Por qué la Due Diligence es crítica con proveedores de IA
La elección del proveedor de IA adecuado marcará el éxito o el fracaso de su transformación digital. Mientras fabricantes de software consolidados como Microsoft, SAP o Salesforce llevan décadas ofreciendo productos contrastados, el mundo de la IA ve a diario nuevos proveedores con promesas revolucionarias.
No obstante, no todas las start-ups que hoy promocionan un Large Language Model revolucionario seguirán existiendo dentro de dos años. Las consecuencias de una mala decisión pueden ir desde inversiones perdidas hasta violaciones de protección de datos.
Thomas, director general de una empresa de ingeniería mecánica, lo aprendió por las malas: un proveedor de chatbots de IA aparentemente económico abandonó el servicio tras ocho meses. Los datos de los clientes quedaron inaccesibles.
Una Due Diligence sistemática le protege de estos escenarios. Identifica no solo debilidades técnicas, sino también riesgos organizativos que pueden poner en peligro su proyecto.
Los tres pilares para evaluar proveedores de IA con éxito
Una evaluación exhaustiva de proveedores se basa en tres pilares: competencia técnica, estabilidad organizativa y garantías contractuales.
La competencia técnica abarca el rendimiento de los modelos de IA, su escalabilidad y su integración en su infraestructura TI actual.
La estabilidad organizativa significa: ¿puede el proveedor ofrecer soporte a largo plazo? ¿Cuenta con suficiente financiación y personal cualificado?
Finalmente, el aseguramiento contractual regula de manera vinculante los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs), la protección de datos y los escenarios de salida.
Criterios técnicos de evaluación en detalle
Rendimiento y precisión del modelo
La calidad de los modelos de IA depende de indicadores de rendimiento medibles. Solicite resultados de benchmarks sobre conjuntos de datos estandarizados.
Proveedores mayores como OpenAI, Anthropic o Google suelen publicar comparativas de rendimiento de sus modelos. Los proveedores más pequeños, al menos, deberían comunicar benchmarks internos de forma transparente.
Pero atención: los resultados en laboratorio a menudo difieren drásticamente de los reales. Insista en una prueba de concepto (Proof of Concept) con sus propios datos.
Anna, directora de RRHH de un proveedor SaaS, testó tres herramientas de IA diferentes para la preselección de candidatos. Solo una de ellas ofreció resultados aceptables con currículums alemanes.
Escalabilidad e integración
¿Cómo responde el sistema bajo carga? Las aplicaciones de IA modernas deben gestionar cientos de solicitudes simultáneas sin que los tiempos de respuesta se disparen.
Pregunte por la infraestructura subyacente. ¿Funciona el sistema sobre plataformas cloud consolidadas como AWS, Azure o Google Cloud? ¿O el proveedor opera servidores propios con capacidades poco claras?
La integración con sistemas existentes es clave para la utilidad práctica. Las APIs deberían seguir el estándar REST y estar exhaustivamente documentadas.
Markus, director de IT de un grupo de servicios, comprueba siempre la compatibilidad con Microsoft 365, SAP y su sistema CRM. Sin integración fluida, incluso las mejores soluciones de IA pierden todo su valor.
Seguridad de datos y cumplimiento normativo
¿Dónde se procesan y almacenan sus datos? Las empresas europeas deben cumplir el RGPD – lo que a menudo excluye servicios cloud en EE.UU. salvo que existan Decisiones de Adecuación o Cláusulas Contractuales Estándar apropiadas.
Verifique las certificaciones del proveedor. ISO 27001, SOC 2 Type II o BSI-Grundschutz demuestran un compromiso serio con la seguridad de la información.
Otro punto clave: ¿se utilizan sus datos para entrenar los modelos de IA? Muchos proveedores se reservan el derecho de usar datos de clientes para mejorar sus modelos, lo que puede poner en riesgo secretos comerciales.
En Brixon, solo trabajamos con proveedores que garantizan de manera explícita no usar datos de clientes para entrenar sus modelos. Su información permanece privada.
Factores organizativos de evaluación
Estabilidad del proveedor y trayectoria
¿Cuánto tiempo lleva el proveedor en el mercado? Las start-ups pueden ofrecer soluciones innovadoras, pero conllevan riesgos altos de desaparición.
Investigue su historial de financiación. ¿Ha cerrado la empresa una ronda de inversión recientemente? ¿O lucha por mantener la liquidez?
Observe detenidamente el equipo directivo. ¿Tienen los fundadores experiencia relevante en IA o gestión empresarial? Los perfiles de LinkedIn suelen revelar más que las notas de prensa.
