Rápidamente, la implementación de la inteligencia artificial se ha convertido en una necesidad crucial para que empresas de distintos tamaños y en diversas industrias sean capaces de competir comercialmente y en materia de productividad, analítica, eficiencia y otras áreas.
Sin embargo, este paradigma es nuevo en el entorno empresarial, por lo que, para muchos negocios, no suele existir claridad alguna sobre el presupuesto que necesitan para comenzar su camino hacia la integración de la IA en sus operaciones.
Lo cierto es que llegar a estimaciones precisas sobre los recursos que deberías asignarle a este proyecto puede ser un reto. Pero, aquí te ayudaremos con información sobre los costos promedio de la IA, los factores que los afectan y otras cosas que necesitas saber para estimar su precio de acuerdo con tus necesidades y tener una idea sobre cómo mantenerlo al mínimo.
¿Por qué es tan importante considerar el presupuesto necesario al iniciar la implementación de IA?
El no considerar presupuestos, o estimarlos de forma errónea, al tomar una decisión de integración de IA puede desencadenar problemas futuros de rentabilidad e, incluso, retrasar indefinidamente el inicio del proceso.
¿Cómo? Por un lado, sobreestimar los costos de la integración de inteligencia artificial puede desalentar la inversión en esta tecnología, bloqueando el alcance de sus ventajas. Por otra parte, el subestimarlos suele resultar en proyectos de implementación con baja o nula rentabilidad, mayores riesgos financieros y hasta integraciones incompletas.
Con esto en mente, antes de empezar, hay algo importante que debes saber:
Una integración exitosa de IA es algo accesible tanto para grandes corporaciones, como para empresas pequeñas, siempre y cuando se mantenga un equilibrio entre inversión estratégica (basándose en necesidades concretas y recursos disponibles) y retorno.
¿Cuánto cuesta implementar IA en una empresa?
La realidad es que el costo estimado de la implementación de la inteligencia artificial en una organización puede variar de manera amplia, especialmente cuando se considera que los factores que lo afectan son muchos y dependen de las metas y necesidades específicas que la IA deberá apoyar o cubrir, respectivamente, en una empresa.
Sin embargo, el rango más común de costos suele estar entre los $10,000 y $49,999 dólares estadounidenses, de acuerdo con Clutch, tomando en cuenta una duración promedio del proyecto de 284 horas y una tarifa de desarrollo por hora de entre $25 y $49 dólares.
Pero, un proyecto de desarrollo e implementación de IA puede costar menos de $10,000 o llegar a un valor de más de $200,000 dólares, dependiendo de todas las variables involucradas.
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¿Qué costos engloba la IA?
Ahora bien, estos rangos aproximados brindan una guía general sobre costos, pero, puedes estimarlos más precisamente (y tener una idea de cómo optimizarlos) conociendo la forma en la que están compuestos.
Generalmente, y de manera desglosada, estos son los costos involucrados con el desarrollo e implementación de un modelo de IA:
Desarrollo del modelo
Tan solo para iniciar un proyecto de IA se requieren algoritmos complejos, APIs, y otras piezas de código y software que componen una gran parte de los costos asociados. Suelen concentrar el 25% o más del total.
Recopilación y procesamiento de datos
Sea cual sea el modelo de IA a implementar, este requerirá de datos para ser entrenado y cumplir adecuadamente con su propósito. Asociados con estos datos, existen costos en torno a su adquisición y su preparación para que el modelo pueda interpretarlos, los cuales tienden a representar entre el 15% y el 35% del total.
Infraestructura necesaria
Las capacidades de la inteligencia artificial requieren de procesadores robustos, redes sólidas y unidades de almacenamiento grandes que generan costos de adquisición e instalación de hardware. Estos abarcan entre el 10% y el 15% del total.
Contratación de personal
Para entrenar un modelo y volverlo funcional, también se necesita invertir en los servicios de personal especializado en el tema. Además, es posible que se requiera de la experiencia de una empresa de asesoría que guíe el proceso.
Junto con los costos de desarrollo, estas inversiones concentran la mayor parte del precio de la IA. Específicamente, suelen abarcar entre un 20% y 40% del total.
Gestión del proyecto
La integración de un modelo de IA es un proyecto complicado y duradero que exige inversiones adicionales en gestión de proyectos, como la contratación de personal administrativo.
Si bien, estos costos solo representan un 5% del valor total del proceso, deben ser tomados en cuenta y optimizados.
Cumplimiento normativo
El desarrollo de inteligencia artificial es un campo cada vez más regulado legalmente, por lo que un proyecto de esta área engloba también costos de compliance, como la contratación de asesoría legal, la inversión en ciberseguridad, el pago de certificaciones, etc.
