En los últimos años y a lo largo del primer mediado de 2025, se han logrado avances impresionantes en el campo de la Inteligencia Artificial. Estos avances han facilitado el acceso a esta tecnología a un número mucho mayor de personas, abaratando los costes y ofreciendo un número cada vez mayor de funcionalidades. Este rápido crecimiento a hecho que encontremos en el mercado cada vez más opciones de servicios que implementan Inteligencia Artificial, y que se pueden utilizar para potenciar nuestros negocios. Esta oferta de IA “genérica” (también conocida como "off-the-shelf") proporciona a los usuarios accesos rápidos a funcionalidades estándar; si queremos alinear el servicio con los procesos y datos propios de nuestra empresa, en la gran mayoría de las ocasiones, debemos recurrir a la IA “a medida”, generándonos ventajas sustaciales en precisión, escalabilidad y seguridad.
Debemos tener en cuenta que, mientras que las soluciones genéricas reducen el coste inicial y aceleran una primera puesta en marcha, la falta de personalización y adaptación a nuestro negocio nos acaba limitando su valor conforme crecen nuestras necesidades de control de datos y aumenta la complejidad de los casos de uso para los que recurramos a la Inteligencia Artificial. Las soluciones hechas a medida ofrecen la propiedad intelectual completa sobre los modelos, y permiten incorporar fuentes de datos exclusivas, lo que se traduce en una mayor fidelidad de las predicciones y menor riesgo de filtración de información sensible del negocio. Si sumamos que el retorno de la inversión a medio plazo tiende a ser superior frente a las soluciones genéricas, hace de la IA a medida una gran opción cuando nuestro objetivo es empujar el negocio con ayuda de la Inteligencia Artificial, manteniendo la seguridad de nuestros datos, y asegurando que la solución se adapta a nuestro flujo de trabajo, además de escalar en función de la demanda de nuestros clientes.
Este artículo tiene como objetivo arrojar algo de luz sobre cómo seleccionar la estrategia de IA óptima para tu organización. Si estás interesado en conocer más detalles al respecto, te invitamos a seguir leyendo el artículo.
Definición y alcance de cada enfoque
El debate entre adoptar soluciones de IA genéricas o encargar desarrollos a medida gira en torno a tres ejes fundamentales: la alineación con los datos y procesos propios, el control sobre la propiedad intelectual y los costes a corto y medio plazo. Las ofertas genéricas te permiten un arranque rápido y un desembolso inicial reducido, aunque su falta de flexibilidad acaba penalizando su precisión y capacidad de adaptación a escenarios específicos. En contraste, las implementaciones a medida exigen una inversión mayor desde el inicio, pero obtienen retornos superiores gracias a la sintonía exacta con las fuentes de datos propias, la propiedad total de los modelos y la posibilidad de evolucionar el proyecto sin ataduras a terceros.
Características principales de soluciones genéricas
Las soluciones genéricas ofrecen funcionalidades estándar preentrenadas y suelen integrarse mediante API o módulos empaquetados. Veamos algunas de sus características:
- Despliegue veloz. Permiten iniciar pruebas de forma casi inmediata, lo que apoya la validación rápida de conceptos.
- Coste inicial reducido. Eliminan la necesidad de infraestructuras o equipos especializados en fases tempranas.
- Limitaciones de personalización. Pependen de modelos entrenados con datos ajenos a la empresa, lo que puede afectar a la precisión en contextos específicos.
- Riesgos de gobernanza y privacidad. La gestión de datos sensoriales o confidenciales puede quedar supeditada a las políticas del proveedor externo.
Características principales de soluciones a medida
Por su parte, las soluciones a medida se construyen desde cero o adaptan modelos base para encajar con los datos y objetivos internos de cada organización. Veamos sus características más destacables:
- Alineación con datos propios. Aprovechan la riqueza de información interna, lo que incrementa la fidelidad de las predicciones.
- Propiedad intelectual y control. Garantizan que la empresa retenga derechos sobre el modelo y sus resultados, siendo esencial en ciertos sectores regulados.
- Escalabilidad y evolución continua. Se hace más sencillo actualizar y mejorar el sistema sin depender de los ciclos de producto de terceros. Además, si planeas incorporar funcionalidades en un futuro, podrás hacerlo con plena libertad.
- Retorno de inversión a medio/largo plazo. Un mayor ajuste al negocio y la reducción de adaptaciones posteriores resultan en un coste total de propiedad inferior con el tiempo. Además, la posible mejora de rendimiento frente a otra solución genérica puede traducirse en un mayor ingreso monetario, en función del negocio.
Factores que determinan su idoneidad según tamaño y sector
En función de la situación en la que te encuentres, es posible que prefieras optar por un enfoque genérico u otro desarrollado específicamente para tu negocio.
Empresas pequeñas y proyectos piloto
Las PyMEs o ciertos proyectos de exploración temprana tienden a valorar la rapidez y el bajo coste inicial. Las soluciones genéricas permiten validar ideas de forma ágil y sin comprometer importantes recursos, aunque resultan insuficientes cuando se requiere un servicio diferenciado o se debe trabajar con datos sensibles.
