Añadir un chat no convierte automáticamente una aplicación en un buen producto de IA. La integración debe partir de una tarea del usuario: buscar, resumir, generar, clasificar, recomendar, interpretar imágenes o ejecutar acciones. Después se elige la arquitectura adecuada.

Elegir entre on-device, cloud o híbrido

On-device ofrece privacidad, baja latencia y funcionamiento offline para determinados casos. Cloud ofrece modelos más grandes, actualización centralizada y acceso a herramientas o datos empresariales. Un enfoque híbrido puede elegir dinámicamente según la tarea.

La decisión debe incluir coste por uso, conectividad, hardware, protección de datos y calidad esperada.

El backend sigue siendo importante

No conviene incluir claves secretas de proveedores directamente en la app. Un backend puede autenticar usuarios, aplicar cuotas, ocultar credenciales, registrar uso y conectar con CRM, documentos o servicios internos.

Para RAG o agentes, el backend también gestiona permisos y herramientas que no deben exponerse al cliente móvil.

Diseño de experiencia para IA

Una interfaz debe comunicar que la respuesta puede tardar, estar incompleta o requerir confirmación. Las acciones generadas deben ser editables cuando corresponda y el usuario debe saber qué hará el sistema antes de ejecutar cambios importantes.

La IA funciona mejor cuando se integra dentro del flujo normal de la app y no como una pantalla de chat desconectada del producto.

Evaluación y seguridad

Prueba idiomas, entradas largas, contenido adversarial, falta de conexión y dispositivos con distintas capacidades. Mide calidad, latencia y coste. Si la IA usa herramientas, limita permisos y valida parámetros en el backend.

El lanzamiento debe incluir observabilidad y una forma de ajustar prompts, modelos y reglas sin depender siempre de una nueva versión de la app.

Preguntas frecuentes

¿Se puede usar la misma IA en iOS y Android?

Sí mediante un backend común o SDKs multiplataforma, aunque las capacidades on-device y APIs del sistema son diferentes en cada ecosistema.

¿Necesito RAG en una app móvil?

Solo si la experiencia necesita responder utilizando conocimiento propio, documentación o datos que el modelo general no conoce.