Build vs. Buy en la era de la IA: Cuándo tiene sentido desarrollar herramientas propias – Guía estratégica para decidir entre crear soluciones propias de IA o adoptar herramientas estándar

La decisión de Build vs Buy para herramientas de AI: Por qué en 2025 será más crucial que nunca

El panorama de la inteligencia artificial ha cambiado radicalmente en los últimos 12 meses.

Lo que antes era sencillo (casi siempre “Buy”) ahora se ha vuelto mucho más complejo.

Lo que ha cambiado de forma fundamental en el mundo de la AI

Antes, la respuesta era fácil: “Compra una solución estándar”.

Desarrollar herramientas propias de AI era carísimo, lento y arriesgado.

Hoy la situación es diferente.

Modelos open source como Llama 3.1 (Meta, 2024) o Mistral (Mistral AI, 2024) han reducido el coste de desarrollo de forma drástica.

Infraestructuras cloud como AWS Bedrock o Azure OpenAI Service facilitan la operación.

Plataformas no-code y low-code permiten a equipos pequeños crear soluciones a medida.

Al mismo tiempo, las soluciones estándar no han mejorado automáticamente.

Muchos proveedores SaaS simplemente han integrado ChatGPT y lo llaman “AI feature”.

Es como poner una pegatina nueva sobre un coche viejo.

Las nuevas realidades en los costes de desarrollo de AI

Déjame mostrarte cifras concretas:

Estas cifras están basadas en proyectos reales de mi red profesional.

Como ves: La brecha de costes se ha reducido drásticamente.

Considerando una perspectiva de 3 años, las soluciones a medida no solo compiten, a menudo resultan más rentables.

Por qué las soluciones estándar ya no son necesariamente la mejor opción

Veo constantemente empresas que apuestan ciegamente por productos estándar.

Antes era correcto, hoy suele ser un error.

Estos son los problemas más frecuentes con herramientas de AI estándar:

• Encierro de datos: Tus valiosos datos de entrenamiento acaban en manos del proveedor
• Dependencia de funcionalidades: Solo puedes usar lo que el proveedor desarrolla
• Costes de escalado: A mayor uso, los costes se disparan
• Riesgos de compliance: Especialmente delicado en sectores regulados
• Vendor lock-in: Cambiar de proveedor es cada vez más complicado

Un cliente mío hoy paga 12.000€/mes por una solución estándar.

Haber desarrollado una propia habría costado 200.000€ más 2.000€/mes de operación.

Después de 18 meses, el desarrollo propio habría resultado más económico.

Y habrían mantenido el control completo sobre sus propios datos.

Desarrollar tus propias herramientas de AI: Los 5 criterios clave

He desarrollado una matriz de decisión que ha llevado a la elección correcta en más del 90% de mis asesorías.

Estos 5 criterios determinan si conviene construir o comprar.

Criterio 1: Soberanía de los datos y requisitos de compliance

El criterio más importante de todos.

Si trabajas en un sector regulado o procesas datos sensibles, a menudo no tienes alternativa: necesitas una solución propia.

Indicador de Build:

• Datos críticos según RGPD/DSGVO (salud, finanzas, asuntos legales)
• Requisitos de compliance específicos por sector
• Los datos no pueden abandonar la empresa
• Auditorías necesarias para las decisiones de AI

Indicador de Buy:

• Datos no críticos (marketing, información pública)
• No hay requisitos especiales de compliance
• Estrategia cloud-first en la organización

Un cliente mío, un bufete de abogados, quería inicialmente usar una solución estándar.

Tras la revisión de compliance quedó claro: los datos de clientes no podían ir a proveedores externos de AI.

El desarrollo propio era la única vía.

Criterio 2: Requisitos funcionales específicos

Cuanto más particulares sean tus necesidades, más probable que necesites una solución propia.

Las herramientas estándar están pensadas para la media.

Probablemente tú no seas un caso promedio.

