La computación en el borde ha transformado la manera en que se despliegan sistemas de inteligencia artificial en entornos con recursos limitados, como vehículos autónomos, dispositivos IoT o plataformas de videovigilancia. La elección del modelo de aprendizaje profundo para detección de objetos no solo determina la precisión de las predicciones, sino también el consumo energético y la latencia, factores críticos en aplicaciones en tiempo real. En este contexto, empresas como Q2BSTUDIO ofrecen ia para empresas que integran modelos optimizados para dispositivos como Raspberry Pi, Jetson o aceleradores TPU, combinando rendimiento y eficiencia. Los estudios comparativos entre arquitecturas como YOLO, EfficientDet y SSD evidencian que no existe una solución universal: modelos ligeros como SSD MobileNet V1 priorizan velocidad y bajo consumo, mientras que variantes más complejas como YOLOv8 Medium alcanzan mayor precisión media (mAP) a costa de mayor energía y tiempo de inferencia. Plataformas como Jetson Orin Nano destacan por su rápida respuesta, aunque su consumo en reposo sea elevado, lo que obliga a un balance cuidadoso. Para abordar estos retos, Q2BSTUDIO desarrolla aplicaciones a medida que evalúan cada escenario concreto, integrando servicios cloud AWS y Azure para escalar el procesamiento cuando el borde no es suficiente, y aplicando ciberseguridad para proteger los datos en tránsito. Además, sus servicios inteligencia de negocio con Power BI permiten monitorizar en tiempo real las métricas de rendimiento de los modelos desplegados, y la incorporación de agentes IA facilita la automatización de decisiones basadas en detecciones. Esta visión holística, que combina software a medida y conocimientos en inteligencia artificial, resulta esencial para que las organizaciones aprovechen al máximo las capacidades del edge computing sin sacrificar precisión ni eficiencia.