales.
• Probar estilos.
• Crear recursos para vídeos.
• Generar fondos.
• Desarrollar ideas para miniaturas.
• Experimentar con diferentes modelos de IA.

Es una de las formas más sencillas de empezar con IA local si buscas algo más cercano a una aplicación convencional que a un entorno técnico.

ComfyUI: mucho más control sobre imágenes y vídeo

Cuando necesitas más control aparece ComfyUI.

ComfyUI utiliza un sistema visual basado en nodos que permite construir workflows completos de inteligencia artificial.

Puedes conectar diferentes modelos y procesos para definir exactamente cómo quieres realizar una generación.

Esto permite crear sistemas mucho más avanzados para:

• Generación de imágenes.
• Image-to-image.
• Modificación de imágenes.
• Upscaling.
• Control de poses.
• Sustitución o modificación de elementos.
• Generación de vídeo.
• Automatización de procesos creativos.

AMD ha integrado soporte ROCm para ComfyUI y dispone actualmente de procedimientos específicos para ejecutarlo sobre hardware Radeon. También existe un instalador oficial para Windows destinado a simplificar la configuración.

Incluso existen workflows de texto a vídeo utilizando ComfyUI sobre Radeon documentados dentro del ecosistema ROCm.

Ollama: ejecuta modelos de lenguaje en tu propio PC

Ollama permite descargar y ejecutar modelos de lenguaje localmente.

En lugar de enviar tus consultas a servidores externos, el modelo puede ejecutarse directamente en tu ordenador.

Esto permite crear tu propio sistema para:

• Chat.
• Escritura.
• Resumen de documentos.
• Programación.
• Generación de código.
• Traducciones.
• Análisis de información.
• Asistentes personalizados.
• Automatización.

Dependiendo de la cantidad de VRAM o memoria disponible podrás utilizar modelos más o menos grandes.

Para muchos usuarios esta puede ser una de las herramientas más interesantes de IA local porque transforma el PC en una especie de servidor privado de inteligencia artificial.

Agentes de IA funcionando en local

El siguiente paso es conectar esos modelos a aplicaciones y herramientas.

Un modelo local puede convertirse en el cerebro de un agente de IA capaz de realizar diferentes tareas.

Por ejemplo:

• Analizar documentos.
• Clasificar información.
• Generar contenido.
• Trabajar con bases de datos.
• Crear código.
• Automatizar determinadas tareas.
• Gestionar información interna.
• Ejecutar workflows.
• Interactuar con otras aplicaciones.

Esto resulta especialmente interesante porque el modelo puede permanecer funcionando en tu propio ordenador y utilizarse desde diferentes programas.

AMD también está trabajando explícitamente en plataformas orientadas a LLM, modelos de difusión y workflows de agentes locales, además de herramientas como Ollama y ComfyUI.

Desarrollo web y programación con IA local

La IA local también puede utilizarse como herramienta de desarrollo.

Un modelo especializado en programación puede ayudarte a:

• Generar HTML y CSS.
• Programar en Python.
• Crear scripts.
• Analizar errores.
• Documentar código.
• Crear prototipos.
• Desarrollar aplicaciones.
• Generar consultas SQL.
• Construir APIs.
• Crear automatizaciones.

Para un desarrollador o incluso para alguien que simplemente quiere experimentar, esto permite disponer de un asistente de programación funcionando continuamente sin tener que realizar una petición de pago cada vez que utiliza el modelo.

Crear webs y aplicaciones con modelos locales

Una de las aplicaciones más interesantes es combinar un modelo local con herramientas de desarrollo.

Puedes utilizar la IA para generar:

HTML + CSS + JavaScript + Python + bases de datos + documentación.

Esto no significa que la IA vaya a desarrollar automáticamente una aplicación perfecta.

El código generado debe revisarse y probarse.

Pero puede reducir enormemente el tiempo necesario para crear prototipos, solucionar errores o desarrollar pequeñas herramientas.

Y aquí aparece una de las principales ventajas económicas de ejecutar modelos localmente.

IA local frente a servicios que cobran por créditos

Muchos servicios de inteligencia artificial utilizan sistemas de créditos.

Cada generación puede consumir parte de esos créditos:

• Imágenes.
• Vídeo.
• Música.
• Tokens de modelos de lenguaje.
• Generación de código.
• Procesamiento de documentos.

Si utilizas IA ocasionalmente, pagar una suscripción puede tener mucho sentido.

Pero cuando empiezas a realizar cientos o miles de generaciones, el coste puede aumentar rápidamente.

Con IA local cambia el modelo económico.

Una vez tienes el hardware, puedes realizar generaciones utilizando principalmente tus propios recursos:

GPU + electricidad + almacenamiento + tiempo de cálculo.