Indicador de Build:

• Dominio muy especializado
• Procesos empresariales únicos
• Estructuras de datos propietarias
• Integración con sistemas legacy complejos
• Necesidad de outputs muy específicos

Indicador de Buy:

• Casos estándar (chat, traducción, generación de texto)
• Procesos típicos del sector
• Estructuras de datos simples
• Las integraciones estándar son suficientes

Tuve un cliente del sector maquinaria industrial con 40 años de datos de diseño.

Estos datos eran tan específicos que ninguna AI estándar los entendía.

Build era la única opción razonable.

Criterio 3: Cálculo de costes a largo plazo

Aquí cometen errores muchas empresas.

Solo miran el coste inicial.

Sin embargo, lo realmente decisivo son los costes totales a 3-5 años.

El cálculo real del TCO (Total Cost of Ownership):

Reglas básicas para el punto de equilibrio:

• Con costes SaaS mensuales superiores a 2.000€: considera Build
• Si esperas un 5x de escalado en 3 años: prefiere Build
• Si el desarrollo es menos de 18 veces el coste mensual: estudia Build

Criterio 4: Time-to-Market vs. solución perfecta

El factor tiempo es clave.

A veces, una solución al 80% hoy es mejor que una al 100% en 6 meses.

Indicador de Build:

• Iniciativa estratégica a largo plazo
• Dispones de 6+ meses para desarrollo
• Prefieres perfección a velocidad
• Ventaja competitiva mediante funcionalidades únicas

Indicador de Buy:

• Necesitas proyectos piloto rápidos
• Oportunidades de negocio muy urgentes
• Proof-of-concept antes de la decisión final
• “Suficientemente bueno” es aceptable

Consejo: A menudo empieza con Buy para el proof-of-concept.

Si funciona, aún estás a tiempo de pasar a Build.

Criterio 5: Recursos internos y know-how

Este punto suele infraestimarse.

Desarrollar AI no es solo programar.

Necesitas un ecosistema completo.

Competencias internas necesarias:

• Técnico: ML Engineers, Data Scientists, DevOps
• Funcional: Expertos de dominio para calidad de datos
• Organizativo: Project Management para proyectos AI
• Estratégico: Hoja de ruta AI a largo plazo

Solo apuesta por Build si tienes:

• Al menos 2-3 expertos tech con experiencia AI
• Presupuesto para soporte externo (primeros 6-12 meses)
• Compromiso de dirección para 2+ años
• Disponibilidad para entrenamiento continuo

Alternativa: Colabora con una agencia experimentada.

Pero cuidado: Elige partners que puedan acompañarte a largo plazo.

Un cliente mío desarrolló junto a una agencia de dos personas.

Ocho meses después la agencia quebró.

La herramienta sigue funcionando, pero no se pueden hacer actualizaciones.

Soluciones estándar de AI vs desarrollo propio: Comparativa práctica

Déjame mostrarte ejemplos reales del proceso de decisión.

Comparo situaciones reales de mis proyectos de consultoría.

Cuándo las soluciones estándar son la mejor opción

Las herramientas AI estándar tienen sentido en muchos casos.

Estos son los usos donde Buy casi siempre es lo correcto:

1. Content Marketing y SEO

Herramientas como Jasper AI o Copy.ai son imbatibles para blogs y redes sociales.

Crear tu propio sistema de generación de textos no tiene sentido.

Los algoritmos son maduros y mejoran constantemente.

2. Traducciones estándar

DeepL o Google Translate superan a cualquier desarrollo propio.

A menos que tu terminología sea extremadamente específica.

En ese caso vuelve a ser relevante.

3. Chatbots básicos para atención al cliente

Intercom o Zendesk ofrecen chatbots sólidos.

Para el 90% de empresas es más que suficiente.

Puesta en marcha en horas, no meses.

4. Optimización de email marketing

Mailchimp y Klaviyo ya integran funciones AI.

Optimización de asuntos, horarios de envío, segmentación.

Desarrollar esto por tu cuenta sería malgastar recursos.

5. Análisis de datos estándar

Power BI con funciones AI, o Tableau con Analytics.

Más que suficiente para business intelligence común.

Solo los requisitos de análisis muy específicos justifican Build.