Clientes de referencia en su sector valen oro. Si el proveedor ya ha implementado con éxito proyectos similares, su riesgo disminuye notablemente.
Soporte y mantenimiento
Los sistemas de IA requieren un mantenimiento constante. Los modelos deben actualizarse, los datos reentrenarse y los errores resolverse.
¿Qué niveles de soporte ofrece el proveedor? Para aplicaciones críticas de negocio debe haber soporte 24/7 con tiempos de respuesta garantizados inferiores a cuatro horas.
Pregunte por el proceso de escalado. ¿Tendrá acceso directo a los desarrolladores en caso de problemas críticos? ¿O lo derivarán a un call center genérico?
Las empresas alemanas valoran el soporte en alemán. Asegúrese de que sus interlocutores dominen la terminología de su sector.
Redacción contractual y SLAs
Los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs) definen criterios de calidad medibles. Una disponibilidad del 99,9% equivale a un máximo de 43 minutos de caída al mes.
Pero ¿qué ocurre si se incumplen los SLAs? Las penalizaciones testimoniales no ayudan si su negocio se detiene. Solicite compensaciones adecuadas.
Las cláusulas de salida son esenciales. ¿Puede exportar todos sus datos al finalizar el contrato? ¿En qué formato? ¿Con cuántos días de plazo para la migración?
Preste atención a costes ocultos. Algunos proveedores cobran cada solicitud API por separado. El coste puede dispararse rápidamente si aumenta el uso.
Lista de comprobación práctica para la selección de proveedores
Evaluación técnica
| Criterio | Punto de verificación | Ponderación |
|---|---|---|
| Rendimiento del modelo | Resultados de benchmarks en conjuntos de datos relevantes | Alto |
| Latencia | Tiempos de respuesta bajo carga normal y alta | Alto |
| Calidad de la API | Estándar REST, documentación, versionado | Medio |
| Escalabilidad | Posibilidad de escalado horizontal y vertical | Alto |
| Operatividad offline | ¿Funciona el sistema ante caídas de Internet? | Bajo |
Seguridad y compliance
- Ubicación de los datos: Procesamiento y almacenamiento en la UE/Alemania
- Certificaciones: ISO 27001, SOC 2, BSI-Grundschutz
- Cifrado: De extremo a extremo, tanto en tránsito como en reposo
- Control de acceso: Autenticación multifactor, permisos basados en roles
- Registros de auditoría: Trazabilidad completa de todas las acciones
- Uso de datos: No se utilizarán para entrenamiento sin consentimiento
Criterios organizativos
- Antigüedad de la empresa: Mínimo 18 meses de actividad operativa
- Financiación: Liquidez suficiente acreditada para 24 meses
- Cualificación del equipo: Desarrolladores de IA y expertos de negocio experimentados
- Referencias: Al menos tres proyectos exitosos de tamaño similar
- Tiempos de soporte: Respuesta en menos de 4 horas en casos críticos
- Hoja de ruta: Planes públicos de desarrollo de producto para 12 meses
Garantías contractuales
Exija explícitamente estos puntos en el contrato:
- SLA de disponibilidad de al menos 99,5%
- Penalizaciones contractuales adecuadas por incumplimiento de SLA
- Plazos de preaviso inferiores a 90 días
- Exportación completa de datos al finalizar el contrato
- Mantenimiento de precios durante 24 meses
- Vía de escalado hasta nivel C-Level
Trampas habituales y cómo evitarlas
El efecto demo
Demostraciones impactantes suelen ocultar limitaciones prácticas. El proveedor muestra ejemplos perfectamente seleccionados, pero omite problemas con los datos reales de la empresa.
Insista en pruebas con sus propios conjuntos de datos. Solo así comprobará si el sistema gestiona correctamente caracteres especiales o falla ante su terminología sectorial.
Dependencia del proveedor por formatos propietarios
Algunos proveedores almacenan sus datos en formatos propietarios, dificultando -o encareciendo enormemente- cualquier migración futura.
Exija exportación de datos en formatos estándar como JSON, CSV o SQL. Sus datos son suyos, no del proveedor.
Costes ocultos en la escalabilidad
¿Cuál es el coste si se duplica el número de usuarios? Muchos proveedores atraen con precios bajos de entrada, pero aplican sobrecostes desproporcionados al aumentar el uso.
Simule varios escenarios de crecimiento. Los costes deberían aumentar de forma lineal o decreciente, nunca exponencial.
