Comprar vs Construir GenAI: El Dato que Muestra Por Qué las Alianzas Estratégicas Duplican su Éxito de Despliegue
En el panorama empresarial actual, la conversación sobre la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) ha pasado de ser opcional a crítica. Las empresas han invertido decenas de miles de millones de dólares, pero la realidad es cruda: el 95% de estas inversiones no está generando retorno. Esta es la "División GenAI".
Si su organización está atrapada en un ciclo interminable de pilotos que nunca escalan, le invitamos a revisar nuestros análisis anteriores basados en el reporte "State of AI in Business 2025" del MIT:
- La Paradoja de los 40 Mil Millones: ¿Por qué el 95% de las Inversiones en GenAI no Genera Retorno?: El artículo fundacional que revela las cuatro razones estructurales por las que la mayoría de las empresas está perdiendo la apuesta.
- La Brecha de Aprendizaje: Por Qué sus Pilotos de IA Fallan al Escalar: Donde descubrimos que el problema central no es la tecnología, sino la incapacidad de los sistemas empresariales para aprender, retener contexto y mejorar con el tiempo, lo que lleva a la desconfianza del usuario final.
El problema final a resolver es operativo: ¿Cómo se implementa la IA que sí aprende? La respuesta a esta pregunta define el éxito. El dilema se reduce a una sola decisión: Comprar (Aliarse) vs. Construir (Desarrollar Internamente).
Comprar vs. Construir GenAI: El Dato que Muestra Por Qué las Alianzas Estratégicas Duplican su Éxito de Despliegue
Por el equipo de SAB-IA | Basado en el reporte "State of AI in Business 2025" del MIT
La Decisión de $10 Millones que Nadie Quiere Enfrentar
Es la reunión de estrategia de IA que se está repitiendo en salas de juntas de todo el mundo:
El CTO argumenta apasionadamente por construir internamente. "Nadie entiende nuestros procesos como nosotros. Necesitamos control total. Tenemos el talento."
El CFO mira los números y frunce el ceño. “¿Nueve meses de desarrollo? ¿Tres equipos dedicados? ¿Y si no funciona?”
El CEO está atrapado en el medio, sabiendo que la decisión equivocada podría costarle millones a la empresa y meses cruciales de ventaja competitiva.
Esta es la decisión Build vs. Buy en la era de GenAI. Y según la investigación del MIT que analizó 52 organizaciones, la mayoría de las empresas está tomando la decisión equivocada.
Los números son brutales: las alianzas estratégicas externas (Buy) logran despliegue exitoso el 66% del tiempo. Las soluciones construidas internamente (Build) apenas alcanzan el 33%.
Esto no es marginal. Es el doble de tasa de éxito.
El Mito de "Nadie Conoce Nuestro Negocio Como Nosotros"
Empecemos destruyendo la creencia más peligrosa en estrategia de IA empresarial: "Necesitamos construir internamente porque somos únicos".
Es cierto que tu negocio es único. Pero tu singularidad no justifica construir tu propia IA.
De hecho, el reporte del MIT muestra que creer esto es exactamente lo que mantiene a la mayoría de las organizaciones atrapadas en el lado equivocado de la División GenAI.
Mientras las empresas invierten 9+ meses construyendo soluciones "perfectas" que nunca llegan a producción, sus competidores están desplegando sistemas externos en 90 días y capturando ventaja competitiva real.
Los Tres Modelos de Implementación: Solo Uno Funciona
El MIT identificó tres estructuras organizacionales para implementar GenAI. Las diferencias en resultados son dramáticas:
| Modelo de Implementación | Tasa de Éxito | Resultado Típico |
|---|---|---|
| 1. Build (Construcción Interna) | 33% | 9-18 meses después, el sistema todavía está en "fase piloto mejorada". |
| 2. Buy (Alianza Estratégica) | 66% | Despliegue completo en 90-120 días con ROI medible. |
| 3. Hybrid (Build-Buy) | Datos insuficientes | Resultados variables, dependiendo de qué lado domina las decisiones. |
Por Qué Build Falla Dos Veces Más Que Buy
La intuición dice que construir internamente debería ganar. ¿Qué podría salir mal? Todo. Aquí está exactamente por qué:
Problema 1: Velocidad de Obsolescencia
Un VP de Ingeniería lo resume:
"Cuando empezamos a construir, GPT-3.5 era estado del arte. Para cuando la terminamos 14 meses después, GPT-4 ya estaba obsoleto y Claude 3.5 acababa de salir. Nuestra herramienta 'de última generación' nació anticuada."
En IA, 14 meses es una eternidad. Los modelos evolucionan cada 3-6 meses. Lo que construyes hoy será legacy mañana.
Problema 2: El Costo Oculto del Mantenimiento
Construir es solo el principio. Luego viene el mantenimiento continuo, la actualización a nuevos modelos, los parches de seguridad y el escalamiento de infraestructura.
Un CTO de retail: "Gastamos $800K en desarrollo. Luego descubrimos que mantener el sistema costaba $400K al año. Un proveedor externo nos hubiera costado $150K anuales con actualizaciones automáticas incluidas."
Problema 3: La Trampa del "No Inventado Aquí"
Los equipos internos se enamoran de sus soluciones, incluso cuando no funcionan. El MIT documentó casos donde se perfeccionaban features que nadie pedía, ignorando problemas de usabilidad reportados.
