Comprar o desarrollar IA en tu empresa
Es la decisión que más dinero mueve y la que peor se toma, casi siempre por motivos que no son técnicos. Comprar bien es estrategia; estos son los criterios que la hacen defendible.
El espectro real (no son tres cajas)
De menos a más esfuerzo propio: SaaS vertical con IA dentro (compras resultado: el software de licitaciones "ya con IA") → plataforma + configuración (compras capacidad y la adaptas: tu Parte I) → desarrollo a medida sobre APIs (construyes encima de modelos de otros) → modelos propios (casi nunca, y lo sabes desde la Clase 5). Y transversal: partner, quién te acompaña (consultora, integrador, freelance) en cualquiera de los puntos. La pregunta correcta nunca es "¿build or buy?" sino "¿en qué punto del espectro está el óptimo para ESTE caso, y con qué acompañamiento?".
Los cuatro criterios de la decisión
(1) Diferenciación: ¿este caso es ventaja competitiva o función de soporte? Regla central: compra lo que te iguala, construye (o configura con control) lo que te diferencia, externalizar tu diferenciación es alquilar tu foso. (2) Madurez del mercado: ¿existe SaaS bueno y probado para esto? Si tres proveedores serios lo ofrecen, construirlo es vanidad; si nadie lo ofrece, pregúntate antes por qué. (3) Capacidad interna real: no la que el CIO declara, la demostrada (¿quién mantuvo lo último que se construyó?). (4) Velocidad vs. control: comprar despliega en semanas con el roadmap de otro; construir tarda y obedece al tuyo. El error sistémico de las empresas medianas españolas: sobre-comprar lo diferencial (el SaaS "de IA para tu sector" que también usa tu competidor: empate garantizado al precio de una suscripción) e intentar construir lo commodity ("nuestro propio chatbot de RRHH" pudiendo configurarlo en una tarde, lo hiciste en la Clase 14).
Due diligence de proveedores de IA: tu checklist de la Clase 4, edición completa
A las preguntas de arquitectura (cómo trocean, permisos, citas, evaluación) añade las de empresa: Datos (¿usan tus datos para entrenar sus modelos? (la respuesta debe ser un "no" contractual, no un "no" comercial), ¿dónde residen?, ¿qué pasa con ellos al terminar el contrato? Modelo) ¿qué modelo hay debajo y qué pasa cuando cambie? (los proveedores cambian de modelo subyacente; tu calidad puede variar sin que toques nada: exige aviso y derecho a re-evaluación), ¿hay caminos de salida o es caja negra? Calidad (¿aceptan un eval tuyo como condición de compra y como SLA? (el proveedor que se niega a ser medido con tus casos te está diciendo algo; escúchalo). Empresa) viabilidad (el sector de aplicaciones de IA tiene mortalidad altísima: ¿qué pasa con tu proceso si cierran en 12 meses?), referencias verificables en tu sector y tamaño.
Las cláusulas que pelearás
Sin convertirte en abogado (el Parte II te dará el resto): propiedad de los datos y de los artefactos derivados (prompts, configuraciones, evals construidos sobre la plataforma: tuyos), portabilidad y formato de exportación al salir, SLA de calidad además del de disponibilidad (un sistema disponible que responde mal cumple el SLA clásico y te destroza), techo y previsibilidad de precios (el pricing por uso de IA puede escalar feo: pide bandas), y derecho de auditoría/información sobre subprocesadores (puente directo al RGPD del mes que viene).
La empresa evalúa el espectro para su caso estrella (en el ejemplo de agencia, los concursos): existe algún SaaS de "propuestas/pitches con IA" (mercado emergente: criterio 2 empuja a comprar), pero la forma de ganar es vuestra diferenciación pura (criterio 1 dice controlar) y ese SaaS lo usaría también el competidor, igualando lo que os hace distintos. Decisión de estratega: punto medio del espectro, plataforma de automatización configurada internamente (capacidad demostrada: el equipo del Parte I... es decir, tú) con quizá un partner freelance especializado para el arranque, y el conocimiento (prompts, evals, el corpus de vuestras mejores propuestas) como activo propio documentado que no sale de la empresa. El SaaS queda como referencia de precio y como vigilancia. Ni religión del build ni pereza del buy: espectro, criterios, decisión. El matiz universal: lo que no se externaliza nunca es el corpus de tu trabajo que gana (tus mejores propuestas, tus campañas que funcionaron, tu criterio documentado). Ese es tu foso, seas del arquetipo que seas.
Las tres preguntas de 30 segundos
Acabas de leer. Esto es para la próxima reunión donde alguien proponga «meter IA»: las tres preguntas que hay que hacer antes de aprobar nada. Son del manual, funcionan solas y caben en una tarjeta.
Te llegan dentro de una secuencia de seis correos en dos semanas: otra herramienta más, la Clase 1 completa del manual, el ángulo legal y quién hay detrás de esto. Después paro. No hay boletín semanal.
Esto era media clase de 48.
Lo que has leído es la teoría y el ejemplo aplicado. Faltan los ejercicios con entregable y el tutor de IA que te los corrige, que es donde el método deja de ser lectura y empieza a ser trabajo.
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