Al final de este artículo sabrá qué preguntas clave hacer a los proveedores y cómo elaborar un presupuesto realista para proyectos de inteligencia artificial en 2025.

La pregunta equivocada es pedir un solo número para el costo del desarrollo de IA. El coste depende de múltiples variables como alcance, calidad de datos, elección de modelo, integración, seguridad y soporte continuo. Entender estas variables le permite estimar con precisión y evitar desbordes presupuestarios.

Factores que afectan el costo

Alcance y complejidad Aplicaciones sencillas de clasificación o chatbots tienen costes muy inferiores que sistemas multimodales o agentes IA que combinan visión, lenguaje y automatización de procesos. El desarrollo de aplicaciones a medida o software a medida para integrar IA en flujos críticos eleva el presupuesto por la necesidad de validación, pruebas y escalabilidad.

Datos y preparación La mayor parte del gasto inicial suele destinarse a limpieza, etiquetado y normalización de datos. Si necesita adquirir datos externos o crear pipelines de calidad, el coste sube considerablemente.

Modelo: modelo preentrenado, fine tuning o desarrollo desde cero Usar APIs de modelos comerciales puede ser rápido y económico para pruebas, pero el coste por uso y la dependencia del proveedor deben valorarse. El fine tuning de un modelo grande requiere recursos de cómputo y datos etiquetados; entrenar un modelo desde cero es muy caro y solo recomendable para casos muy específicos.

Infraestructura y cloud El hosting en proveedores como AWS o Azure implica costes de cómputo, almacenamiento y redes. Evaluar opciones de nube gestionada frente a infraestructura dedicada es clave. Si busca migrar o desplegar en entornos cloud le interesará conocer nuestros servicios en Servicios cloud AWS y Azure.

Seguridad y cumplimiento Incluir controles de ciberseguridad, auditorías y pruebas de pentesting añade costes, pero reduce riesgos legales y operativos. La inversión en certificaciones y pruebas de penetración es una salvaguarda imprescindible.

Integración y automatización Integrar IA con sistemas existentes y automatizar procesos contiguos exige desarrollo adicional y pruebas. Para proyectos que combinan IA con automatización de procesos ofrecemos servicios especializados que maximizan la eficiencia.

Mantenimiento y monitoreo Los modelos requieren supervisión, reentrenamiento y ajustes por deriva de datos. Los costes recurrentes incluyen equipos de DevOps, MLOps y licencias de monitorización.

Rangos estimados orientativos para 2025

Estos rangos son aproximados y dependen de los factores anteriores:

Pruebas de concepto y proyectos pequeños 5 000 a 30 000 euros. Incluye integración básica, uso de APIs y datos limitados.

Proyectos medianos 30 000 a 200 000 euros. Fine tuning, integración con sistemas internos, pipelines de datos y pruebas de seguridad básicas.

Proyectos empresariales 200 000 a 1 000 000 euros o más. Modelos a medida, infraestructura dedicada, requisitos de compliance, alta disponibilidad y soporte 24 7.

Desglose típico del presupuesto

Análisis y diseño 10 a 20 por ciento del presupuesto inicial para definición de requisitos, mapas de datos y pruebas de viabilidad.

Datos y etiquetado 20 a 40 por ciento según la calidad y la necesidad de anotación manual.

Desarrollo y pruebas 30 a 40 por ciento incluyendo integración y QA.

Infraestructura y licencias 10 a 25 por ciento para cloud, GPUs, APIs y servicios terceros.

Mantenimiento y operaciones 10 a 25 por ciento anual para soporte, monitorización y reentrenamiento.

Preguntas clave para hacer a los proveedores

Que modelo proponen y por qué Esta pregunta revela si la solución está basada en plantillas o en trabajo a medida para su caso de uso.

Quienes serán responsables del dataset y cómo se garantiza la calidad Pregunte por procesos de gobernanza de datos y trazabilidad.

Como se gestiona la seguridad y el cumplimiento Solicite detalles sobre cifrado, control de accesos, pentesting y auditorías.

Que coste total de propiedad (TCO) estiman para los primeros 3 años Incluya costes de operación, licencias y personal.

Como será la escalabilidad y la estrategia de backup Asegúrese de que la solución puede crecer sin rediseños costosos.

Por qué elegir Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio. Ofrecemos consultoría desde la definición del caso de uso hasta la puesta en producción y el soporte continuo. Si su proyecto necesita una estrategia de IA empresarial o agentes IA diseñados para optimizar procesos contacte con nuestro equipo en la página de Inteligencia artificial.

Recomendaciones prácticas

Empiece por un MVP bien acotado para validar hipótesis y medir ROI antes de escalar.

Priorice la calidad de datos y la gobernanza Desde el inicio defina políticas de etiquetado y métricas de calidad.

Considere la mezcla de soluciones: APIs comerciales para acelerar pruebas y modelos personalizados para casos diferenciadores.

Incluya ciberseguridad desde el diseño La seguridad no es un extra, es parte del producto.

Conclusión

No hay un único número para el costo de desarrollo de IA en 2025. Lo correcto es descomponer el proyecto en fases, entender los requisitos de datos e infraestructura y trabajar con un proveedor que combine experiencia técnica y enfoque de negocio. En Q2BSTUDIO podemos ayudarle a definir alcance, estimar costes reales y construir soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que integren IA, inteligencia de negocio y prácticas de ciberseguridad para maximizar valor y minimizar riesgos.