Aprendizaje federado

¿Qué es el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático que entrena modelos de IA en fuentes de datos distribuidas sin trasladar todos los datos sin procesar a una ubicación central. En lugar de recopilar datos confidenciales en un solo sistema, cada dispositivo, servidor, organización o ubicación participante entrena el modelo de forma local y comparte las actualizaciones resultantes, que se pueden combinar en un modelo compartido más sólido.

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Tiempo de lectura: 12 minutos y 30 segundos | Publicado: 31 de julio de 2026

Índice

Conclusiones principales sobre el aprendizaje federado

El aprendizaje federado ayuda a las organizaciones a entrenar modelos de IA en fuentes de datos distribuidas sin necesidad de centralizar datos sin procesar.
El aprendizaje federado se encuentra en la intersección de la IA, la privacidad de los datos y la computación distribuida porque el entrenamiento de modelos se produce en sistemas, ubicaciones, dispositivos u organizaciones independientes.
Los casos de uso comunes incluyen investigación médica, servicios financieros, detección de fraude, aplicaciones móviles, IA en el extremo y colaboración entre organizaciones.
El aprendizaje federado puede mejorar la privacidad y el acceso a los datos, pero no puede prescindir de una seguridad, gobernanza, supervisión y planificación de la infraestructura sólidas.

¿Qué hace el aprendizaje federado?

Explicado de manera sencilla, el aprendizaje federado permite a los modelos de IA aprender de los datos de muchos lugares sin necesidad de copiarlos en un solo lugar. Los datos se mantienen más cerca de donde se crearon, mientras que el modelo aprende de patrones en múltiples ubicaciones.

Por ejemplo, es posible que varios hospitales precisen entrenar un modelo de IA utilizando datos médicos, pero no puedan compartir historiales de pacientes entre sí. Con el aprendizaje federado, cada hospital puede entrenar el modelo a nivel local sobre la base de sus propios datos. Las actualizaciones se pueden combinar, lo que ayuda a mejorar el modelo compartido sin mover directamente los datos sin procesar del paciente.

¿Por qué es importante el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado es importante porque las organizaciones a menudo necesitan más datos para mejorar los modelos de IA, pero no siempre pueden centralizar esos datos debido a los límites operativos, de privacidad, seguridad, cumplimiento o soberanía.

Esto es especialmente importante para sectores como la atención sanitaria, los servicios financieros, las telecomunicaciones, el gobierno, la fabricación y la investigación. Estas organizaciones pueden tener datos valiosos distribuidos entre ubicaciones, unidades de negocio, dispositivos, partners o regiones. El aprendizaje federado puede ayudarles a colaborar en materia de IA, al tiempo que mantienen un mayor control sobre el lugar de residencia de los datos.

El aprendizaje federado también puede apoyar la IA en el extremo. Cuando los dispositivos, los sensores, las máquinas o las aplicaciones móviles crean datos, el entrenamiento local puede reducir la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos sin procesar a un sistema central.

¿Cómo funciona el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado funciona enviando un modelo a varios sistemas participantes, entrenando ese modelo a escala local y combinando sus actualizaciones en un modelo compartido mejorado.

Un proceso de aprendizaje federado típico incluye:

Un sistema o capa de coordinación central crea un modelo inicial.
Los clientes, dispositivos, servidores u organizaciones participantes entrenan el modelo sobre la base de datos locales.
Cada participante envía actualizaciones del modelo, no el conjunto de datos sin procesar completo, para su agregación.
Las actualizaciones se combinan en un nuevo modelo global o compartido.
El modelo mejorado se redistribuye y el proceso se repite hasta que el modelo alcanza el rendimiento deseado.

En algunos enfoques de aprendizaje federado, un servidor central coordina la agregación. En enfoques más descentralizados, los participantes pueden intercambiar actualizaciones de modelos sin depender de un único agregador central.

Aprendizaje federado frente a aprendizaje automático tradicional

El aprendizaje federado y el aprendizaje automático tradicional entrenan modelos a partir de datos, pero manejan los datos de forma diferente.