Aunque importantes, estos costos solo suelen concentrar un 5% del total.
Realización de pruebas, mantenimiento y actualización
Incluso cuando ya esté completado, un modelo de IA deberá ser constantemente monitoreado y actualizado para funcionar correctamente. Esto garantiza que surjan costos adicionales a lo largo del tiempo, los cuales tienden a conllevar entre un 10% y 20% del total final.
Energía y recursos naturales
Las computadoras con capacidades de inteligencia artificial necesitan grandes cantidades de electricidad para operar y muchos recursos de agua para evitar sobrecalentarse, generando costos recurrentes adicionales. Puede que estos gastos no se comparen con otros en cuanto a magnitud, pero representan una inversión que se debe considerar para monitorear la rentabilidad de un proyecto.
Planeación y análisis de viabilidad
Adicionalmente, la implementación de un algoritmo de IA puede involucrar la contratación de servicios de consultoría que brinden asesoramiento y realicen análisis de viabilidad que determine lo que una empresa necesita para empezar. Todo esto puede generar costos extras altamente variables.
¿Qué influye en el precio de integración de IA?
Como puedes ver, el porcentaje de cada componente de los costos de la IA puede variar tanto como los costos mismos. ¿Qué es lo que provoca todas estas variaciones? Se puede resumir en 3 factores: el tipo y complejidad del modelo, su tipo de desarrollo y el estado de adopción tecnológica actual de una organización.
De manera específica, esto es lo que cada uno de estos elementos representa:
Tipo y complejidad de modelo
La inteligencia artificial no engloba un solo tipo de tecnología, sino un grupo de distintos modelos y algoritmos con capacidades y complejidad variables. Mientras más complicado sea el modelo deseado, sus capacidades serán mayores, pero más costoso será desarrollarlo, pues requerirá más inversión en estos campos:
- Infraestructura para almacenar y procesar mayores cantidades de datos, así como para realizar tareas más complejas. Por ejemplo, para desarrollar un modelo de analítica en tiempo real, se necesitan procesadores de alto rendimiento y unidades de memoria que almacenan cantidades extensas (de múltiples terabytes) de información, 2 tipos de hardware mucho más costosos que el promedio.
- Personal con experiencia y habilidades suficientes para desarrollar el modelo deseado. Un algoritmo simple, como un chatbot, tal vez no requiera tanta especialización, pero un modelo de IA generativa exigirá un equipo con más experiencia.
- Adquisición de datos suficientes para entrenar al modelo elegido; cada base de datos adicional requerida para el proyecto conlleva un costo extra, y, mientras más datos se necesiten, el precio por procesarlos y almacenarlos también incrementará.
Más allá de los costos financieros, los modelos más complejos exigen también inversiones mayores de tiempo para llegar a sus niveles deseados de funcionalidad. Esta inversión es algo que debe ser considerado para tener expectativas realistas sobre el momento en el que la integración de IA comenzará a generar retornos.
Asimismo, es importante recordar que un proyecto de inteligencia artificial delimitado a un solo departamento no será tan costoso como uno implementado a nivel organización. Este nivel mayor de alcance elevará también los costos de infraestructura, personal, mantenimiento y desarrollo, y podrá requerir inversiones adicionales en capacitación.
Tipo de desarrollo
Otra variable esencial para estimar el precio de un proyecto de IA es la forma en la que este será desarrollado, es decir, si será ejecutado por un equipo interno o externo, si se utilizarán algoritmos preconstruidos o nuevos, etc.
¿Cómo influye esto en su valor? De las siguientes maneras:
- Desarrollo interno vs. externo (outsourcing): dependiendo de si un proyecto es desarrollado por un equipo propio o externo, sus costos pueden variar. En general, el desarrollo interno suele ser más costoso, dada las inversiones adicionales en tecnología y contratación que se requieren.
- Modelos preconstruidos vs. personalizados: una integración exitosa se puede concretar por medio de modelos y algoritmos tanto prefabricados, como personalizados, pero, el desarrollar un modelo personalizado involucra un costo mayor, debido a los gastos asociados con la adquisición de personal y datos especializados, así como la creación de un modelo desde 0.
- Marcos de trabajo de código abierto vs. bajo licencia: hoy en día, es posible conseguir algoritmos de IA de código abierto o a través de grandes proveedores comerciales. Por un lado, el código abierto involucrará menores costos iniciales, pero mayores requisitos de experiencia; por otra parte, las licencias conllevan pagos mensuales, pero suelen ir acompañadas por servicios de consultoría que eliminan la necesidad de contratar personal interno.
- Desarrollo on premise vs. en la nube: implementar IA en una empresa se puede lograr de manera online, a través de la nube, o físicamente en servidores locales. En general, el desarrollo en la nube suele ser menos costoso debido a menores requerimientos de hardware.
