Un viejo adagio dice que las cosas que pagas de inmediato son las que menos cuestan.
Para quienes han surfeado la revolución del cloud, años de migración de aplicaciones desde el PC en la oficina a un proveedor de cloud han generado estrés, despidos y otros colapsos.
Sería interesante algún día entender si se gastó más en migrar las aplicaciones al cloud o en devolverlas a los ordenadores del sótano.
Nunca olvidaré la empresa que, después de un año dedicado a migrar una aplicación bastante compleja al cloud, al ver la segunda factura del proveedor, decidió revertir el proceso, considerando que, incluso si tuvieran que enviar a un becario a reiniciar físicamente la máquina en Estrasburgo todos los días, les costaría menos.
En el momento en que escribo, los servicios han mejorado considerablemente y la lista de precios es más fácil de entender; antes se necesitaba una licenciatura en física y un máster en economía. Los dramas de antaño son menos comunes, aunque cada vez que ejecuto una operación en BigQuery, recuerdo al pobre becario de Google cuyo error costó 10 millones de dólares en solo quince minutos.
Como decía, en el cloud nos hemos más o menos estabilizado, pero mientras tanto hemos avanzado y ha llegado la revolución en la que todos, consciente o inconscientemente, estamos participando.
Sin embargo, “la revolución no es un banquete”, como decían aquellos que entendían de revoluciones. Siempre hay alguien que paga la factura, y no es barata.
¿Pero cuánto cuesta un proyecto de IA?
Bueno, depende del proyecto (sin palabrotas, por favor).
Desde la preferencia por una solución personalizada o preconstruida hasta el tipo de IA necesario, como un asistente virtual o un sistema de análisis, decenas de “qué pasaría si” influyen en la inversión.
IA, ¿pero qué hago con ella?
Como siempre, generalizamos. La nueva solución que está naciendo en este momento en la cabeza de un adolescente de 14 años que ha faltado a la escuela no llegó a tiempo para este artículo, así que tómalo como una retrospectiva.
Actualmente, las empresas pueden elegir entre varias soluciones de software de IA, entre ellas:
Chatbots
Estas soluciones ofrecen una amplia gama de funcionalidades y posibilidades de personalización para satisfacer diversas necesidades empresariales, desde la gestión de clientes hasta el soporte técnico.
Algunos nombres como Dialogflow de Google, Microsoft Azure Bot Service o Amazon Lex son las plataformas con las que se pueden desarrollar chatbots relacionados con la IA en tiempos rapidísimos. Seguramente menos rápidos que quienes inventaron los nombres de estos servicios, pero sabemos bien que los hombres de marketing ahora le piden cualquier cosa a la IA y luego se van a tomar un aperitivo.
Es posible utilizar los chatbots en un sitio web, así como en algunas plataformas de redes sociales. Con un chatbot personalizado o preconstruido, la empresa puede ofrecer consejos sobre productos, actualizaciones de pedidos y realizar una compra. El hombre barbudo que aparece en el sitio de comercio electrónico de HP, por ejemplo, ha mejorado notablemente desde que lo dotaron de IA; antes era divertido hacerle preguntas a las que no sabía absolutamente nada.
Shopify permite crear chatbots en modo plugin, de modo que en 4 sencillos pasos tienes el sitio de ventas y el chatbot listos, pero al ser plugins y no saber bien en qué plataforma aterrizan, es necesario hacer un buen análisis de los contratos para entender más o menos cuánto te cuesta.
Amazon, que es la reina de todos los e-commerce, usa el chatbot también para su parte de cloud, permitiendo monitorear e interactuar con los recursos de AWS utilizando clientes de terceros como Slack, Teams y compañía. El caso de uso más promocionado es, como era de esperar, la visibilidad en tiempo real de los costos anómalos. Una buena pipeline sería enviar un paquete con una trampa cada vez que tus recursos consuman inexplicablemente el 200% respecto al día anterior, y esto siempre en horarios nocturnos.
Para completar el círculo, en teoría es posible integrar el chatbot con Alexa, pero si hablas con el equipo de AWS, te miran como si les preguntaras por su querido perrito y te dijeran que ha fallecido…
Sistemas de análisis
Los analistas de datos pueden estar tranquilos. Aunque las soluciones de análisis de datos se han vuelto cada vez más automatizadas y confiables, la responsabilidad de tomar decisiones siempre recaerá en un ser humano, especialmente desde que los gerentes descubrieron que insultar a una computadora no proporciona la misma satisfacción que intimidar a una persona.