Problema 4: Falta de Especialización Vertical
A menos que seas OpenAI o Google, probablemente no tienes know-how especializado en fine-tuning de LLMs a escala. Los proveedores externos viven de esto; es su core business. Para tu organización, es un proyecto más compitiendo por recursos.
La Paradoja del Mercado Medio: Por Qué los Pequeños Ganan
Uno de los hallazgos más contraintuitivos: las empresas medianas están ganando contra las grandes corporaciones.
| Empresas de Mercado Medio | Grandes Empresas |
|---|---|
| Logran implementación completa en 90 días. | Tardan 9+ meses para el mismo resultado. |
| Mayor tasa de adopción por usuarios finales. | Menor adopción de usuarios finales. |
| ROI más rápido y medible. | ROI diluido y difícil de medir. |
¿Por qué esta diferencia dramática? Simplicidad de decisión y agilidad. Para cuando la gran corporación termina su RFP de 47 páginas, la empresa mediana ya está en producción generando valor.
Lo Que los Compradores Exitosos Hacen Diferente
El 66% de tasa de éxito en alianzas estratégicas no ocurre por accidente. Los compradores exitosos tienen un playbook muy específico:
1. Tratan Proveedores Como Socios, No Como Vendedores
Los compradores exitosos no buscan software listo para usar, sino co-desarrollo. Exigen:
- Personalización profunda a procesos internos.
- Acceso directo a equipos de producto del proveedor.
- Compromiso de evolución continua (el sistema debe aprender).
2. Evalúan en Resultados de Negocio, No en Benchmarks Técnicos
Un Head of Procurement: "Ya no me importa si un modelo tiene 2% mejor accuracy. Me importa: ¿Reduce mi tiempo de procesamiento de contratos? ¿Baja mis costos de BPO? Si no puedes responder eso, no me interesa."
| Compradores Exitosos Miden | Compradores Atrapados Miden |
|---|---|
| Reducción de tiempo de ciclo | Accuracy del modelo |
| Ahorro en costos externos (BPOs, agencias) | Latencia de respuesta |
| Mejora en conversión/retención | Tokens procesados |
3. Empiezan Estrecho, Escalan Rápido
Identifican UN workflow específico con alto volumen y proceso bien definido. Lo dominan completamente antes de expandir. Los mayores ahorros vienen de reemplazar costos externos (BPOs, agencias), no de reducir headcount interno.
4. Demandan Confianza Antes que Features
El criterio #1 no fue tecnología o precio, fue "Un proveedor en el que confiamos". En este contexto, confianza significa: referencias verificables, transparencia sobre cómo funciona el sistema y garantías explícitas sobre privacidad de datos.
La Ventana de 18 Meses que Define Ganadores y Perdedores
Aquí está el dato más crítico del reporte MIT: las empresas tienen aproximadamente 18 meses para establecer su posición en IA empresarial antes de que los costos de cambio se vuelvan prohibitivos.
¿Por qué 18 meses?
Porque los sistemas que aprenden crean lock-in exponencial: para el mes 18, el sistema conoce tu negocio mejor que nuevos empleados, y cambiar de proveedor significa perder todo el contexto acumulado.
Un CIO de servicios financieros: "El sistema que mejor aprenda y se adapte a nuestros procesos específicos ganará nuestro negocio. Una vez que hayamos invertido tiempo en entrenar un sistema, los costos de cambio se vuelven prohibitivos."
La Trampa de "Esperemos a Ver Qué Pasa"
Mientras esperas a que la tecnología "madure": tus competidores están acumulando ventaja de datos y los costos de switching para usuarios internos aumentan (se acostumbran a herramientas shadow AI). Tu ventana de oportunidad se cierra.
Qué Hacer el Lunes por la Mañana: El Playbook Buy
Si decides (correctamente) comprar en lugar de construir, aquí está el playbook que funciona:
- Semana 1-2: Define el Workflow Objetivo: Identifica UN proceso específico de alto volumen y define qué significa éxito en términos de negocio.
- Semana 3-4: Shortlist de Proveedores: Prioriza referencias y track record sobre demos flashy. Verifica capacidad de integración y modelo de datos/privacidad.
- Semana 5-8: Piloto Controlado: Equipo pequeño de power users. Ciclos de iteración semanales con el proveedor.
- Semana 9-12: Go/No-Go y Despliegue: Decisión basada en datos medibles. Si es Go: despliegue rápido. Si es No-Go: pivota sin ego.
- Mes 4-6: Expand y Scale: Usa el éxito inicial como caso de estudio y escala al siguiente workflow adyacente.
La Pregunta que Cambia Todo
Al final, la decisión Build vs. Buy se reduce a una pregunta:
¿Es construir y mantener sistemas de IA tu ventaja competitiva core, o es usarlos efectivamente para ejecutar mejor tu negocio core?
Para el 95% de las empresas, la respuesta es la segunda. Netflix no construyó AWS. Construyó el mejor servicio de streaming usando AWS.
La diferencia entre estas dos opciones es la diferencia entre el 33% y el 66% de probabilidad de éxito. En una ventana de 18 meses que define ganadores y perdedores, esos números importan.
Este artículo es parte de una serie sobre el Estado de la IA en los Negocios 2025. En SAB-IA traducimos investigación de clase mundial al contexto latinoamericano para ayudar a profesionales y empresas a tomar decisiones estratégicas informadas.
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¿Qué workflow específico en su organización sería el candidato perfecto para una alianza estratégica de IA con potencial de doble tasa de éxito?
