La integración de inteligencia artificial en sistemas de asistencia a la conducción exige modelos capaces de operar con precisión en hardware de recursos limitados, especialmente cuando se trata de proteger a peatones, ciclistas y otros usuarios vulnerables de la vía. La cuantización a enteros de 8 bits (INT8) es una técnica habitual para reducir el consumo energético y acelerar la inferencia en dispositivos embebidos, pero provoca una caída drástica en el rendimiento de redes neuronales grandes. Este fenómeno compromete la seguridad porque los falsos positivos o las detecciones perdidas pueden tener consecuencias graves. Una vía para superar esta limitación es la destilación de conocimiento, un proceso donde un modelo compacto aprende no solo las predicciones de un modelo más grande, sino también la calibración de sus confianzas, lo que permite mantener una alta precisión incluso después de la cuantización. En lugar de sacrificar el tamaño o la exactitud, esta técnica transfiere la capacidad de discriminar entre clases y ruido, logrando que un modelo ligero supere en precisión al modelo pesado original cuando ambos son cuantizados. Para una empresa como Q2BSTUDIO, especializada en aplicaciones a medida y soluciones de inteligencia artificial, este enfoque resulta clave a la hora de diseñar sistemas embarcados que garanticen la seguridad vial sin comprometer los recursos del vehículo. El despliegue real de estas redes requiere además una infraestructura cloud robusta para el entrenamiento y la actualización continua, por lo que la combinación de servicios cloud aws y azure con modelos optimizados permite escalar las pruebas y mantener la fiabilidad en condiciones cambiantes. La destilación de conocimiento demuestra que no es necesario elegir entre tamaño y rendimiento; más bien, se puede obtener un modelo pequeño que iguala o mejora la precisión del profesor en FP32, reduciendo las falsas alarmas en un porcentaje significativo. Esto tiene implicaciones directas en la experiencia del usuario y en la aceptación regulatoria de los sistemas autónomos. Q2BSTUDIO aplica estas técnicas en sus proyectos de ia para empresas, integrando también capacidades de ciberseguridad para proteger los datos sensibles de los vehículos y de servicios inteligencia de negocio como power bi para analizar el rendimiento de los modelos en tiempo real. La creación de agentes IA que monitoricen la calidad de las detecciones y automaticen la recalibración es otro ámbito donde la destilación y la cuantización trabajan juntas. En definitiva, la combinación de software a medida, inteligencia artificial aplicada y estrategias de compresión como la destilación de conocimiento permite que la detección de usuarios vulnerables sea viable en el borde, manteniendo la seguridad como prioridad absoluta.