Los límites actuales de la Inteligencia Artificial son físicos, o lo que es lo mismo, donde encuentra mayor freno a su evolución es el soporte de hardware que hace posible la computación con unas exigencias de rendimiento y proceso muy superiores a los cálculos a los que la industria estaba acostumbrada. Además, el escalado de la IA tradicional comienza a chocar con los límites de la sostenibilidad energética. Frente a estas limitaciones, surge una arquitectura disruptiva inspirada en el órgano más eficiente de la naturaleza: el cerebro humano. La computación neuromórfica es una nueva tendencia académica que se ha consolidado como una tecnología esencial la hoja de ruta estratégica para superar los cuellos de botella de la infraestructura convencional, especialmente en entornos donde la eficiencia energética y la capacidad de procesamiento son críticas para el negocio. A diferencia de la arquitectura clásica de von Neumann, que separa físicamente la memoria del procesamiento provocando latencias críticas, los sistemas neuromórficos integran ambas funciones en neuronas y sinapsis artificiales. Este enfoque permite un procesamiento de información asincrónico y masivamente paralelo. En lugar de operar de forma continua, el sistema solo consume energía cuando detecta un estímulo relevante, lo que se conoce como computación basada en eventos. Es lo que se conoce como redes neuronales de impulsos (SNN), un paradigma que imita los "spikes" eléctricos de la biología para alcanzar niveles de eficiencia energética hasta 100 veces superiores a los de las redes neuronales convencionales, convirtiéndose en un pilar para el desarrollo de una inteligencia artificial sostenible.