Solución AI personalizada: estos casos justifican la inversión

Ahora el reverso: cuándo Build es lo adecuado.

1. Análisis documental altamente especializado

Un despacho de abogados con 20.000 contratos de varias décadas.

Las herramientas estándar no entienden la estructura.

Sistema RAG propio entrenado para el dominio.

Coste: 180.000€ de desarrollo, ROI a los 14 meses.

2. Optimización integrada de producción

Empresa industrial con sensores en 200 máquinas.

Predictive Maintenance basada en 15 años de datos históricos.

Las herramientas estándar no procesan sus datos propietarios.

Solución propia por 300.000€, ahorrando 150.000€/año.

3. Soporte a la decisión crítico en compliance

Aseguradora con reglas complejas de underwriting.

Sistema AI para evaluación de riesgo conforme a todas las regulaciones.

Necesidad de rastreabilidad completa en cada decisión.

Los sistemas estándar son cajas negras: inutilizables para auditoría.

4. Algoritmos propietarios como ventaja competitiva

Fintech con scoring de créditos único.

20 años de experiencia en su nicho.

El algoritmo es su núcleo de negocio.

Usar soluciones estándar eliminaría su ventaja.

Enfoques híbridos: Lo mejor de ambos mundos

Muchas veces, la solución más inteligente es una mezcla.

No tienes que decidirte por todo o nada.

Estrategias híbridas probadas:

1. Foundation + Custom Layer:

   Utiliza modelos estándar (GPT-4, Claude) como base.

   Desarrolla prompting y fine-tuning propios para tu dominio.

   80% de la potencia, 20% del coste de desarrollo.

2. Buy para lo commodity, Build para diferenciar:

   Herramientas estándar para funciones genéricas.

   Desarrollo propio solo en lo exclusivo.

   Ejemplo: Chatbot básico + configurador de producto a medida.

3. Prototipado con Buy, escalado con Build:

   Empieza con solución estándar como proof-of-concept.

   Si va bien, desarrolla la versión propia.

   Minimiza riesgos y maximiza el aprendizaje.

4. Orquestación multi-vendor:

   Combina inteligentemente distintas APIs estándar.

   OpenAI para texto, Anthropic para razonamiento, Stability AI para imágenes.

   Lógica propia para orquestación y reglas de negocio.

Mi proyecto más exitoso de los últimos 12 meses fue justamente híbrido:

LLM estándar para lo básico.

Sistema RAG propio para documentos de la empresa.

Lógica de negocio propietaria para la toma de decisiones.

Tiempo de desarrollo: 4 meses en vez de 12.

Coste: 120.000€ en vez de 400.000€.

Rendimiento: Mejor que una solución puramente estándar o puramente propia.

Desarrollo de herramientas de AI: Costes y tiempos realistas en 2025

Hablemos de dinero.

Sin eufemismos, de forma concreta.

Te muestro lo que realmente cuesta desarrollar AI.

¿Cuál es el coste real de crear una solución AI propia?

Los costes dependen mucho de la complejidad.

Así lo clasifico según más de 40 proyectos:

Categoría 1: Integración AI sencilla (15.000 – 50.000€)

• Uso de APIs existentes (OpenAI, Anthropic)
• Prompting personalizado y UI básica
• Integración de datos simple
• Tiempo de desarrollo: 4-8 semanas
• Ejemplo: Chatbot de atención al cliente con información de empresa

Categoría 2: Sistemas RAG y análisis documental (50.000 – 150.000€)

• Bases vectoriales y embeddings
• Retrieval logic a medida
• Pipeline para procesamiento de documentos
• Tiempo de desarrollo: 8-16 semanas
• Ejemplo: Análisis inteligente de contratos para un bufete

Categoría 3: Entrenamiento de modelos propios (150.000 – 500.000€)

• Fine-tuning en datos específicos
• Ajustes arquitectónicos personalizados
• Preprocesado de datos intensivo
• Tiempo de desarrollo: 16-32 semanas
• Ejemplo: Sistema de clasificación especializado en un sector

Categoría 4: Sistemas de AI complejos (500.000€+)

• Integración de múltiples modelos
• Procesamiento en tiempo real
• Altas exigencias de rendimiento
• Tiempo de desarrollo: 32+ semanas
• Ejemplo: Sistema de trading autónomo o de optimización industrial

Costes ocultos: Estas trampas arruinan muchos proyectos

Los costes de desarrollo son solo la punta del iceberg.

