Portable Computer es una versión local de Perplexity Computer, un agente capaz de planificar y completar tareas que requieren varios pasos. Con la nueva versión para Windows, los usuarios pueden utilizar la potencia de las GPU RTX para analizar archivos, recopilar información y automatizar procesos sin depender exclusivamente de servicios en la nube.

Uno de los principales cambios está relacionado con la privacidad. Los archivos y datos utilizados en tareas que se ejecutan localmente permanecen en el computador. Además, esas tareas no consumen créditos de Perplexity Computer.

El agente también puede recurrir a la nube cuando una actividad necesita capacidades adicionales de investigación o razonamiento. Antes de enviar información fuera del dispositivo, Portable Computer solicita autorización al usuario.

Una IA que puede trabajar con archivos y aplicaciones

La plataforma puede conectarse con servicios utilizados habitualmente en entornos laborales, entre ellos Microsoft Outlook, OneDrive, Word, Google Drive, Gmail, Slack y GitHub. Esto permite que el agente trabaje con información almacenada en diferentes aplicaciones sin que el usuario tenga que trasladar manualmente cada archivo a un chatbot.

Perplexity utiliza modelos locales como Qwen 3.8 27B, que fue postentrenado para funcionar con Perplexity Computer y optimizado para GPU NVIDIA RTX. La compañía también busca simplificar la configuración, por lo que los usuarios no necesitan investigar qué modelo instalar ni preparar por su cuenta la infraestructura necesaria para ejecutar IA local.

Entre los usos planteados está la revisión de proyectos en GitHub. Portable Computer puede organizar solicitudes de extracción según su estado, detectar documentación desactualizada y preparar actualizaciones para revisión.

En finanzas, puede analizar documentos como resúmenes de corretaje, formularios 1099 y declaraciones de impuestos para localizar determinados patrones y citar las cifras utilizadas directamente desde los archivos.

Para equipos de startups, el agente puede revisar localmente una exportación de datos para identificar en qué punto los nuevos registros abandonan un proceso de activación y compartir los resultados en Slack.

La llegada a Windows amplía el soporte que Portable Computer ya tenía para computadores con NVIDIA GeForce RTX en Linux. Por ahora, el requisito indicado por Perplexity es contar con una laptop con GPU GeForce RTX y 24 GB o más de VRAM.

Las tres máquinas incorporan el superchip RTX Spark, que combina una GPU NVIDIA Blackwell RTX con 6.144 núcleos, una CPU NVIDIA Grace de hasta 20 núcleos y núcleos Tensor de quinta generación. El sistema puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para IA y disponer de hasta 128 GB de memoria unificada.

Para los usuarios, una de las principales diferencias está en la posibilidad de ejecutar modelos de inteligencia artificial de mayor tamaño de manera local. ASUS señala que la plataforma permite trabajar con modelos de lenguaje de hasta 120.000 millones de parámetros, renderizar escenas 3D de más de 90 GB y generar video con IA en resolución 4K.

El procesamiento local también cambia la forma en que se gestionan determinados trabajos. Los archivos, instrucciones y activos creativos pueden permanecer en el dispositivo, mientras que los modelos locales pueden continuar funcionando sin conexión. Para quienes utilizan herramientas de IA de manera recurrente, esto también permite evitar costos variables asociados al consumo de tokens en servicios en la nube.

ProArt apuesta por IA local para creación de contenido

ASUS complementó el hardware con aplicaciones propias. MuseTree integra modelos de generación de imágenes locales como FLUX y WAN, mientras StoryCube utiliza inteligencia artificial para reconocer escenas, organizar fotografías y administrar archivos multimedia en Windows. La compañía también plantea combinar procesamiento local con servicios en la nube, incluidos paquetes de Adobe Creative Cloud.

En el apartado portátil, la ProArt P16 tiene una pantalla de 16 pulgadas con resolución de hasta 4K a 120 Hz, mientras que la P14 alcanza una resolución de hasta 3K. Ambas utilizan paneles ASUS Lumina Pro OLED con precisión de color Delta E inferior a 1 y brillo de hasta 1.600 nits. La P16 pesa 1,77 kg y tiene un grosor de 12,9 mm, además de una batería de 99 Wh. La P14 pesa 1,48 kg y cuenta con una batería de 90 Wh.

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La tercera integrante es la ProArt GR1X, una mini PC de 150 x 150 x 51 milímetros. Su sistema de refrigeración de doble ventilador está diseñado para operación continua y ofrece conectividad 10 GbE, Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.4. También puede conectarse con hasta cuatro pantallas 4K.

Las nuevas máquinas fueron exhibidas en el ASUS IFA Media Showroom de Berlín, donde la compañía mostró demostraciones de flujos de trabajo con agentes de IA y aplicaciones ejecutadas directamente en los equipos ProArt. El evento se realizó entre el 2 y el 5 de septiembre, antes de la apertura oficial de IFA 2026.

La diferencia entre unas y otras, según AMD, podría sentirse mucho antes de lo que parece.

