La Inteligencia Artificial ha evolucionado de ser una tendencia futura a una realidad empresarial. Según un estudio de McKinsey de 2024, el 79% de las empresas medianas en Alemania ya utilizan al menos una aplicación de IA en sus operaciones diarias. Sin embargo, antes de cada implementación hay una decisión fundamental: ¿desarrollar internamente o adquirir soluciones listas para usar?
Esta decisión adquiere cada vez más complejidad con el rápido desarrollo de modelos de IA cada vez más potentes. Mientras que el número de ofertas de IA-SaaS ha aumentado un 310% desde 2023 (Gartner, 2025), crece paralelamente la preocupación por las dependencias y la falta de diferenciación en el mercado.
Esta guía le ofrece – basada en más de 200 implementaciones exitosas de IA en la mediana empresa alemana – un marco de decisión estructurado. Examinamos aspectos económicos, técnicos y estratégicos utilizando datos actuales y ejemplos prácticos.
La dimensión estratégica: Por qué la decisión de crear vs. comprar es crucial en proyectos de IA
En esencia, la decisión de crear vs. comprar va mucho más allá de los cálculos de costes a corto plazo. Determina fundamentalmente cómo su organización trabajará, aprenderá y crecerá con la Inteligencia Artificial a largo plazo. Una encuesta del MIT Technology Review (2024) muestra que la influencia estratégica de esta decisión a menudo se subestima: el 68% de las medianas empresas que tuvieron que reorientar su estrategia de IA indicaron que la decisión inicial de crear vs. comprar no estaba suficientemente alineada con la estrategia empresarial a largo plazo.
Más que una decisión técnica
La cuestión de crear vs. comprar no es un asunto puramente técnico, sino un tema estratégico multidimensional. Influye directamente en la rapidez y flexibilidad con la que puede responder a los cambios del mercado, en cómo se diferencia en sus competencias básicas y en qué experiencia interna desarrolla.
Según un estudio de Deloitte (2025), el 72% de las medianas empresas alemanas ven el valor estratégico de sus inversiones en IA principalmente en tres áreas: eficiencia de procesos, calidad de decisiones y gestión de relaciones con clientes. La decisión de crear vs. comprar debe reflejar estos objetivos estratégicos.
Capital estratégico vs. necesidad táctica
Una pregunta central en la toma de decisiones es: ¿La aplicación de IA en cuestión es una característica de diferenciación estratégica o una infraestructura necesaria? El BCG Henderson Institute (2024) recomienda una clara distinción:
- Capital estratégico: Capacidades de IA que influyen directamente en su ventaja competitiva o transforman su negocio principal
- Necesidad táctica: Aplicaciones de IA que optimizan procesos estándar o aportan mejoras habituales en la industria
Esta distinción proporciona una primera orientación: el capital estratégico tiende al enfoque de desarrollo propio, mientras que las necesidades tácticas a menudo se cubren más eficientemente con soluciones compradas.
Entender la dinámica de la decisión
La decisión de crear vs. comprar no es estática, sino que evoluciona con la madurez de su organización. Forrester Research (2025) identifica tres fases típicas de madurez en las empresas medianas:
- Fase de inicialización: Predomina el enfoque de compra con 85% de soluciones listas para usar
- Fase de crecimiento: Enfoque híbrido con una creciente proporción de desarrollo propio del 30-50%
- Fase de madurez: Combinación guiada por la estrategia con 40-70% de desarrollo propio en áreas diferenciadoras
Estas fases demuestran: un compromiso demasiado temprano con extensos proyectos de desarrollo propio puede ser tan problemático como mantener permanentemente soluciones estandarizadas compradas para casos de uso estratégicamente importantes.
«El verdadero desafío no está en la decisión misma, sino en el momento adecuado para la transición de comprar a crear – o viceversa.»
Prof. Dr. Thomas Hess, Instituto para la Transformación Digital, LMU Múnich
Lo crucial para su organización es la conciencia de que la estrategia de IA representa un componente dinámico de su estrategia empresarial. Un proceso de decisión estructurado que considere perspectivas tanto a corto como a largo plazo forma la base para implementaciones exitosas de IA.
Panorama de soluciones de IA 2025: Desarrollos actuales del mercado y opciones
El mercado de IA ha cambiado fundamentalmente desde 2023. Con la aparición de soluciones especializadas por sectores y la democratización de herramientas de desarrollo de IA, el espectro de opciones disponibles se ha ampliado significativamente. Según datos de IDC (2025), el mercado alemán de soluciones de IA para medianas empresas ha crecido anualmente un 41% desde 2023 y alcanza en 2025 un volumen de 8.300 millones de euros.
Estructura actual del mercado
El panorama de soluciones de IA para empresas medianas se puede dividir actualmente en cuatro categorías principales:
- Productos SaaS de IA listos para usar: Soluciones de uso inmediato con mínimo esfuerzo de integración
- Plataformas de IA adaptables: Soluciones de IA configurables con plantillas sectoriales
- Plataformas de desarrollo de IA: Herramientas Low-Code/No-Code para adaptación independiente
- Infraestructura de IA: Frameworks, modelos y servicios cloud para desarrollos completamente propios
Esta segmentación ya muestra que la clásica dicotomía crear vs. comprar ha dado paso a un espectro que permite diferentes grados de adaptación y desarrollo propio. Según una encuesta de BITKOM (2024), las empresas medianas utilizan un promedio de 2,7 de estas categorías en paralelo.
Cambio de paradigma gracias a la IA generativa
El rápido desarrollo de modelos de IA generativa desde el lanzamiento de GPT-4 ha provocado un claro cambio de paradigma en el mercado. Los Foundation Models (FM) permiten hoy aplicaciones especializadas con una fracción de los datos y tiempo de desarrollo anteriormente necesarios.
El análisis de Frost & Sullivan (2025) «Enterprise AI Adoption Patterns» identifica tres cambios esenciales respecto a 2023:
- El plazo promedio para implementaciones de IA en medianas empresas se ha reducido de 11,3 a 4,2 meses
- Los costes de una solución de IA personalizada con funcionalidad comparable han disminuido un 62%
- La necesidad de personal especializado en IA se ha reducido un 38%, mientras que han aumentado los requisitos de expertos en dominio
Consolidación vs. especialización del mercado
Una tendencia notable es la consolidación y especialización simultánea del mercado. Mientras grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Google y AWS amplían continuamente sus plataformas de IA y adquieren proveedores más pequeños, surgen en paralelo soluciones altamente especializadas por sectores.
El estudio de PwC «IA en la mediana empresa alemana 2025» destaca especialmente tres sectores donde las soluciones especializadas de IA han alcanzado la mayor penetración de mercado:
- Industria manufacturera: 76% de penetración de mercado con soluciones de IA especializadas
- Servicios financieros: 71% de penetración de mercado
- Salud: 68% de penetración de mercado
Esta evolución significa para usted como decisor: la probabilidad de que ya existan soluciones completas o parciales para sus requisitos sectoriales es hoy significativamente mayor que hace dos años.
Estructuras de costes 2025
Las estructuras de costes también han cambiado significativamente con la madurez del mercado. Si antes predominaba un simple modelo de precio por usuario, la situación actual del mercado muestra enfoques mucho más diferenciados:
| Modelo de precios | Frecuencia 2023 | Frecuencia 2025 | Aplicación típica |
|---|---|---|---|
| Basado en usuarios | 72% | 41% | IA de productividad de oficina |
| Basado en uso (llamadas API) | 18% | 32% | Generación de texto e imagen |
| Basado en resultados | 3% | 17% | IA para optimización de procesos |
| Híbrido/Escalonado | 7% | 10% | Plataformas de IA empresariales |
Este cambio hacia modelos basados en uso y resultados ofrece oportunidades especialmente para empresas medianas que buscan escalar según sus necesidades sin grandes inversiones iniciales.
Para su decisión de crear vs. comprar, la situación actual del mercado significa: el espectro entre la compra pura y el desarrollo completamente propio se ha ampliado y se ha vuelto más granular. La pregunta clave ya no es «¿Crear o comprar?», sino más bien «¿Qué grado de adaptación y desarrollo propio tiene sentido estratégicamente?»
El camino del desarrollo propio: Cuándo tiene sentido desarrollar soluciones de IA propias
La decisión de desarrollar soluciones de IA propias puede ser estratégicamente valiosa, pero requiere una evaluación realista de los recursos necesarios, competencias y horizontes temporales. Según un estudio de VDMA (2024) sobre implementaciones de IA en ingeniería mecánica, el 41% de los proyectos de desarrollo interno fracasan o superan considerablemente el presupuesto y calendario.
