Una pregunta se repite constantemente en mi trabajo: ¿build or buy? Durante los últimos 20 años, la respuesta en la mayoría de los casos fue estándar. Las plataformas estaban definidas, las licencias funcionaban. Hasta que la IA irrumpió, puso el mercado patas arriba y le dio a la pregunta un significado completamente nuevo. Hoy, build-or-buy ya no trata de lo que las empresas pueden permitirse, sino de en qué quieren diferenciarse de la competencia.
He pasado una parte importante de mi carrera del lado del software estándar: escalando plataformas, cerrando acuerdos, acompañando a empresas en sus implementaciones. Lo que aprendí de ello: la mayoría de las decisiones de build-or-buy rara vez fueron estratégicas. Fueron económicas. Es cierto que el alcance funcional y la seguridad también jugaron un papel. Pero, precisamente en el alcance funcional, las empresas pagaban el 100 % del costo de licencia por un nivel de uso que rara vez superaba el 30 %. Y tiene sentido: ¿por qué invertir decenas de miles en un software a medida que hace lo mismo que una solución ya lista? Construir software a medida costaba dinero. Al menos así se veía antes de la IA: entre seis y doce meses de plazo, equipos inmersos en el desarrollo, riesgo de proyecto. El software estándar era la respuesta porque, para la mayoría, la alternativa simplemente no era económicamente viable, no porque el estándar fuera siempre la mejor solución.
El resultado es familiar para muchos en su propia empresa:
Las cifras detrás de esto son claras:
Cuando la respuesta es "buy", las empresas no compran software. Compran acceso a una plataforma y pagan por algo que la mayoría de los usuarios solo aprovecha en una pequeña parte. El negocio se construye alrededor de un producto pensado para miles de casos de uso, no específicamente para una empresa.
El verdadero problema, por tanto, nunca fue el proveedor. Fue que las empresas no tenían una alternativa económicamente realista para sus procesos diferenciadores. La razón por la que más empresas no lo reconocieron antes: la economía no lo permitía.
La decisión de optar por software estándar fue, hasta ahora, racional, no ideal.
Gartner distingue desde hace años entre "systems of record", es decir, nómina, RR. HH., contabilidad, y "systems of differentiation", es decir, los sistemas que distinguen a una empresa de sus competidores. Para lo primero: comprar. Ningún CEO sensato construyó su propio sistema de nómina hace 20 años, ni lo hace hoy.
Pero para lo segundo, es decir, los sistemas que distinguen a las empresas de sus competidores, el software a medida siempre fue el terreno donde las empresas realmente buenas construyeron su ventaja: flujos de trabajo específicos del sector, plataformas centradas en el cliente, procesos operativos. Mimacom lleva más de 25 años desarrollando precisamente en este ámbito. Los clientes que llegaron a nosotros incluso antes de la IA no eligieron software a medida porque les sobrara dinero, sino porque su ventaja competitiva residía en sus procesos: nuevos modelos de negocio, interacciones excelentes con el cliente, fuentes de ingresos adicionales. Ningún software estándar puede reflejar eso sin concesiones.
Aquí está el verdadero cambio, y suele enmarcarse mal en el debate. La IA no hace que el software sea más inteligente, al menos no necesariamente. La IA hace que el software a medida sea drásticamente más barato y rápido de desarrollar. Esa es una diferencia fundamental. Y de ahí resultan nuevas posibilidades: personalizaciones asequibles, escalado fácil de implementar y mucho más.
| Área | Antes | Hoy |
|---|---|---|
| Duración del proyecto | 6–12 meses | Semanas |
| Costos de desarrollo | ~100.000 € | ~50.000–60.000 € |
| Time-to-first-value | Trimestres | Semanas |
La barrera que hacía que el software a medida fuera inaccesible para la mayoría de las empresas, por tanto, ha desaparecido estructuralmente con la IA.
Un matiz importante: estas ganancias no se producen automáticamente. Los equipos que simplemente aplican IA sobre procesos existentes ven solo mejoras marginales. Los equipos que reorientan por completo y de forma consistente todo su proceso de desarrollo logran los efectos completos. La tecnología ha cambiado. La disciplina de la ingeniería de software, no.
Cuando muestro las cifras sobre productividad con IA, la reacción rara vez es escepticismo. Suele ser aceptación, seguida de un momento de silencio. La siguiente pregunta, la más difícil, es: ¿dónde está exactamente nuestra ventaja competitiva, y nuestro software actual la favorece o la frena?
Uno de nuestros clientes del sector de maquinaria industrial utiliza plataformas estándar consolidadas para la mayoría de sus procesos operativos y, al mismo tiempo, desarrolló con Mimacom una solución de cumplimiento normativo a medida que integra datos propietarios de cadena de suministro, materiales y regulación que ningún proveedor estándar podría reflejar jamás. El resultado: 80 % de las conciliaciones de datos automatizadas, análisis de series de productos en 2,5 horas en lugar de días, y cumplimiento normativo como ventaja estratégica en lugar de factor de costo.
Otro ejemplo: una institución financiera regulada no quería que ni un solo dato, ni una sola consulta, ni un solo documento interno saliera hacia una infraestructura de nube externa, algo habitual con los proveedores de software estándar. Diez años de conocimiento institucional permanecían, por ello, sin usar en archivos PDF. En dos meses, en lugar de los ocho inicialmente calculados, se desarrolló junto con Mimacom un asistente de IA totalmente on-premise que permite consultar informes internos en tres idiomas. La precisión de las respuestas subió del 48 % al 97 %. Y esta vez: sin dependencia de proveedor (vendor lock-in), cero exposición de datos, control total por parte del equipo interno.
Solo el 34 % de las empresas está rediseñando realmente su modelo de negocio con IA. El resto optimiza lo existente. La brecha competitiva entre estos dos grupos se hará muy visible en los próximos tres años.
Hablo regularmente con CIOs, responsables de producto y directivos que consideran la decisión de build-or-buy como algo ya resuelto. Mi opinión: vale la pena volver a cuestionarla.
Las empresas que se hicieron estas preguntas a tiempo se encuentran hoy en una posición distinta. No porque hayan invertido más, sino porque invirtieron en los lugares correctos.
Esa es la diferencia entre el software como factor de costo y el software como ventaja competitiva.