Por lo tanto, para analizar los datos históricos y de comportamiento de los clientes y desarrollar modelos predictivos que anticipen acciones futuras como la probabilidad de compra, abandono o respuesta a una campaña de marketing, analizar datos de diversas fuentes como inventarios, ventas, condiciones meteorológicas y tendencias del mercado para optimizar la gestión de la cadena de suministro, desarrollar modelos de machine learning para analizar transacciones en tiempo real y detectar actividades sospechosas o fraudulentas y otras maravillosas actividades relacionadas con los enormes volúmenes de datos que producimos cada día, podemos confiar cada vez más en sistemas como Sagemaker, Synapse o Discovery (también para esta sección vale el comentario sobre el marketing hecho antes).
A diferencia del primer caso de uso, estos son más pervasivos y horizontales. Mientras que un error en una ficha de producto produce daños mínimos y burlas, un análisis predictivo incorrecto o la falta de detección de un fraude genera daños serios a una empresa, por lo que el humano permanece cerca en caso de que la IA tenga alucinaciones.
Asistentes virtuales
En general, un asistente virtual de IA es una herramienta poderosa que puede simplificar muchas tareas diarias, mejorar la eficiencia operativa de las empresas, ofrecer soporte personalizado y potenciar la interacción con los clientes.
Pero hasta aquí podría confundirse con un chatbot, que generalmente son más simples y están diseñados para manejar conversaciones específicas y tareas limitadas. A menudo funcionan mediante scripts predefinidos y respuestas preprogramadas. Como hemos visto, un chatbot puede responder preguntas frecuentes sobre un producto o proporcionar actualizaciones de pedidos.
Los asistentes virtuales, en cambio, son más sofisticados y utilizan algoritmos avanzados de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático. Son capaces de comprender e interpretar mejor las solicitudes complejas, aprender de los datos y proporcionar respuestas más personalizadas y contextuales. Por ejemplo, un asistente virtual puede ayudar a gestionar tareas diarias como enviar correos electrónicos, fijar citas o buscar información específica.
Un output que se manifiesta de múltiples y muy diferentes maneras mientras la herramienta misma aprende y se adapta.
Aquí también, los asistentes virtuales más conocidos incluyen Cortana, Siri y Google Assistant. Sin embargo, algunas empresas pueden requerir un asistente virtual personalizado que utilice los datos empresariales para responder a preguntas o solicitudes de clientes o empleados.
Hacemos un presupuesto para diferentes proyectos de IA
En España, pedir presupuestos para realizar productos de este tipo puede llevar al agotamiento nervioso, pero con un poco de paciencia y mucho networking se puede intentar sacar algunas conclusiones:
El costo para realizar un chatbot con inteligencia artificial (IA) puede variar considerablemente según varios factores, incluyendo obviamente el nivel de complejidad del chatbot, las funcionalidades deseadas, la tecnología utilizada y si se opta por una solución preconstruida o personalizada.
Chatbot Preconstruido
Precio: Entre 500 y 10.000 euros.
Los chatbots preconstruidos utilizan plataformas ya existentes como Chatfuel, ManyChat, Drift, HubSpot o TARS. Estas plataformas ofrecen planes tarifarios mensuales basados en características y volumen de usuarios. El costo puede variar desde unos pocos euros al mes (para soluciones básicas) hasta varios miles de euros al año para planes empresariales con funcionalidades avanzadas. Es un excelente kit de inicio para pequeñas empresas o empresas que necesitan un chatbot con funcionalidades limitadas o específicas y prefieren evitar costos de desarrollo personalizado. Así pueden experimentar y entender si este tipo de solución se adapta a sus necesidades.
Chatbot Personalizado Básico
Precio: Entre 6.000 y 15.000 euros.
Un chatbot personalizado básico se desarrolla a medida para satisfacer las necesidades específicas de una empresa. Incluye funciones estándar como respuestas automáticas, asistencia al cliente, integración con un sitio web o una plataforma de mensajería, y reconocimiento básico del lenguaje natural (NLP). Las empresas de tamaño medio que requieren una mayor personalización en comparación con lo que ofrecen las plataformas preconstruidas, pero con funcionalidades relativamente simples, evitan costos exagerados y también pueden obtener la asistencia necesaria para hacer que sus soluciones sean realmente efectivas.
Chatbot AI Avanzado Personalizado
Costo: Entre 15.000 y 50.000+ euros.
Este tipo de chatbot ofrece funcionalidades avanzadas, como la integración con sistemas empresariales complejos (CRM, ERP), funciones avanzadas de análisis y generación de informes, aprendizaje automático (Machine Learning), gestión de datos sensibles y cumplimiento de regulaciones específicas (como el GDPR). Requiere un desarrollo a medida por parte de una empresa especializada en IA o de un equipo interno de desarrolladores y científicos de datos. Claramente, están destinados a grandes empresas u organizaciones con necesidades complejas, como bancos, compañías de seguros o empresas de telecomunicaciones, que requieren un alto nivel de personalización, seguridad y funcionalidades de aprendizaje automático.
