La inteligencia artificial ha cambiado la forma en la que muchas personas trabajan. Redactar textos, analizar documentos, generar imágenes, programar, resumir reuniones o automatizar determinadas tareas son actividades que cada vez dependen más de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini. Esto ha hecho que aparezca una nueva pregunta a la hora de comprar un ordenador: ¿qué características debe tener una laptop para trabajar con inteligencia artificial?
La respuesta depende de algo fundamental que no siempre se explica: no es lo mismo utilizar una herramienta de IA a través de internet que ejecutar un modelo de inteligencia artificial directamente en la laptop.
En el primer caso, buena parte del trabajo pesado lo realizan los servidores de la compañía que ofrece el servicio. En el segundo, la propia laptop tiene que disponer de suficiente potencia y memoria para procesar el modelo.
Por eso, una laptop perfectamente adecuada para utilizar ChatGPT durante todo el día puede quedarse corta si queremos ejecutar modelos de IA localmente.
¿Qué significa trabajar con inteligencia artificial desde una laptop?
Antes de hablar de procesadores, RAM o tarjetas gráficas, conviene diferenciar dos formas de utilizar la IA.
La primera es la más habitual. Abrimos el navegador, entramos en ChatGPT, Claude, Gemini u otra plataforma y escribimos nuestras instrucciones. La información viaja a los servidores del proveedor, allí se procesa y recibimos el resultado en nuestra pantalla.
En este escenario, la laptop funciona principalmente como una puerta de acceso al servicio. Necesitamos un ordenador suficientemente rápido para navegar, utilizar varias aplicaciones simultáneamente y gestionar nuestros archivos, pero no hace falta que tenga una tarjeta gráfica extremadamente potente.
La segunda posibilidad consiste en ejecutar el modelo de IA en nuestro propio ordenador. En lugar de enviar la petición a un servidor externo, descargamos un modelo compatible y utilizamos el hardware de la laptop para generar las respuestas.
Esta segunda opción exige bastante más al equipo.
Microsoft, por ejemplo, ya incorpora modelos de IA capaces de ejecutarse localmente en determinados equipos Copilot+ y utiliza una unidad específica para estas tareas, denominada NPU. Estos ordenadores requieren una NPU capaz de superar los 40 TOPS para muchas de sus funciones avanzadas de IA.
IA en la nube vs IA local
La diferencia puede entenderse fácilmente con un ejemplo.
Si utilizas ChatGPT para redactar un artículo, no necesitas una laptop especialmente potente para que el modelo genere el texto. La generación se produce principalmente en la infraestructura de OpenAI y tu ordenador se encarga de mostrar la interfaz, gestionar el navegador y enviar y recibir los datos.
Pero si instalas un modelo de lenguaje en tu ordenador y quieres utilizarlo sin conexión a internet, la situación cambia. Ahora la laptop debe tener suficiente memoria y capacidad de procesamiento para ejecutar ese modelo.
Esta diferencia debería determinar buena parte de nuestra elección.
| Uso de la IA | ¿Dónde se realiza el trabajo principal? | Qué necesita la laptop |
|---|---|---|
| ChatGPT, Claude o Gemini en navegador | Servidores externos | Buen procesador, RAM y conexión |
| Generación de imágenes en servicios online | Principalmente en la nube | Equipo equilibrado |
| IA integrada en Windows | Parte puede ejecutarse localmente | CPU/NPU compatible |
| Modelos de lenguaje locales | En la propia laptop | Mucha RAM y/o GPU |
| Generación de imágenes local | En la propia laptop | GPU potente y suficiente VRAM |
| Desarrollo y entrenamiento de modelos | En el equipo o infraestructura externa | Hardware de gama alta |
¿Hace falta una laptop especial para utilizar ChatGPT?
En la mayoría de los casos, no.
Si tu principal actividad consiste en utilizar ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot u otras herramientas online, no necesitas comprar una laptop gaming de varios miles de soles únicamente porque incluya la palabra «IA» en su descripción.
Para este uso es mucho más importante conseguir un equipo equilibrado.
Un procesador moderno de gama media, 16 GB de RAM y un SSD de 512 GB son un punto de partida muy razonable para trabajar con varias aplicaciones abiertas, utilizar el navegador con muchas pestañas, editar documentos y utilizar herramientas de inteligencia artificial simultáneamente.