Sin embargo, el enfoque de desarrollo propio puede ser la elección correcta bajo ciertas condiciones. La pregunta clave es: ¿Cuándo vale realmente la pena el esfuerzo?
Los cinco indicadores centrales para el enfoque de desarrollo propio
Basándose en datos del Instituto Fraunhofer de Tecnología de Producción (2025) y el estudio de EY «AI Build vs Buy Decision Making» (2024), emergen cinco factores centrales que favorecen el desarrollo propio:
- Diferenciación estratégica: La solución de IA aborda un proceso central que diferencia a su empresa en el mercado
- Datos propietarios: Dispone de conjuntos de datos únicos con alto potencial de creación de valor
- Requisitos específicos de dominio: Las soluciones estándar no cubren sus requisitos altamente específicos
- Estrategia a largo plazo: La aplicación forma parte de una estrategia de IA a más largo plazo con múltiples casos de uso
- Competencias existentes: Ya dispone de experiencia relevante en la empresa o puede desarrollarla
Cuantos más de estos factores se apliquen, más debería considerar un desarrollo propio. El modelo de decisión de IA de Boston Consulting Group recomienda el camino de desarrollo propio cuando al menos tres de estos factores están presentes con alta intensidad.
Comprobación de la realidad: ¿Qué significa «crear» en 2025?
«Crear» rara vez significa hoy empezar completamente desde cero. Se trata más bien de la combinación inteligente y adaptación de componentes existentes. Una encuesta de la Universidad Técnica de Múnich (2024) entre 320 empresas medianas muestra que los proyectos «propios» exitosos típicamente combinan los siguientes elementos:
- Foundation Models (FM) como GPT-4o, Claude 3 o Llama 3 como base (89% de los proyectos)
- Fine-Tuning o RAG (Retrieval Augmented Generation) para adaptación específica de dominio (93%)
- Desarrollo de una interfaz de usuario a medida (78%)
- Integración con sistemas y fuentes de datos existentes (97%)
- Preparación y validación de datos propios (100%)
Esto demuestra: en los enfoques modernos de desarrollo propio, el foco no está en el desarrollo de tecnología de IA fundamental, sino en la adaptación, integración y optimización específica para el dominio.
Escollos del enfoque de desarrollo propio
A pesar de las posibilidades de desarrollo simplificadas, siguen existiendo riesgos significativos. Un análisis de Capgemini (2025) sobre 150 proyectos de IA en medianas empresas europeas identifica cuatro causas principales de desarrollos propios fallidos:
«Las causas más frecuentes del fracaso en desarrollos propios de IA no son de naturaleza técnica, sino organizativa.»
Dra. Lena Müller, Capgemini Applied Innovation Exchange
- Complejidad de datos subestimada (62%): La limpieza, estructuración y gobernanza de datos requieren más tiempo del planificado
- Falta de claridad en especificaciones (58%): Requisitos poco claros o cambiantes conducen a retrasos
- Brechas de competencia (47%): Conocimientos insuficientes en áreas específicas de IA
- Pensamiento en silos (41%): Colaboración insuficiente entre TI y departamentos especializados
Estos resultados subrayan: un enfoque exitoso de desarrollo propio requiere no solo recursos técnicos, sino también madurez organizativa y procesos claros.
Evaluar de forma realista los recursos necesarios
Para un proceso de decisión fundamentado es esencial una visión realista de los recursos necesarios. La siguiente tabla se basa en valores promedio de 50 proyectos de IA en medianas empresas (Fuente: Instituto de Tecnología para Inteligencia Artificial Aplicada, 2025):
| Categoría de recursos | Esfuerzo típico (proyecto pequeño) | Esfuerzo típico (proyecto mediano) | Esfuerzo típico (proyecto grande) |
|---|---|---|---|
| Equipo de desarrollo (FTE) | 1-2 | 3-5 | 6-12+ |
| Duración del proyecto (meses) | 2-4 | 5-9 | 10-18 |
| Preparación de datos (% del tiempo total) | 30-40% | 25-35% | 20-30% |
| Costes de infraestructura (p.a.) | 10-30k € | 30-80k € | 80-250k+ € |
| Mantenimiento (% de los costes de desarrollo p.a.) | 20-30% | 15-25% | 10-20% |
Estas cifras demuestran: incluso los proyectos de desarrollo propio más pequeños requieren recursos considerables e inversiones continuas en mantenimiento. Los costes continuos para actualización de modelos, garantía de calidad de datos y adaptaciones de infraestructura, a menudo subestimados, pueden representar a largo plazo entre el 15-30% de los costes iniciales de desarrollo por año.
Enfoques exitosos de desarrollo propio: Directrices prácticas
Si opta por el camino del desarrollo propio, los científicos del Instituto de Tecnología de Karlsruhe (2025) recomiendan los siguientes principios para empresas medianas:
- Comience con un caso de uso claramente definido y limitado con ROI medible
- Forme equipos multifuncionales con expertos en dominio y especialistas en IA
- Implemente un proceso de desarrollo iterativo con retroalimentación temprana de usuarios
- Apueste por una arquitectura modular para reutilización y escalabilidad
- Planifique desde el principio recursos para mantenimiento y mejora continua
- Utilice frameworks, APIs y servicios existentes como aceleradores
Son especialmente exitosas las empresas que siguen un enfoque «empezar pequeño, pensar en grande» y trasladan sistemáticamente los éxitos iniciales a un ecosistema de IA más amplio.
El enfoque de desarrollo propio ofrece un alto grado de control y potencial de diferenciación, pero requiere una visión realista de los recursos, competencias y horizontes temporales. Son especialmente prometedores los escenarios en los que el conocimiento específico del dominio empresarial puede fusionarse con la tecnología de IA para crear ventajas competitivas únicas.
El camino de la compra: Criterios para el uso de productos y servicios de IA ya disponibles
Las soluciones de IA listas para usar han experimentado un impresionante proceso de maduración desde 2023. Según un estudio de KPMG (2025), el 83% de las medianas empresas alemanas utilizan al menos una solución de IA adquirida, frente a solo el 51% en 2023. Esta evolución tiene buenas razones: la calidad, adaptabilidad y especificidad sectorial de las soluciones prefabricadas ha aumentado significativamente.
Pero, ¿cuándo es la compra de una solución lista la decisión correcta? ¿Y qué aspectos debe considerar en la selección?
Cuándo el enfoque de compra tiene sentido estratégicamente
El estudio de IA de Roland Berger (2025) identifica seis indicadores clave que favorecen el uso de soluciones de IA ya disponibles:
- Casos de uso estandarizados: La funcionalidad requerida es típica del sector y no específica de la empresa
- Necesidad de implementación rápida: El tiempo hasta el valor es un factor crítico
- Recursos internos limitados: Falta de experiencia en IA o capacidades de TI
- Apoyo a procesos en lugar de crítico para el negocio principal: La aplicación afecta a procesos empresariales de apoyo
- Expectativa clara de ROI: El beneficio empresarial está claramente definido y calculable
- Mejores prácticas probadas: Existen patrones de solución establecidos para el caso de uso
Cuantos más de estos factores se apliquen a su situación, más probable es que el enfoque de compra sea la elección correcta. Especialmente convincente es la compra de soluciones listas cuando ya integran conocimiento específico del sector o mejores prácticas profesionales.
Las etapas evolutivas de las soluciones de IA listas para usar
El mercado de soluciones de IA listas para usar ha evolucionado considerablemente. Los analistas de Forrester Research (2025) distinguen cuatro etapas evolutivas que existen hoy en paralelo en el mercado:
| Categoría | Características | Áreas de aplicación típicas | Adaptabilidad |
|---|---|---|---|
| 1. IA de función fija | Especializada en una tarea, opciones mínimas de configuración | Reconocimiento de texto, clasificación de imágenes, análisis de sentimiento | Baja |
| 2. IA configurable | Adaptable mediante parámetros y plantillas | Chatbots, moderación de contenido, análisis de texto | Media |
| 3. IA específica del sector | Preentrenada con conocimiento sectorial, funciones especializadas | Extracción de documentos, verificación de cumplimiento, mantenimiento predictivo | Media-Alta |
| 4. IA componible | Bloques modulares para soluciones a medida sin desarrollo | Automatización compleja de procesos empresariales, apoyo a decisiones | Muy alta |
Particularmente notable es el auge de la «IA componible» – soluciones que difuminan la frontera entre crear y comprar, ofreciendo componentes modulares de IA que pueden combinarse en soluciones individuales sin programación.
