¿Comprar o construir Inteligencia Artificial?
Muchas empresas, independientemente de la industria a la cual pertenecen, entienden cuáles son los beneficios de tener inteligencia artificial (IA) en su organización.
Gracias a esta tecnología se puede mejorar la efectividad del trabajo, simplificar procesos, eliminar errores humanos, entender mejor los comportamientos de compra de los clientes, entre muchos otros.
Pero, si quieres tener inteligencia artificial en tu empresa, ¿Cuál es la mejor opción, comprar o construir?
Existen dos opciones prevalentes: adquisición por medio de la compra de un software comercial o adquisición por medio de la descarga de un programa de código abierto, el cual se convertiría en tu taller.
¿Cuál te conviene más?
En este artículo te decimos las consideraciones de cada una.
Construcción de inteligencia artificial
Si en tu organización cuentan con amplio conocimiento sobre programación y ya han trabajado con softwares como Python anteriormente, entonces se podría considerar la construcción de una IA desde cero.
Los softwares de código abierto son constantemente mejorados, son muy flexibles y fáciles de utilizar, sin mencionar que también proporcionan control completo sobre todos los datos que se utilizan dentro de la herramienta y son accesibles en cuanto al precio.
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Compra de inteligencia artificial
Si no cuentan con estos conocimientos de antemano y necesitan una herramienta lo más rápido posible, entonces la compra de un software existente sería la mejor opción de las dos.
El mercado de softwares es enorme y existe una amplia gama de herramientas que cumplen con una multitud de funcionalidades y requerimientos que pueden ser de utilidad al cliente.
Adicional a lo anterior, también hay que tener en cuenta lo siguiente:
- Tiempo
- Integración con softwares
- Dependencia del vendedor
- Costo total de propiedad
- Regulaciones
1. Tiempo
Si necesitas esta tecnología lo más rápido posible, entonces tu mejor opción sería comprarlo. Ya que todo viene incluido, nada más es cuestión de entender las funcionalidades del producto e implementarlo.
Pero si no es una gran prioridad en ese momento y pueden esperar meses o quizás años a que la herramienta esté lista para su uso, entonces la mejor opción es la construcción.
Hacer IA desde cero conlleva consigo mucho trabajo adicional, este tipo de proyectos no se finaliza en un mes.
2. Integración con softwares
Las empresas hoy en día tienen muchas otras herramientas que les ayudan a gestionar sus procesos de una manera más fácil. Entonces, al querer integrar una IA, hay que investigar si se puede integrar con dichas herramientas o son compatibles con ellas. Si la IA no es compatible con tus herramientas, entonces el proyecto tendrá un retraso; un retraso al cual se debe estar preparado.
3. Dependencia del vendedor
Es importante preguntar a los potenciales proveedores de IA sobre las reglas de posesión de datos y modelos. Si la respuesta no es de tu agrado, entonces sería mejor construir tu propia inteligencia artificial.
Como la industria de tecnología cambia rápidamente, ser dependiente de un vendedor que no esté al tanto de los diferentes cambios puede ser una gran desventaja.
4. Costo total de propiedad
El costo total del proyecto es también un factor muy importante. Todo cuesta, los recursos humanos, el mantenimiento a largo plazo, el, entrenamiento, etc.
Se debe contar con el presupuesto necesario para mantener esta tecnología, ya que no basta con simplemente implementarla.
5. Regulaciones
Industrias con un gran énfasis en seguridad, como salud, finanzas y gobierno, tienen reglamentos y guías muy estrictas. Por lo tanto, para poder apegarse a todos los lineamientos que se hayan implementado en una empresa perteneciente a estos sectores, sería mejor considerar la construcción de la inteligencia artificial.
En conclusión, todo depende de las circunstancias en tu organización. Antes de tomar la decisión de comprar o construir inteligencia artificial, revísalo con tu equipo para ver cuál sería la opción más óptima, tomando en cuenta todos los posibles factores que podrían influir en la decisión.