La RAM, además, tiene una importancia considerable. Es la memoria que utiliza el ordenador para mantener abiertas las aplicaciones y los datos con los que estamos trabajando.
Con 8 GB podemos trabajar, pero 16 GB ofrecen bastante más margen para un entorno profesional. Si además utilizamos programas de edición, grandes hojas de cálculo, máquinas virtuales o herramientas de desarrollo, 32 GB empiezan a resultar interesantes.
¿Qué es una NPU y por qué aparece tanto en las nuevas laptops?
Uno de los términos que más ha empezado a aparecer en las especificaciones de los ordenadores es NPU.
Son las siglas de Neural Processing Unit, una unidad de procesamiento diseñada específicamente para determinadas operaciones relacionadas con inteligencia artificial.
No sustituye necesariamente al procesador ni a la tarjeta gráfica. Los tres componentes pueden trabajar conjuntamente.
De forma sencilla, podemos imaginarlo así:
- CPU: es el procesador general del ordenador. Se encarga de una enorme variedad de tareas.
- GPU: está especialmente preparada para realizar muchas operaciones en paralelo y resulta fundamental para gráficos y determinadas cargas de IA.
- NPU: está diseñada para ejecutar determinadas tareas de inteligencia artificial de forma eficiente y con un consumo energético reducido.
Intel describe precisamente los nuevos AI PC como equipos en los que CPU, GPU y NPU trabajan conjuntamente para gestionar las diferentes cargas de trabajo.
Por eso, encontrar términos como Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI o Snapdragon X puede ser interesante si queremos utilizar funciones de IA directamente en el ordenador.
Ahora bien, tener una NPU no significa que la laptop pueda ejecutar cualquier modelo de IA. Su utilidad depende del software compatible y del tipo de tarea.
Procesador: ¿cuánto importa para trabajar con IA?
El procesador sigue siendo uno de los componentes fundamentales.
Para alguien que utiliza principalmente IA en la nube, no es necesario comprar el procesador más potente del mercado. Un Intel Core Ultra, Core i5/i7 moderno, AMD Ryzen 5/Ryzen 7 o equivalente puede proporcionar un rendimiento más que suficiente dependiendo de la configuración concreta.
En cambio, si vamos a ejecutar modelos localmente, el procesador gana importancia, aunque no es el único componente que debemos mirar.
Una laptop con un procesador muy potente pero poca RAM o una GPU limitada puede resultar menos adecuada para determinados trabajos de IA que otra máquina más equilibrada.
La RAM: probablemente más importante de lo que parece
Cuando hablamos de IA local, la memoria RAM adquiere especial importancia.
Un modelo de IA necesita espacio para almacenarse y trabajar. Cuanto mayor y más complejo sea el modelo, mayores pueden ser sus necesidades de memoria.
Por eso, para una laptop destinada exclusivamente a ChatGPT o Gemini en la nube, 16 GB de RAM son una configuración muy recomendable.
Para experimentar con modelos locales, 32 GB ofrecen mucho más margen.
Y si el objetivo es trabajar habitualmente con modelos grandes, grandes cantidades de datos o varias aplicaciones pesadas al mismo tiempo, puede ser interesante considerar equipos con 64 GB o más, siempre teniendo en cuenta qué modelos queremos ejecutar.
No existe una cifra mágica: las necesidades dependen del modelo, de su configuración y de la forma en que se ejecuta.
La tarjeta gráfica: el componente que cambia las reglas
Si quieres ejecutar IA localmente, especialmente generación de imágenes o modelos relativamente grandes, la GPU puede convertirse en uno de los componentes más importantes.
Las tarjetas gráficas NVIDIA GeForce RTX son especialmente relevantes porque cuentan con tecnologías y memoria dedicada que pueden utilizarse para cargas de IA. NVIDIA señala actualmente que sus GPU GeForce RTX pueden utilizarse para desarrollar y probar modelos locales, con configuraciones que van desde 6 hasta 32 GB de memoria gráfica según el equipo.
Aquí aparece otro término importante: VRAM.
La VRAM es la memoria de la tarjeta gráfica. No debemos confundirla directamente con la RAM del ordenador.
Para juegos, edición de vídeo y determinadas aplicaciones de inteligencia artificial, disponer de más VRAM puede marcar una diferencia importante.
Por ejemplo, una laptop con una RTX 3050 puede ser perfectamente válida para determinados trabajos y experimentos, mientras que una RTX 5060 o RTX 5070 ofrece un margen considerablemente mayor para cargas gráficas y de IA.