Área	Aprendizaje automático tradicional	Aprendizaje federado
Ubicación de los datos	Los datos suelen estar centralizados antes del entrenamiento.	Los datos permanecen distribuidos entre dispositivos, ubicaciones u organizaciones.
Proceso de entrenamiento	Un modelo entrena los datos en un entorno central.	Un modelo entrena localmente en múltiples entornos.
Movimiento de datos	Los datos sin procesar a menudo se trasladan a un lago de datos, almacén o sistema de entrenamiento compartido.	Las actualizaciones de modelos se mueven, mientras que los datos sin procesar se mantienen más cerca de su origen.
Enfoque de privacidad	La privacidad depende de cómo se protejan los datos centralizados.	La privacidad mejora al reducir la necesidad de centralizar los datos sin procesar.
Casos de uso habituales	Entrenamiento de IA general, análisis, data science centralizada, desarrollo de modelos.	Atención sanitaria, finanzas, IA en el extremo, aplicaciones móviles, datos regulados, IA entre organizaciones.
Desafío principal	Recopilar, almacenar, proteger y gobernar grandes conjuntos de datos centralizados.	Coordinar el entrenamiento distribuido, la seguridad, la calidad del modelo y la gobernanza.

¿Cuándo resulta más útil el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado no siempre es mejor que el aprendizaje automático tradicional. Resulta más útil cuando los datos no se pueden mover o compartir fácilmente pero, a pesar de ello, la organización desea entrenar modelos basados en fuentes de datos distribuidas.

Aprendizaje federado frente a aprendizaje distribuido

El aprendizaje federado es un tipo de aprendizaje automático distribuido, pero los dos términos no son sinónimos.

Área	Aprendizaje distribuido	Aprendizaje federado
Objetivo principal	Acelerar o escalar el entrenamiento de modelos en múltiples sistemas.	Entrena modelos basados en fuentes de datos distribuidas mientras se mantienen los datos sin procesar en el entorno local.
Entorno de datos	Los datos pueden gestionarse y dividirse centralmente entre nodos de computación.	Los datos suelen permanecer en clientes, ubicaciones, dispositivos u organizaciones independientes.
Enfoque en la privacidad	No siempre es el objetivo principal.	La privacidad y la ubicación de los datos son objetivos fundamentales.
Configuración común	Centros de datos, clústeres en la nube, entornos de HPC, plataformas de entrenamiento de IA.	Hospitales, bancos, dispositivos móviles, ubicaciones en el extremo, redes de investigación, ecosistemas de partners.
Coordinación	A menudo gestionado por una infraestructura de entrenamiento central.	Puede utilizar un agregador central o un modelo de coordinación descentralizado.

¿Por qué el aprendizaje federado es diferente del aprendizaje distribuido?

El aprendizaje distribuido suele consistir en escalar la computación. El aprendizaje federado a menudo consiste en aprender de datos distribuidos sin centralizar dichos datos.

¿Por qué es importante el aprendizaje federado para la privacidad?

El aprendizaje federado es importante para la privacidad pues reduce la necesidad de mover datos sin procesar a una única ubicación centralizada. Esto puede ayudar a las organizaciones a entrenar modelos de IA mientras mantienen los datos confidenciales más cerca del origen.

Esto no significa que el aprendizaje federado sea automáticamente privado o seguro. Aún así, las actualizaciones de modelos pueden revelar información si no están protegidas de manera adecuada. Las organizaciones pueden necesitar técnicas como cifrado, agregación segura, privacidad diferencial, controles de acceso, registro de auditoría y políticas de gobernanza para reducir el riesgo.

El aprendizaje federado se entiende mejor como un enfoque que preserva la privacidad para el entrenamiento de IA, no como una solución de privacidad completa en sí misma.

¿Cuáles son ejemplos de aprendizaje federado?

El aprendizaje federado puede ser útil cuando las organizaciones necesitan aprender de datos distribuidos o confidenciales.