ENTER.CO habló con Mónica Casas, experta del segmento empresarial de AMD, sobre el momento que atraviesan las compañías colombianas frente a la inteligencia artificial. Su diagnóstico señala que todavía existe desconocimiento, miedo a invertir y poca claridad sobre cómo aterrizar la IA dentro de la operación diaria.

“La IA por sí sola no funciona. Necesita del humano”, afirmó Casas durante la conversación.

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La frase resume parte de la discusión actual alrededor de esta tecnología. Aunque herramientas como ChatGPT, Copilot o Gemini se popularizaron rápidamente, muchas empresas siguen usándolas apenas para tareas básicas y todavía no entienden cómo aprovecharlas realmente para mejorar productividad, automatizar procesos o analizar información.

Para AMD, uno de los principales problemas es que las compañías suelen enfocarse únicamente en el software y olvidan algo fundamental: el hardware.

Casas explica que la inteligencia artificial existe desde hace años, pero ahora el cambio está ocurriendo porque los equipos comenzaron a tener la capacidad suficiente para ejecutarla de forma eficiente.

Eso incluye desde servidores y centros de datos hasta computadores portátiles diseñados específicamente para tareas de IA.

La nueva preocupación de las empresas ya no es solo la nube

Durante años, la transformación digital estuvo asociada a mover información hacia la nube. Ahora la conversación empezó a cambiar.

AMD está impulsando una idea distinta: ejecutar inteligencia artificial directamente desde los dispositivos corporativos.

La razón tiene que ver con algo que hoy preocupa cada vez más a las empresas: la seguridad de los datos.

Casas explicó que muchas compañías están descubriendo que no toda la información puede enviarse a plataformas externas. En sectores donde existen datos sensibles, campañas confidenciales o proyectos estratégicos, depender completamente de la nube puede representar riesgos.

Por eso la empresa está apostando por computadores capaces de ejecutar tareas de IA de manera local, sin necesidad de enviar información constantemente a servidores externos.

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La ejecutiva puso un ejemplo sencillo: una compañía de cosméticos que desarrolla una nueva campaña publicitaria podría usar inteligencia artificial para analizar ventas, proyectar tendencias o construir estrategias comerciales, pero sin exponer esa información fuera de la empresa.

Además de privacidad, también aparece otro beneficio: velocidad.

Cuando la IA se ejecuta directamente en el dispositivo, se reducen tiempos de respuesta y dependencia de conexiones externas.

AMD sostiene que esa transformación ya está cambiando el concepto del computador empresarial.

Ahora las empresas no solo revisan memoria RAM o capacidad de almacenamiento. También empiezan a mirar cuántas operaciones de inteligencia artificial puede procesar un equipo, cuánto tiempo seguirá vigente y qué tan preparado está para herramientas generativas.

Casas asegura que una de las mayores preocupaciones de los gerentes sigue siendo el retorno de inversión. Muchas compañías renuevan computadores cada tres años y temen comprar equipos que rápidamente queden obsoletos frente al avance acelerado de la IA.

La IA también está cambiando la forma de trabajar

La conversación alrededor de inteligencia artificial suele terminar en la misma pregunta: ¿va a reemplazar empleos?

AMD cree que el cambio será más complejo que eso.

Para Casas, la IA transformará funciones y abrirá nuevos perfiles laborales relacionados con automatización, análisis de datos y entrenamiento de modelos. Incluso menciona algo que ya empieza a aparecer en empresas y universidades: personas especializadas en crear instrucciones eficientes para sistemas de inteligencia artificial.

“La gente todavía necesita aprender cómo hablarle a la IA”, comentó.

La ejecutiva insiste en que la capacitación será tan importante como la tecnología misma.

Según explicó, muchas empresas todavía no saben usar correctamente herramientas que ya tienen disponibles. Desde funciones avanzadas en Copilot hasta automatización de tareas repetitivas, existe una brecha entre tener acceso a la IA y realmente entender cómo integrarla en el trabajo diario.

Ahí es donde AMD cree que comenzará a notarse la diferencia entre las compañías que ya iniciaron esa transición y las que siguen esperando.

Algunos sectores ya avanzan más rápido. Casas menciona especialmente al financiero y ciertas iniciativas públicas relacionadas con centros de investigación y desarrollo de inteligencia artificial en Bogotá.

Pero en buena parte del mercado todavía predominan las dudas sobre costos, inversión y adopción.

Para AMD, quedarse quieto puede terminar siendo más costoso.

La compañía considera que las empresas que comiencen ahora a trabajar con inteligencia artificial tendrán ventajas competitivas importantes en productividad, análisis de información y velocidad de respuesta frente a las que decidan esperar.

Casas incluso compara este momento con la llegada masiva de los computadores años atrás. Quienes comenzaron temprano entendieron más rápido cómo aprovecharlos. Los demás tuvieron que adaptarse después.

La diferencia es que ahora todo ocurre mucho más rápido.