Estado actual de adopción tecnológica
En la integración de IA, el punto de partida de una empresa importa en gran medida, y de este depende el surgimiento de posibles costos ocultos, difíciles de anticipar.
Mientras más alejada esté una empresa de los estándares de experiencia, infraestructura y cultura organizacional que exige la inteligencia artificial, mayor será la inversión en tiempo y dinero para alcanzarlos, por lo que este factor también se debe considerar a la hora de estimar costos de forma realista.
Más específicamente, estas son las formas en las que esto puede impactar el precio de una implementación:
- Entrenamiento, experiencia y capacitación: mientras menor sea la experiencia de un equipo en el desarrollo o utilización de herramientas de IA, más recursos deberán ser invertidos para asegurar un uso óptimo.
- Integridad de datos: el éxito de una integración depende de la calidad de los datos del modelo empleado, por lo que los procesos deficientes de gestión de datos deberán ser corregidos para conseguirlo.
- Infraestructura: si ya se cuenta con hardware robusto y herramientas de software que se pueden integrar con IA, la implementación será menos costosa.
- Cultura organizacional: la adopción de inteligencia artificial involucra un cambio completo de paradigmas, roles, workflows y demás aspectos organizacionales. Mientras más flexibles y adaptables sean estos elementos, más sencilla será la implementación.
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Tipos de proyectos de IA y costos aproximados de implementación
La complejidad de un modelo de IA es una de las fuentes más grandes de costos en un proyecto de implementación. Esta es definida por la magnitud y alcance de este, pero también por el tipo de tecnología y algoritmo integrados.
Para ayudarte a tener una idea clara de la tecnología que podrías necesitar de acuerdo con las necesidades de tu organización y su presupuesto, aquí hay una lista con los tipos principales de modelos y sus costos aproximados:
Sistemas basados en lógica (Chatbots)
Estos modelos simples de inteligencia artificial son capaces de realizar acciones de acuerdo con comandos e instrucciones básicas, así como tomar ciertas decisiones simples basadas en lógica. En la práctica, se utilizan como chatbots que pueden manejar cuestiones simples de atención a clientes o tareas similares.
Se trata de los modelos menos costosos en la actualidad, y su valor promedio es de $10,000 dólares, aunque este puede ser menor o mayor, según la complejidad del modelo y la tecnología que utilice.
Computación cognitiva
Son algoritmos diseñados para simular el proceso de decisión humana, pero con mayores capacidades de analítica de datos, detectando patrones que el humano difícilmente puede encontrar por sí solo. En el contexto empresarial, la IA de este tipo es utilizada para procesar información y asistir en la toma de mejores decisiones.
Están clasificados como soluciones relativamente básicas, por lo que sus costos pueden ir desde los $20,000 dólares para algoritmos sencillos. No obstante, sistemas complejos pueden llegar a tener un valor de $80,000 dólares.
IA Generativa basada en sistemas de procesamiento de lenguaje
Estos modelos combinan las ramas de la computación cognitiva y el procesamiento de lenguaje (sea este escrito, hablado o visual) para generar un output a partir de un input. Estos modelos pueden ser aprovechados en áreas como marketing para aumentar la productividad en la creación de contenido, pero sus capacidades van más allá.
Desarrollar una IA de este tipo tiene un costo promedio de $150,000 dólares, dependiendo de sus capacidades generativas y del tipo de lenguaje que sea capaz de procesar. Sin embargo, actualmente existen opciones comerciales, como Chat GPT, que permiten aprovechar esta tecnología por un menor costo.
Modelos de machine learning, deep learning y neural networks
Más allá de generar outputs a partir de información o de detectar patrones, los modelos de machine learning y deep learning son capaces de aprender de forma autónoma con nuevos datos. En la práctica, esto les da aplicaciones como la recomendación de contenidos y productos personalizados a clientes con base en sus patrones de compra.
Dependiendo de su complejidad, sus costos pueden variar. Por ejemplo, mientras que el costo del desarrollo de un algoritmo de machine learning puede partir de los $50,000 dólares, un modelo más avanzado de deep learning, con más conexiones y mayor complejidad, tendrá un costo mínimo de $100,000 dólares.
Guía para iniciar a implementar IA en tu empresa de acuerdo con tu presupuesto
Toda la información anterior es vital para comprender los costos de la implementación de IA y tener una mejor idea sobre aquello en lo que tu empresa puede comenzar a invertir de acuerdo con su presupuesto.
Pero, para comenzar a este proceso de manera rentable en la práctica, estos consejos te guiarán:
Prioriza necesidades sobre deseos
El potencial de la IA es llamativo, pero invertir en un proyecto demasiado ambicioso terminará por afectar las finanzas de tu empresa, en lugar de impulsarlas. Por ello, enfócate primero exclusivamente en desarrollar o adquirir un modelo que te ayude a resolver problemas prioritarios antes de pensar en escalarlo.