Caso de uso	Cómo puede ayudar el aprendizaje federado
Investigación médica	Los hospitales pueden colaborar en modelos de IA sin compartir directamente los historiales de los pacientes.
Diagnóstico por imágenes	Los modelos pueden aprender de los datos de imágenes de diagnóstico de diferentes centros clínicos, mientras que los datos permanecen en el entorno local.
Servicios financieros	Los bancos pueden mejorar los modelos de detección de fraude mientras protegen los datos confidenciales de los clientes.
Aplicaciones móviles	Los modelos pueden mejorar a partir del comportamiento del usuario en todos los dispositivos sin centralizar todos los datos de usuario sin procesar.
IA en el extremo industrial	Los centros de fabricación pueden entrenar modelos a partir de datos de equipos locales sin mover todos los datos operativos.
Experiencia de cliente y comercio minorista	Las tiendas o regiones distribuidas pueden mejorar los modelos mientras mantienen los datos de los clientes más cerca de los sistemas de origen.
Sector público e investigación	Las agencias o instituciones pueden colaborar en materia de IA mientras mantienen el control de los datos y los límites de las políticas.

¿Por qué los ejemplos de aprendizaje federado suelen ser sensibles a la privacidad?

Estos ejemplos muestran por qué el aprendizaje federado es especialmente relevante para entornos distribuidos y sensibles a la privacidad.

¿Cómo apoya el aprendizaje federado a la IA en el extremo?

El aprendizaje federado admite la IA en el extremo al permitir que los modelos aprendan de los datos creados en el extremo o cerca de él. En lugar de trasladar cada lectura de sensor, imagen, registro o interacción de dispositivo a un sistema central, las organizaciones pueden entrenar modelos a escala local y compartir las actualizaciones.

Esto puede resultar útil en ubicaciones de fabricación, dispositivos sanitarios, tiendas minoristas, redes de telecomunicaciones, aplicaciones móviles y vehículos conectados. En estos entornos, los datos pueden ser confidenciales, de gran tamaño, de baja latencia o su traslado puede resultar costoso.

El aprendizaje federado puede ayudar a los sistemas de IA en el extremo a mejorar con el tiempo, mientras reduce los requisitos de transferencia de datos y mantiene más datos cerca de su lugar de creación.

¿Cómo eligen las organizaciones una solución de aprendizaje federado?

Las organizaciones deberían elegir una solución de aprendizaje federado basada en la sensibilidad de los datos, la complejidad de los casos de uso, los requisitos de seguridad, el entorno de infraestructura y la madurez operativa.

Los factores más importantes incluyen los siguientes:

Compatibilidad con entrenamiento distribuido en ubicaciones, dispositivos, nubes o entornos de extremo.
Capacidades de privacidad y seguridad, como cifrado, agregación segura, control de acceso y registro de auditoría.
Integración con plataformas existentes de IA, datos, nube, seguridad e infraestructura.
Compatibilidad con gobernanza, supervisión, validación de modelos e informes de cumplimiento.
Capacidad para escalar entre participantes mientras se mantiene el rendimiento y la fiabilidad.

La solución adecuada debería ayudar a los equipos a coordinar el entrenamiento distribuido de IA sin crear riesgos, complejidad operativa o transferencia de datos innecesarios.

¿Cuáles son las ventajas del aprendizaje federado?

El aprendizaje federado puede ayudar a las organizaciones a mejorar los modelos de IA y, al mismo tiempo, reducir la necesidad de centralizar datos confidenciales o regulados.

Entre los beneficios más habituales, se incluyen los siguientes:

Privacidad de los datos mejorada porque los datos sin procesar pueden permanecer más cerca de su origen.
Acceso mejorado a datos distribuidos entre equipos, ubicaciones, dispositivos u organizaciones.
Admite la colaboración en entornos regulados o sensibles a la privacidad.
Reducción del movimiento de datos, lo que puede reducir los problemas de ancho de banda, latencia y transferencia de datos.
Mayor compatibilidad con casos de uso de IA en el extremo, IA móvil, atención sanitaria, servicios financieros y datos soberanos.

La principal ventaja es que el aprendizaje federado permite la colaboración en IA cuando el intercambio directo de datos resulta difícil, está restringido o supone un riesgo.

¿Qué desafíos plantea el aprendizaje federado?

El aprendizaje federado puede ser complejo porque el entrenamiento de IA se produce en sistemas, fuentes de datos y participantes distribuidos.

