¿Cuánto cuesta realmente desarrollar software con IA?

Hay una frase que últimamente aparece por todas partes.

«He creado una aplicación completa con inteligencia artificial en una tarde».

Y la acompaña un vídeo espectacular.

Una persona escribe lo que quiere.

La inteligencia artificial empieza a generar código.

Aparecen botones.

Gráficos.

Un panel de control precioso.

Una base de datos.

Y, en cuestión de minutos, tenemos una aplicación funcionando.

Maravilloso.

Hasta que empiezas a hacer preguntas.

¿Dónde se guardan los datos?

¿Qué pasa si dos trabajadores modifican el mismo presupuesto?

¿Quién puede consultar la información de los clientes?

¿Y si alguien introduce una cantidad incorrecta?

¿Hay copias de seguridad?

¿Se puede recuperar la información si algo falla?

¿Quién mantiene el programa dentro de seis meses?

Y mi favorita:

¿Qué pasa cuando la empresa empieza a utilizarlo de verdad?

Porque una cosa es conseguir que una aplicación funcione en una demostración.

Y otra bastante diferente es conseguir que funcione todos los días en una empresa.

Hoy quiero hablarte precisamente de eso.

De cuánto cuesta realmente desarrollar software con inteligencia artificial.

Y, sobre todo, de por qué el precio de crear una aplicación no siempre coincide con el coste de tener una aplicación que merezca la pena utilizar.

Antes, desarrollar software era otra historia

Durante muchos años, si una pequeña empresa quería disponer de un programa adaptado a su forma de trabajar, tenía varias opciones.

Comprar un software comercial.

Contratar a una empresa de desarrollo.

O buscar un programador que pudiera construir una solución específica.

El desarrollo a medida podía requerir una inversión importante.

Había que analizar necesidades, diseñar pantallas, programar funcionalidades, crear bases de datos, realizar pruebas y poner el sistema en funcionamiento.

Y, por supuesto, mantenerlo.

Para muchas pequeñas empresas, el coste resultaba difícil de justificar.

Por eso tantos negocios han terminado trabajando con una combinación de programas comerciales, hojas de cálculo, documentos y mensajes de WhatsApp.

No necesariamente porque fuera la mejor solución.

Sino porque era una solución accesible.

Pero ahora está ocurriendo algo interesante.

La inteligencia artificial está cambiando la manera de desarrollar software.

Y eso abre posibilidades que hace unos años podían resultar poco realistas para determinados negocios.

¿De verdad la IA permite programar más rápido?

Sí.

Pero vamos a poner los datos encima de la mesa.

En 2023, investigadores estudiaron el impacto de GitHub Copilot sobre la productividad de los desarrolladores.

En un experimento controlado, los participantes tenían que implementar un servidor HTTP utilizando JavaScript.

Los desarrolladores que disponían de asistencia mediante IA completaron aquella tarea un 55,8 % más rápido que quienes no utilizaban la herramienta.

Es un resultado interesante.

Pero hay un matiz fundamental.

El experimento evaluaba una tarea concreta de programación.

No el desarrollo completo de un sistema empresarial con clientes, facturas, permisos, integraciones, seguridad y mantenimiento.

Por tanto, no sería correcto afirmar que gracias a la IA todos los proyectos de software pueden desarrollarse un 55,8 % más rápido.

La investigación demuestra que determinadas tareas pueden acelerarse considerablemente.

Y eso ya es mucho.

Pero no significa que desaparezcan las demás fases del trabajo.

¿Y qué dicen los estudios más recientes?

El informe DORA 2025, impulsado por Google, analizó respuestas de casi 5.000 profesionales tecnológicos y más de cien horas de información cualitativa.

Su conclusión principal es especialmente interesante.

La inteligencia artificial funciona como un amplificador.

Puede mejorar el rendimiento de equipos que ya trabajan bien.

Pero también puede amplificar los problemas de organizaciones que tienen procesos deficientes.

Es decir, si tienes un proyecto bien planteado, requisitos claros y buenas prácticas, la IA puede ayudarte.

Si no sabes qué estás construyendo, para quién o cómo debería funcionar, también puede ayudarte.

A construir más rápido algo que quizá no necesitabas.

Y eso no parece precisamente un gran avance empresarial.

El primer coste no es programar: es entender el negocio

Volvamos a los negocios de toda la vida.

Imagina que el propietario de una carpintería me dice:

«Seve, quiero una aplicación para gestionar mi empresa».

Perfecto.

¿Pero qué significa exactamente gestionar su empresa?

¿Quiere preparar presupuestos?

¿Controlar materiales?

¿Organizar trabajadores?

¿Planificar la fabricación?

¿Registrar las horas dedicadas a cada proyecto?

¿Saber cuánto dinero gana con cada encargo?

¿O todo lo anterior?

Porque cada respuesta cambia el proyecto.

Y aquí aparece el primer coste que muchos olvidan.

El análisis.

Antes de desarrollar una sola pantalla, necesitamos entender cómo trabaja la empresa.

Qué información utiliza.

Quién la introduce.

Quién la consulta.

Qué decisiones se toman.

Qué errores aparecen.

Y qué procesos podrían mejorarse.

Por eso me gusta tanto la idea de visitar personalmente los negocios.

Porque hay cosas que no aparecen en un formulario.