Criterios de decisión en la selección de proveedores
La elección del proveedor adecuado es crucial para el éxito de su proyecto de IA. Una recopilación de datos de la asociación digital Bitkom (2025) entre 300 usuarios de IA en medianas empresas identifica los criterios de selección más importantes y su importancia relativa:
- Protección de datos y cumplimiento normativo (94%): Conformidad con el RGPD, soberanía de datos, procesamiento transparente de datos
- Profundidad de integración (86%): Conexión con sistemas existentes, APIs, posibilidades de flujo de datos
- Adaptabilidad (82%): Opciones de configuración sin desarrollo
- Escalabilidad (77%): Capacidad de crecimiento con requisitos crecientes
- Soporte y formación (75%): Apoyo en implementación, documentación, entrenamiento
- Referencias en escenarios similares (72%): Éxitos demostrados en casos de uso comparables
- Transparencia y explicabilidad (68%): Comprensibilidad de las decisiones de la IA
- Estructura de costes (65%): Modelo de precios, TCO, costes de escalado
- Velocidad de innovación (51%): Hoja de ruta, frecuencia de actualizaciones, inversiones en I+D
Es notable la alta prioridad de protección de datos, integración y adaptabilidad frente a factores puramente de coste – un claro cambio respecto a prioridades de adquisición anteriores.
Costes ocultos y desafíos
El enfoque de compra también conlleva desafíos. La consultora BearingPoint analizó en 2025 las experiencias de 180 medianas empresas con soluciones de IA adquiridas e identificó los costes ocultos más frecuentes:
- Esfuerzo de integración (72%): La conexión con sistemas existentes a menudo requiere más recursos de los presupuestados
- Gestión del cambio (64%): Esfuerzos subestimados para formación de empleados y adaptación de procesos
- Limpieza de datos (59%): Trabajo previo para alcanzar la calidad de datos necesaria
- Costes de escalado (47%): Costes sorprendentemente crecientes con el aumento del uso
- Esfuerzos de personalización (41%): Adaptaciones posteriores a requisitos específicos de la empresa
Además, el estudio identificó un factor crítico de éxito: una evaluación realista del esfuerzo interno para la introducción exitosa. Las empresas que subestimaron este factor informaron de tiempos de implementación que fueron en promedio 2,4 veces más largos de lo planeado.
Mejores prácticas para implementaciones de compra exitosas
El Instituto de Gestión de IA de la Universidad de St. Gallen, basándose en 120 implementaciones exitosas de IA en medianas empresas, ha identificado ocho principios de mejores prácticas para el enfoque de compra:
- Fase piloto con alcance limitado: Comience con un área parcial claramente definida
- Evaluación de proveedores mediante visitas de referencia: Hable con clientes existentes en situación similar
- Estrategia de salida definida: Aclare de antemano cómo sería posible un cambio de proveedor técnica y legalmente
- Asegurar la soberanía de datos: Preste atención a acuerdos claros sobre propiedad de datos
- Integración antes que funcionalidades: Priorice la integración perfecta en procesos existentes sobre el alcance funcional
- Establecer campeones internos: Identifique usuarios tempranos como multiplicadores
- Implementar medición de resultados: Defina KPIs claros para el éxito
- Optimización continua: Planifique revisiones y ajustes regulares
«El mayor error es tratar las soluciones de IA adquiridas como software tradicional. Los sistemas de IA no son productos estáticos, sino socios de aprendizaje que requieren atención y optimización continuas.»
Prof. Dra. Andrea Meier, Instituto de Gestión de IA, Universidad de St. Gallen
El enfoque de compra ofrece hoy a las medianas empresas más posibilidades que nunca de beneficiarse de la IA sin crear sus propias capacidades de desarrollo. La clave del éxito radica en la cuidadosa selección del proveedor adecuado, una visión realista del esfuerzo interno y un enfoque estratégico de implementación.
Entender las estructuras de costes: TCO, ROI y costes ocultos en proyectos de IA
Las inversiones en IA siguen lógicas de costes diferentes a los proyectos tradicionales de TI. Según un estudio de Accenture (2025), el 72% de las medianas empresas subestiman los costes totales de sus iniciativas de IA, a la vez que sobrestiman los ahorros a corto plazo en un promedio del 35%.
Por tanto, una comprensión profunda de las estructuras de costes reales es crucial para decisiones fundamentadas de crear vs. comprar y cálculos realistas de ROI.
Coste Total de Propiedad (TCO) en proyectos de IA
La Deloitte Digital Factory ha desarrollado en 2025 un modelo específico de TCO para implementaciones de IA en medianas empresas. Este identifica seis categorías de costes que deben considerarse tanto en enfoques de desarrollo propio como de compra:
- Costes iniciales: Software/Desarrollo, hardware, licencias, implementación del proyecto
- Costes de datos: Adquisición, limpieza, preparación y gobernanza de datos
- Costes de integración: Interfaces, desarrollo de API, adaptaciones de sistemas
- Costes operativos: Recursos cloud, potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda
- Costes de personal: Especialistas en IA, formación, soporte, gestión
- Costes de aseguramiento de calidad: Pruebas, validación, control de sesgo, monitorización
Especialmente destacable: en proyectos de IA, los costes iniciales de desarrollo o adquisición típicamente representan solo el 15-30% del TCO a cinco años – significativamente menos que en software tradicional.
Crear vs. Comprar: Distribuciones típicas de costes
La siguiente tabla muestra la distribución típica de los costes totales durante un período de cinco años para implementaciones de IA de tamaño medio en empresas medianas (Fuente: IDC European AI Spending Guide, 2025):
| Categoría de costes | Enfoque de desarrollo propio (%) | Enfoque de compra (%) |
|---|---|---|
| Costes iniciales (desarrollo/licencias) | 18-25% | 30-40% |
| Preparación de datos | 15-25% | 10-18% |
| Integración | 8-15% | 15-25% |
| Infraestructura y operación | 20-30% | 8-15% |
| Personal | 25-35% | 12-18% |
| Aseguramiento de calidad y actualizaciones | 12-20% | 10-15% |
Esta distribución muestra: mientras que las soluciones adquiridas presentan mayores costes iniciales, los enfoques de desarrollo propio típicamente requieren más inversiones en infraestructura y personal.
Costes ocultos y cómo evitarlos
La consultora McKinsey ha identificado en su estudio «Hidden Costs of Enterprise AI» publicado en 2025 seis impulsores de costes frecuentemente pasados por alto que pueden encarecer significativamente los proyectos de IA:
- Deriva del modelo (76%): Disminución del rendimiento de modelos de IA que requiere reentrenamiento regular
- Problemas de calidad de datos (71%): Esfuerzo continuo para limpieza y validación de datos
- Esfuerzos de escalado (65%): Costes inesperados con el aumento de uso o volumen de datos
- Requisitos de gobernanza (58%): Documentación, procesos de auditoría, evidencias de cumplimiento
- Optimizaciones UX (52%): Adaptaciones necesarias para mejorar la aceptación del usuario
- Evolución de interfaces (47%): Ajustes cuando cambian los sistemas conectados
Para evitar estos costes ocultos, el estudio recomienda tres medidas centrales:
- Presupuesto explícito de 20-30% de «buffer» para esfuerzos imprevistos
- Planificación de al menos el 15% de los costes iniciales por año para mantenimiento y actualización
- Métricas definidas para la detección temprana de deriva del modelo y problemas de rendimiento
Cálculo del ROI para proyectos de IA
El cálculo del ROI para proyectos de IA difiere de las inversiones tradicionales en TI. El Instituto de Informática Económica de la Universidad de Leipzig (2025) recomienda un modelo de ROI de tres niveles:
- Ahorros directos: Reducciones de costes medibles (p.ej. efectos de automatización)
- Ganancias de productividad: Ahorros de tiempo, reducciones de tiempo de proceso
- Ventajas estratégicas: Nuevas capacidades, mejores relaciones con clientes, satisfacción de empleados
Basándose en datos de 50 implementaciones exitosas de IA en medianas empresas alemanas, la siguiente tabla muestra horizontes típicos de ROI por categoría de aplicación:
| Categoría de aplicación de IA | Horizonte típico de ROI (Desarrollo propio) | Horizonte típico de ROI (Compra) |
|---|---|---|
| Procesamiento de documentos y texto | 12-18 meses | 6-12 meses |
| Interacción con clientes (Chatbots, Soporte) | 18-24 meses | 8-14 meses |
| Mantenimiento predictivo | 15-24 meses | 10-18 meses |
| Automatización de procesos | 12-20 meses | 6-15 meses |
| Apoyo a decisiones | 18-30 meses | 12-24 meses |
Estos datos demuestran: las soluciones adquiridas típicamente alcanzan un ROI más rápido, mientras que las soluciones de desarrollo propio ofrecen períodos de amortización más largos pero a menudo mayores ventajas a largo plazo.
