Tu empresa necesita una solución de agentes de IA. Pero se acerca una decisión crítica: ¿comprar una solución existente o invertir tiempo y recursos en desarrollar una a medida?
Esta pregunta suele confundir a quienes toman las decisiones porque no hay una respuesta única. Conviene saber que escalar soluciones de IA es más caro y difícil de lo que parece. A medida que el uso de la IA en las empresas crece rápidamente y abundan las oportunidades, muchas compañías se lanzan a proyectos con prisa. El 88 % de los proyectos piloto de IA no llega a su versión final.
Antes de que tu empresa o tu equipo decida comprar o desarrollar, conoce las ventajas y los riesgos.
Los agentes de IA desarrollados a medida fallan en el mundo real
Las soluciones a medida pueden completar tareas en entornos controlados, pero no están a la altura de los agentes comerciales que utilizan los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) más recientes y cuentan con recursos de ingeniería para iteraciones y mantenimiento continuos. Los agentes propios suelen dar respuestas de menor calidad porque la generación aumentada por recuperación (RAG) con la que se crean pierde eficacia a medida que aumenta el volumen de búsquedas en documentos.
Un ejemplo reciente de los retos de una solución a medida es el de Klarna, que decidió crear su propia plataforma de soporte al cliente basada solo en IA. OpenAI la ayudó a desarrollar esta plataforma de agentes de IA. A los pocos meses, los clientes estaban frustrados por la mala calidad de las respuestas de soporte que generaba el sistema. Tras el despliegue, OpenAI no pudo seguir ofreciendo soporte de ingeniería para gestionar la plataforma de forma eficaz. Klarna está volviendo a contratar personal humano de soporte al cliente para corregir la situación.
Rapidez para generar valor: la ventaja de comprar
Una de las diferencias más visibles entre desarrollar y comprar es el tiempo necesario para obtener un valor medible. Según Gartner, los proyectos internos suelen tardar unos 8 meses en llegar a producción. Si se incluye el tiempo para diseñar los pipelines de datos, configurar la infraestructura e integrar la solución, los plazos se alargan aún más.
Los proveedores no tienen que lidiar con muchos de estos problemas. McKinsey indica que usar una plataforma de IA consolidada puede multiplicar por 10 la velocidad de despliegue. Los clientes de Maven AGI se ponen en marcha en días o semanas, no en meses.
El coste total de propiedad
Incluso con la infraestructura lista y un equipo de ingeniería propio, desarrollar tu propia plataforma de agentes de IA conlleva importantes costes de oportunidad. El equipo de ingeniería tiene que ralentizar o detener el desarrollo de los productos principales para destinar recursos de ingeniería, diseño y producto a construir un agente interno. Cada sprint dedicado a esta infraestructura es un sprint que no se dedica a mejorar el producto principal, sorprender a los usuarios o lanzar funciones que impulsen el crecimiento y los ingresos.
Empezar de cero sin recursos de ingeniería ni infraestructura puede ser todo un reto. Solo los salarios de ingeniería oscilan entre 380 000 USD y 530 000 USD al año, sin incluir beneficios. Los gastos generales y los servicios en la nube suelen costar entre 5000 USD y 20 000 USD al mes. Además, las auditorías de seguridad pueden alargar el desarrollo entre 9 y 18 meses. Los costes del primer año suelen sumar entre 1 000 000 USD y 2 000 000 USD, mientras que los gastos continuos de mantenimiento, actualización de modelos, cumplimiento y escalado pueden elevar el coste anual a entre 500 000 USD y 1 000 000 USD o más.
Cuándo tiene sentido estratégico desarrollar
Para algunas empresas con grandes presupuestos de I+D y abundante talento en ingeniería, crear una plataforma de agentes de IA a medida es una opción viable. Compañías como Bloomberg y JPMorgan Chase han desarrollado sus propios modelos de IA adaptados a sus datos y flujos de trabajo propietarios, con resultados impresionantes.
Una de las ventajas de desarrollar una plataforma propia es el control total sobre la personalización, las funciones y la experiencia de usuario. La IA es un componente clave de la ventaja competitiva de estas empresas, y su estructura organizativa está diseñada para sostener inversiones a largo plazo. Pero esto suele ser la excepción, no la regla.
Por qué muchas empresas eligen un enfoque híbrido
Muchas grandes organizaciones están adoptando un enfoque híbrido que combina plataformas fiables de proveedores con componentes a medida. Esta estrategia aprovecha los puntos fuertes de las soluciones de los proveedores y minimiza el esfuerzo de ingeniería interno.
Maven permite a las empresas crear lo que necesiten a través de nuestro portal para desarrolladores. Nuestros clientes han creado sus propias instancias de chat, integraciones personalizadas con WhatsApp y mucho más.
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