El despliegue de modelos de inteligencia artificial en dispositivos de borde para la detección de actividad humana enfrenta dos obstáculos principales: la escasez de datos etiquetados y las limitaciones de cómputo. Transferir conocimiento desde modelos preentrenados es una vía prometedora, pero los enfoques tradicionales suelen requerir grandes volúmenes de muestras y recursos que dificultan su adopción en entornos reales. Una alternativa emerge con técnicas de transferencia de pocos ejemplos que son independientes de la modalidad sensorial, es decir, pueden trabajar con datos de radar, cámaras térmicas o acelerómetros sin necesidad de adaptar toda la arquitectura. Esto permite aprovechar modelos ya entrenados en un dominio y reutilizarlos en otro con apenas unas decenas de ejemplos, reparando los desfases entre modalidades mediante ajustes localizados y reordenando capas de forma eficiente. Para las empresas que buscan integrar soluciones de IA en sus operaciones, este enfoque reduce drásticamente los costos de recolección de datos y entrenamiento, además de facilitar el despliegue en hardware limitado. En este contexto, compañías como Q2BSTUDIO ofrecen servicios de inteligencia artificial para empresas que abarcan desde la conceptualización hasta la implementación en producción, adaptando modelos ligeros a entornos edge. Además, la optimización de estos sistemas puede complementarse con aplicaciones a medida que integren la lógica de inferencia, dashboards en Power BI para visualizar predicciones en tiempo real y protocolos de ciberseguridad que protejan tanto los datos sensibles como los modelos desplegados. La combinación de agentes IA, servicios cloud AWS y Azure, y herramientas de inteligencia de negocio permite construir un ecosistema completo donde la transferencia de modelos con pocos ejemplos deja de ser un desafío académico para convertirse en una ventaja competitiva tangible. La clave está en seleccionar socios tecnológicos con experiencia en software a medida y en la integración de estas capacidades, de modo que la transición desde la investigación hasta la operación sea fluida y escalable.