Estos gastos ocultos pasan factura:

1. Preparación de datos (30-50% del total)

Pocos lo mencionan, pero el tratamiento de datos es lo más caro.

Tus datos probablemente no están listos para AI.

Limpieza, estructuración, etiquetado… toma meses.

Esfuerzos realistas:

• Auditoría y análisis de datos: 2-4 semanas
• Pipeline de limpieza: 4-8 semanas
• Anotación y etiquetado: 6-12 semanas
• Control de calidad: 2-4 semanas

2. Infraestructura y DevOps (15-25% del total)

Los sistemas AI necesitan infraestructura especial.

GPUs, bases vectoriales, balanceo de carga.

Monitorización y logs para las pipelines de ML.

Costes mensuales de infraestructura:

3. Compliance y seguridad (10-20% del total)

El cumplimiento de RGPD/DSGVO es complejo en AI.

Gobernanza de modelo, auditoría, derecho a explicación.

Auditorías de seguridad para las pipelines de ML.

4. Change Management y formación (20-30% del total)

Todos lo subestiman.

Tu equipo debe entender y usar el sistema.

Formaciones, documentación, soporte.

5. Evolución continua (15-25% del desarrollo/año)

Los sistemas AI nunca están “acabados”.

Detección de drift, monitorización, actualizaciones.

Nuevas funcionalidades, bugs, parches de seguridad.

Cálculo de ROI para soluciones AI propias

Esta es la fórmula que uso en todos los proyectos:

ROI = (Ahorros anuales – costes anuales de operación) / inversión total * 100

Fuentes habituales de ahorro:

• Automatización de procesos: Ahorro del 40-60% de tiempo en tareas repetitivas
• Mejora de calidad: 20-40% menos errores gracias a la AI
• Efectos de escalado: Misma calidad con menos personal
• Nuevas oportunidades de negocio: Servicios que solo son posibles con AI

Ejemplo real – Análisis de contratos en bufete:

• Inversión: 180.000€ desarrollo + 40.000€ coste anual
• Ahorros: 2 FTE x 70.000€ = 140.000€/año
• Mejora calidad: 30% proceso más rápido = 50.000€ ingreso extra
• ROI año 1: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83%
• ROI año 2: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83% (acumulado 166%)

Punto de equilibrio tras 14 meses.

Es el resultado típico de soluciones a medida bien diseñadas.

Reglas para evaluar ROI:

• ROI > 50% en el primer año: Proyecto muy sólido
• ROI 25-50% en el primer año: Proyecto correcto
• ROI < 25% en el primer año: Reevalúa críticamente
• Punto de equilibrio > 3 años: Probablemente demasiado arriesgado

Pero ojo: No todos los beneficios se pueden medir en euros.

Ventajas competitivas, satisfacción de clientes, motivación del equipo.

Estos soft benefits pueden ser el valor real.

Paso a paso: Así tomas la decisión correcta de Build vs Buy

Vamos a lo práctico.

Te muestro mi proceso de decisión probado.

El mismo que uso con todos mis clientes.

Fase 1: Análisis de necesidades y revisión de mercado

Paso 1: Define el business case

Antes de pensar en tecnología, aclara el “por qué”.

• ¿Qué problema concreto soluciona la AI?
• ¿Cómo medirás el éxito? (Define KPIs)
• ¿Qué ocurre si no haces nada?
• ¿Quiénes son los responsables internos?
• ¿Qué presupuesto hay realmente?

Redacta un statement del problema en una página.

Si no puedes hacerlo, no estás listo para la decisión tecnológica.

Paso 2: Analiza el mercado

Antes de pensar en desarrollar, averigua qué puedes comprar ya hecho.

