Convertir una Raspberry Pi en una especie de “ChatGPT privado” ya no es una idea lejana. Desde hace unas semanas, la herramienta pi GPT de noBGP permite que tu miniplaca hable directamente con la IA de OpenAI y ejecute cambios reales en tu propio hardware. Falta un detalle clave: entender cómo consigue hacerlo sin que tengas que pelearte con la red.
La Raspberry Pi lleva más de una década como una de las placas más usadas en todo el mundo, desde aulas hasta pequeños servidores caseros. Ahora, un grupo de desarrolladores centrados en esta plataforma quiere dar el siguiente salto: llevar capacidades de inteligencia artificial a la propia placa, sin depender todo el rato de máquinas remotas en la nube ni configuraciones enrevesadas.
Ahí entra pi GPT, creada por la compañía noBGP. Esta herramienta conecta tu Raspberry Pi directamente con ChatGPT y convierte el dispositivo en un sistema de desarrollo que responde a los mismos comandos que sueles lanzar a la IA. La gracia no está solo en esa conexión, sino en cómo se esconde toda la complejidad de red para que tú solo tengas que escribir lo que quieres hacer.
Piensa en esas tareas que haces siempre que montas un proyecto en Raspberry Pi: programar, compilar, revisar logs, tocar un servicio que se ha caído o desplegar una pequeña web interna. Con pi GPT, vas a poder pedirle a ChatGPT que haga todo eso “desde dentro” de tu placa, sin saltar entre varias consolas ni preocuparte por qué puerto dejaste abierto la última vez.
La herramienta actúa como un puente entre ChatGPT y la Raspberry Pi. Desde la propia interfaz de la IA puedes decirle que abra un servicio en la placa, que revise el estado de una aplicación que se está ejecutando, que actualice el código de un proyecto o que implemente una pequeña herramienta web. La diferencia es que ahora no estás simulando nada: se ejecuta en tu hardware físico, en casa, en el aula o en el laboratorio.
Todo esto se apoya en la red privada de noBGP, que es la que realmente hace posible que pi GPT funcione sin que tengas que montar una VPN ni tocar el firewall. Este sistema de red ofrece enrutamiento fiable, enlaces privados entre tus dispositivos y un comportamiento predecible en distintos entornos, desde una red doméstica sencilla hasta infraestructuras más complejas en empresas o centros educativos.
En la práctica, la capa de conectividad privada de noBGP hace tres cosas por ti: elimina la necesidad de usar VPN, evita que tengas que configurar reglas de reenvío de puertos en el router y te ahorra los ajustes finos del firewall. Según explican desde la propia plataforma, la idea es que la conexión y el uso se resuelvan en cuestión de segundos, no de tardes enteras mirando foros.
Los creadores de pi GPT vienen del mundo del llamado “Vibe coding”, donde muchos usuarios preferían máquinas en la nube porque eran más sencillas de manejar. Tenías tu entorno listo, todo bien configurado, y te olvidabas del hardware físico. Eso tenía un coste: dependías completamente de servidores remotos y apenas tocabas dispositivos reales más allá del navegador.
Con pi GPT, una parte de ese flujo de trabajo se traslada al hardware local, empezando por la Raspberry Pi. Vas a poder experimentar con sensores, periféricos y placas reales mientras sigues hablando con la misma IA que usas para escribir código, aclarar dudas o revisar errores. El proyecto no pretende eliminar la nube, sino permitir que coexista con tu propio laboratorio físico.
El punto fuerte de pi GPT está en la experiencia de uso cotidiana. En lugar de abrir una terminal SSH, otra ventana del navegador y quizá una tercera para ver logs, vas a poder concentrar gran parte del trabajo en la propia conversación con ChatGPT. Tú escribes la orden y la IA la transforma en acciones sobre tu Raspberry Pi a través de la red privada de noBGP.