Modelo de costes práctico para la toma de decisiones
Para una decisión fundamentada de crear vs. comprar, la Sociedad Fraunhofer ha desarrollado un modelo práctico de evaluación de costes que plantea cinco preguntas centrales:
- ¿Cuán complejo es el caso de uso? (Estandarizado/Único)
- ¿Cuál es su nivel interno de experiencia en IA? (Ninguna/Extensa)
- ¿Cuán crítico es el factor tiempo? (Inmediato/Largo plazo)
- ¿Qué valor estratégico tiene el caso de aplicación específico? (De apoyo/Negocio principal)
- ¿Qué volúmenes de datos se procesan? (Escasos/Masivos)
Dependiendo de las respuestas, emerge una tendencia hacia la decisión de desarrollo propio o compra, así como una indicación de la estructura de costes esperada. Este modelo considera que la pura optimización de costes a menudo no debería ser el factor decisivo – las consideraciones estratégicas y los factores temporales pueden ser económicamente más significativos.
«La mera consideración del TCO es demasiado limitada para proyectos de IA. Lo decisivo es más bien la pregunta: ¿Qué enfoque maximiza el valor estratégico con un riesgo aceptable?»
Dr. Martin Weber, Instituto Fraunhofer de Técnica de Producción y Automatización
Una comprensión realista de las estructuras de costes es la base para decisiones fundamentadas de crear vs. comprar. Especialmente importante: la consideración de todo el ciclo de vida, la inclusión de costes ocultos y la consideración del valor estratégico junto al mero cálculo de costes.
Cumplimiento normativo, protección de datos y marco legal para la IA en empresas
Con la aprobación del EU AI Act en 2023 y su plena entrada en vigor en 2025, el marco legal para aplicaciones de IA ha cambiado fundamentalmente. Una encuesta de Bitkom (2025) muestra: el 64% de las medianas empresas en Alemania ven los requisitos regulatorios como uno de los mayores desafíos en proyectos de IA.
Los requisitos de cumplimiento influyen directamente en la decisión de crear vs. comprar – y crean tanto riesgos como oportunidades estratégicas.
Marco regulatorio para IA en Alemania 2025
El entorno legal para aplicaciones de IA está definido por varios conjuntos de reglas que deben considerarse en la toma de decisiones:
- EU AI Act: Regulación basada en riesgos con cuatro categorías de riesgo y requisitos correspondientes
- RGPD: Requisitos para procesamiento de datos, transparencia y derechos de los afectados
- Regulaciones específicas por sector: Requisitos adicionales en sectores regulados (financiero, salud, etc.)
- Derecho de responsabilidad: Nuevas regulaciones de responsabilidad para decisiones basadas en IA
- Ley de Seguridad TI 2.0: Requisitos para la seguridad de sistemas de IA
Especialmente el EU AI Act tiene impactos directos en las decisiones de crear vs. comprar. Dependiendo de la categoría de riesgo de la aplicación planificada, los requisitos de cumplimiento varían considerablemente, como muestra la siguiente visión general:
| Categoría de riesgo | Aplicaciones de ejemplo | Esfuerzo de cumplimiento | Implicación para Crear/Comprar |
|---|---|---|---|
| Mínimo (Art. 52) | IA de oficina, herramientas simples de análisis | Bajo (obligaciones de transparencia) | Sin influencia significativa |
| Limitado (Art. 52) | Chatbots, asistentes IA | Moderado (transparencia, etiquetado) | Ligera ventaja para soluciones adquiridas |
| Alto (Art. 6-7) | Selección de RRHH, evaluación crediticia | Alto (gestión de riesgos, documentación, auditoría) | Clara ventaja para soluciones adquiridas certificadas |
| Inaceptable (Art. 5) | Sistemas de puntuación social, IA manipulativa | Prohibido | No aplicable |
Esta estructura crea claros incentivos: para aplicaciones de alto riesgo, las soluciones adquiridas certificadas ofrecen ventajas considerables de cumplimiento y reducen riesgos de responsabilidad.
Conformidad con el RGPD y protección de datos
La protección de datos sigue siendo un tema central en las implementaciones de IA. El bufete de abogados Heuking Kühn Lüer Wojtek publicó en 2025 un análisis de las implicaciones del RGPD para proyectos de IA en medianas empresas, destacando los siguientes puntos clave:
- Minimización de datos: Los sistemas de IA deben entrenarse con cantidades mínimas de datos
- Limitación de finalidad: Los datos solo pueden utilizarse para fines definidos
- Transparencia: Los afectados deben ser informados sobre el uso de IA
- Obligación de explicabilidad: Las decisiones de IA deben ser comprensibles
- Responsabilidad: Clara asignación de responsabilidad por los datos
Para la decisión de crear vs. comprar, surgen de aquí consideraciones específicas:
- En soluciones de desarrollo propio: Control total sobre flujos de datos, pero alto esfuerzo de documentación e implementación
- En soluciones adquiridas: Cumplimiento simplificado mediante certificaciones, pero necesaria revisión cuidadosa del procesamiento por encargo
Especialmente crítico: la elección de la ubicación de datos y la lógica de procesamiento. Las medianas empresas alemanas prefieren cada vez más soluciones con procesamiento garantizado de datos en la UE – una tendencia que se refleja claramente en las decisiones de compra.
Costes y riesgos de cumplimiento en la práctica
Los requisitos de cumplimiento causan costes significativos que deben incluirse en la evaluación de crear vs. comprar. Un análisis de PwC (2025) estima el esfuerzo de cumplimiento para proyectos de IA en medianas empresas de la siguiente manera:
| Actividad de cumplimiento | Esfuerzo típico (Desarrollo propio) | Esfuerzo típico (Compra) |
|---|---|---|
| Evaluación de impacto en protección de datos | 40-80 días-persona | 15-30 días-persona |
| Evaluación de riesgos según AI Act | 30-60 días-persona | 10-20 días-persona |
| Creación de documentación | 50-100 días-persona | 20-40 días-persona |
| Certificación/Auditoría externa | €20.000-€50.000 | A menudo incluido en el precio del producto |
| Monitorización continua de cumplimiento | 1-2 FTE (tiempo parcial) | 0,2-0,5 FTE (tiempo parcial) |
Estas cifras demuestran: el esfuerzo de cumplimiento en desarrollos propios es típicamente 2-3 veces mayor que en soluciones adquiridas certificadas. Este factor gana importancia con el aumento de la categoría de riesgo de la aplicación.
Responsabilidad legal
Un aspecto frecuentemente pasado por alto de la decisión de crear vs. comprar concierne a las cuestiones de responsabilidad. La Directiva de Responsabilidad por IA de la UE aprobada en 2024 establece regulaciones claras que influyen en el perfil de riesgo de ambas opciones.
La Asociación Alemana de Abogados (2025) destaca en su análisis los siguientes puntos clave:
- Con soluciones de desarrollo propio, su empresa asume toda la responsabilidad como «proveedor» en el sentido del AI Act
- Con soluciones adquiridas, la responsabilidad se comparte entre su empresa como «usuario» y el proveedor de la solución
- Para aplicaciones de alto riesgo existe una obligación de cobertura adecuada de seguro
- Las obligaciones de documentación sirven explícitamente también para la defensa frente a responsabilidades
Esta distribución de responsabilidades representa un factor económico significativo que debería incluirse en el cálculo de TCO. Para aplicaciones con riesgo, la transferencia de riesgos mediante soluciones adquiridas puede representar un valor económico considerable.
El cumplimiento como ventaja estratégica
Aunque los requisitos de cumplimiento a menudo se perciben como un obstáculo, también pueden ofrecer una ventaja estratégica. La consultora estratégica Boston Consulting Group (2025) identifica en su estudio «Compliance as Competitive Advantage» tres formas en que las empresas pueden utilizar el cumplimiento como palanca estratégica:
- Generación de confianza: Cumplimiento demostrado como factor diferenciador frente a clientes
- Optimización de procesos: Requisitos de cumplimiento como ocasión para mejorar procesos de datos
- Reducción de riesgos: Cumplimiento sistemático como protección contra daños reputacionales y financieros
«Las empresas que tratan el cumplimiento de IA como una prioridad estratégica logran una confianza mediblemente mayor de los clientes y una aceptación más rápida del mercado para sus productos y servicios basados en IA.»