Eso no significa que una GPU más potente sea siempre necesaria.
Si vas a utilizar ChatGPT, Claude y Gemini online, comprar una RTX 5070 solo por la IA probablemente sea gastar dinero innecesariamente.
¿Cuánto almacenamiento necesita una laptop para IA?
El almacenamiento también merece atención.
Un SSD de 512 GB puede ser suficiente para un usuario que trabaja principalmente en la nube.
Pero si queremos descargar modelos de inteligencia artificial, datasets, imágenes, vídeos y herramientas de desarrollo, el espacio disponible puede reducirse rápidamente.
En ese caso, 1 TB de SSD resulta mucho más cómodo.
También conviene comprobar si el almacenamiento puede ampliarse posteriormente. Una laptop con 512 GB que permita instalar otro SSD puede ser una opción más interesante que un modelo cuyo almacenamiento no se pueda ampliar.
¿Es mejor una laptop Copilot+ para trabajar con IA?
No necesariamente, pero puede ser una opción interesante.
Los Copilot+ PC representan una categoría concreta de ordenadores Windows con hardware especializado para IA. Microsoft establece, entre otros requisitos, una NPU con más de 40 TOPS para las experiencias Copilot+ correspondientes.
La ventaja es que determinadas funciones de IA pueden ejecutarse directamente en el dispositivo, reduciendo la dependencia de servidores externos y pudiendo mejorar la eficiencia energética.
Microsoft también incorpora componentes de IA diseñados para funcionar localmente en Windows 11, entre ellos Phi Silica, un modelo optimizado para las NPU de estos equipos.
Pero hay una diferencia importante:
una laptop Copilot+ no es automáticamente la mejor laptop para ejecutar modelos locales grandes.
Para ese propósito pueden tener más importancia la cantidad de RAM, la GPU y, especialmente, la memoria disponible para la GPU.
¿Qué características debería tener una laptop según el uso?
No existe una única configuración perfecta. Podemos dividir la elección en tres perfiles.
Para utilizar ChatGPT, Claude y Gemini
Si vas a utilizar principalmente servicios de IA en la nube:
- Procesador moderno de gama media.
- 16 GB de RAM.
- SSD de 512 GB.
- Pantalla de buena calidad.
- Buena autonomía.
- Wi-Fi rápido.
- Cámara y micrófono adecuados si realizas videollamadas.
Una NPU puede ser un extra interesante, pero no debería ser el principal motivo para comprar el ordenador.
Para experimentar con IA local
Si quieres instalar modelos y realizar pruebas:
- Procesador moderno.
- 32 GB de RAM como referencia recomendable.
- SSD de 1 TB.
- GPU dedicada con memoria suficiente.
- NVIDIA RTX puede ser especialmente interesante por el ecosistema de software disponible.
- Buena refrigeración.
Aquí ya merece la pena prestar mucha más atención a la GPU y a la VRAM.
Para trabajar profesionalmente con modelos locales
Si vas a desarrollar aplicaciones de IA, trabajar con grandes modelos, generar imágenes localmente o realizar cargas de trabajo intensivas:
- 32 GB de RAM como mínimo razonable, aunque puede ser recomendable más.
- GPU dedicada potente.
- Mucha VRAM.
- SSD de 1 TB o más.
- Procesador de gama alta.
- Sistema de refrigeración adecuado.
- Posibilidad de ampliar almacenamiento o memoria, cuando sea posible.
En este nivel, la laptop deja de ser simplemente un ordenador para «usar IA» y se convierte en una máquina de procesamiento de IA.
5 laptops de Ripley interesantes para trabajar con IA
En el mercaado encontramos laptops con configuraciones muy diferentes. Por eso, el ranking no debería basarse únicamente en cuál tiene el procesador más potente, sino en qué tipo de usuario va a utilizarla. Los precios y la disponibilidad pueden cambiar.
1. Lenovo Legion 5i — la opción más completa para IA local
Intel Core Ultra 7 255HX + RTX 5060 8 GB + 32 GB RAM + 1 TB SSD
Es probablemente una de las configuraciones más interesantes del catálogo para quien realmente quiera experimentar con IA local.
Sus 32 GB de RAM, 1 TB de almacenamiento y RTX 5060 con 8 GB de memoria gráfica proporcionan un conjunto mucho más preparado para cargas exigentes que una laptop convencional.
