Con unos poco componentes —un Raspberry Pi Zero 2 W y un Whisplay HAT— puedes montar un asistente de inteligencia artificial doméstico y personal por unos 50 EUR. A diferencia de gadgets comerciales caros, cerrados y dependientes de servicios propietarios, esta solución casera te permite mantener el control: puedes cambiar el «cerebro» (modelo de IA) cuando quieras, actualizar el software, o incluso reutilizar el hardware. En el artículo se explica cómo funciona esta configuración, sus limitaciones, su filosofía modular, y por qué puede tener sentido para quienes quieran un asistente flexible, barato y duradero.

¿Qué es Whisplay HAT y por qué importa?

El Whisplay HAT es una placa de complemento (HAT) diseñada para acoplarse directamente al header GPIO de la Raspberry Pi Zero 2 W. Incluye una pantalla LCD a color (1.96″), un códec de audio WM8960 que gestiona micrófono y altavoz, un LED RGB para estados, y algunos botones programables. Con esto, la Pi Zero se convierte en una interfaz física completa: puede escuchar tu voz, enviar solicitudes, recibir respuestas de un modelo de IA —como ChatGPT, Gemini o Claude—, mostrar texto o animaciones en la pantalla y reproducir el audio de respuesta.

Elegir la Raspberry Pi Zero 2 W no es casual: su CPU es un ARM Cortex-A53 de cuatro núcleos a 1 GHz con 512 MB de RAM —definitivamente modesto para los estándares modernos—. Pero ese no es el papel principal. En este diseño, la Pi actúa como cliente ligero: su tarea se limita a capturar audio, reenviarlo por Wi-Fi a la nube, y luego reproducir la respuesta. El procesamiento pesado —el modelo de lenguaje grande— ocurre fuera, en la nube o en un servidor distinto. Esa arquitectura cliente-servidor permite mantener el consumo bajo, facilita que el dispositivo permanezca siempre activo (“always-on”) y evita exigir potencia local excesiva.

Así, por unos 50 USD en total (unos 35 USD del HAT más ~15 USD de la Pi Zero), obtienes una plataforma personalizable, reparable y reutilizable. Comparado con dispositivos comerciales que rondan los 200-700 USD y dependen de un ecosistema cerrado, la propuesta de Whisplay HAT representa una filosofía distinta: propiedad real del dispositivo, no una suscripción disfrazada de gadget.

Cómo funciona en la práctica — arquitectura técnica y flujo de datos

La clave técnica está en un flujo sencillo pero eficaz. En cuanto hablas al micrófono:

• el HAT captura el audio;

• un motor de speech-to-text lo transforma en texto;

• ese texto viaja a través de la API del modelo de IA elegido (Gemini, Claude, ChatGPT u otro);

• cuando llega la respuesta, un motor de text-to-speech genera audio;

• la Pi reproduce ese audio por el altavoz;

• si quieres, el resultado textual aparece también en la pantalla LCD, o incluso una animación de “pensando” mientras se procesa la respuesta.

Este enfoque significa que la carga computacional local es mínima —prácticamente despreciable—, lo cual se traduce en bajo consumo y la posibilidad de tener el dispositivo siempre encendido sin que se caliente o agote recursos. Además, dado que el backend es intercambiable, puedes comenzar usando un servicio en la nube y, si lo deseas, pasar a un modelo local (por ejemplo ejecutado en un Raspberry Pi 5 o servidor propio) sin cambiar el hardware. Esa modularidad es precisamente uno de los puntos fuertes de este proyecto.

Técnicamente, este diseño se asemeja a lo que algunas guías describen al convertir una Raspberry Pi en asistente de voz con ChatGPT: el script en Python (o similar) importa la librería de la API de OpenAI, envía peticiones, recibe respuestas, y las reproduce o muestra. Esa capacidad de ejecutar código flexible —siempre que tenga una versión de Python compatible— convierte a la Raspberry Pi en un dispositivo personalizable.

Ventajas, limitaciones y contexto actual

Este enfoque tiene varias ventajas claras:

• Precio reducido: 50 EUR es un coste simbólico comparado con alternativas comerciales.

• Propiedad real: control total sobre hardware y software; puedes reprogramarlo, repararlo, reutilizarlo.

• Flexibilidad del backend: puedes cambiar de modelo de IA sin cambiar el dispositivo.

• Eficiencia energética: dispositivo ligero ideal para tener siempre activo, sin consumo excesivo.

• Fomento de la comunidad y el bricolaje: ideal para quienes disfrutan montando sus propios dispositivos.

Pero también hay limitaciones importantes: la experiencia depende de la calidad de la conexión a Internet y del servicio de IA; la latencia en las respuestas puede variar según servidor; el hardware local no permite ejecutar modelos LLM pesados; la experiencia de voz (speech-to-text / text-to-speech) puede depender de la latencia, calidad de micrófono/altavoz y red; y no todos los usuarios querrán asumir la complejidad de una configuración DIY.

En el panorama actual, con alternativas comerciales —gadgets cerrados, dependientes de suscripción, con actualizaciones discontinuas o incluso desaparición de la compañía—, este tipo de soluciones modulares y abiertas ofrecen una vía distinta. Además, dado que el fabricante oficial de la Raspberry Pi trabaja en ampliar su plataforma para IA —como con un add-on de IA para Raspberry Pi 5 que ofrece hasta 13 TOPS para tareas de visión, segmentación, reconocimiento o incluso inferencia local—, el ecosistema de hardware “amigable para IA” está ganando fuerza.

Reflexiones finales — ¿Tiene sentido para ti?

Si buscas un asistente de IA barato, funcional y sobre todo bajo tu control, este proyecto basado en Raspberry Pi + Whisplay HAT resulta especialmente atractivo. Es perfecto para entornos domésticos, tareas de consulta rápida, domótica, pequeñas automatizaciones o simplemente para experimentar con IA sin ataduras.

También tiene sentido si valoras la privacidad y quieres evitar depender de un ecosistema cerrado o de una empresa que pueda desaparecer, cambiar condiciones o subir precios. Y si eres de los que disfrutan con el bricolaje tecnológico, armarlo tú mismo puede ser una experiencia educativa y satisfactoria.

Ahora bien —si lo que buscas es potencia, ejecución local de modelos pesados, latencias mínimas o integración tipo “todo en uno listo para usar”, puede que un dispositivo comercial o un PC dedicado con acelerador IA sean más adecuados.

En cualquier caso, este enfoque demuestra que la IA personal no tiene por qué estar reservada a quienes pueden pagar cientos de euros. Con unos componentes básicos y espíritu maker puedes disponer de tu propio asistente.