Dra. Sabine Reimer, Socia, Boston Consulting Group
Para la decisión de crear vs. comprar esto significa: el aspecto de cumplimiento no debería valorarse solo como factor de coste, sino también como oportunidad estratégica.
El marco regulatorio tiene impactos significativos en las decisiones de crear vs. comprar. Mientras que los desarrollos propios ofrecen máximo control, las soluciones adquiridas certificadas crean considerables ventajas de cumplimiento mediante transferencia de riesgos y requisitos reducidos de documentación. Una cuidadosa ponderación de estos factores es esencial para implementaciones de IA jurídicamente robustas y económicamente sensatas.
Integración y escalabilidad: Cómo las soluciones de IA armonizan con los sistemas existentes
La integración perfecta de una solución de IA en su paisaje TI existente es a menudo más decisiva para el éxito del proyecto que la pura funcionalidad de IA. Según un estudio de Capgemini (2025), el 38% de todos los proyectos de IA en medianas empresas fracasan principalmente debido a problemas de integración – independientemente de si se trata de soluciones de desarrollo propio o adquiridas.
Sin embargo, los desafíos de integración difieren claramente entre ambos enfoques e influyen significativamente en el tiempo de implementación, costes totales y experiencia de usuario.
El típico paisaje TI en la mediana empresa en 2025
Para evaluar correctamente los requisitos de integración, ayuda una mirada a la realidad TI actual en la mediana empresa alemana. Un estudio del Instituto Fraunhofer de Economía Laboral y Organización (2025) dibuja el siguiente panorama:
- Promedio de 14-18 diferentes aplicaciones empresariales en uso
- Infraestructura híbrida con 65% de soluciones en cloud y 35% on-premises
- Paisaje de sistemas muy heterogéneo con diferentes generaciones tecnológicas
- Creciente disponibilidad de API (78% de los sistemas), pero a menudo con limitaciones
- En el 62% de las empresas existen sistemas heredados críticos sin interfaces modernas
Esta heterogeneidad crea desafíos específicos de integración que deberían influir directamente en la decisión de crear vs. comprar.
Complejidad de integración en comparación: Desarrollo propio vs. Compra
La integración se presenta de manera diferente según el enfoque elegido. El Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Software y Sistemas realizó en 2025 un estudio comparativo que contrasta esfuerzos típicos de integración:
| Aspecto de integración | Enfoque de desarrollo propio | Enfoque de compra |
|---|---|---|
| Adaptación a APIs existentes | Alta flexibilidad, adaptación a medida posible | Dependencia de conectores disponibles, a menudo adaptabilidad limitada |
| Integración con sistemas heredados | Adaptadores específicos desarrollables, alto esfuerzo inicial | A menudo posibilidades limitadas, dependiendo del ecosistema del proveedor |
| Control de flujo de datos | Control total sobre flujos y procesamiento de datos | Control limitado, a menudo procesos de caja negra |
| Single-Sign-On | Libremente implementable, pero laborioso | Mayoría de opciones estandarizadas (SAML, OAuth, etc.) |
| Tiempos de integración | Típicamente 3-8 meses | Típicamente 1-4 meses |
Esta comparación muestra: las soluciones de desarrollo propio ofrecen mayor flexibilidad en la integración, pero requieren más tiempo y recursos. Las soluciones adquiridas se implementan típicamente más rápido, pero pueden encontrar límites cuando deben conectarse aplicaciones antiguas específicas.
Arquitecturas de integración para soluciones de IA
La elección de la arquitectura de integración correcta tiene impactos directos en escalabilidad, mantenibilidad y preparación para el futuro. Tres enfoques principales han emergido como particularmente relevantes según un análisis de la Universidad Técnica de Múnich (2025):
- Enfoque API-First: Integración mediante APIs REST/GraphQL estandarizadas
- Arquitectura dirigida por eventos: Acoplamiento flexible mediante eventos y colas de mensajes
- Composición de microservicios: Funciones de IA como microservicios independientes
El estudio concluye que el enfoque dirigido por eventos es particularmente ventajoso para la integración de soluciones de IA, ya que crea las menores dependencias y ofrece alta fiabilidad.
Para la decisión de crear vs. comprar, esto resulta en una percepción importante: las soluciones adquiridas deberían comprobarse para ver si soportan integraciones basadas en eventos, mientras que en soluciones de desarrollo propio esta arquitectura debería considerarse desde el principio.
Integración de datos como desafío especial
La integración de datos presenta un desafío especial en proyectos de IA. A diferencia del software tradicional, no solo es relevante el acceso actual a datos, sino también datos históricos para entrenamiento y validación.
El estudio de Bitkom «Integración de datos para proyectos de IA» (2025) identifica cuatro aspectos críticos:
- Silos de datos: 78% de las empresas luchan con fuentes de datos dispersas y aisladas
- Calidad de datos: 82% requieren considerable limpieza de datos para datos aptos para IA
- Frecuencia de datos: 64% tienen desafíos con diferentes ciclos de actualización
- Volumen de datos: 47% alcanzan los límites de los procesos ETL existentes
Para la decisión de crear vs. comprar, esto genera consideraciones específicas:
- Ventaja del desarrollo propio: Posible adaptación directa a estructuras y flujos de datos existentes
- Ventaja de la compra: Canalizaciones prefabricadas de preparación de datos y mecanismos de validación
La elección correcta depende mucho de la complejidad de su panorama de datos. Con fuentes de datos muy fragmentadas y heterogéneas, el enfoque de desarrollo propio puede ofrecer ventajas, mientras que las estructuras de datos estandarizadas favorecen más las soluciones adquiridas.
Escalabilidad de soluciones de IA
La escalabilidad de una solución de IA abarca varias dimensiones que deben considerarse en la decisión de crear vs. comprar. El análisis de la Universidad Técnica de Darmstadt (2025) distingue cuatro dimensiones de escalabilidad:
- Escalabilidad de usuarios: Más usuarios en paralelo
- Escalabilidad de datos: Procesar mayores cantidades de datos
- Escalabilidad funcional: Cubrir más casos de uso
- Escalabilidad organizacional: Extender a más departamentos/ubicaciones
La evaluación de 120 proyectos de IA en medianas empresas muestra diferencias características:
| Dimensión de escalabilidad | Enfoque de desarrollo propio | Enfoque de compra |
|---|---|---|
| Escalabilidad de usuarios | Flexibilidad media, dependiente de infraestructura | Alta flexibilidad, a menudo pago según crecimiento |
| Escalabilidad de datos | Alto control, pero necesarias inversiones en infraestructura | Limitado por modelos de licencia, a menudo con niveles de coste |
| Escalabilidad funcional | Alta flexibilidad, pero requiere esfuerzo de desarrollo | Limitado por hoja de ruta del producto del proveedor |
| Escalabilidad organizacional | Alta flexibilidad con arquitectura clara | A menudo fácil gracias a procesos estandarizados de incorporación |
Estas diferencias demuestran: la elección correcta depende mucho de sus requisitos primarios de escalabilidad. Las soluciones de desarrollo propio ofrecen más flexibilidad en la escalabilidad funcional, mientras que las soluciones adquiridas típicamente tienen ventajas en la rápida escalabilidad de usuarios y organizacional.
Mejores prácticas para integración exitosa
Independientemente del enfoque elegido, según Accenture (2025), siete mejores prácticas han cristalizado para integraciones exitosas de IA en medianas empresas:
- Participación temprana de stakeholders: Involucrar a TI y departamentos especializados desde el principio
- Procedimiento por fases: Integración en pasos controlados con validación
- Gobernanza de API: Definir reglas claras para interfaces y flujos de datos
- Monitorización de calidad de datos: Supervisión continua del flujo de datos
- Gestión del cambio: Preparar a los usuarios para procesos alterados
- Ciclos de retroalimentación: Mejora continua de la integración
- Documentación: Documentación completa de los puntos de integración
«Los proyectos de IA más exitosos en medianas empresas se caracterizan por un enfoque pragmático de integración primero. La tecnología sigue a la integración, no al revés.»
Thomas Bauer, Accenture Digital
La integración es un factor decisivo de éxito para proyectos de IA y debería, por tanto, influir tempranamente en la decisión de crear vs. comprar. Mientras que las soluciones de desarrollo propio ofrecen mayor flexibilidad en escenarios complejos de integración, las soluciones adquiridas destacan con implementación más rápida e interfaces estandarizadas. Un análisis cuidadoso de su paisaje TI existente y futuros requisitos de escalabilidad forma la base para la decisión correcta.
