En Von Neumann, instrucciones y datos comparten memoria y bus. Esto simplifica diseño y programación.

Su principal límite es el cuello de botella: la CPU no puede leer dato e instrucción simultáneamente con total libertad.

Aun así, por flexibilidad y coste, sigue siendo base de muchos sistemas modernos.

Cuando trabajas con software generalista (navegadores, editores, IDEs), casi siempre estás encima de este enfoque o de una variante compatible.

Harvard usa memoria y buses separados para instrucciones y datos.

Eso permite accesos simultáneos más eficientes y mejora rendimiento en escenarios embebidos y de tiempo real.

Suele aparecer en microcontroladores y DSP donde la previsibilidad importa mucho.

Este modelo es habitual cuando el sistema debe responder con latencias muy controladas (automoción, robótica, electrónica industrial).

Si priorizas flexibilidad, ecosistema de software y coste de desarrollo, Von Neumann (o híbrida compatible) suele ser la opción lógica.

Si priorizas determinismo temporal y acceso paralelo predecible, Harvard o variantes cercanas encajan mejor.

Como criterio de trabajo: define primero requisitos (latencia, consumo, coste, mantenibilidad) y después evalúa la arquitectura.