¿Cuándo contratar una consultora de inteligencia artificial?
Cuando el caso requiere integrar procesos, datos y sistemas, o evaluar viabilidad y riesgos antes de invertir. Conviene pedir un alcance con entregables, supuestos y criterios de aceptación.
¿Qué incluye un diagnóstico de IA empresarial?
Inventario de procesos y datos, selección de oportunidades, análisis de viabilidad y hoja de ruta. Debe identificar dependencias, riesgos y métricas de valor.
¿Es mejor comprar un SaaS de IA o desarrollar a medida?
SaaS suele acelerar funciones estandarizadas; a medida aporta control sobre integraciones y lógica diferencial. Compara coste total, dependencia de proveedor y capacidad de evolución.
¿Cuánto tarda un proyecto de IA a medida?
Depende de la disponibilidad de datos, integraciones, requisitos de seguridad y validación. Un calendario fiable necesita fases de descubrimiento, piloto, pruebas y puesta en producción.
¿Qué debe incluir una oferta de desarrollo de IA?
Objetivos, alcance funcional, arquitectura, integraciones, exclusiones, entregables, criterios de aceptación, soporte y propiedad intelectual. Los costes recurrentes deben figurar aparte.
¿Cómo elegir entre Azure, AWS o infraestructura propia?
Evalúa servicios disponibles, residencia de datos, integración existente, operación y coste total. La elección debe partir de requisitos, no solo de preferencias tecnológicas.
¿Cómo pasar un prototipo de IA a producción?
Añade seguridad, observabilidad, control de versiones, pruebas automatizadas y procedimientos de soporte. Define métricas de calidad y un plan de reversión.
¿Qué equipo necesita un proyecto de IA empresarial?
Según alcance, suele combinar negocio, ingeniería de software, datos, seguridad y QA. Las responsabilidades deben quedar definidas incluso si varias recaen en una persona.
¿Cómo comparar presupuestos de proveedores de IA?
Normaliza alcance, horas, integraciones, pruebas, soporte y consumo de servicios. Un precio menor no es comparable si excluye tareas esenciales.
¿Cómo comprobar que un proyecto de IA funciona?
Define pruebas de aceptación antes de construirlo y evalúa casos representativos, excepciones y rendimiento. Mide el resultado operativo, no solo la calidad de las demostraciones.