Dell Technologies ha ampliado su estrategia de inteligencia artificial empresarial con una propuesta muy concreta: ejecutar agentes de IA cerca de los datos, en equipos locales y estaciones de trabajo, antes de llevarlos al centro de datos. La compañía ha presentado Dell Deskside Agentic AI, una nueva pieza dentro de Dell AI Factory with NVIDIA pensada para empresas que quieren pasar de las pruebas de IA agéntica a entornos de producción con más control sobre costes, latencia y soberanía del dato.
El anuncio llega en Dell Technologies World 2026, celebrado en Las Vegas, y se apoya en una idea que empieza a ganar peso en las empresas: no todo tiene que ejecutarse en APIs cloud. Los agentes de IA, capaces de trabajar de forma autónoma sobre tareas de varios pasos, pueden disparar el consumo de tokens cuando se usan a escala. Aunque los precios por token bajen, el uso acumulado puede complicar la previsión de gasto, sobre todo en flujos internos que funcionan de manera continua.
IA agéntica en local: menos dependencia del cloud
Dell plantea Deskside Agentic AI como una alternativa para grupos de trabajo que necesitan probar, desplegar y escalar agentes sin enviar todos los datos a la nube pública. La propuesta combina estaciones de trabajo Dell de alto rendimiento, hardware NVIDIA y una capa de software diseñada para crear y gobernar agentes en entornos locales.
La compañía sostiene que algunas organizaciones pueden alcanzar el punto de equilibrio frente al coste de APIs cloud públicas en tan solo tres meses y reducir el gasto hasta un 87 % en dos años, siempre según sus propios cálculos. Son cifras que conviene leer como estimaciones comerciales, no como una garantía universal: dependerán del volumen de inferencia, del modelo utilizado, del precio de la energía, del coste de administración y de la vida útil real de la infraestructura.
El movimiento tiene sentido en sectores donde la inteligencia artificial se está acercando a datos sensibles. Finanzas, administración pública, industria, sanidad o defensa no siempre pueden enviar información a servicios externos sin revisar antes residencia del dato, cumplimiento normativo, trazabilidad y exposición de propiedad intelectual. En esos casos, llevar parte de la inferencia al puesto de trabajo avanzado o al centro de datos propio puede ser más atractivo que depender por completo de una arquitectura cloud.
Dell resume esta visión con una frase de Jeff Clarke, director de operaciones de la compañía: “el token más eficiente es el que se produce más cerca del dato”. Más allá del mensaje comercial, la idea refleja un debate real en la IA empresarial: qué cargas deben ir al cloud, cuáles pueden quedarse en local y cuándo merece la pena combinar ambos modelos.
Del puesto de trabajo al centro de datos
La nueva oferta cubre varios tamaños de despliegue. Dell Pro Max con GB10 se orienta a prototipado individual y modelos de entre 30.000 y 200.000 millones de parámetros. Dell Pro Precision 9 apunta a estaciones de trabajo empresariales con procesadores Intel Xeon 600 y hasta cinco GPU NVIDIA RTX PRO Blackwell Workstation Edition, con soporte para modelos de 30.000 a 500.000 millones de parámetros. En la parte más alta aparece Dell Pro Max con GB300, basado en NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, para inferencia con modelos de entre 120.000 millones y 1 billón de parámetros.
| Plataforma | Uso previsto | Rango de modelos citado por Dell |
|---|---|---|
| Dell Pro Max con GB10 | Prototipado individual y equipos pequeños | 30.000 a 200.000 millones de parámetros |
| Dell Pro Precision 9 | Estaciones de trabajo empresariales con GPU | 30.000 a 500.000 millones de parámetros |
| Dell Pro Max con GB300 | Inferencia avanzada en local | 120.000 millones a 1 billón de parámetros |
El objetivo no es sustituir el centro de datos, sino crear una continuidad entre el escritorio técnico, el equipo departamental y la infraestructura corporativa. Una empresa puede empezar con agentes locales para programación, análisis documental, soporte interno o investigación, y después llevar los flujos más maduros a servidores Dell PowerEdge XE dentro de su propia infraestructura.
Esta aproximación encaja con la evolución de la IA agéntica. En la primera fase de la IA generativa, muchas compañías probaron chatbots y asistentes conectados a APIs externas. La siguiente etapa exige más integración con procesos internos, repositorios documentales, sistemas de negocio y políticas de seguridad. Ahí el hardware vuelve a tener protagonismo: no por nostalgia del on-premise, sino porque algunos costes y riesgos aparecen cuando el uso deja de ser experimental.
OpenShell, NemoClaw y AI-Q 2.0
Una de las piezas centrales del anuncio es el soporte de NVIDIA OpenShell en toda Dell AI Factory with NVIDIA. Según Dell, OpenShell proporciona un entorno seguro y aislado para construir, desplegar y gobernar agentes, con controles de privacidad y seguridad en tiempo de ejecución. La compatibilidad se extiende desde estaciones de trabajo hasta servidores PowerEdge XE, sobre Canonical Ubuntu y Red Hat AI.
La propuesta también incorpora NVIDIA NemoClaw, descrita como una pila de referencia open source para gestionar agentes de IA siempre activos sobre hardware local. Se apoya en OpenClaw, el marco agéntico utilizado para flujos persistentes, autónomos y de varios pasos, e integra modelos abiertos NVIDIA Nemotron para razonamiento y programación.
Además, Dell ha anunciado soporte para NVIDIA AI-Q 2.0, orientado a flujos multiagente para investigación, apoyo a la toma de decisiones y tareas complejas. La arquitectura Dell-NVIDIA AI-Q 2.0 Reference Architecture, basada en Dell AI Data Platform, se dirige a despliegues on-premise exigentes, en especial en sectores regulados como servicios financieros, sector público y fabricación.
La disponibilidad también es inmediata, al menos en los elementos anunciados por la compañía: Dell Deskside Agentic AI, NVIDIA OpenShell para Dell AI Factory with NVIDIA, NVIDIA AI-Q 2.0 y la arquitectura de referencia Dell-NVIDIA AI-Q 2.0 ya figuran como disponibles.
Para Dell, el mensaje es claro: la IA agéntica no puede depender solo de grandes clusters remotos ni de APIs externas. Para muchas empresas, el camino será híbrido, con inferencia local en puestos avanzados, servidores corporativos para escalar y cloud cuando tenga sentido económico o técnico. Para los departamentos de TI, la pregunta ya no será únicamente qué modelo usar, sino dónde ejecutarlo, bajo qué controles y con qué coste operativo a medio plazo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Dell Deskside Agentic AI?
Es una solución de Dell dentro de Dell AI Factory with NVIDIA para ejecutar flujos de IA agéntica en equipos locales y estaciones de trabajo, con opción de escalar después al centro de datos.
¿Por qué Dell insiste en ejecutar agentes de IA cerca del dato?
Porque los agentes pueden consumir muchos tokens y manejar información sensible. Ejecutarlos en local puede ayudar a reducir latencia, mejorar el control del dato y hacer más previsible el coste, según el tipo de carga.
¿Sustituye esta propuesta al cloud público?
No. Dell plantea un modelo híbrido. Algunas cargas pueden ejecutarse en estaciones de trabajo o servidores propios, mientras que otras seguirán teniendo sentido en servicios cloud.
¿Qué papel tiene NVIDIA en el anuncio?
NVIDIA aporta hardware, modelos y software como OpenShell, NemoClaw y AI-Q 2.0, que Dell integra en su AI Factory para crear, desplegar y gobernar agentes desde el escritorio hasta el centro de datos.