Algunos de los desafíos más habituales incluyen los siguientes:

Coordinar el entrenamiento de modelos en muchos dispositivos, ubicaciones u organizaciones.
Gestionar las diferencias en la calidad de los datos entre los participantes.
Proteger las actualizaciones de modelos de los riesgos de seguridad, privacidad o envenenamiento.
Gestionar redes poco fiables, ancho de banda limitado o recursos de computación heterogéneos.
Supervisar el rendimiento, el sesgo, la deriva y la gobernanza del modelo en entornos distribuidos.

El aprendizaje federado también precisa unas políticas claras para la participación, el uso de datos, la propiedad del modelo, la seguridad, el cumplimiento y la responsabilidad.

Cómo apoya HPE el aprendizaje federado

HPE apoya el aprendizaje federado a través de una infraestructura de IA segura, capacidades de nube privada, plataformas edge-to-cloud y servicios que ayudan a las organizaciones a construir y manejar entornos de IA distribuidos.

HPE Private Cloud AI puede ayudar a las organizaciones a ejecutar cargas de trabajo de IA en un entorno de nube privada con un mayor control sobre los datos, el acceso, la infraestructura y las operaciones. Esto puede apoyar a las organizaciones que precisen privacidad, gobernanza e implementación segura de la IA, al tiempo que mantienen los datos confidenciales bajo un mayor control.

HPE ProLiant Compute puede proporcionar la infraestructura de servidores necesaria para las cargas de trabajo de computación distribuida e IA en centros de datos, entornos de nube privada y ubicaciones en el extremo. NVIDIA AI Computing by HPE puede ayudar a las organizaciones a implementar una infraestructura de IA escalable para el entrenamiento, el ajuste y la inferencia. GreenLake puede respaldar las operaciones en la nube híbrida y los modelos de consumo flexible en entornos distribuidos.

Para organizaciones con requisitos de control regional, regulatorio o de soberanía de datos, HPE AI Factory for Sovereign AI puede respaldar entornos de IA diseñados en torno al control de datos, el cumplimiento y las operaciones seguras.

Con HPE, las organizaciones pueden crear entornos de IA que admitan datos distribuidos, IA sensible a la privacidad, IA en el extremo, operaciones de IA gobernadas e infraestructura de computación escalable.

Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje federado

¿Cuáles son los mejores marcos de aprendizaje federado a valorar?

Los marcos de aprendizaje federados comunes incluyen TensorFlow Federated, Flower, FedML, OpenFL, PySyft y FATE. El marco adecuado depende del caso de uso, el entorno de programación, los requisitos de privacidad, el modelo de implementación, las necesidades de escalabilidad y la integración con los flujos de trabajo de IA y datos existentes.

¿Deberían las empresas comprar una plataforma de aprendizaje federado o crear la suya propia?

Las empresas deberían plantearse la compra de una plataforma de aprendizaje federada cuando necesiten soporte, gobernanza, seguridad, supervisión, integraciones e implementación más rápida. La construcción a escala interna puede tener sentido para investigaciones especializadas o requisitos altamente personalizados, pero puede requerir más recursos de ingeniería, seguridad, operaciones y mantenimiento.

¿Qué deberían buscar las organizaciones de servicios financieros en una plataforma de aprendizaje federado?

Las organizaciones de servicios financieros deberían buscar una plataforma de aprendizaje federado que respalde la colaboración segura, la privacidad de los datos, la auditabilidad, los controles de acceso, la supervisión de modelos, los casos de uso de detección de fraude y los informes regulatorios. La plataforma debería ayudar a los equipos a mejorar los modelos sin exponer datos confidenciales de clientes o transacciones.

¿Qué deberían tener en cuenta las organizaciones sanitarias en lo que respecta al aprendizaje federado con datos clínicos?

Las organizaciones sanitarias deberían tener en cuenta la privacidad, el consentimiento del paciente, la seguridad clínica, las necesidades de cumplimiento de la HIPAA o regionales, la calidad de los datos, la validación de modelos, la supervisión de sesgos y la auditabilidad. Una solución de aprendizaje federado debería facilitar la colaboración de varias ubicaciones en modelos de IA, mientras los datos clínicos se mantienen protegidos bajo control local.