Por supuesto, esto involucra que, en primer lugar, realices un análisis exhaustivo de lo que tu empresa necesita en este momento y de lo que es capaz de financiar por sí sola.
Comienza con una inversión pequeña y monitorea su desempeño
Para mantener un balance constante entre inversión y retorno, es buena idea comenzar con un modelo básico de IA, que pueda comenzar a ser funcional rápidamente y no exija una inversión elevada, y monitorear su desempeño por un periodo de tiempo.
Si la integración es exitosa desde un punto de vista financiero, ahora podrás escalar tu inversión, pero, en caso de que esto no suceda, tendrás la oportunidad de reevaluar tu plan de implementación y evitar gastar cantidades excesivas en un modelo poco efectivo.
Sé selectivo con los datos a adquirir
No cabe duda de que los datos son la base de un algoritmo de IA, pero esto no significa que cualquier información será relevante para entrenarlo. Por lo tanto, puedes intentar mantener al mínimo posible la cantidad de datos para reducir los costos de almacenamiento, procesamiento y adquisición, sin afectar la funcionalidad del modelo.
Monitorea costos y rentabilidad de cerca
Aunque prometedora, la rentabilidad de un proyecto de IA depende de muchos factores en constante cambio, así que lo mejor que puedes hacer para mantenerla en un estado saludable es monitorearla de cerca y tomar decisiones conforme esta evolucione.
Aprovecha los modelos preconstruidos
A menos que las necesidades de tu empresa sean altamente especializadas y que cuentes con el presupuesto suficiente para desarrollar una solución de IA capaz de cubrirlas, es posible que baste con un algoritmo prefabricado o de código abierto para comenzar a integrar esta tecnología exitosamente en tu organización.
Esto te ayudará a ahorrar una gran cantidad de dinero en desarrollo, contratación y adquisición de datos, sin alterar demasiado el resultado final. En promedio, esta decisión puede ahorrarte entre $15,000 y $30,000 dólares, de acuerdo con UpTech.
Consigue la ayuda de una agencia especializada
Si el control total y la personalización no son prioridades para tu empresa, puedes ahorrar costos significativos contratando el trabajo y asesoría de una agencia especializada en inteligencia artificial. Esto te permitirá reducir gastos en contratación de personal, infraestructura y mantenimiento a lo largo del tiempo.
Busca cómo automatizar ciertos workflows
Gran parte de los costos de la implementación de IA surgen de procesos de prueba, entrenamiento, mantenimiento y otras tareas repetitivas y recurrentes. Por fortuna, estas se pueden automatizar para ahorrar costos considerables.
Mediante la automatización de algunos workflows, puedes asegurar que el equipo de desarrollo utilice su tiempo de manera eficiente, reduciendo costos laborales, pero acelerando también el alcance de un modelo 100% funcional que genere retornos cuanto antes.
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Herramientas y proveedores de IA que pueden ayudarte a comenzar
Es muy probable que necesites ayuda para comenzar a integrar a la IA en tu empresa de forma exitosa y ágil. Para ello, aquí hay algunas compañías que pueden ser de ayuda:
- PyTorch, es una biblioteca de algoritmos de código abierto de inteligencia artificial que puede ayudarle a tu empresa a comenzar a desarrollar su propio modelo a un menor costo.
- ChatGPT provee una IA generativa por planes de suscripción accesibles y puede ser valiosa para comenzar a integrar la IA en tu empresa y medir su desempeño antes de iniciar un proyecto más ambicioso.
- Azure AI de Microsoft ofrece una serie de servicios de IA para que empresas comiencen a implementarla a partir de modelos preconstruidos, pero personalizables.
- IBM Watson, al igual que Azure, brinda apoyo y asesoría en la creación de modelos de IA adaptados a tus necesidades.
- Botpress es una app que les permite a organizaciones comenzar a crear chatbots de ventas, servicio a cliente y otras áreas de manera fácil, accesible y eficiente en materia de costos.
Finalmente, incluso con buenas prácticas y un plan estratégico claro, la duración y costos de los proyectos de IA exigen un nivel estable de liquidez para ser completados a tiempo, por lo que preparar a tu empresa con financiamiento estratégico puede ayudarte a aliviar la presión financiera de un proceso de esta magnitud.
En este ámbito, Xepelin puede ayudarte con financiamiento ágil, flexible y 100% digital a través de factoring financiero, un servicio con el que podrás adelantar el cobro de facturas pendientes para mantener estable el capital de trabajo de tu organización a lo largo del tiempo.
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