Desde los comienzos de los smartphones, la parte de “smart” no viene completamente de los “phones”, sino que, también, de procesamientos realizados en la nube, es decir, en servidores conectados a Internet. Ahora, en un esfuerzo que se alega realizar para preservar la privacidad de los usuarios, empresas como Google y Apple se encuentran implementando sistemas de machine learning en los teléfonos para que ciertas funciones se hagan localmente y no “salgan” del celular, por ejemplo, con el uso de asistentes virtuales como Siri. En realidad, el procesamiento local de los datos es beneficioso para las compañías porque se alinea con principios de las leyes de protección de datos personales como la “minimización” de recolección. Google anunció esta estrategia de descentralización ya en la IO de 2019, a través de su arquitectura de “federated learning”, con un tratamiento local de datos en los dispositivos, y una posterior agregación del aprendizaje extraído. Se trata de un cambio de paradigma algo importante que, por un lado, puede proveer más privacidad a los usuarios al contar con celulares que procesan sus datos de forma local (sin que viajen por la red) y, por el otro, ayudan a estas compañías a dificultar el targeting de anuncios a sus usuarios por parte de otras empresas. Como consecuencia de este segundo punto, Google y Apple consolidan aún más su rol en el mercado, dicen algunos académicos y rivales.
