La IA generativa ya ha transformado el mundo y apenas está comenzando. Se ha adoptado rápidamente en múltiples industrias, desde el comercio minorista hasta la atención médica y la banca, y ofrece múltiples capacidades que van desde la recuperación de información, ayuda de expertos y creación de nuevos contenidos. Con el creciente interés en GenAI por parte de la mayoría de las salas de juntas, los CTO/CIO se enfrentan ahora a una gran pregunta: ¿Debería crear su aplicación GenAI internamente o comprar una solución prediseñada?
Este artículo proporciona un marco para ayudar a los gerentes de productos, líderes empresariales y líderes tecnológicos a tomar esta decisión. Tenga en cuenta que muchos de estos argumentos fundamentales son válidos para todas las decisiones de construcción versus compra, pero presentamos algunos matices que son exclusivos del panorama actual en GenAI.
La decisión de construir versus comprar (frente a modificar, que considero bajo el paraguas de compra) depende de múltiples factores. Lo que hace que la decisión sea aún más difícil es que el panorama de la IA está evolucionando rápidamente y cada semana se lanzan nuevos modelos y productos. Lo que hoy puede ser una brecha en las ofertas del mercado podría ver un nuevo producto en las próximas semanas.
Los factores clave que impactan esta decisión son:
- Disponibilidad del mercado (ahora y en el corto plazo) y velocidad de comercialización necesaria de las empresas
- Importancia estratégica de la aplicación al negocio
- ROI para el negocio
- Factores de riesgo y cumplimiento
- Capacidad de mantenerse y evolucionar.
- Complejidades de la integración
En esencia, mi consejo personal es replantear la cuestión de construir versus comprar como ¿Por qué necesitas construir? Hay cientos de organizaciones increíbles que invierten miles de millones en el desarrollo de aplicaciones GenAI, por lo que, a menos que usted sea una de ellas, debería intentar comprender qué hay en el mercado que no se adapta a sus necesidades.
- Requisitos comerciales únicos: Si sus necesidades son únicas, de modo que las aplicaciones disponibles en el mercado no se ajustan a sus necesidades, y cree que no habrá tales aplicaciones en el mercado en el horizonte de corto a mediano plazo. Dada la naturaleza acelerada del desarrollo en GenAI, personalmente he visto casos en los que las organizaciones comenzaron a crear una funcionalidad, solo para ver que estaba disponible como un producto básico en el mercado a los pocos meses. Un ejemplo de esto son las evaluaciones, que vieron muchos lanzamientos de muchos actores clave en 2024, incluidos AWS y Azur.
- Ventaja competitiva: Si la aplicación es de importancia estratégica para su negocio y es fundamental para que usted mantenga su propiedad intelectual y su diferenciación en el mercado. Estas serían circunstancias muy singulares en general y deberían contar con una fuerte alineación de liderazgo para ello. Un ejemplo bien conocido aquí es el de los LLM. La mayoría de las organizaciones no necesitan crear sus propios modelos LLM; pueden utilizar lo que está disponible en el mercado con indicaciones bien diseñadas o ajustarlas a su propio contexto. Bloomberg hizo un llamado a construir su propio modeloque fue un movimiento estratégico para permitir el uso de sus datos patentados con un léxico específico de finanzas y al mismo tiempo consolidar su posición como líder en innovación financiera.
- Rentabilidad a largo plazo: Si bien los costos iniciales de desarrollo son más altos, las soluciones internas pueden ser más rentables a largo plazo si su uso es a gran escala. Un error común aquí es no incluir los gastos generales de mantenimiento a largo plazo en el costo al construir el caso de negocio. También hay que tener en cuenta que, aunque muchas aplicaciones GenAI pueden ser caras ahora, la los costos están cayendo rápidamente Mientras hablamos, lo que ahora puede parecer una compra cara, puede acabar siendo barata en unos meses.
- Privacidad y seguridad de datos: Industrias sensibles como cuidado de la salud y las finanzas a menudo tienen que cumplir estrictas normas y preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Las soluciones internas brindan control adicional sobre el manejo y el cumplimiento de los datos.
Si finalmente decide construir internamente, surgirán algunos desafíos clave:
- Necesitará un equipo capacitado de expertos en inteligencia artificial, mucho tiempo y una importante inversión inicial.
- El mantenimiento y las actualizaciones, incluido el cumplimiento del panorama regulatorio cambiante, pasan a ser su responsabilidad.
- Incluso con el equipo adecuado de expertos, es posible que no pueda mantenerse al día con la velocidad de innovación que existe actualmente en GenAI.
Las soluciones GenAI prediseñadas, disponibles como API o plataformas SaaS, ofrecen una implementación rápida y costos iniciales más bajos. Aquí es cuando comprar podría ser la mejor opción:
- Velocidad de comercialización: si busca implementar rápidamente, incluso si una solución existente puede no adaptarse al 100% a sus necesidades en este momento. Con nuevos desarrollos y lanzamientos, las nuevas funciones pueden satisfacer más necesidades.
- Costos predecibles: Los modelos de precios basados en suscripción brindan absoluta claridad en términos de gastos, evitando sobrecostos. Además de eso, hemos visto frecuentes caídas de precios en GenAI y esperamos que eso suceda en el corto plazo. Un ejemplo reciente fue el de Amazon Bedrock reduce los precios en un 85%.
- Centrarse en las prioridades centrales: La compra permite a su equipo centrarse en tareas específicas del negocio en lugar de en las complejidades de crear IA. Esto es especialmente cierto en el caso de las soluciones que están disponibles como productos básicos y que no ofrecen ninguna ventaja competitiva.
Si finalmente decide comprar, surgen algunos desafíos clave:
- Es posible que esté limitado por cuánto puede personalizar. Es posible que haya funciones que necesite y que permanezcan en la cartera de pedidos del proveedor durante más tiempo del que desea.
- Posibles preocupaciones sobre la dependencia de proveedores y la privacidad de los datos.
La decisión de construir versus comprar para cada aplicación GenAI debe tener en cuenta la estrategia general de GenAI empresarial para construir versus comprar. La decisión no se puede tomar de forma aislada, ya que se necesita una masa crítica de aplicaciones para justificar tener un equipo para desarrollarlas. Sin embargo, se deben formular las siguientes preguntas para ayudar a orientar la respuesta para aplicaciones individuales:
- ¿Esta aplicación permitirá una clara ventaja competitiva?
- ¿Qué soluciones existen ya en el mercado?
- ¿Cuál es su cronograma para la implementación?
- ¿Qué capacidades se necesitan para construir y mantener la aplicación GenAI? ¿Tiene esa experiencia, ya sea internamente o con socios?
- ¿Cuáles son sus requisitos de cumplimiento y privacidad de datos?
- ¿En qué se diferencia el caso de negocio entre construir y comprar?
La decisión sobre construir o comprar aplicaciones GenAI no es única para todos. El núcleo de la estrategia de toma de decisiones no es muy diferente de cualquier otra decisión de construir versus comprar, pero las aplicaciones GenAI tienen las complejidades adicionales de un panorama que cambia rápidamente, un alto ritmo de innovación y costos elevados pero reductores de un costo relativamente bajo. nueva tecnología.
Si bien la construcción ofrece control y personalización a costos generalmente más altos, la compra proporciona velocidad y simplicidad. A veces puede que no tengas algo disponible que se ajuste a tus necesidades, pero eso puede cambiar en unos meses. Al evaluar cuidadosamente las necesidades de su organización, su urgencia, recursos y objetivos, puede tomar una decisión que impulse el éxito y el valor a largo plazo.