- Apple Intelligence cuenta con una base sólida de procesamiento en el dispositivo y Private Cloud Compute, pero la experiencia real del producto se parece más a una mejora tipo demo tecnológica que a una “bicicleta para la mente” que impulse la creación
- La comprensión del contexto personal de Siri que Apple anunció prometía usos como “reproduce el pódcast que me envió mi esposa hace unos días”, pero esa función clave repetida en la publicidad todavía no se ha lanzado
- Private Cloud Compute se convirtió en un caso poco común de cómputo confiable con verificación remota gracias al borrado de datos de usuario, verificación de nodos, imágenes públicas del OS y publicación de código clave de seguridad, pero las funciones construidas encima no estuvieron a la altura de las expectativas
- Entre las funciones reales, Math Notes es la más satisfactoria porque resuelve cálculos con variables directamente dentro de Notes, mientras que Writing Tools, los resúmenes de notificaciones, Clean Up e Image Playground muestran debilidades en utilidad, precisión y control creativo
- La IA generativa se parece más a un detalle de implementación dentro de un producto mayor que a un producto independiente, y Apple Intelligence se siente menos útil incluso que una integración directa con Ollama en el mismo dispositivo
La filosofía de producto de Apple como “bicicleta para la mente”
- En 1981, Steve Jobs comparó la computadora con una bicicleta para la mente humana: una herramienta que permite lograr más creatividad con menos energía
- Macintosh y MacWrite permitían, a diferencia de una máquina de escribir o de escribir a mano, ver el documento en pantalla y corregirlo con Backspace antes de imprimirlo
- Los procesadores de texto transformaron profundamente la manera de escribir documentos, y fijaron la idea de que los productos de Apple no debían ser simples máquinas de cálculo, sino una extensión del cuerpo que hiciera posible crear
- Bajo ese criterio, Apple se distingue como una empresa que vende herramientas creativas más que “computadoras para hacer trabajo de computadora”
La visión que prometía Apple Intelligence
- En junio de 2024, Apple presentó Apple Intelligence como un conjunto de funciones para volver más inteligente al smartphone
- El ejemplo de Siri resolviendo una petición como “reproduce el pódcast que me envió mi esposa hace unos días” mostraba el potencial de una búsqueda por contexto personal que conectara relaciones, enlaces y contexto entre apps
- Si esa visión se hiciera realidad, los usuarios podrían buscar su vida digital dispersa entre varias apps con lenguaje natural y dejar que el teléfono realizara tareas por ellos
- Apple planteó una idea en la que todos los dispositivos Apple tendrían acceso a la inteligencia (intelligence), del mismo modo en que Spotify ofrece música o una API de AWS ofrece cómputo como si saliera de una llave
- Esa dirección se acerca a la visión de una “bicicleta para la mente”, donde la computadora trabaja junto al usuario para lograr lo que este quiere hacer
Cómo las apps modernas alejan al usuario de sus propios datos
- Un gran problema de las apps modernas es que muchas funcionan como una capa delgada sobre servicios web
- Apps como Instagram o Bluesky envían solicitudes al servidor y muestran contenido a partir de la respuesta
- Sin señal, incluso programar publicaciones, revisar algo visto antes o confirmar el contenido que se acaba de subir puede volverse difícil
- Se mencionan como excepciones Signal y las apps de Apple; fuera de eso, muchas aplicaciones van alejando poco a poco al usuario de sus propios datos
- Un texto de Ed Zitron critica cómo las plataformas degradan la experiencia de usuario con rastreadores publicitarios, anuncios en video y solicitudes de notificaciones para priorizar crecimiento y monetización
- El mercado no quiere pagar directamente por chat o redes sociales, y como operar esos servicios es muy costoso, es fácil que los datos del usuario terminen viéndose como un objetivo de monetización
Private Cloud Compute como base sólida
- Apple Intelligence se ejecuta en el dispositivo siempre que es posible, y Apple también investiga cómo correr modelos de lenguaje grandes y otros modelos de IA localmente
- El cómputo realizado en el dispositivo o en hardware visible para el usuario es mucho más fuerte en términos de privacidad que cualquier enfoque que dependa de solicitudes externas