Empresas de mediana y gran escala
Las organizaciones con una capacidad de inversión moderada hallan en la IA a medida una vía para obtener ventajas competitivas sostenibles. El alineamiento profundo con los procesos internos y la capacidad de adaptar el modelo a nuevos requisitos resultan en mejoras de eficiencia y diferenciación de mercado.
Sectores altamente regulados
En industrias como finanzas, salud o energía, donde el cumplimiento normativo y la protección de datos son críticos, la personalización de la IA garantiza la trazabilidad de los datos y la auditoría del modelo, reduciendo riesgos legales. Además, debido a la constante necesidad de trabajar con datos sensibles, se hace casi imposible optar por soluciones genéricas de Inteligencia Artificial.
Casos de uso con alta variabilidad
Cuando los procesos empresariales presentan gran heterogeneidad o requieren altos estándares de calidad (por ejemplo, en inspección industrial o predicción de riesgos) los modelos genéricos suelen quedarse cortos. Los sistemas a medida se ajustan a la complejidad de estos contextos y ofrecen resultados más robustos.
Estrategias de crecimiento a largo plazo
Para una empresa que planifica una adopción progresiva de la Inteligencia Artificial, incorporando nuevos casos de uso de forma continuada, tal vez el mejor enfoque a seguir sea optar por desarrollos a medida desde la fase inicial, ya que se evitan migraciones costosas y problemas de integración que puedan aparecer.
Comparativa de costes y tiempos de implementación
En la decisión entre desplegar una solución de IA genérica o encargar un desarrollo a medida, los responsables deben equilibrar la economía de arranque con el coste total de propiedad y la velocidad de puesta en marcha. Las ofertas estándar suelen requerir inversiones iniciales moderadas y activación casi inmediata, pero acarrean costes de adaptación, licencias recurrentes y limitaciones que se traducen en sobrecostes ocultos conforme crecen las necesidades específicas de la empresa. Por el contrario, los proyectos a medida implican un desembolso mayor al inicio, aunque ese esfuerzo conduce a una reducción de gastos en integraciones, personalizaciones y mantenimiento extendido, generando un retorno de la inversión más sólido a medio y largo plazo.
En cuanto a los plazos, las soluciones genéricas pueden estar operativas en días o semanas, mientras que las implementaciones a medida pueden llegar a requerir varios meses (en función siempre de la complejidad de la solución que se desea implementar) para análisis, desarrollo y pruebas, pero disponen de una escalabilidad y flexibilidad que, a medio plazo, acortan sustancialmente los ciclos de mejora continua.
Control de datos, seguridad y cumplimiento
Las soluciones genéricas, por lo general, procesan y almacenan información sensible en infraestructuras gestionadas por terceros, lo que puede complicar el cumplimiento de normativas locales, y el mantenimiento de políticas de retención o borrado de datos específicos de la empresa.
Por otro lado, tenemos a las soluciones hechas a medida, las cuales permiten diseñar arquitecturas donde los datos permanecen bajo entornos controlados por la propia organización. Esto facilita la implementación de roles y permisos adaptables a cada unidad de negocio de la empresa. En la actualidad, el anteproyecto de ley español para un uso ético y gobernanza de la IA exige la definición de un modelo claro de gobernanza de datos que garantice estándares de seguridad, calidad e interoperabilidad, requisito que resulta más sencillo de cumplir cuando la solución ha sido concebida específicamente para la empresa.
Seguridad y cumplimiento normativo
Las soluciones “off-the-shelf” suelen ofrecer certificaciones genéricas de cumplimiento (ISO, SOC), pero carecen de adaptaciones concretas a la normativa de IA o de protección de datos española, lo que expone a las empresas a posibles sanciones por incumplimiento de requisitos específicos, como el etiquetado de contenidos generados por IA o la prohibición de prácticas subliminales según el anteproyecto de ley español (es importante informarse al respecto con un gestor especializado, de cara al cumplimiento de la normativa actual y al Reglamente del AI Act en 2025). Por el contrario, un desarrollo a medida incorpora desde su concepción los controles técnicos y organizativos precisos para cumplir el AI Act europeo y la futura legislación nacional, minimizando el riesgo de incumplimiento y permitiendo auditorías más ágiles.
La demora en la publicación del Código de Buenas Prácticas de la UE ha generado incertidumbre sobre los estándares voluntarios aplicables a sistemas de propósito general. Bajo este contexto, las empresas que optan por soluciones a medida pueden diseñar procedimientos internos basados en las guías de la Comisión y en los sandboxes regulatorios impulsados por el Ministerio de Asuntos Económicos, alineándonos con las expectativas de las autoridades españolas y europeas.
