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Introducción

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una opción futurista para convertirse en una necesidad competitiva en las empresas. Sin embargo, su implementación conlleva un costo total de pertenencia (Total Cost of Ownership o TCO) que va más allá de la inversión inicial. La elección entre operar IA en la nube de terceros (AWS, Azure, Google Cloud y equivalentes) o mediante infraestructura interna (on-premise) con fabricantes de tecnología tiene implicaciones económicas estratégicas que las empresas deben evaluar detenidamente. El objetivo de este artículo es simplemente abrir las opciones más comunes a evaluar para cada instancia.

Costos directos e indirectos en IA

El TCO de la IA no se limita a la adquisición de hardware o suscripción a servicios en la nube. Existen múltiples factores a considerar:

Costos directos

• Infraestructura: Servidores, almacenamiento, aire acondicionado, energía, redes y centros de datos.
• Software: Licencias de modelos de IA, herramientas de desarrollo y herramientas de analítica.
• Implementación: Configuración inicial, integración con sistemas existentes y pruebas.

Costos indirectos

• Mantenimiento: Actualizaciones de hardware y software, parches de seguridad, acuerdos de los niveles de servicio (tiempo en el que un incidente quedará resuelto) y soporte técnico.
• Talento Especializado: Ingenieros de IA, científicos de datos y administradores de sistemas.
• Seguridad y Cumplimiento: Cifrado, auditorías regulatorias y gestión de accesos.
• Escalabilidad: Costos asociados a expandir o reducir la infraestructura de IA según la demanda.

IA en la nube vs. IA on-premise: comparación de costos

Cada proyecto y necesidad serán distintas, no es posible decidir genéricamente, en especial debido a que algunas iniciativas on-premise (propias o en sitio) pueden ser muy concretas, medibles y que en el tiempo no van a crecer desproporcionadamente, en tanto que otros proyectos pueden crecer sin mucha capacidad de control a lo largo del tiempo. En términos frecuentes comparo ambas opciones:

Implementación en la Nube (AWS, Azure, Google Cloud y equivalentes)

Al decir “equivalentes” podemos ver que hay nubes de proveedores de aplicaciones de negocios, o iniciativas híbridas, pero para fines en este caso me baso en los líderes actuales de la nube.

Ventajas

• Menor inversión inicial: No requiere adquisición de hardware costoso. Asimismo, el arranque es casi instantáneo.
• Escalabilidad flexible: Ajuste de recursos según demanda.
• Acceso a modelos avanzados: Mejores modelos de IA optimizados en cada plataforma.
• Gestión simplificada: Mantenimiento y actualizaciones manejadas por el proveedor. Esto es “cómodo” pero por igual se debe de tener en cuenta que cualquier ventana de mantenimiento será arbitraria, esto es, será cuando el proveedor decida y no se puede planear. Sin embargo, esto se hace estadísticamente cuando hay menos demanda en términos globales de todos sus suscriptores.

Desventajas

• Costos recurrentes: Tarifas por uso de procesamiento, almacenamiento y transferencia (bajar y a veces subir) de los datos.
• Dependencia del proveedor: Posibles aumentos de precios y cambios en las condiciones de servicio.
• Latencia y control de datos: Mayor vulnerabilidad a interrupciones externas y menor control sobre la seguridad (esto partiendo que, internamente realmente se sabe de seguridad, lo cual no es lo típico en las empresas).

Implementación On-Premise (fabricantes directos de tecnología)

Cada vez son menos los fabricantes que tienen un portafolio completo e integral de tecnología. Como punto general en este sentido sugiero que se opte por fabricantes totalmente integrados, esto es, que provean con una sola “cara al cliente” los servidores, almacenamiento, conectividad, monitoreo y demás requerimientos de infraestructura). Mientras más proveedores entren en juego, más elevado es el costo de administrarlos y de hacerlos interactuar entre ellos.

Ventajas

• Control total sobre infraestructura y datos: Menos riesgo de exposición a terceros.
• Costos predecibles a largo plazo: Inversión inicial alta, pero sin tarifas recurrentes elevadas.
• Personalización y optimización: Ajuste de hardware y software según necesidades específicas.

Desventajas

• Alta inversión inicial: Adquisición de hardware, software y configuración.
• Escalabilidad limitada: Mayor complejidad para aumentar capacidades sin nuevas inversiones.
• Requiere talento especializado: Gestión y mantenimiento de la infraestructura propia.

Consideraciones Estratégicas

• Si la empresa busca agilidad y escalabilidad, la nube es la mejor opción.
• Si el control de los datos es crítica, (desconocimiento de cantidad de consultas, descargas y subidas de grandes volúmenes de datos y de acceso a los mismos) on-premise ofrece mayor independencia y costos prácticamente nulos en el mediano y largo plazo.
• Empresas con alta demanda de procesamiento constante pueden encontrar más rentable una solución híbrida.

Conclusión y Recomendaciones

No hay una solución global. El TCO de implementar IA depende de múltiples factores y cada empresa debe evaluar su estrategia en función de costos, necesidades operativas y ventajas competitivas. Las compañías que prioricen agilidad y menor inversión inicial pueden optar por la nube, mientras que aquellas que requieran mayor control de datos y costos predecibles a largo plazo pueden considerar soluciones on-premise o híbridas. La clave está en realizar un análisis detallado que contemple costos ocultos y beneficios estratégicos para garantizar el éxito en la adopción de IA.