Análisis sistemático de mercado:

1. Búsqueda de keywords: Busca [Tu Problema] AI o [Tu Problema] automation
2. Webs de proveedores: Prueba 3-5 soluciones con trials gratis
3. G2, Capterra, Gartner: Lee opiniones y comparativas
4. LinkedIn: ¿Qué usan las empresas de tu sector?
5. Entrevistas de expertos: Habla con 2-3 profesionales del sector

Haz una shortlist con máximo 3 soluciones estándar.

Paso 3: Haz un gap analysis

Compara tus necesidades con las ofertas del mercado.

Si las soluciones estándar cubren el 80%+ de los requisitos críticos: elige Buy.

Si hay varios gaps críticos: estudia Build.

Fase 2: Viabilidad técnica y estimación de costes

Paso 4: Technical Feasibility Check

¿Es viable una solución custom desde el punto de vista técnico?

Aspectos a revisar:

• Calidad de datos: ¿Tus datos están listos?
• Volumen de datos: ¿Tienes datos de entrenamiento suficientes?
• Complejidad técnica: ¿Existen obstáculos técnicos irresolubles?
• Restricciones regulatorias: ¿Hay limitaciones legales?
• Requisitos de performance: ¿Son realistas los objetivos?

Busca aquí asesoría externa.

Un día con un experto en AI te ahorra meses de supuestos erróneos.

Paso 5: Calcula la inversión

Usa la categorización del capítulo anterior.

Estimación a 3 puntos para desarrollo custom:

• Best Case: Todo sale perfecto (30% por debajo de lo esperado)
• Realista: Lo habitual en proyectos así
• Worst Case: Problemas y retrasos (50% sobre lo previsto)

Calcula con el caso realista, pero prepárate para el peor.

Compara el TCO en 5 años:

En este ejemplo, solo vale la pena el desarrollo propio si esperas mucha escalabilidad o requisitos especiales.

Fase 3: Matriz de decisión y evaluación final

Paso 6: Weighted Decision Matrix

Hora de juntar todos los factores.

En este ejemplo, la opción custom gana por poco – principalmente por compliance.

Paso 7: Evaluación de riesgos

Evalúa muy bien los riesgos de ambas opciones.

Riesgos de estándar:

• Vendor lock-in
• Subidas de precio
• Desarrollo de funciones fuera de tu control
• Proveedor sale del mercado
• Cambios regulatorios

Riesgos de desarrollo propio:

• Superar el presupuesto
• Retrasos
• Problemas técnicos
• Baja de equipo de desarrollo
• Subestimar mantenimiento

Paso 8: Decisión Go/No-Go

Criterios finales:

Elige estándar si:

• La puntuación ponderada de estándar > custom
• Si el presupuesto es muy restringido
• Time-to-market decisivo
• Pocos recursos internos
• Cubre el 80%+ de lo que importa

Elige custom si:

• Puntuación custom > estándar
• Compliance crítico solo lo cubre custom
• Importancia estratégica a largo plazo
• Mucho crecimiento previsto
• Recursos internos o partner fiable

Considera híbrido si:

• Las puntuaciones son parecidas
• Usos diferentes según tipo de caso
• Incógnita sobre el futuro del producto

Documenta tu decisión detalladamente.

En 6-12 meses te alegrarás de haberlo hecho: te ayudará a aprender para el futuro.

Ejemplos prácticos: Estas empresas decidieron bien

La teoría está muy bien.

Pero veamos cómo funciona en la realidad.

Te comparto tres casos reales de mis proyectos de consultoría.

Case Study: Por qué la Empresa X apostó por desarrollo propio

Sector: Asesoría legal / bufete

Tamaño: 50 empleados, 15 abogados

Problema: El análisis de contratos toma 2-4 horas por documento

Situación de partida:

El despacho tenía 20 años de experiencia en derecho inmobiliario.

Recibían 15-20 contratos al día para revisión.

Cada contrato debía comprobarse contra 40+ cláusulas clave.

Esto costaba 3-4 horas por contrato.

A 80€/hora esto equivalía a 240-320€ por revisión estándar.

