La integración de inteligencia artificial (IA) en aplicaciones cliente de Windows es una tarea que se puede realizar mediante dos métodos principales: usando modelos locales o modelos basados en la nube. Para la opción de modelo local, se pueden utilizar modelos preexistentes o entrenar uno propio con plataformas como TensorFlow o PyTorch, e integrarlo en la aplicación a través de OnnxRuntime. El Windows Copilot Runtime también ofrece API para diversas funciones, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o el uso del modelo Phi Silica. Alternativamente, se puede optar por alojar el modelo en la nube y acceder a él a través de una API REST, permitiendo que la aplicación delegue tareas intensivas en recursos en la nube.
En cuanto a los lenguajes de programación más adecuados para desarrollar aplicaciones cliente de Windows con IA, se puede usar cualquier lenguaje de preferencia. C# es ampliamente utilizado, pero si se requiere un mayor control sobre los detalles de bajo nivel, C++ es una opción excelente. También es posible utilizar Python y el Subsistema de Windows para Linux (WSL) para ejecutar herramientas de IA basadas en Linux en Windows. Uno de los mejores frameworks para aplicaciones cliente de Windows es OnnxRuntime. Para asegurar la privacidad y seguridad de los datos al usar IA, se deben seguir las mejores prácticas, como cifrar datos sensibles, usar conexiones seguras y obtener el consentimiento de los usuarios antes de recolectar datos. Adem...