A medida que se acelera la adopción de IA, muchas empresas afrontan una decisión esencial: ¿implantarla mediante un producto listo para usar o colaborar con una empresa de servicios para desarrollar una solución a medida?

Los productos de IA permiten una adopción rápida y escalable con poca personalización, por lo que encajan en casos de uso comunes. Los servicios de IA ofrecen soluciones específicas que pueden aportar una ventaja competitiva mayor ante retos particulares.

En este artículo exploramos las diferencias entre productos y servicios de IA, cómo influye el tamaño de la empresa y qué papel desempeña la preparación de los datos. Esta guía te ayudará a decidir con criterio.

El cambio de la IA: redefinir los productos y la consultoría

Para saber qué enfoque encaja mejor, conviene analizar cómo transforma la IA los modelos de negocio de producto y consultoría.

Las empresas de producto y las consultoras tienen modelos de negocio fundamentalmente distintos. Las primeras pueden integrar IA en su oferta; las segundas afrontan una transformación más profunda cuando la IA automatiza tareas tradicionalmente realizadas por consultores.

Un ejemplo claro es el auge de las capacidades de investigación profunda. Servicios como ChatGPT y Perplexity AI han lanzado funciones avanzadas que examinan grandes conjuntos de datos, resumen información y generan conclusiones a velocidades muy superiores a las humanas.

Deep Research de Perplexity alcanzó un 21,1 % de precisión en Humanity’s Last Exam, superando a varios modelos destacados. Esta evaluación abarca más de 3.000 preguntas de más de 100 materias, incluidas matemáticas, ciencias, historia y literatura.

Se difumina la frontera entre producto y consultoría

La frontera entre ambos modelos es cada vez menos nítida. Las empresas de producto empiezan a ofrecer asesoramiento para ayudar a integrar la IA en los flujos de trabajo y garantizar su implantación. Las consultoras desarrollan plataformas de IA para estandarizar parte de sus servicios y hacerlos más eficientes y escalables.

También pueden aparecer nuevos proveedores de servicios. A medida que los modelos sean más avanzados y asequibles, gracias a un hardware energéticamente más eficiente, mejores algoritmos y la innovación del código abierto, las empresas necesitarán especialistas capaces de integrarlos en su contexto particular.

Siemens colaboró con Mercedes para analizar la aerodinámica y la acústica de sus nuevos vehículos eléctricos EQE. Las simulaciones que tardaban semanas en clústeres de CPU se ejecutaron mucho más rápido con GPU NVIDIA H100. Las GPU Hopper también permitieron reducir los costes a un tercio y el consumo energético a una cuarta parte.

Implantar IA: ¿producto o servicio?

Las empresas emergentes y las grandes corporaciones abordan esta decisión de forma distinta según su tamaño, recursos y prioridades operativas.

Empresas emergentes y grandes organizaciones: necesidades diferentes

Las empresas emergentes suelen priorizar la rapidez y la eficiencia de costes frente a la personalización. Para muchas, los productos listos para usar encajan mejor porque requieren menos integración y ofrecen funciones inmediatas.

Por su parte, grandes empresas como Amazon o JPMorgan suelen desarrollar capacidades internas sólidas de IA. Muchas otras siguen externalizando proyectos a consultoras. Hay varias razones:

• Incentivos presupuestarios: los equipos internos suelen tener presupuestos fijos, mientras que los costes externos pueden imputarse a proyectos de innovación o transformación y aprobarse con más facilidad.
• Rapidez y especialización: incluso con un equipo sólido, las grandes organizaciones pueden verse frenadas por la burocracia o la dificultad de atraer talento, lo que hace más eficaz recurrir a expertos externos.
• Responsabilidad sobre los resultados: colaborar con una empresa especializada permite acordar entregables medibles y responsabilidades claras.

Arquitectura de referencia de alto nivel para crear soluciones de grafos de fraude en AWS.

Precios de IA basados en resultados: una tendencia creciente

Las propias empresas de producto están avanzando hacia precios basados en servicios. Como el impacto de la IA puede medirse rápidamente, las empresas están más dispuestas a pagar por resultados que por licencias estáticas.

Un ejemplo es Amazon SageMaker, una plataforma de aprendizaje automático como servicio en la nube con pago por uso. En lugar de comprar un paquete fijo, se paga según el tiempo de cómputo, el almacenamiento y las solicitudes de inferencia. Esta flexibilidad permite escalar la adopción pagando solo por los recursos necesarios.

La mayor barrera: tener los datos preparados

Un ejemplo de dificultades de implantación por mala calidad de datos fue Watson Health de IBM. El sistema tuvo importantes problemas para recomendar tratamientos oncológicos precisos, principalmente por registros de pacientes inconsistentes e incompletos en distintos sistemas sanitarios.

Si tu empresa ya dispone de datos estructurados y casos de uso claros, puedes explorar los productos del ecosistema de empresas emergentes de IA. Pero si faltan los datos adecuados o necesitas alinear la IA con los objetivos del negocio, una consultora será esencial para obtener resultados.

El enfoque híbrido: servicios de IA estandarizados

En Nieve Consulting conectamos las soluciones a medida con los servicios escalables mediante un enfoque de servicio estandarizado. Combinamos implantación personalizada, marcos previamente probados y soluciones con agentes para ofrecer eficiencia y flexibilidad.

En lugar de construir cada solución desde cero, identificamos con el cliente sus casos de uso. Después desplegamos grandes modelos de lenguaje y agentes de IA con nuestros marcos probados. Así agilizamos el desarrollo, reducimos costes y aceleramos los resultados manteniendo la adaptación a sus necesidades.

AIGENCORE: eficiencia en servicios basados en IA

Un ejemplo es AIGENCORE, nuestra plataforma modular interna de IA, adaptable a distintos casos de uso, incluida la automatización de ventas y marketing.

Uno de los primeros agentes creados sobre AIGENCORE es Lumi. Combina modelos de lenguaje avanzados e integraciones de datos internos para mejorar las primeras interacciones y crear una experiencia de preventa automatizada y fluida. Acompaña al cliente potencial en pasos como:

• Identificar sus necesidades según el contexto de la conversación.
• Ofrecer explicaciones personalizadas sobre proyectos anteriores, capacidades y soluciones.
• Concertar reuniones con representantes comerciales para facilitar el paso al equipo humano.
  

Con una arquitectura escalable y flexible, AIGENCORE también permite a otros clientes desarrollar sus propios agentes de IA adaptados a retos de negocio de distintos sectores.

Conclusión: ¿qué enfoque de IA encaja mejor con tu empresa?

Elige un producto de IA si…

✔ Necesitas adoptar IA con rapidez y escalabilidad
✔ Tu caso de uso es habitual y no exige una personalización profunda
✔ Ya tienes datos estructurados y de calidad

Elige un servicio de IA si…

✔ Tus retos requieren soluciones de IA a medida
✔ Necesitas expertos para depurar y estructurar datos e integrar la IA en tus sistemas
✔ La IA es un diferenciador estratégico, además de una herramienta de eficiencia

La IA debe resolver problemas reales. Tanto en un producto como en un servicio, lo esencial es elegir el enfoque que aporte más valor a tu empresa.

Hablemos de IA para tu negocio

En Nieve Consulting hacemos que la adopción de IA sea fluida, rentable y orientada a resultados.

🚀 ¿Quieres explorar cómo puede ayudar la IA a tu negocio? Diseñemos juntos una hoja de ruta a medida.

📩 ¡Contacta con nosotros!