A menudo, también hay que tener en cuenta los costos “iceberg”, que parecen manejables al principio pero que esconden la mayor parte bajo la superficie.
Integraciones y conectividad: La integración con otras plataformas empresariales (CRM, ERP, sistemas de pago, etc.) puede aumentar los costos. Las integraciones pueden costar entre 2.000 y 10.000 euros adicionales, dependiendo de la complejidad. Si la solución tiene éxito, prepárate para los costos de Mantenimiento y Actualización: Los chatbots requieren actualizaciones periódicas, monitoreo y mantenimiento para garantizar que sigan siendo efectivos. Estos costos pueden variar entre 1.000 y 5.000 euros al año.
También influyen los costos de Hosting e Infraestructura, que a menudo son indivisibles en la solución individual ya que entran en los dominios de soluciones preexistentes: Si el chatbot está alojado en la nube, habrá costos de infraestructura basados en el uso (por ejemplo, Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform). Estos costos pueden variar de 50 a 1.000 euros al mes, dependiendo del tráfico y el uso de los recursos.
Si no se opta por soluciones open source, también están las licencias de Software y API: El uso de herramientas de inteligencia artificial y NLP, como Dialogflow de Google o Microsoft LUIS, puede tener costos de licencia variables basados en el volumen de solicitudes API, típicamente de 0,002 a 0,06 euros por solicitud, según la plataforma y el uso. Pero aquí debo detenerme por honestidad intelectual; si hoy tuviera certezas sobre los costos del cloud, probablemente me habrían dedicado un templo en Delfos.
Para el análisis de datos hemos dicho que los data scientists pueden dormir tranquilos, los CEO un poco menos…
Solución Preconstruida de Análisis AI
Precio: De 1.000 a 10.000 euros al año.
Actualmente se pueden utilizar plataformas de análisis preconstruidas como Google BigQuery, IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI con funcionalidades AI integradas o Amazon QuickSight. Estas soluciones ofrecen herramientas de análisis de datos, machine learning básico y visualizaciones de datos. Los costos dependen del uso, el volumen de datos y el número de usuarios. Es ideal para pequeñas y medianas empresas que buscan soluciones rápidas, flexibles y no quieren invertir en una solución completamente personalizada ni crear know-how interno para una actividad que puede considerarse una commodity.
Sistema de Análisis AI Personalizado Básico
Precio: De 20.000 a 50.000 euros.
Un sistema de análisis AI personalizado que incluye funcionalidades como análisis de datos históricos, informes personalizados y algunos elementos de machine learning para identificar patrones y tendencias puede incluir una base de datos estructurada y modelos predictivos simples. La solución es ideal para empresas de tamaño medio que desean un mayor control y personalización en comparación con las soluciones preconstruidas, pero con una gama limitada de funcionalidades avanzadas.
Sistema de Análisis AI Avanzado Personalizado
Precio: De 50.000 a 200.000 euros, tendiendo a infinito.
Un sistema de análisis AI completamente personalizado con funcionalidades avanzadas como análisis predictivo, aprendizaje automático (supervisado y no supervisado), procesamiento del lenguaje natural (NLP), integración con big data y herramientas de visualización avanzadas casi seguramente requiere un equipo de expertos en AI, data scientists, ingenieros de software y varios meses de desarrollo. Un enfoque de este tipo está destinado a grandes empresas y organizaciones que tienen necesidades muy específicas, manejan enormes cantidades de datos o requieren integraciones complejas y funcionalidades altamente personalizadas.
Aquí los costos no están ocultos; digamos que en comparación con los chatbots, lo que más asusta es el costo de la infraestructura que necesariamente debe utilizar recursos cloud. No quiero repetirme, pero si con los chatbots es bueno tener cuidado, aquí no hay alternativas más que planificar cuidadosamente, monitorear constantemente y rezar fervientemente.
Por último, el software de ensueño: un buen asistente virtual, tal vez con la apariencia y la voz de tu actriz favorita. Recuerda siempre pagar los derechos; la reciente controversia entre Scarlett Johansson y OpenAI ya se ha convertido en un caso de estudio. El costo para realizar un asistente virtual con inteligencia artificial (AI) puede variar ampliamente según varios factores, incluyendo el nivel de complejidad del asistente, las funcionalidades requeridas y la integración con otras plataformas.
Asistente Virtual Preconstruido
Precio: De 500 a 10.000 euros al año.