En Ripley aparece con pantalla de 15,1 pulgadas WQXGA y 165 Hz, 32 GB de RAM y 1 TB SSD.
Ideal para: IA local, programación, generación de imágenes, edición y usuarios avanzados.
2. ASUS Gaming V16 C7 — mucha GPU por el precio
16 GB RAM + 1 TB SSD + RTX 5070 8 GB
Para quien concede prioridad a la potencia gráfica, esta ASUS destaca por incorporar una RTX 5070 con 8 GB y 16 GB de RAM.
Es una configuración especialmente interesante si queremos utilizar aplicaciones que aprovechan la GPU, aunque para modelos locales más exigentes los 16 GB de RAM pueden convertirse antes en una limitación que en el Lenovo Legion anterior.
Ideal para: generación de imágenes, IA acelerada por GPU, edición y gaming.
3. Lenovo LOQ — equilibrio entre precio y capacidad para IA
Intel Core i7 + 16 GB RAM + 1 TB SSD + RTX 5060 8 GB
El Lenovo LOQ disponible en Ripley combina 16 GB de RAM con una RTX 5060 de 8 GB y 1 TB de almacenamiento.
Es una alternativa interesante para quien quiere entrar en la IA local sin saltar directamente a equipos de gama muy alta.
Los 16 GB de RAM son suficientes para muchos usos, aunque un usuario que tenga claro que va a trabajar frecuentemente con modelos locales debería valorar una configuración de 32 GB.
Ideal para: usuarios avanzados, IA local moderada, programación y creación de contenido.
4. HP AI 15 — buena opción para trabajar con IA en la nube
Intel Core Ultra 7 + 24 GB RAM + 1 TB SSD
Esta configuración resulta especialmente interesante para un perfil profesional que utiliza ChatGPT, Claude, Gemini y herramientas de productividad basadas en IA, pero no necesita una GPU dedicada de gran potencia.
Sus 24 GB de RAM y 1 TB SSD proporcionan bastante margen para multitarea y almacenamiento, mientras que el Core Ultra pertenece a una generación de procesadores diseñada también teniendo en cuenta las cargas de IA.
Ideal para: profesionales, autónomos, trabajo de oficina, productividad y herramientas de IA online.
5. Lenovo IdeaPad 5 2 en 1 — alternativa versátil
AMD Ryzen AI 7 + 16 GB RAM + 512 GB SSD + pantalla táctil de 14 pulgadas
El Lenovo IdeaPad 5 2 en 1 combina un procesador Ryzen AI 7 con 16 GB de RAM, 512 GB SSD y pantalla táctil.
Su principal atractivo no está en ejecutar grandes modelos locales, sino en ofrecer un equipo moderno y versátil con hardware preparado para determinadas funciones de IA, además del formato convertible.
Ideal para: productividad, movilidad, estudiantes y profesionales que utilizan IA principalmente online.
Entonces, ¿qué laptop comprar para trabajar con inteligencia artificial?
La conclusión más importante es que no hay que comprar una laptop simplemente porque diga «AI» en la caja.
Si vas a utilizar ChatGPT, Claude, Gemini o herramientas similares a través de internet, prioriza un equipo equilibrado: 16 GB de RAM, SSD de 512 GB o 1 TB, un procesador moderno, buena pantalla y autonomía. Una NPU puede ser un añadido interesante, especialmente pensando en las nuevas funciones de Windows, pero no necesitas una GPU de gama alta.
Si quieres ejecutar modelos de IA directamente en la laptop, la situación cambia. En ese caso, presta especial atención a la RAM, la GPU y la memoria de la GPU (VRAM). Para un usuario avanzado, una configuración con 32 GB de RAM, SSD de 1 TB y una GPU NVIDIA RTX con 8 GB de VRAM constituye un punto de partida mucho más interesante.
Y si tu objetivo es desarrollar o ejecutar modelos especialmente grandes, una laptop tiene límites físicos que no debemos ignorar. En ese escenario puede resultar más eficiente combinar un equipo potente con servicios de computación en la nube.
En definitiva, la mejor laptop para inteligencia artificial no es necesariamente la que tiene más TOPS, más núcleos o la tarjeta gráfica más cara. Es la que tiene el hardware adecuado para la forma concreta en la que vas a utilizar la IA.
