Apps de IA en el dispositivo para Mac

Qué afirma realmente lo "en el dispositivo"

"Funciona en el dispositivo" son tres promesas distintas bajo una sola etiqueta, y una app puede cumplir cualquiera de ellas mientras rompe las otras.

La primera es dónde corre el modelo. Un modelo local significa que el texto lo procesa tu propio silicio en lugar de viajar a un centro de datos.

La segunda es si la app habla con algo, en general. Estas dos se separan más a menudo de lo que parece: una app puede correr un modelo local y aun así subir tu documento para búsqueda, sincronización o analítica.

La tercera es qué pasa después con tu contenido. Las políticas de retención y de entrenamiento hablan de una copia que ya salió. Si no salió nada, no hay nada sobre lo que tener una política.

Solo la tercera se resuelve leyendo una página de privacidad. Las dos primeras puedes comprobarlas tú, y la penúltima sección de aquí explica cómo.

Qué cambió Apple Intelligence en el Mac

Hasta hace poco, meter un modelo de lenguaje en una app pequeña de Mac significaba alquilar uno: una clave de API, una factura por token y el texto de cada usuario cruzando la red. Esa economía dejaba fuera a toda la categoría de utilidades de compra única, y por eso casi ninguna llevaba IA y las pocas que sí eran suscripciones.

macOS 26 trae el framework Foundation Models de Apple, que le entrega a cualquier app un modelo de lenguaje que ya está en la máquina. Sin clave, sin factura, sin petición. A cambio pide Apple Silicon y Apple Intelligence activado en Ajustes del Sistema.

La pega es el tamaño. El modelo del dispositivo tiene una ventana de contexto pequeña, y las apps construidas sobre él tienen que presupuestar contra ella en lugar de fingir que no está. Plexus, por ejemplo, trabaja contra una ventana de unos cuatro mil tokens, limita una sola llamada a cuarenta tareas y reparte por lotes lo que sea mayor. Esa restricción es justamente la razón de que las funciones en el dispositivo tiendan a ser estrechas y bien perfiladas en vez de una caja de chat abierta: un modelo pequeño haciendo un trabajo concreto es fiable, y ese mismo modelo al que le preguntas cualquier cosa no lo es.

Dónde sigue ganando la nube

Conviene decirlo claro, porque una comparación que solo halaga la opción local no le sirve a nadie que esté decidiendo de verdad.

Un modelo de frontera en un centro de datos gana a uno del dispositivo en casi todo lo que se mide por separado: documentos largos, información actual sobre el mundo, razonamiento en varios pasos, código, imágenes. Si necesitas resumir un contrato de cincuenta páginas o pensar un problema difícil, ChatGPT, Claude, Notion AI o Raycast AI lo harán mejor, y ningún modelo local en un portátil se acerca.

Lo que pagas por eso es la subida. Así que la pregunta no es cuál es más listo. Es si este texto en concreto es algo que estás dispuesto a enviar. Para un borrador de marketing, normalmente sí. Para el briefing de un cliente, una hoja de ruta sin publicar o cualquier cosa bajo un acuerdo de confidencialidad, a menudo no, y en ese punto la comparación real no es modelo local contra modelo en la nube. Es modelo local contra hacerlo a mano.

Un modelo en el dispositivo: Plexus

Plexus es una app de tareas construida enteramente sobre ese framework. Escribes tareas de una línea, el modelo deduce qué depende de qué y el lienzo rodea con un anillo las tareas que nada bloquea. Pega un párrafo y extrae las tareas, nombra el flujo y cablea el orden en una sola pasada. Listas reúne después todo lo que ya no bloquea nada, y Planificar mi día encaja lo de hoy en las horas que de verdad tienes.

Más allá de las comprobaciones de licencia, las peticiones de actualización y recuentos anónimos de fallos y uso no hace ninguna llamada de red, no pide más permiso que las notificaciones y guarda sus datos dentro del contenedor de la app. Hay un recorrido función a función en convertir notas en tareas en un Mac. Cuesta 10,99 dólares una vez y necesita macOS 26, que es el precio de entrada del framework y no una elección; el binario es universal, y en un Mac sin Apple Intelligence la mitad de IA se calla mientras el resto sigue funcionando.

Decisiones locales sin ningún modelo

La mayor parte de lo que la gente quiere de la "IA local" no es un modelo. Es una decisión tomada en su propia máquina, y para muchos trabajos una regla lo hace mejor que una inferencia, porque una regla puedes leerla y predecirla.

NoMore bloquea sitios y apps que distraen comprobando la app en primer plano y la pestaña actual del navegador contra una lista que escribiste tú. La comprobación ocurre en tu Mac y ninguna URL se envía a ningún sitio. No hay modelo de por medio y no hace falta que lo haya, porque ya sabes qué estás intentando no abrir.

Sweep archiva descargas con condiciones simples, es decir tipo, nombre, tamaño y antigüedad, y te enseña cada movimiento previsto antes de tocar nada.

Esa vista previa es todo el argumento. Un modelo ordenando tus archivos sería más flexible y estrictamente menos fiable, porque no podrías revisar su razonamiento antes de que moviera doscientas cosas. Donde la tarea es determinista, el determinismo es una ventaja y no una limitación.

Cómo comprobar la afirmación tú mismo

Cuatro comprobaciones, de menor a mayor esfuerzo.

Busca una cuenta. Una app sin registro no tiene dónde poner tus datos aunque quisiera. Es la señal más barata y la más fiable.

Lee la etiqueta de privacidad de la ficha en la App Store, o la página de privacidad si es una descarga directa. "No se recopilan datos" es una afirmación que quien la desarrolla ha hecho por escrito.

Corta la red. Apaga el Wi-Fi y usa la función. Si sigue funcionando, el procesamiento es local. Si se queda colgada, no lo era.

Vigila las conexiones. Little Snitch, o el gratuito LuLu, te enseñará cada conexión saliente que abre una app. El tráfico de licencia y de actualización es normal y esperable; tus documentos yéndose a algún sitio no lo es.

Comparativa

Las tres son apps nativas de macOS con precio único, sin cuenta y sin ningún documento que salga del Mac. Lo que cambia es qué toma la decisión.

Precios y funciones verificados el 5 de septiembre de 2026.