Buenas prácticas de auditoría
Para garantizar la trazabilidad y la responsabilidad, el cumplimiento del AI Act y del anteproyecto de ley español, se requiere una documentación continua de las decisiones algorítmicas y un registro exhaustivo de los cambios en los modelos. Las auditorías deben incluir revisiones de la calidad de los datos, pruebas de sesgos y controles de acceso; tareas que resultan mucho más eficaces cuando la solución es a medida, ya el proveedor conoce en profundidad la estructura interna del sistema y facilita informes detallados al cliente sin depender de canales de soporte externo. Incorporar estas prácticas en el diseño desde un inicio puede reducir en torno a un 30% del tiempo de preparación de las auditorías, además de mejorar la capacidad de respuesta de la empresa ante inspecciones regulatorias que pudiesen llevarse a cabo.
Eficacia y precisión de las predicciones
En líneas generales, podemos afirmar que las soluciones a medida ajustan sus modelos a los datos propios de la empresa, lo que reduce significativamente los márgenes de error y posibles sesgos en comparación con las ofertas estándar. A esto se añade un impacto más claro en las métricas de negocio, reflejado en retornos de inversión notablemente superiores.
Existen varias circunstancias dónde la personalización aporta una mayor exactitud, como podemos ver en los siguientes casos de uso:
- Scoring crediticio. AIS Group ha logrado reducir el margen de error por debajo del 3% en sus análisis crediticios para PyMEs, gracias a la incorporación de variables transaccionales en tiempo real y algoritmos finamente calibrados. En contraste, las soluciones genéricas suelen arrojar tasas de acierto del 85%–90%, lo que equivale a tasas de error de entre el 10% y el 15% superior frente a soluciones a medida.
- Detección de fraude bancario. BBVA emplea un sistema de detección a medida que alcanza un 95% de precisión dedicado a identificar transacciones fraudulentas, integrando aprendizaje continuo para adaptarse a nuevas tácticas delictivas.
- Diagnóstico asistido en cardiología. La aplicación Cardiomentor, desarrollada por Tecnalia y el Barcelona Supercomputing Center, ha conseguido reducir el error diagnóstico por debajo del 5% en pruebas iniciales, gracias al entrenamiento con datos clínicos anonimizados y ajustes específicos al contexto español. Frente a ésta, los modelos genéricos de IA conversacional pueden presentar fallos de hasta el 60% en escenarios complejos, según reportan los análisis de Maisa sobre respuestas incorrectas de grandes modelos preentrenados. En entornos médicos como este, es primordial asegurar el mínimo porcentaje de errores, ya que estamos tratando con pacientes.
Recomendaciones estratégicas
Si ya te has decidido a implementar una solución a medida que integre Inteligencia Artificial en tu negocio, es importante conocer los procesos que se suelen seguir para marcar el inicio y recorrido del desarrollo, hasta contar con la solución que deseas, plenamente operativa en tu negocio.
A continuación, te proporcionamos un listado de pasos prácticos que pueden tener en consideración para iniciar un proyecto de IA a medida para tu empresa:
- Diagnóstico de necesidades y casos de uso. Antes de contar con una propuesta de proyecto para tu negocio, debes identificar los procesos críticos donde la Inteligencia Artificial aporte valor estratégico. Has de establecer métricas de éxito cuantificables (como la precisión, el ahorro de tiempo y la reducción de costes), así como definir claramente los objetivos de tu proyecto.
- Evaluación de datos y preparación. Analiza la completitud y accesibilidad de los datos internos de los que dispones. Es muy probable que el partner que selecciones para colaborar contigo se encarge de tareas de validación, limpieza y normalización de los datos que le proporciones, a fin de garantizar un entrenamiento fiable y evitar sesgos indeseados.
- Selección de un partner especializado. La mejor opción es siempre optar por una agencia con experiencia demostrada en desarrollos a medida, capaz de ofrecer un equipo cualificado y una metodología ágil de entrega. Si consideras la opción, te invitamos a contactar con nosotros; estamos preparados y dispuestos a ofrecerte un plan a medida para poner en marcha la solución que deseas para tu negocio.
- Desarrollo iterativo y pruebas de concepto. El partner que hayas seleccionado colaborará contigo, proporcionándote prototipos a lo largo del desarrollo que te permitan validar hipótesis, y le facilite al equipo de desarrollo las tareas de ajuste del modelo con datos reales.
- Despliegue, monitorización y evolución. Ya en las fases finales del desarrollo de tu proyecto, tu partner te ayudará a implementar el sistema en un entorno controlado y establecer medidas de control para el seguimiento de indicadores clave. Con el tiempo, se suelen aprovechar los registros generados tras el despliegue para actualizaciones de los modelos, manteniendo un plan de soporte continuo que anticipe cambios regulatorios y operativos dentro del negocio.
Con este artículo, esperamos haber resulto tus dudas y orientado en la elección de la estrategia de IA más adecuada para tu modelo de negocio. Recuerda afrontar tu proyecto con confianza, ya que así lograrás maximizar la eficiencia, la precisión y el retorno de la inversión.
