Este documento presenta la tecnología de aprendizaje automático (ML) en el borde y los desafíos de su implementación en diversas soluciones de prueba de concepto desarrolladas por los autores. El documento presenta el concepto de Edge ML desde una variedad de perspectivas, describiendo diferentes implementaciones como: un dispositivo inteligente de guante tecnológico (dispositivo integrado IoT) para controlar robots teleoperados o UAVs (vehículos aéreos no tripulados/drones) que utilizan técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales de inteligencia artificial (algoritmos de aprendizaje profundo) a nivel del dispositivo, para tomar decisiones sin consultar las plataformas en la nube. Se describen y analizan los desafíos de implementación utilizados en Edge ML en comparación con otras soluciones. Un dispositivo integrado IoT en un guante tecnológico, que controla un robot teleoperado, se utiliza para ejecutar la inferencia de la red neuronal AI. La red neuronal fue entrenada en una nube de ML para un mejor control. Se presentan los desarrollos de implementación detrás del dispositivo UAV capaz de computación visual utilizando aprendizaje automático.