El camino pragmático intermedio: Estrategias híbridas de crear-comprar para la mediana empresa
La dicotomía entre «crear» y «comprar» está cediendo cada vez más en la práctica a enfoques híbridos que combinan las ventajas de ambos mundos. Según un estudio de KPMG (2025), el 67% de las implementaciones exitosas de IA en medianas empresas alemanas ya siguen tales estrategias mixtas – con tasas de éxito significativamente más altas y mejor relación coste-beneficio que los enfoques puros de desarrollo propio o compra.
Pero, ¿qué modelos híbridos han demostrado su eficacia y cómo se pueden diseñar de manera óptima?
Variantes de enfoques híbridos crear-comprar
La Universidad Técnica de Berlín, en colaboración con el Centro Digital para Medianas Empresas (2025), ha identificado y evaluado cinco variantes principales de enfoques híbridos:
- Core-and-Custom: Comprar funciones principales, desarrollar ampliaciones específicas
- Build-on-Platform: Comprar plataforma de IA, desarrollar sobre ella aplicaciones propias
- Customize-and-Extend: Comprar solución lista y adaptarla mediante desarrollo propio
- APIs-and-Integration: Comprar APIs de IA especializadas e integrarlas en aplicación propia
- Open-Source-Plus: Utilizar base open source y ampliarla comercialmente
El estudio muestra que especialmente el enfoque «Build-on-Platform» ofrece resultados sobresalientes: el 78% de los proyectos alcanzaron sus objetivos dentro del marco de tiempo y costes establecido – significativamente más que con enfoques puros de desarrollo propio (41%) o compra (63%).
El paradigma de IA componible
Una tendencia particularmente prometedora es el paradigma «Composable AI». Gartner define este enfoque como «la capacidad de combinar y orquestar flexiblemente componentes de IA para satisfacer requisitos empresariales específicos».
En la práctica, esto significa ensamblar soluciones de IA a partir de bloques modulares:
- Foundation Models: Base adquirida o de código abierto (p.ej. GPT-4, Llama 3)
- Extensiones sectoriales: Módulos prefabricados específicos de dominio
- Conectores de datos: Conexiones estandarizadas a sistemas empresariales
- Prompts y flujos de trabajo propios: Lógica empresarial desarrollada internamente
- Interfaces de usuario a medida: UIs adaptadas a requisitos de usuario
Según datos del Instituto Alemán de Investigación Económica (2025), este enfoque reduce el tiempo de implementación en un promedio del 58% y los costes totales en un 43% comparado con proyectos clásicos de desarrollo propio – con un ajuste simultáneamente mayor que las soluciones puramente adquiridas.
Implementación práctica con el ejemplo de aplicaciones basadas en LLM
Especialmente en aplicaciones de IA generativa basadas en Large Language Models (LLM), los enfoques híbridos se han impuesto. Un análisis de la Universidad de Mannheim (2025) sobre 80 implementaciones exitosas muestra un patrón típico:
| Componente | Enfoque típico | Justificación |
|---|---|---|
| LLM base | Compra/Open Source | Altos costes de desarrollo, rápidos ciclos de innovación |
| Adaptación al dominio | Híbrido (RAG o Fine-Tuning) | Integrar conocimiento específico de la empresa |
| Conexión de datos | Desarrollo propio | Considerar paisaje de sistemas específico |
| Orquestación | Compra | Flujos de trabajo estandarizados suficientes |
| Interfaz de usuario | Desarrollo propio | Alineamiento con sistemas y procesos existentes |
Este patrón utiliza específicamente los puntos fuertes de ambos enfoques: los modelos fundamentales tecnológicamente complejos se adquieren o utilizan como código abierto, mientras que los aspectos específicos de la empresa (datos, UI, conocimiento del dominio) se desarrollan o adaptan internamente.
Matriz de decisión para enfoques híbridos
Para la toma de decisiones práctica, la consultora Deloitte (2025) ha desarrollado una matriz que ayuda en la elección del enfoque híbrido óptimo:
| Factor | Tendencia hacia desarrollo propio | Tendencia hacia compra |
|---|---|---|
| Complejidad tecnológica | Baja a media | Alta |
| Especificidad de dominio | Alta | Baja a media |
| Factor tiempo | Menos crítico | Crítico |
| Diferenciación competitiva | Alta | Baja a media |
| Sensibilidad de datos | Alta | Baja a media |
En el enfoque híbrido, para cada componente se decide por separado si tiene más sentido un enfoque de desarrollo propio o de compra. Los componentes con alta especificidad de dominio y diferenciación competitiva deberían desarrollarse internamente, mientras que elementos tecnológicamente complejos y funciones críticas en tiempo deberían adquirirse.
El papel de las asociaciones y co-creación
Una importante variante del enfoque híbrido es el modelo de co-creación con socios especializados. La consultora EY (2025) ha determinado en su estudio «Factores de éxito de IA en medianas empresas» que el 73% de las implementaciones más exitosas de IA surgieron en estrecha colaboración con socios especializados.
Este enfoque combina:
- El conocimiento del dominio de la empresa
- La experiencia tecnológica del socio
- Responsabilidad compartida de desarrollo e implementación
- Transferencia de conocimiento y capacitación de equipos internos
Especialmente las empresas medianas se benefician de este modelo, ya que complementa óptimamente recursos internos limitados y al mismo tiempo fomenta el desarrollo de competencias propias.
Factores de éxito para enfoques híbridos
A partir del análisis de proyectos híbridos exitosos de IA, el Instituto Fraunhofer de Técnica de Producción y Automatización (2025) ha identificado siete factores críticos de éxito:
- Clara delimitación de componentes: Definición precisa de elementos de desarrollo propio y compra
- Cuidadosa planificación de interfaces: APIs estandarizadas entre todos los componentes
- Modelo de gobernanza: Responsabilidades claras para cada componente
- Asegurar soberanía de datos: Mantener control sobre datos críticos
- Definir camino de escalabilidad: Planificar evolución a largo plazo de la solución
- Minimizar bloqueo de proveedor: Asegurar intercambiabilidad de componentes
- Identificar diferenciación propia: Foco en desarrollo propio que crea valor
«La clave no está en la decisión general por desarrollo propio o compra, sino en la división estratégica: ¿Qué compramos, qué desarrollamos nosotros mismos – y cómo orquestamos estos componentes en un todo coherente?»
Prof. Dr. Michael Harth, Fraunhofer IPA
Los enfoques híbridos ofrecen un camino pragmático intermedio que combina la agilidad y diferenciación de desarrollos propios con la velocidad y madurez tecnológica de soluciones adquiridas. Especialmente para empresas medianas con recursos limitados, pero requisitos específicos, a menudo representan el camino óptimo.
El éxito depende menos de la decisión fundamental de crear vs. comprar que de la inteligente combinación de ambos enfoques – orientada a los objetivos estratégicos, requisitos específicos y recursos disponibles de su empresa.
De la teoría a la práctica: Marco de decisión con casos de estudio
Para estructurar la compleja decisión de crear vs. comprar, el Centro Digital para Medianas Empresas en cooperación con la Universidad Técnica de Múnich (2025) ha desarrollado un marco de decisión orientado a la práctica. Este ya ha sido aplicado con éxito en más de 120 medianas empresas y continuamente refinado.
El marco combina factores estratégicos, técnicos, económicos y organizativos y ofrece una metodología estructurada para decisiones fundamentadas.
El marco de decisión de 5 fases
El marco se divide en cinco fases consecutivas:
- Orientación estratégica: Definición de objetivos estratégicos y potenciales de creación de valor
- Análisis de requisitos: Registro sistemático de requisitos funcionales y no funcionales
- Exploración de soluciones: Análisis estructurado de opciones disponibles
- Evaluación multi-factor: Valoración de opciones según criterios ponderados
- Planificación de implementación: Planificación detallada de la solución elegida
Especialmente la evaluación multi-factor representa un paso central. La investigación muestra que las decisiones exitosas típicamente consideran doce criterios clave en cuatro categorías:
| Categoría | Criterios |
|---|---|
| Estratégica (30%) | Relevancia estratégica y potencial de diferenciación |
| Perspectiva de crecimiento y desarrollo a largo plazo | |
| Apoyo a la transformación digital | |
| Económica (25%) | Coste Total de Propiedad (5 años) |
| Retorno de Inversión | |
| Exposición al riesgo (financiero, legal) | |
| Técnica (25%) | Alcance y calidad funcional |
| Capacidad de integración y complejidad técnica | |
| Escalabilidad y flexibilidad | |
| Organizativa (20%) | Competencias y recursos disponibles |
| Velocidad de implementación y tiempo hasta valor | |
| Gestión del cambio y aceptación del usuario |
La ponderación porcentual debería ajustarse según la situación empresarial y el proyecto. Es notable que las empresas exitosas otorgan en promedio la mayor importancia a los factores estratégicos – un claro cambio respecto a modelos de decisión anteriores principalmente impulsados por costes.
