Para cualquier empresa que desee implementar esa tecnología, es importante determinar el costo de utilizar soluciones existentes o desarrollar un modelo propio.
En el ámbito de la implementación tecnológica, no existe una solución universal. Sin embargo, es posible identificar inversiones potencialmente innecesarias para una organización, las cuales podrían considerarse como costosas.
Cuando una entidad, independientemente de su envergadura, contempla la digitalización de un proceso iniciando con el desarrollo de un modelo, sin previamente evaluar los avances existentes en modelos relacionados con esa área de conocimiento, es altamente probable que dicho esfuerzo resulte oneroso.
Es fundamental que las organizaciones puedan entender:
• ¿Cuáles son los aspectos de automatización y digitalización abordables mediante un modelo?
• ¿Cuáles son las brechas existentes entre la resolución de ese problema específico y las capacidades de los modelos actuales?
Con esta información, es factible determinar el costo de utilizar soluciones existentes o emprender el desafío de desarrollar un modelo propio
En caso de que para la organización no sea imprescindible desarrollar un modelo, sino simplemente utilizarlo, el costo se determina principalmente por el tiempo de adopción y por el volumen de uso, de manera análoga a cómo se evalúan los sistemas actuales.
Firma especializada en IA vs desarrollo interno
La elección entre desarrollo interno y contratación externa de soluciones de IA debe considerar la naturaleza estratégica del proceso a abordar.
Para procesos que forman parte del núcleo del negocio, se recomienda el desarrollo con talento interno, aprovechando los beneficios de mayor control, flexibilidad y la retención del conocimiento dentro de la organización.
Por otro lado, para sistemas de apoyo no centrales al negocio, la externalización emerge como la opción más eficiente, permitiendo a la organización acelerar la implementación y concentrar sus recursos en su core business.
Sin embargo, la estrategia óptima para muchas organizaciones podría ser un enfoque híbrido, combinando outsourcing con control interno del proyecto. Este modelo permite capitalizar las mejores prácticas de ambos extremos.
¿Y los datos?
La calidad y cantidad de datos impactan significativamente en el costo de desarrollar soluciones de IA, especialmente en el contexto latinoamericano y chileno.
La calidad de los datos afecta directamente la eficacia y eficiencia del desarrollo:
• Datos de alta calidad reducen los costos de preprocesamiento y limpieza, acelerando el desarrollo y mejorando la precisión del modelo.
• Datos de baja calidad aumentan los costos al requerir más tiempo y recursos para su depuración, pudiendo incluso comprometer la viabilidad del proyecto
En cuanto a la cantidad, un mayor volumen de datos generalmente mejora el rendimiento del modelo, pero incrementa los costos de almacenamiento, procesamiento y gestión. En mercados emergentes como Chile, donde la infraestructura de datos puede ser limitada, esto representa un desafío significativo.
El equilibrio entre calidad y cantidad es crucial. Una estrategia efectiva puede ser priorizar la calidad sobre la cantidad en etapas iniciales, expandiendo gradualmente el volumen de datos a medida que se refina el modelo. Esto permite optimizar los recursos y mitigar riesgos, especialmente relevante en contextos de restricciones presupuestarias.
Adicionalmente, la disponibilidad y accesibilidad de datos en sectores específicos pueden variar significativamente en la región, impactando los costos y la factibilidad de ciertos proyectos de IA.
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