Acuerdos de protección de datos poco claros
Las condiciones generales suelen contener cláusulas ambiguas sobre el uso de datos. «Datos anonimizados para mejoras del producto» puede significar en la práctica que la información de su negocio sale de la empresa.
Exija un Acuerdo de Procesamiento de Datos (DPA) separado conforme al estándar RGPD. Todos los aspectos relativos a la protección de datos deben quedar regulados con detalle allí.
Recomendaciones para su estrategia de IA
Comience con un proceso de selección estructurado
Defina en primer lugar sus requisitos con precisión. ¿Qué procesos empresariales concretos espera mejorar con la IA? ¿Qué integración necesita? ¿Cuál es el presupuesto disponible?
Elabore una long list de 8-10 proveedores potenciales. Use revistas especializadas, analistas y recomendaciones de su red de contactos.
Reduzca esta lista mediante desk research a 3-4 candidatos. Solo entonces invierta tiempo en conversaciones detalladas y pruebas de concepto.
Elabore un plan de gestión de riesgos
¿Qué ocurriría si su proveedor favorito falla? Planifique desde el principio escenarios de respaldo.
Evite puntos únicos de fallo. Opte por proveedores con estrategias multi-cloud o mantenga un segundo proveedor de reserva.
Documente todas las configuraciones y personalizaciones. Así podrá migrar rápidamente a una alternativa si es necesario.
Invierta en competencias internas
La mejor solución de IA no sirve de nada si sus empleados no pueden usarla eficazmente. Reserve suficiente presupuesto para formación y gestión del cambio.
Designe un responsable interno de IA. Esta persona será el nexo entre su empresa y el proveedor.
En Brixon le asistimos no solo en la selección de proveedores, sino también en el desarrollo de competencias internas en IA. Nuestros talleres dotan a sus equipos del know-how necesario para un uso exitoso de la IA.
Empiece en pequeño, piense en grande
Inicie con un proyecto piloto gestionable. Así ganará experiencia y minimiza riesgos en la primera implantación.
Elija un caso de uso con ROI medible. La elaboración automática de ofertas o la clasificación inteligente de documentos generan resultados visibles rápidamente.
Piense ya en la fase piloto en la escalabilidad posterior. ¿Qué usos adicionales podrán implementarse después? ¿Cómo encaja el sistema elegido en su estrategia TI a largo plazo?
Preguntas frecuentes
¿A cuántos proveedores de IA debería evaluar en paralelo?
Tres o cuatro proveedores son óptimos para una evaluación exhaustiva. Considerar más candidatos diluye la comparativa; menos, limita sus opciones. Haga primero una desk research con 8-10 proveedores antes de definir la short list final.
¿Qué certificaciones son especialmente importantes para proveedores de IA?
ISO 27001 para seguridad de la información y SOC 2 Type II para controles operativos son lo mínimo. En empresas europeas, también debe exigir cumplimiento RGPD y, idealmente, certificación BSI-Grundschutz.
¿Cuánto debe durar una prueba de concepto?
Reserve de 4 a 6 semanas para un PoC representativo. Una semana es insuficiente para test realistas; más de dos meses retrasan innecesariamente la decisión. Defina de antemano criterios de éxito y condiciones de cancelación.
¿Cuánto cuesta una evaluación profesional de proveedores de IA?
Una due diligence estructurada con apoyo externo suele costar entre 15.000 y 35.000 euros, según la complejidad de sus requerimientos. Esta inversión se amortiza rápidamente si ayuda a evitar errores con costes posteriores de seis cifras.
¿Debo priorizar start-ups o proveedores consolidados?
Depende de su tolerancia al riesgo. Las start-ups suelen ofrecer innovación y más flexibilidad para adaptaciones, pero un riesgo de fallo superior. Proveedores consolidados como Microsoft o Google destacan en estabilidad, aunque suelen ser menos flexibles ante requerimientos particulares.
¿Cómo detecto a tiempo una dependencia con el proveedor?
Las señales de alarma son: formatos de datos propietarios, sin funciones de exportación, APIs incompatibles con estándares y migraciones excesivamente caras. Solicite antes de firmar el contrato un export completo de datos en formatos estándar y verifique la portabilidad.
¿Qué SLA de disponibilidad es razonable para sistemas de IA?
Para aplicaciones críticas de negocio debe exigir al menos un 99,5% de disponibilidad, lo que equivale a un máximo de 3,6 horas de inactividad al mes. Los proveedores premium ofrecen 99,9% o más. Fíjese en cómo se calculan los tiempos: hay proveedores que excluyen mantenimientos programados.