Caso de estudio 1: Fabricante mediano de maquinaria
La aplicación del marco puede ilustrarse con el ejemplo de un fabricante mediano de maquinaria con 140 empleados que buscaba una solución de IA para cálculos de ofertas y documentación técnica.
Situación inicial:
- Alto tiempo requerido para ofertas individuales (promedio de 4-6 días-persona por oferta)
- Máquinas complejas específicas para clientes con miles de variantes
- Amplio conocimiento técnico en documentos dispersos y mentes de empleados
- Fuerte presión competitiva y escasez de personal cualificado
Proceso de decisión:
- Orientación estratégica: Identificación de los procesos de oferta como estratégicamente críticos, pero no primariamente diferenciadores
- Análisis de requisitos: 32 requisitos funcionales definidos, especialmente críticos: integración con ERP, conocimiento técnico, cálculo de precios
- Exploración de soluciones: Evaluadas tres opciones de compra, una de desarrollo propio y dos enfoques híbridos
- Evaluación multi-factor: Máxima puntuación para el enfoque híbrido «Buy Core + Custom Extensions»
Solución elegida: Una plataforma de IA específica del sector adquirida, pero ampliada mediante desarrollo propio de:
- Plantillas de prompt específicas para documentos técnicos
- Sistema RAG personalizado con conexión a la wiki empresarial
- Integración con el sistema ERP existente
Resultado después de 12 meses:
- Reducción del tiempo de oferta en un 68% (de un promedio de 5 a 1,6 días-persona)
- Aumento de la calidad y consistencia de las ofertas
- ROI alcanzado después de 9 meses
- Conservación exitosa del conocimiento de expertos salientes
Caso de estudio 2: Proveedor mediano de servicios TI
Otro ejemplo lo proporciona un proveedor de servicios TI con 60 empleados que quería utilizar IA para soporte técnico.
Situación inicial:
- Creciente número de solicitudes de soporte con recursos limitados
- Muchos problemas recurrentes y vías estándar de solución
- Alta competencia técnica en la empresa, también para temas de IA
- Datos sensibles de clientes con estrictos requisitos de confidencialidad
Proceso de decisión:
- Orientación estratégica: Soporte identificado como competencia central con alto potencial de diferenciación
- Análisis de requisitos: 28 requisitos definidos, especialmente críticos: protección de datos, integración en sistema de tickets, conocimiento especializado específico
- Exploración de soluciones: Evaluadas dos opciones de compra, dos de desarrollo propio y una opción híbrida
- Evaluación multi-factor: Máxima puntuación para enfoque de desarrollo propio basado en componentes open source
Solución elegida: Desarrollo propio de un asistente de soporte basado en:
- LLM open source (Llama 3) para operación on-premises
- Fine-tuning con casos históricos de soporte anonimizados
- Implementación RAG propia con acceso a documentación y base de conocimiento
- Integración completa en el sistema de tickets existente
Resultado después de 12 meses:
- 38% de las consultas se resuelven completamente automatizadas
- Tiempo medio de procesamiento para casos complejos reducido en un 42%
- Alta soberanía de datos y conformidad con normativas
- ROI alcanzado después de 14 meses, a largo plazo significativamente más económico que alternativas SaaS
Caso de estudio 3: Cadena comercial mediana
Un tercer ejemplo lo proporciona una cadena minorista con 220 empleados y 12 ubicaciones que quería usar IA para planificación de personal y optimización de inventario.
Situación inicial:
- Desafíos en la planificación óptima de personal entre diferentes ubicaciones
- Optimización de inventario con fluctuaciones estacionales y diferencias regionales
- Recursos TI limitados y sin experiencia en IA internamente
- Implementación rápida deseada debido a presión competitiva
Proceso de decisión:
- Orientación estratégica: Aumento de eficiencia como objetivo principal, sin diferenciación primaria mediante estos procesos
- Análisis de requisitos: 23 requisitos definidos, especialmente críticos: integración con ERP, facilidad de uso, implementación rápida
- Exploración de soluciones: Evaluadas tres opciones de compra y una opción híbrida
- Evaluación multi-factor: Máxima puntuación para solución pura de compra
Solución elegida: Solución SaaS completa de un proveedor especializado con:
- Integraciones estándar con el sistema ERP utilizado
- Modelos sectoriales preconfigurados para comercio minorista
- Apoyo a la implementación por parte del proveedor
- Adaptación mediante configuración en lugar de desarrollo
Resultado después de 12 meses:
- Implementación completada en 8 semanas
- Reducción de costes de personal en un 9% manteniendo el mismo nivel de servicio
- Costes de inventario reducidos en un 13%
- ROI alcanzado después de 7 meses
Hallazgos centrales de los casos de estudio
El análisis de estos y otros casos de estudio por el Centro Digital para Medianas Empresas muestra cinco hallazgos centrales:
- No hay solución universal: La decisión óptima depende mucho del contexto específico – lo que es correcto para una empresa puede ser incorrecto para otra
- Consideraciones estratégicas antes que tácticas: Los objetivos estratégicos a largo plazo deberían prevalecer sobre ventajas tácticas a corto plazo
- Realismo de recursos: Una evaluación realista de los recursos y competencias disponibles es crucial para el éxito
- Pragmatismo híbrido: Las soluciones más exitosas a menudo combinan elementos de ambos enfoques
- Enfoque evolutivo: El punto de partida y el objetivo a largo plazo pueden requerir diferentes enfoques
«La clave no está en la pregunta ‘¿Crear o comprar?’, sino en el análisis sistemático: ¿Qué enfoque maximiza el valor empresarial a largo plazo considerando nuestra situación específica y recursos?»
Prof. Dr. Andreas Schmidt, Centro Digital para Medianas Empresas
El marco presentado ofrece una metodología estructurada para esta compleja decisión. No reemplaza el juicio empresarial, sino que lo apoya mediante el análisis y evaluación sistemática de todos los factores relevantes.
En última instancia, los casos de estudio muestran: el éxito depende menos de la decisión fundamental por crear o comprar que del análisis cuidadoso, la toma de decisiones estructurada y la implementación consecuente – independientemente del camino elegido.
Conclusión: La estrategia de IA adecuada para su empresa
La decisión de crear vs. comprar en proyectos de IA es un desafío complejo y multidimensional que va mucho más allá de aspectos técnicos o cálculos de costes a corto plazo. Es más bien un indicador estratégico para la viabilidad digital futura de su empresa.
El análisis muestra: no hay una respuesta universalmente correcta. La decisión óptima depende de su situación específica, objetivos estratégicos, recursos disponibles y el caso de uso concreto. Lo decisivo es un proceso de decisión estructurado que considere todas las dimensiones relevantes.
Debe llevarse tres hallazgos centrales:
- Piense estratégicamente: Las implicaciones estratégicas a largo plazo deberían prevalecer sobre ventajas tácticas a corto plazo.
- Considere enfoques híbridos: Los implementadores exitosos combinan las fortalezas de ambos mundos en lugar de fijarse en un rígido todo o nada.
- Planifique evolutivamente: Su estrategia de IA debería poder evolucionar con su empresa – desde soluciones inicialmente adquiridas hacia más desarrollo propio con competencias crecientes.
El viaje de IA de su empresa comienza con el establecimiento correcto del rumbo entre crear y comprar – y continúa como un proceso continuo de aprendizaje y adaptación. Con el marco presentado en esta guía y las experiencias prácticas de otras empresas medianas, está bien equipado para tomar decisiones fundamentadas y llevar sus inversiones en IA al éxito.
Para un asesoramiento personalizado sobre su situación específica, estamos encantados de ayudarle. Contáctenos en brixon.ai para hablar con uno de nuestros expertos en estrategia de IA.
Preguntas frecuentes sobre la decisión de crear vs. comprar en proyectos de IA
¿Cuánto tiempo tarda típicamente el desarrollo de una solución propia de IA en comparación con la compra?
