- AI Core actualiza y ejecuta modelos de IA en el dispositivo con baja latencia.
- Gemini Nano corre en AICore; acceso vía ML Kit GenAI y AI Edge SDK.
- Primer despliegue fuerte en Pixel 8 Pro; builds para varios chipsets.
- Ventajas claras, pero ojo a batería, notificaciones y privacidad.
AI Core de Google se ha colado en el vocabulario tech como el nuevo núcleo de IA en Android que mantiene al día modelos y experiencias inteligentes directamente en el teléfono. Es una pieza de sistema discreta, pero clave, que ya impulsa funciones modernas especialmente en los Pixel más recientes, y que apunta a extenderse a más dispositivos a medio plazo.
En esta guía recopilamos lo más fiable que se ha publicado sobre este tema: desde listados de Play Store y APK hasta documentación oficial y la experiencia real de usuarios. Explicamos cómo funciona el servicio AICore de Google, qué aporta a desarrolladores y usuarios, sus ventajas y sus limitaciones.
Qué es AI Core y por qué importa
AI Core (paquete del sistema com.google.android.aicore) es un servicio que provee “funciones inteligentes en Android” y proporciona a las apps “los últimos modelos de IA”. Su presencia se detectó en Android 14 (una beta temprana ya incluía el paquete), y su ficha en Google Play se ha mostrado al menos en Pixel 8 y Pixel 8 Pro, con indicios de una disponibilidad más amplia en el futuro.
En la práctica, AI Core hace de canal de distribución y ejecución de modelos de aprendizaje automático y generativos en el propio dispositivo. Según las descripciones vistas en la app y en capturas compartidas por la comunidad, “las funciones basadas en IA se ejecutan directamente en el dispositivo con los últimos modelos” y el teléfono “actualizará los modelos automáticamente”. La imagen de nube que acompaña a estos textos sugiere que el refresco puede servirse desde la nube, aunque la inferencia ocurra localmente.
Cómo funciona: servicio del sistema y ejecución en el dispositivo
AI Core corre en segundo plano como servicio de Android, similar en filosofía a componentes como Private Compute Services o Android System Intelligence. De ahí que, tras la actualización a Android 14, varios dispositivos incluyan un marcador tipo “stub” preparado para que el servicio se active o actualice cuando toca.
Su misión es doble: por un lado, mantener al día los modelos de IA y, por otro, facilitar a las apps acceso al cómputo y a las APIs necesarias sin que cada desarrollador tenga que cargar con todo. AI Core aprovecha el hardware del dispositivo para reducir la latencia de inferencia y permitir que muchas capacidades funcionen sin conexión, lo que además mejora la privacidad al no enviar datos a la nube para cada petición.
Una comparación útil es ARCore: aquella plataforma de realidad aumentada de Google que los fabricantes y desarrolladores usan para activar experiencias AR. AICore busca ser ese equivalente para la IA en Android: una capa uniforme que habilita y actualiza modelos y capacidades de forma silenciosa y fiable, funcionando a nivel de sistema.
Gemini Nano: IA generativa en el móvil y vías de acceso
El motor estrella dentro de este entramado es Gemini Nano, un modelo fundacional de Google pensado para correr en el dispositivo. Su objetivo es claro: habilitar experiencias generativas ricas sin depender de red, con costes más bajos por ejecución, latencia muy reducida y mayores garantías de privacidad al procesar localmente.
Gemini Nano opera integrado en el servicio AICore y se mantiene actualizado por este mismo canal. Hoy, el acceso para desarrolladores se ofrece por dos vías diferenciadas que cubren necesidades distintas y perfiles de equipo variados.
- ML Kit GenAI APIs: un interfaz de alto nivel que expone funciones como resumen, corrección (proofreading), reescritura y descripción de imágenes. Ideal si quieres añadir capacidades rápidas y probadas con poco esfuerzo de integración.
- Google AI Edge SDK (acceso experimental): pensado para equipos que buscan explorar y poner a prueba experiencias de IA en el dispositivo con mayor control. Es una opción útil para prototipar y experimentar antes de un despliegue amplio.
Este enfoque mixto permite que proyectos de cualquier tamaño incorporen IA a buen ritmo: desde apps que solo necesitan un par de funciones generativas, hasta compañías que quieren profundizar y personalizar la experiencia sobre el mismo teléfono.
Disponibilidad actual y hacia dónde apunta
La actualización inicial fuerte se ha centrado en Pixel 8 Pro, donde se ha desplegado a la vez en versiones estables y betas de Android (ramas QPR1 y QPR2). En el momento en que se compartió esta información, no estaba confirmado que el Pixel 8 “base” recibiera la misma actualización al mismo tiempo, algo lógico dado que el modelo Pro presume de más capacidades de IA en software.
Pese a que la ficha en Google Play parece mostrarse, por ahora, en los Pixel 8/8 Pro, el lenguaje utilizado (“proporciona apps con los últimos modelos de IA”) sugiere un alcance mayor más adelante. Además, el descubrimiento del paquete en el sistema y los distintos builds del APK para varios soc refuerzan la idea de compatibilidad ampliada.