También aquí podemos utilizar una plataforma preconstruida como Google Dialogflow, Amazon Lex, Microsoft Bot Framework o IBM Watson Assistant para crear un asistente virtual básico. Estas plataformas ofrecen herramientas para la creación de asistentes virtuales con funciones predefinidas y pueden ser utilizadas en base a pago por uso o con una suscripción mensual. Aunque las pymes difícilmente navegan en mares tan amplios, muchas startups innovadoras están invirtiendo en esta tendencia, aunque con escasos recursos disponibles. Cuando desean implementar un asistente virtual básico con funcionalidades limitadas y sin necesidad de desarrollo complejo o personalización elevada, la suscripción a estas plataformas es una excelente solución para probar y tal vez pivotar soluciones de vanguardia.
Asistente Virtual Personalizado Básico
Costo: De 20.000 a 50.000 euros.
Si se tiene un proyecto mucho más complejo, es necesario personalizar masivamente la solución. Un asistente virtual personalizado básico puede incluir funcionalidades como la gestión de preguntas frecuentes (FAQ), respuestas preprogramadas, reconocimiento de voz básico y capacidad de interactuar con plataformas de mensajería o un sitio web. Esto requiere un cierto nivel de personalización, dejando de lado, afortunadamente, las funcionalidades avanzadas de aprendizaje automático. Son soluciones ideales para empresas que necesitan una mayor personalización en comparación con las soluciones preconstruidas, pero con necesidades aún relativamente simples.
Asistente Virtual AI Avanzado Personalizado
Precio: De 50.000 a 200.000 euros y más.
Un asistente virtual completamente personalizado con funcionalidades avanzadas como el reconocimiento y la síntesis de voz avanzados, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender solicitudes complejas, el aprendizaje automático (Machine Learning) para mejorar continuamente las respuestas, la integración con sistemas empresariales complejos (CRM, ERP) y la gestión de datos sensibles está destinado a proyectos ambiciosos y con rentabilidad garantizada a corto y medio plazo. También las grandes empresas u organizaciones con necesidades complejas, como bancos, compañías de seguros, asistencia sanitaria o empresas tecnológicas, que requieren un asistente virtual con un alto nivel de personalización, seguridad y funcionalidades de aprendizaje continuo, deben enfrentarse a gastos que pueden influir en su presupuesto. Por lo tanto, son proyectos que pueden emprenderse solo después de un estudio mucho más detallado tanto de la tecnología como de la atractividad del mercado.
Por mucho que se intente evitar la palabra “depende”, claramente las decisiones deben tomarse conociendo muy bien tanto la propia estructura como las capacidades de la IA, que están cambiando a una velocidad asombrosa.
Al margen de la tecnología y la infraestructura que se quiera implementar, la decisión que más influye en los costos es desarrollar todo en outsourcing en lugar de con un equipo interno.
Si se decide desarrollar internamente, hay que considerar los costos del personal, como desarrolladores, data scientists y project managers. Los salarios para estos roles pueden variar de 30.000 a 80.000 euros (lo juro, los he visto con mis propios ojos) al año por persona.
Mientras que el outsourcing a una empresa especializada puede ser más caro para proyectos de corta duración, puede reducir los costos de gestión a largo plazo, evitando la necesidad de contratar y formar un equipo interno.
¿Vale la pena la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial ofrece un valor inmenso, y cada empresa debería intentar aprovecharlo. Con la IA, se pueden acelerar los procesos, obtener valor oculto de los datos empresariales y ofrecer a los clientes una mejor experiencia. Todos estos beneficios pueden ayudar a aumentar las ventas y mejorar los ingresos.
El costo de la inteligencia artificial, sin embargo, puede hacer dudar a algunas empresas.
Claramente, no es necesario desarrollar una solución personalizada. Elegir entre opciones preconstruidas que ofrecen potencia y conocimientos significativos es una excelente estrategia, especialmente para los chatbots, que son uno de los ejemplos más comunes de IA que las empresas pueden utilizar sin incurrir en gastos excesivos. Incluso cuando la IA parece tener un precio elevado, dependiendo del tamaño, los objetivos y los requisitos de la empresa, ofrece enormes ventajas.
Sin olvidar que, a menudo, quienes se lanzan primero a estas nuevas tecnologías logran disfrutar de ventajas competitivas que, incluso a largo plazo, pueden aumentar la rentabilidad de las empresas de manera escalable. Finalmente, la cuenta también debe hacerse adoptando otra perspectiva: ¿conviene gastar mucho y aprovechar la ola o ahorrar para quedarse fuera, arriesgándose a salir también del mercado?