Resultado del análisis de mercado:

Probamos 8 soluciones estándar:

• LegalTech SaaS (3 proveedores)
• AI documental genérica (4 proveedores)
• Suite legal corporativa (1 proveedor)

Problema: Ninguna entendía las cláusulas específicas de derecho inmobiliario.

20 años de biblioteca de cláusulas propias era la ventaja diferencial.

Las soluciones estándar detectaban solo el 40-60% de problemas relevantes.

La solución custom:

Desarrollo de un sistema RAG con:

• 20.000 contratos históricos como base de entrenamiento
• Base vectorial con 2.500 cláusulas específicas
• Clasificación propia para 12 tipos de contrato
• Integración con software interno legal
• Panel de compliance y auditoría

Inversión y resultados:

Por qué fue la decisión acertada:

1. Expertise: 20 años de know-how propio, intransferible
2. Compliance: Total conformidad RGPD y trazabilidad
3. ROI: Break-even a los 16 meses, después 180.000€/año de ahorro
4. Ventaja competitiva: Más rápido y preciso que la competencia
5. Escalabilidad: Sistema preparado para 10x más contratos

El despacho revisa contratos un 85% más rápido.

Y detecta un 30% más de problemas relevantes que antes.

La herramienta se ha convertido en argumento de venta.

Case Study: Por qué la Empresa Y optó por la solución estándar

Sector: E-Commerce / tienda online

Tamaño: 150 empleados, 50 M€ facturación

Problema: El equipo de atención al cliente no da abasto

Situación inicial:

La empresa recibía más de 2.000 queries de clientes al día.

El 80% eran preguntas recurrentes (devoluciones, envíos, tallas).

El equipo de soporte estaba saturado.

El tiempo de respuesta subió a más de 24 horas.

La satisfacción de cliente bajó de 4,2 a 3,1 estrellas.

Análisis Build vs Buy:

Opción custom:

• Integración perfecta a sistema e-commerce
• Respuestas específicas según producto
• Multilingüe (ES, EN, FR)
• Lógica propia para devoluciones complejas

Coste estimado custom: 120.000€, 6 meses de desarrollo

Opción estándar: Intercom + Zendesk Answer Bot

• Integración en 2 semanas
• AI estándar para respuestas a FAQs
• Coste: 500€/mes
• Disponible inmediatamente

La decisión: solución estándar

Factores:

1. Time-to-market: La campaña de Navidad era urgente
2. Regla 80/20: El bot estándar resolvía el 80% de los casos inmediatamente
3. Menos riesgo: Solución ya probada
4. Faltaba expertise interno: Sin recurso AI propio
5. Test: 30 días de trial sin compromiso

Resultados tras 12 meses:

Por qué estándar funcionó:

1. Solución inmediata: Problema resuelto en 2 semanas y no en 6+ meses
2. Bajo riesgo: Tecnología probada, sin riesgo de desarrollo
3. Muy eficiente: 6.000€/año tool vs 120.000€+ desarrollo
4. Mejora continua: Intercom lanza nuevas funciones regularmente
5. Foco en el negocio: El equipo pudo dedicarse al crecimiento

La empresa decidió correctamente.

Solucionaron el problema con rapidez y bajo coste.

Lo que ahorraron fue a marketing y producto.

Lessons Learned: errores más comunes en la toma de decisión

De más de 40 proyectos he identificado patrones.

Veo estos errores una y otra vez:

Error 1: Technology First en vez de Problem First

Muchas empresas se enamoran de la tecnología.

“Queremos nuestra propia AI”.

¿Pero para qué realmente?

Solución: Empieza SIEMPRE por el business case, no la tecnología.

Error 2: Parálisis por perfección

Algunas empresas buscan la solución perfecta.

Analizan durante 6 meses y no deciden nada.

Mientras, su competidor lo resuelve con una solución 80% buena.

Solución: Ponte un plazo límite. “Bueno” suele ser suficiente.

Error 3: Ignorar costes ocultos

Solo miran el coste de desarrollo.

Olvidan datos, formación, mantenimiento.

El presupuesto se dispara.