No significa que sea literalmente gratis.

Tu hardware tiene un coste y consume electricidad.

Pero ya no estás pagando necesariamente cada generación individual.

Cuándo puede compensar económicamente la IA local

La IA local empieza a resultar especialmente interesante cuando utilizas estas herramientas constantemente.

Por ejemplo:

Un creador que genera imágenes todos los días.

Un desarrollador que consulta modelos continuamente.

Una pequeña empresa que utiliza agentes internos.

Un diseñador que necesita cientos de variaciones.

Una persona que trabaja con generación de música o vídeo.

Un laboratorio que necesita experimentar con muchos modelos.

En estos casos, disponer de una GPU que ya utilizas para gaming o creación de contenido puede añadir una segunda utilidad importante:

convertir ese mismo hardware en una plataforma de IA.

Generación de música en local

También existen modelos capaces de generar audio y música utilizando IA.

Dependiendo de la aplicación utilizada, puedes crear:

• Música instrumental.
• Efectos de sonido.
• Voces.
• Variaciones musicales.
• Ambientes.
• Recursos para vídeo.

Este tipo de generación puede requerir bastante capacidad de cálculo, por lo que disponer de una GPU potente puede reducir significativamente los tiempos de procesamiento.

Generación de vídeo con IA

El vídeo generativo es actualmente una de las cargas más exigentes.

Los modelos pueden necesitar mucha memoria y tiempo de procesamiento.

Pero herramientas como ComfyUI permiten utilizar workflows de generación y transformación de vídeo directamente en el PC, y AMD ya documenta casos de generación de texto a vídeo sobre GPUs Radeon utilizando ROCm.

Con suficiente VRAM puedes experimentar con:

• Texto a vídeo.
• Imagen a vídeo.
• Animaciones.
• Interpolación.
• Modificación de escenas.
• Diferentes modelos generativos.

¿Cuánta VRAM necesitas?

Este es uno de los factores más importantes.

La VRAM determina en gran medida qué modelos puedes cargar y con qué resolución puedes trabajar.

Como orientación general:

8 GB: modelos relativamente pequeños y trabajos básicos.

12-16 GB: un punto mucho más interesante para generación de imágenes y muchos modelos locales.

16 GB o más: mayor margen para modelos pesados, resoluciones superiores y workflows complejos.

24 GB o más: especialmente interesante para modelos grandes, vídeo y trabajos avanzados.

Estas cifras no son límites absolutos.

Existen técnicas de optimización, cuantización y descarga hacia RAM que permiten ejecutar determinadas cargas con menos VRAM, aunque normalmente a costa de rendimiento.

IA local no significa que todo funcione con cualquier GPU

Este punto es importante.

No deberías comprar una GPU simplemente porque aparezca la palabra AI en su publicidad.

La compatibilidad depende de:

• Arquitectura de la GPU.
• Drivers.
• ROCm.
• Framework utilizado.
• Aplicación.
• Modelo.
• Cantidad de VRAM.

AMD mantiene una lista oficial de GPUs y APUs compatibles con ROCm en Windows, por lo que conviene comprobar siempre el modelo concreto antes de montar un equipo específicamente para IA.

¿Merece la pena utilizar IA local?

Para muchos usuarios, sí.

Especialmente si ya dispones de una GPU potente.

La mayor ventaja no es solamente ahorrar dinero.

Es tener control sobre tu propio entorno de inteligencia artificial.

Puedes descargar modelos, probarlos, modificarlos, conectar diferentes herramientas y crear tus propios workflows sin depender constantemente de una plataforma externa.

Además puedes trabajar sin enviar necesariamente todos tus archivos a servicios externos, algo particularmente interesante cuando manejas proyectos privados o información sensible.

Tu PC puede ser mucho más que una máquina para jugar

Una GPU moderna puede utilizarse para gaming, edición de vídeo, renderizado y ahora también para ejecutar inteligencia artificial.

Herramientas como AMUSE, Ollama y ComfyUI, junto al progreso de ROCm y el AMD AI Bundle, están haciendo que ejecutar IA sobre Windows y hardware Radeon resulte considerablemente más accesible que hace unos años.

Y ese es probablemente el cambio más interesante:

ya no necesitas ser un experto para empezar a experimentar con IA local.

Puedes comenzar utilizando aplicaciones sencillas y, cuando quieras ir más lejos, avanzar hacia modelos propios, ComfyUI, automatizaciones, desarrollo de aplicaciones y agentes locales.

Para esta página, además, pondría justo después un bloque destacado tipo:

Una GPU no solo puede generar FPS. También puede generar imágenes, vídeo, código, música y ejecutar tus propios agentes de IA.