Por ejemplo, puedes pedir que se despliegue un nuevo servicio web en el puerto que prefieras, que se reinicie un proceso que se ha quedado colgado o que se actualice el código de tu proyecto con los últimos cambios que acabas de definir. Si algo falla, también puedes solicitar que revise el estado de la aplicación y te devuelva información útil para depurar el problema sin moverte del chat.
Esta forma de trabajar hace que la programación resulte más intuitiva, sobre todo si no te sientes cómodo saltando entre múltiples consolas. En lugar de memorizar comandos o rutas complicadas, describes lo que quieres y dejas que la IA construya la secuencia de pasos. Sigues teniendo el control final, porque las acciones se ejecutan en tu propio dispositivo, no en un entorno abstracto y lejano.
Desde noBGP señalan que la herramienta está pensada para que el usuario medio no se bloquee en la parte de red, que suele ser el primer muro. Su objetivo declarado es que, una vez vinculada la Raspberry Pi a pi GPT, puedas empezar a trabajar con la IA casi de inmediato. “Queremos que el paso de ‘enciende la placa’ a ‘estoy programando con IA’ dure minutos, no días”, resumen los responsables.
La propia red de noBGP se encarga de mantener los enlaces privados y el enrutamiento fiable, y esa parte está verificada por la comunidad técnica que ya probaba otros servicios de la empresa antes de pi GPT. Ese histórico facilita comprobar que los comportamientos de la red se mantienen estables, incluso cuando cambias de entorno o llevas tu Raspberry Pi a otro sitio con una wifi distinta.
Donde la propuesta brilla de forma especial es en el aula. Usar Raspberry Pi como puerta de entrada económica a la informática es algo muy extendido en institutos, universidades y academias. Al sumar pi GPT a la ecuación, los estudiantes van a poder combinar esa placa barata con capacidades de inteligencia artificial que, hasta ahora, muchos solo veían en demostraciones basadas en la nube.
En una clase, un alumno puede pedir a ChatGPT que escriba y despliegue una pequeña herramienta web en la propia Raspberry Pi, que analice el estado de un servicio que ha dejado de responder o que modifique una parte concreta del código para probar una mejora. La respuesta ya no es solo un fragmento de texto en pantalla, sino un cambio real en un dispositivo físico que pueden tocar y reiniciar si algo se rompe.
El nombre pi GPT puede despistar un poco, porque no se limita a la familia Raspberry. La herramienta también funciona con otros dispositivos de hardware basados en Linux, como Nvidia Spark, y es compatible con la gama Nvidia Jetson, muy usada para proyectos de visión artificial y robótica. Eso significa que la misma idea de “ChatGPT privado” se puede aplicar a proyectos de IA más exigentes que necesiten GPU.
Otro detalle que ayuda a que más gente se anime a probarlo es el coste: el uso de pi GPT no tiene precio para el usuario. No tienes que pagar una cuota extra específica por la plataforma, más allá del acceso habitual al servicio de IA que ya estabas usando. Ese punto puede marcar la diferencia en centros educativos con presupuestos ajustados o en makers que montan proyectos por pura curiosidad.
Mirando a los próximos meses, la clave estará en cómo se generaliza la mezcla entre placas locales y servidores remotos dentro del mismo proyecto. Si empiezas a ver repositorios donde se describe claramente qué parte corre en Raspberry Pi, qué parte vive en Nvidia Jetson y qué parte está en la nube, y todo ello orquestado desde ChatGPT, querrá decir que pi GPT ha encontrado su sitio.
Para ti, la señal de que esta forma de trabajo encaja será simple: cuando te des cuenta de que puedes encender tu Raspberry Pi, abrir ChatGPT y empezar a programar, compilar y gestionar servicios sin pelearte con la red, la placa se habrá convertido, en la práctica, en ese “ChatGPT privado” que pi GPT promete. Y lo hará manteniendo lo mejor de la Raspberry Pi: un hardware pequeño, barato y ahora mucho más cercano a la IA que usas cada día.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
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