En paralelo, el ecosistema también se mueve: Samsung registró las marcas “AI Phone” and “AI Smartphone” y prepara una actualización a One UI 6.1 con experiencias de IA más profundas en los Galaxy S24; además, Google integra Gemini en Fitbit. Todo esto encaja con la apuesta general de la industria por la IA en el dispositivo, donde AICore encaja como pieza de infraestructura clave en Android.
Versiones, builds y ritmo de actualización
Los listados de paquetes revelan que Google publica compilaciones específicas por plataforma y que el ritmo de actualización es activo. Se han visto builds con soporte “Android + 12” y fechas recientes, cubriendo diferentes variantes de hardware (por ejemplo, Samsung SLSI y Qualcomm):
- 0.release.samsungslsi.aicore_20250404.03_RC07.752784090 — 20 ago. 2025
- 0.release.qc8650.aicore_20250404.03_RC07.752784090 — 28 jul. 2025
- 0.release.aicore_20250404.03_RC04.748336985 — 21 jul. 2025
- 0.release.prod_aicore_20250306.00_RC01.738380708 — 2 ago. 2025
- 0.release.qc8635.prod_aicore_20250206.00_RC11.738403691 — 26 mar. 2025
- 0.release.prod_aicore_20250206.00_RC11.738403691 — 26 mar. 2025
Este detalle no solo prueba que AI Core se actualiza con frecuencia, sino que confirma que Google cuida el soporte multichip y multioem, requisito indispensable si de verdad quiere democratizar las funciones de IA en Android más allá de los Pixel.
Qué gana el usuario: rapidez, privacidad y más funciones
Para el usuario final, la mayor ventaja de AICore es que muchas funcionalidades “inteligentes” funcionan directamente en el dispositivo, reduciendo la latencia y evitando esperas. Esto es especialmente útil en tareas como resumir, reescribir o describir imágenes desde el móvil, donde la inmediatez marca la diferencia.
La otra gran baza es la privacidad: al ejecutarse localmente, menos datos salen del teléfono. Y cuando AI Core necesite actualizar modelos, lo hará de forma automatizada, sin que el usuario tenga que perseguir paquetes o abrir apps específicas para estar al día.
En la línea de lo que Google remarcó al lanzar Android 14 y los Pixel 8, el objetivo es presumir del “modelo de IA totalmente en el dispositivo” y llevar ese enfoque a más funciones y a más fabricantes con el paso del tiempo.
Críticas y problemas detectados por usuarios
La otra cara de la moneda son los reportes de usuarios, que sirven para poner pies en la tierra. Algunos destacan que la app se actualiza y corre en segundo plano “independientemente de lo que hagan”, llegando a consumir batería por encima de lo esperado y manteniéndose activa incluso tras desactivar o reinstalar.
Otro patrón común es la gestión de red: hay quejas de que AI Core “debería ofrecer opción de actualizarse con datos móviles”, ya que en ausencia de Wi‑Fi el sistema muestra la notificación fija de “esperando conexión Wi‑Fi”. Esto, además de ser molesto, deja a quien no tiene Wi‑Fi sin la actualización, y con un aviso constante en la barra.
También hay quien ha descubierto el paquete sin haberlo “instalado” conscientemente, especialmente en móviles de fabricantes que lo integran a nivel de sistema. En algún caso, usuarios de Samsung señalaban que “no debería forzarse” y que les gustaría poder elegir, reflejando la tensión habitual entre componentes de sistema y control del usuario.
Incluso se han visto reseñas que cuestionan la autenticidad de valoraciones extremadamente positivas, frente a una mayoría con quejas concretas (batería, notificaciones, red). En esos hilos, varios lectores marcaron como útiles dichas críticas (por ejemplo, 29 y 2 votos de utilidad en reseñas), lo que muestra que el malestar no es anecdótico.
Ventajas y posibles desventajas de usar AI Core
Al evaluar la plataforma hay que equilibrar sus pros con sus contras. Entre las ventajas, destaca el ahorro de tiempo para equipos al no tener que entrenar modelos desde cero, el acceso a librerías modernas y herramientas integradas, y la mejora de experiencia para usuarios por latencia y privacidad.
Entre las desventajas, además de los reportes de consumo de batería en ciertas situaciones, está la ocupación de recursos (almacenamiento y proceso) en dispositivos limitados, y el hecho de que haya actualizaciones y procesos en segundo plano que no siempre son transparentes o configurables para el usuario menos técnico.
Por último, no hay que perder de vista la dimensión de privacidad: la propia documentación que acompaña a AI Core advierte de que se pueden recopilar datos de uso de las apps que utilicen estas capacidades, con fines de mejora del servicio (y potencialmente para otros usos, como segmentación publicitaria, según políticas aplicables).
AI Core consolida en Android una estructura común para distribuir, actualizar y ejecutar modelos de IA, dando cobertura a apps de Google y de terceros, y acomodándose a distintos chips y fabricantes.
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