Solución: Aplica siempre un 2x como colchón a todos los cálculos.

Error 4: Sobreestimación de recursos

“Nuestro desarrollador lo hace en ratos libres”.

AI necesita dedicación total. Los side-projects fallan en el 95% de los casos.

Solución: Planifica recursos dedicados o apoyo externo.

Error 5: Ignorar vendor lock-in

Las soluciones estándar son más difíciles de abandonar de lo que parece.

Al cabo de 2 años, todo gira en torno a ellas.

Te ves obligado a asumir subidas de precio.

Solución: Piensa la estrategia de salida desde el principio.

Error 6: Descuidar el Change Management

La mejor AI no sirve si nadie la usa.

El cambio de hábitos se subestima mucho.

Solución: Destina el 25% del presupuesto a formación y gestión del cambio.

Error 7: One-Size-Fits-All

Se piensa solo en blanco o negro.

Se pasan por alto los enfoques híbridos.

Cuando suelen ser lo óptimo.

Solución: Considera siempre combinar Build y Buy.

Aprende de los errores de otros.

La mayoría de fallos en Build vs Buy son evitables.

Con preparación adecuada, acertarás al decidir.

Conclusión: Build vs Buy en la era de la AI

La decisión de Build vs Buy en 2025 es más compleja que nunca.

Las respuestas fáciles de antes ya no sirven.

Las soluciones estándar no son automáticamente más baratas.

El desarrollo custom no es automáticamente mejor.

Depende completamente de tu caso de uso.

Conclusiones clave:

1. Empieza con el business case: La tecnología sigue al problema, no al revés
2. Calcula de forma realista: Los costes ocultos suelen superar al desarrollo
3. Considera híbridos: Son a menudo la mejor solución
4. Planifica el cambio: La mejor AI no sirve si no se usa
5. Decide rápido: Parálisis por análisis es el peor enemigo

Si tienes dudas: empieza pequeño con un piloto.

Buy para el proof-of-concept.

Build para escalar.

Así minimizas el riesgo y maximizas tu aprendizaje.

El mundo AI avanza rápido.

Lo que funciona hoy puede quedar obsoleto en 12 meses.

Mantente flexible y sigue aprendiendo.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto se tarda en desarrollar una solución de AI a medida?

Depende de la complejidad. Integraciones simples requieren 4-8 semanas, sistemas RAG complejos 8-16 semanas, y entrenamiento de modelos propios 16-32 semanas o más.

¿Qué costes ocultos debo tener en cuenta en desarrollo AI?

Los principales son: preparación y limpieza de datos (30-50% del total), infraestructura y DevOps (15-25%), compliance y seguridad (10-20%), y gestión del cambio y formación (20-30%).

¿Cuándo debería elegir una solución estándar?

Las soluciones estándar son ideales para casos comunes, proyectos muy urgentes, sin recursos internos suficientes y cuando cubren el 80%+ de las necesidades clave.

¿Cuáles son los criterios más importantes de Build vs Buy?

Los cinco decisivos: soberanía de datos y compliance, requisitos funcionales, cálculo de costes a largo plazo, time-to-market vs solución perfecta y recursos disponibles.

¿Cómo calculo el ROI de una AI a medida?

ROI = (Ahorro anual – coste anual de operación) / inversión total * 100. Incluye automatización, mejora de calidad, escalabilidad y oportunidades de negocio.

¿Qué es un enfoque híbrido en AI?

Consiste en combinar soluciones estándar con desarrollo propio. Ejemplos: modelos foundation más capas custom, Buy para lo genérico y Build para lo diferencial, o prototipar con Buy y escalar con Build.

¿Qué aspectos de compliance debo vigilar en AI?

Los más relevantes son RGPD/DSGVO, regulaciones sectoriales, soberanía de datos, trazabilidad de decisiones AI y derecho a explicación en resultados automatizados.

¿Cómo reduzco el riesgo en desarrollos AI a medida?

Empieza con un piloto pequeño, colabora con partners experimentados, planifica asumiendo el peor escenario, haz revisiones técnicas regulares y documenta todas las decisiones en detalle.