Casi todas las pymes que quieren usar IA en serio llegan al mismo punto: las herramientas genéricas ayudan, pero no conocen sus datos ni sus procesos. Para ir más allá hace falta alguien que construya. Hay tres formas de conseguirlo, y no son intercambiables.
1. Contratar un ingeniero de IA
Es la opción que más control da y la más difícil de ejecutar en una pyme.
- Coste real. Al salario hay que sumar la cotización a la Seguridad Social que paga la empresa, en torno a un tercio más, y los meses de selección, en un perfil que se disputan empresas mucho más grandes.
- Riesgo. Una sola persona sin nadie que revise su trabajo. Si acierta, perfecto; si no, lo sabrás tarde. Y si se va, se lleva el conocimiento.
- Cuándo compensa. Cuando la IA es parte del producto que vendes o tienes trabajo para años, no para un par de procesos.
2. Pagar una consultoría de IA
Es la opción más habitual y la que más decepciona.
- Qué entrega. Un diagnóstico, una hoja de ruta y, con suerte, una prueba de concepto. La implantación suele ser un segundo proyecto, con otro presupuesto.
- Riesgo. La prueba de concepto funciona en la demo y se queda en un cajón, porque nadie la conecta a los datos reales ni la mantiene.
- Cuándo compensa. Cuando necesitas una decisión estratégica a nivel de dirección, no software funcionando.
3. Tener un Forward Deployed Engineer
Un Forward Deployed Engineer es un ingeniero externo que trabaja dentro de tu empresa: entiende el proceso, construye y mantiene lo construido.
- Qué entrega. Software en producción con tus datos, con entregas frecuentes y visibles.
- Coste. Una iguala mensual fija, sin salario, sin cotizaciones y sin proceso de selección. En mi caso, para pymes, la siguiente plaza libre cuesta 700 €/mes.
- Riesgo. Depende de que la empresa ponga a alguien que haga de referente. Sin esa persona, el ritmo baja.
- Cuándo compensa. Cuando quieres resultados en semanas y no tienes, o no quieres tener todavía, un equipo de IA propio.
La comparación, en una tabla
| Contratar | Consultora | FDE | |
|---|---|---|---|
| Primer resultado | Tras la selección y la incorporación | Un informe | Una entrega en producción en dos semanas |
| Coste | Salario y cotizaciones | Proyecto cerrado por días | Iguala mensual fija |
| Conocimiento | Se va con la persona | Queda en un documento | Queda en el sistema, en tu infraestructura |
| Mejor para | IA como producto | Decisiones de dirección | Procesos concretos con datos propios |
Cinco preguntas antes de decidir
- ¿Qué problema concreto quieres resolver? «Usar IA» no es un problema. «Preparamos quince ofertas al mes leyendo pliegos a mano» sí lo es.
- ¿Quién de tu equipo va a empujar? Sea cual sea la opción, sin alguien dentro que valide, nada llega a producción.
- ¿Dónde tienen que estar tus datos? Si son sensibles, la respuesta condiciona qué modelos se pueden usar y dónde. Lo explico en Tus datos.
- ¿Cuándo quieres ver algo funcionando? Si la respuesta es «este trimestre», descarta lo que empiece por un diagnóstico de tres meses.
- ¿Qué pasa cuando el proveedor se vaya? Pide que el código y los datos queden en tu infraestructura, documentados.
Resumen
- Contratar compensa cuando la IA es tu producto; consultar, cuando necesitas una decisión de dirección.
- Para procesos concretos con tus datos, un FDE llega antes a producción y a menor coste.
- En cualquier caso, sin un referente interno no hay implantación que funcione.