- En la WWDC, Apple sostuvo que Private Cloud Compute ofrece, incluso para solicitudes por red, garantías de privacidad equivalentes o superiores a las del cómputo local
- Visto desde la experiencia de operar servicios web normales, Private Cloud Compute debe cumplir al mismo tiempo condiciones extremadamente exigentes
- Los datos del usuario se usan solo para procesar la solicitud y luego se eliminan
- La infraestructura de balanceo de carga no sabe quién hizo la solicitud ni a qué servidor fue enviada
- Investigadores pueden inspeccionar y verificar el sistema, e incluso simularlo en una laptop
- El personal de SRE de Apple no tiene acceso privilegiado a los nodos de Private Cloud Compute, y el logging se minimiza a nivel de compilador
- Un atacante no puede identificar de manera confiable qué nodo procesa la solicitud de un usuario específico
El doble filo entre modelo de seguridad público y sistema cerrado
- La documentación técnica de Apple es un caso raro en el que un equipo de producto de IA publica un modelo de seguridad consistente
- Durante el ensamblaje del hardware, se toman rayos X en cada etapa y se comparan con imágenes de referencia para evitar la amenaza de que se agregue hardware no autorizado a la placa del servidor
- Los usuarios pueden configurar una copia local de un nodo de Private Cloud Compute para experimentar con ataques, y Apple paga recompensas si se encuentran vulnerabilidades
- En la certificación de hardware participan personas de varias áreas internas de Apple no relacionadas entre sí
- Los nodos de Private Cloud Compute invalidan su propia certificación si se corta la energía, y el interruptor de intrusión del chasis del servidor está conectado a la alimentación principal, de modo que al abrir el servidor se corta la corriente y se revoca la certificación del nodo
- Cuando un dispositivo envía una solicitud a Private Cloud Compute, se registra el ID del nodo utilizado, y el usuario puede verificar si ese nodo sigue certificado
- Las imágenes del OS de producción pueden descargarse públicamente y no están cifradas
- Los paquetes críticos del OS están separados entre código y datos, y no se puede mezclar código dentro de paquetes de datos ni viceversa
- Apple publicó en GitHub el código fuente de partes clave de seguridad de Private Cloud Compute
- Este sistema se acerca al santo grial del cómputo confiable con verificación remota, pero ofrecido como OS de consumo se convierte en un sistema muy cerrado que solo ejecuta software autorizado, sin acceso root, compilador ni depurador
Las funciones que realmente llegaron a fines de 2024
- El primer paquete de funciones de Apple Intelligence se lanzó a fines de octubre de 2024
- Las funciones incluidas fueron Writing Tools, resúmenes de notificaciones, páginas web y correos, Clean Up para quitar objetos de fotos, búsqueda por contenido dentro de fotos, búsqueda de documentos del dispositivo con Siri y Math Notes en la app Notes
- Después se agregaron Image Playground y la clasificación de correos
- La función de contexto personal repetida en la publicidad sigue sin lanzarse
Math Notes: la función más lograda
- Math Notes es considerada la función más satisfactoria de Apple Intelligence
- Si en la app Notes se introduce un cálculo con variables como el siguiente, el sistema agrega automáticamente el resultado después del último signo igual
Rent = 2300
FamilySize = 2
Rent / FamilySize =
- En el ejemplo anterior inserta
1150
- Es útil para cálculos básicos, uso de variables y estimaciones aproximadas de ingresos y gastos
- La evaluación es que no hay quejas sobre Math Notes
Writing Tools: resultados que reemplazan en vez de ayudar a crear
- Para usuarios con mucha experiencia escribiendo, Writing Tools casi no sirve y apenas ofrece una versión un poco peor de algo que ya podrían hacer mejor por sí mismos
- La función transmite el peor efecto secundario de las herramientas de IA existentes: no suma al proceso creativo, sino que lo reemplaza
- El resultado aparece como un bloque opaco de texto detrás de opciones limitadas como “hacerlo profesional” o “convertir en tabla”, sin capas ni posibilidades de ajuste fino
- En una prueba real al pedir un resumen de un párrafo apareció el error: “Writing Tools Unavailable: Certain capabilities are unavailable at this time. Try again later.”