Según un estudio de Deloitte (2025), las medianas empresas requieren para la implementación de soluciones de IA adquiridas un promedio de 2-4 meses, mientras que los desarrollos propios típicamente necesitan 6-18 meses. El período depende en gran medida del grado de complejidad, recursos disponibles y profundidad de integración. Los enfoques modernos de desarrollo con Foundation Models y tecnologías RAG pueden reducir el tiempo de desarrollo en un 30-50% comparado con proyectos clásicos de Machine Learning. Para proyectos con urgencia temporal, el enfoque de compra ofrece claras ventajas, mientras que los proyectos de desarrollo propio necesitan más tiempo para adaptación y optimización, pero ofrecen a cambio mejor capacidad de adaptación a largo plazo.
¿Qué competencias necesita mi empresa para el desarrollo propio de una solución de IA?
Para desarrollos propios exitosos de IA, su empresa necesita según un estudio del Centro de Competencias Mediana Empresa 4.0 (2025) un equipo interdisciplinario con cuatro áreas centrales de competencia: 1) Expertos de dominio con profunda comprensión de procesos empresariales, 2) Ingenieros de datos para preparación e integración de datos, 3) Ingenieros ML/IA para desarrollo y optimización de modelos, así como 4) Especialistas DevOps para despliegue y operación. Según la Sociedad Fraunhofer, para un típico proyecto de IA en mediana empresa se requieren al menos 2-5 especialistas con estas competencias. Si faltan estas competencias internamente, debería invertir en formación y contratación, cooperar con socios o optar por el enfoque de compra. El desarrollo de competencias típicamente dura 12-24 meses y debe planificarse estratégicamente.
¿Cómo comparo correctamente los costes totales de opciones de crear y comprar?
Para una comparación válida de costes debería utilizar un modelo TCO a 5 años que, según el análisis de KPMG (2025), incluya los siguientes factores: 1) Costes iniciales (desarrollo/licencias), 2) Costes de infraestructura, 3) Costes de personal para desarrollo y operación, 4) Costes de mantenimiento y actualización, 5) Esfuerzos de integración, 6) Costes de formación y gestión del cambio. Es crucial incluir también costes ocultos: en soluciones adquiridas a menudo surgen costes inesperados de integración y ajustes de licencias, mientras que las soluciones de desarrollo propio frecuentemente sufren de esfuerzos de mantenimiento y desarrollo continuo. McKinsey recomienda planificar al menos un 20-30% de los costes inicialmente estimados como buffer para esfuerzos imprevistos. Con un cálculo correcto de TCO se muestra: las soluciones adquiridas son típicamente más económicas en los primeros 2-3 años, mientras que las soluciones de desarrollo propio pueden ser más económicas con mayor duración de uso y mayor volumen de utilización.
¿Cómo gestiono los requisitos de protección de datos y cumplimiento normativo en soluciones de IA?
La protección de datos y el cumplimiento normativo requieren especial atención en proyectos de IA. Según la Oficina Federal para la Seguridad de la Información (2025), primero debe realizar una clasificación de riesgo según el EU AI Act y comprobar si su aplicación cae en la categoría de alto riesgo. Para soluciones adquiridas, debe prestar atención al almacenamiento de datos en la UE, certificaciones de cumplimiento con el RGPD y procesos transparentes de procesamiento de datos. Son críticos los contratos de procesamiento de datos (DPA) y la verificación de dónde y cómo se procesan los datos de entrenamiento. Con soluciones de desarrollo propio debe implementar sus propios mecanismos de cumplimiento, pero tiene más control. Según la guía de Bitkom (2025), con datos sensibles a menudo es inevitable una solución on-premises o una nube privada. Utilice técnicas de anonimización y seudonimización así como tecnologías de mejora de privacidad (PETs). Una temprana implicación de responsables de protección de datos y una evaluación documentada de impacto en protección de datos son esenciales en ambos casos.
¿Cómo influye la cantidad y calidad de datos en mi decisión de crear vs. comprar?
La cantidad y calidad de datos son factores decisivos para su decisión de crear vs. comprar. La Universidad Técnica de Darmstadt (2025) muestra en su estudio: con grandes cantidades de datos propios de alta calidad (>100.000 registros estructurados o >10.000 documentos anotados), el enfoque de desarrollo propio ofrece ventajas considerables mediante modelos a medida. Con menores cantidades de datos o problemas de calidad, las soluciones adquiridas con modelos preentrenados son superiores. Con cantidades medias de datos se recomienda un enfoque híbrido con Foundation Models y Retrieval-Augmented Generation (RAG). Los problemas de calidad de datos a menudo se subestiman: según Gartner (2025), el 67% de los proyectos de desarrollo propio fracasan por calidad de datos inadecuada. Las soluciones adquiridas ofrecen ventajas por canalizaciones más maduras de preprocesamiento de datos. El esfuerzo para limpieza de datos típicamente supone un 40-60% del esfuerzo total en proyectos de desarrollo propio. Considere también aspectos legales del uso de datos – los datos propietarios pueden ser un importante factor de diferenciación que habla a favor de desarrollos propios.
¿Qué riesgos existen con una fuerte dependencia de proveedores externos de IA?
La dependencia de proveedores externos de IA conlleva varios riesgos estratégicos. Un análisis de la Universidad de St. Gallen (2025) identifica cinco riesgos principales: 1) Bloqueo de proveedor con costes de licencia crecientes (ocurrido en el 64% de las empresas estudiadas), 2) Posibilidades limitadas de diferenciación debido a funcionalidades estándar, 3) Riesgos de seguridad de datos por procesamiento externo de datos, 4) Dependencia de la hoja de ruta del producto del proveedor, y 5) Riesgos de continuidad empresarial por insolvencia del proveedor o adquisición. Estos riesgos pueden mitigarse mediante acuerdos contractuales (cláusulas de estabilidad de precios, SLAs), regulaciones de soberanía de datos y estrategias de salida. La BSI recomienda además una evaluación regular de la dependencia de proveedores como parte de la gestión de riesgos TI. Como contramedida, el 58% de las implementaciones exitosas de IA en medianas empresas apuestan por una estrategia multi-proveedor o el desarrollo paralelo de competencias propias como seguro estratégico.
¿Cómo puedo medir de forma fiable el ROI de mi inversión en IA?
La medición del ROI en inversiones de IA requiere un enfoque multidimensional. Según la Encuesta Global de IA de McKinsey (2025), debería considerar tres niveles: 1) Impactos financieros directos (ahorros de costes, aumentos de ingresos), 2) Mejoras operativas (ahorro de tiempo, aumento de calidad, tiempos de proceso) y 3) Ventajas estratégicas (satisfacción del cliente, retención de empleados, nuevos modelos de negocio). Concretamente, se recomienda una comparación antes-después con KPIs claramente definidos como tiempos de procesamiento por proceso, tasas de error o valores de satisfacción del cliente. Deutsche Bank Research (2025) informa que los proyectos exitosos de IA en medianas empresas típicamente logran ROIs entre 1,5x y 4,8x dentro de tres años, con períodos de amortización de 6-24 meses. Es importante la medición continua: según encuestas de PwC, el 43% de los proyectos de IA inicialmente no alcanzan sus objetivos de ROI, pero los logran tras optimizaciones en el segundo o tercer año. Para una evaluación justa, compare siempre los costes totales reales (TCO) con el beneficio total durante un período de al menos tres años.
¿Qué tendencias actuales en tecnologías de IA debería considerar en mi decisión?
Las tendencias actuales de IA con influencia directa en su decisión de crear vs. comprar incluyen según Gartner (2025) y MIT Technology Review (2025): 1) La dominancia de Foundation Models, que simplifican el desarrollo propio de muchas aplicaciones mediante fine-tuning o RAG; 2) IA componible con componentes modulares y combinables, que difumina la frontera entre crear y comprar; 3) Small Language Models más potentes (1-5B parámetros), que hacen más asequible el despliegue on-premises; 4) Herramientas de gobernanza de IA, que facilitan los requisitos de cumplimiento para desarrollos propios; 5) Modelos específicos de dominio con especialización sectorial, que hacen más atractivas las soluciones adquiridas. Especialmente relevante para medianas empresas es la tendencia hacia plataformas de IA No-Code/Low-Code, que según Forrester Research (2025) pueden reducir el tiempo de desarrollo hasta un 70%. La velocidad de innovación sigue siendo alta – considere por tanto arquitecturas flexibles y evite compromisos a largo plazo con tecnologías específicas. Una estrategia híbrida con Foundation Models adquiridos y capas de aplicación desarrolladas internamente ofrece generalmente el mejor equilibrio entre uso de innovación y flexibilidad a largo plazo.