- Puede servir para convertir una intervención larga durante un stream en un esquema inicial para escribir, pero no encaja para redactar el texto en lugar del usuario
- Puede ser más útil para personas con menos experiencia en inglés, pero para el autor su utilidad es baja
Los problemas de los resúmenes de notificaciones, mensajes y correos
- La idea de hacer más fácil revisar muchas notificaciones de una sola vez parece buena en principio
- En la implementación real, los casos de falla resultan muy evidentes
- Un SMS fraudulento puede resumirse como “retraso en la entrega del paquete por información de dirección incompleta”, haciendo sentir que se requiere actuar de inmediato
- La BBC reportó un caso en el que un resumen de notificación hizo creer a la gente que un sospechoso detenido se había quitado la vida
- Si Apple Intelligence queda activado pero se desactivan solo los resúmenes de notificaciones, estas pueden retrasarse hasta 5 segundos
- Algunas funciones de resumen no funcionaban en iPhone, y como además no eran útiles, quedaron activadas solo en MacBook para evitar el retraso de notificaciones
- En general, tiene el acabado típico de Apple, pero da una sensación de producto a medio terminar
Clean Up: una herramienta que altera la realidad de la foto
- Clean Up es una función para eliminar elementos no deseados de una foto
- Desde la perspectiva de quienes consideran la foto un reflejo de la realidad y distinguen entre cambiar la expresión de la imagen —como corrección de color o recorte— y cambiar su contenido, resulta difícil de aceptar
- Se usa como ejemplo de su naturaleza el caso histórico de edición de fotos de Stalin en el que Nikolai Yezhov fue eliminado
- La herramienta puede convertir una imagen en algo que se parezca no al momento que realmente ocurrió, sino al momento que el usuario hubiera querido que ocurriera
- Por esa razón filosófica no se usó Clean Up y no se la evalúa más a fondo
Image Playground: resultados poco propios de un producto Apple
- Image Playground es una función para generar imágenes usando prompts de texto y fotos de personas, entre otras entradas
- Se presenta como referencia de alto nivel una imagen creada con Stable Diffusion 1.5, ComfyUI y un flujo de difusión complejo que mezcla entre 11 y 12 modelos
- Una imagen del atardecer en la torre de TV de Berlín Este creada con Image Playground puede pasar a simple vista en la pantalla del teléfono, pero mezcla horas del día en el cielo y muestra líneas extrañas en ventanas y plataformas
- Los buenos ejemplos son resultados muy seleccionados; la mayoría puede desviarse mucho en forma y significado, como en “taco smoking beer at a party”
- Si se usan fotos propias, pueden aparecer resultados desagradables en proporciones del rostro, ojos y otros rasgos
- Que Apple haya lanzado resultados así como producto terminado se siente como lo opuesto a la calidad y atención al detalle que se esperaba de Apple
- También se evalúa que Genmoji produce resultados vacíos y sin alma, pero no se profundiza porque es difícil extraer ejemplos desde mensajes de chat sin perder calidad
- Queda la sensación de que otras empresas que usan modelos open-weights podrían lograr mejores resultados, y de que en Apple falta una herramienta tipo IntelligenceKit para que los desarrolladores aprovechen creativamente los modelos
La IA generativa no es un producto, sino un detalle de implementación
- La IA generativa se parece más a un detalle de implementación dentro de un producto más grande que a un producto en sí mismo
- Aunque genere en 1 o 2 segundos una imagen de la torre de TV de Berlín, el usuario no obtiene edición por capas, ajuste creativo del color del cielo ni control creativo real, sino una única salida final
- Estas funciones pueden servir para publicaciones de bajo esfuerzo en redes sociales, pero se parecen más a demos tecnológicas que a un producto, y para 2025 se juzgan como algo que habría sido sorprendente en 2022
- Las áreas donde la IA generativa sí resulta realmente útil son trabajos menos vistosos
- Se menciona un caso de investigación que clasifica con IA generativa sensaciones difíciles de describir surgidas en experiencias de meditación, con noticias relacionadas y planes de publicación académica hacia junio
Evaluación final: base fuerte, producto débil
- Apple Intelligence es evaluado como un producto fallido desde el punto de vista de su implementación
- La base es muy sólida
- Todos los datos posibles se procesan en el dispositivo
- Las tareas que no pueden procesarse en el dispositivo usan las fuertes prácticas de seguridad de Private Cloud Compute
- Se apunta a procesar todo de la forma más privada y cifrada posible
- El problema es que, después de construir una base cercana al santo grial del cómputo confiable con verificación remota, la experiencia final para el usuario se siente peor que crear una integración directa con Ollama en el mismo dispositivo
- Con Ollama se pueden elegir modelos mucho mejores que los de Apple Intelligence y, al ejecutarse en el mismo dispositivo, también se mantiene la privacidad
- Como la comunidad open source tiene que exprimir al máximo hardware limitado, puede producir resultados mediante lateral thinking with withered technology y llevarlos a producción sin necesidad de ajustes
- Apple Intelligence no ofreció una “bicicleta para la mente”, sino mejoras periféricas parecidas a demos tecnológicas, con un resultado que hace sentir que se desperdició un potencial que parecía infinito
- La excepción es Math Notes, que recibe una valoración muy positiva hasta el punto de desear que existiera también en otras apps de notas
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