Puedes preguntarle a un carpintero cómo organiza sus pedidos y recibir una explicación perfectamente razonable.

Pero cuando pasas una mañana en su taller, quizá descubres que cada vez que necesita consultar una medida tiene que llamar a otro trabajador.

O que prepara los presupuestos utilizando una hoja de cálculo y después vuelve a introducir la información en otro programa.

O que la planificación de los trabajos depende de una libreta que guarda el propietario.

Y entonces entiendes algo importante.

No estamos diseñando una aplicación. Estamos intentando mejorar una forma de trabajar.

La aplicación viene después.

Vamos a ponerle precio a una aplicación realista

Quiero hacer un ejercicio práctico.

Imagina una pequeña empresa de reformas que quiere dejar de gestionar sus presupuestos y proyectos mediante varios archivos independientes.

Necesita una aplicación con estas funciones:

• Fichas de clientes.
• Registro de visitas.
• Presupuestos con partidas y tarifas.
• Seguimiento de presupuestos aceptados y pendientes.
• Gestión básica de obras.
• Control de usuarios y permisos.
• Un panel con información relevante para el propietario.

Nada de inteligencia artificial espectacular.

Nada de agentes autónomos tomando decisiones.

Una aplicación empresarial relativamente sencilla.

¿Cuánto costaría desarrollarla?

La respuesta depende de muchos factores.

La complejidad de los presupuestos.

El estado de los datos existentes.

Las integraciones necesarias.

Los requisitos de seguridad.

El número de usuarios.

Y el nivel de personalización.

Pero podemos construir un presupuesto ilustrativo para entender cómo se distribuye el trabajo.

Todas las tarifas, horas, costes de infraestructura y escenarios de rentabilidad de este artículo son ejemplos ilustrativos. No proceden de una encuesta de precios ni representan presupuestos reales de clientes.

Ejemplo de presupuesto de desarrollo

Estas horas son una simulación, no una media del mercado ni una estimación válida para cualquier empresa.

Supongamos que el servicio se factura a una tarifa ilustrativa de 45 euros por hora.

128 × 45 € = 5.760 €

Ese sería el coste estimado del trabajo inicial, antes de impuestos, infraestructura, mantenimiento y posibles cambios de alcance.

¿Podría costar menos?

Sí.

¿Podría costar bastante más?

También.

Una aplicación con integraciones complejas, facturación, cálculos especializados o necesidades de seguridad elevadas podría requerir muchas más horas.

Y una primera versión con menos funcionalidades podría necesitar bastantes menos.

Por eso desconfío de los precios cerrados que aparecen antes de que alguien haya preguntado cómo funciona el negocio.

Porque presupuestar una aplicación sin conocer sus requisitos es como presupuestar una reforma sin visitar la vivienda.

Y de eso, precisamente, ya hablamos al analizar cómo diseñaría el software que necesita una empresa de reformas.

¿Dónde ahorra dinero realmente la inteligencia artificial?

Aquí está la parte interesante.

La IA puede ayudar durante diferentes fases del desarrollo.

Puede generar estructuras iniciales.

Proponer interfaces.

Escribir funciones.

Crear pruebas.

Explicar código.

Preparar documentación.

Y ayudar a localizar errores.

Todo eso puede reducir el tiempo necesario para determinadas tareas.

Pero no todas las horas del proyecto son igualmente automatizables.

Por ejemplo, la IA puede generar una pantalla de presupuestos en poco tiempo.

Pero no puede decidir por sí sola cómo debe calcular una empresa sus márgenes comerciales.

Eso requiere conocer sus reglas.

Tampoco puede saber si los trabajadores realmente van a utilizar la aplicación.

Hay que hablar con ellos.

Y puede generar código para gestionar permisos, pero eso no elimina la necesidad de comprobar que los permisos funcionan correctamente.

Por eso sería un error aplicar un descuento automático del 50 % al presupuesto simplemente porque estamos utilizando IA.

Un escenario hipotético con asistencia de IA

Volvamos a nuestras 128 horas.

Imaginemos que las herramientas de desarrollo asistido permiten reducir el esfuerzo de algunas tareas.

Por ejemplo:

En este escenario inventado, pero aritméticamente coherente, el esfuerzo se reduciría en 26 horas.

Eso supone aproximadamente un 20,3 % menos de tiempo.

A 45 euros por hora:

• Desarrollo tradicional del ejemplo: 5.760 €.
• Desarrollo asistido por IA del ejemplo: 4.590 €.
• Diferencia: 1.170 €.

¿Significa que la IA garantiza ese ahorro?

No.

Podría ser mayor, menor o incluso desaparecer si la revisión del código generado requiere más trabajo del previsto.

Y también puede ocurrir que un proveedor utilice IA para desarrollar más rápido sin trasladar toda esa mejora al precio, porque el servicio se facture por proyecto y por valor entregado, no únicamente por horas.

Pero el ejercicio demuestra algo importante.

La IA puede abaratar parte del desarrollo sin eliminar el trabajo necesario para entregar una solución profesional.

Y esa diferencia importa mucho.

La aplicación ya funciona. ¿Hemos terminado?

Aquí es donde empieza otra conversación.

Imagina que hemos desarrollado la aplicación.

Tiene un diseño estupendo.

Los presupuestos funcionan.

Los clientes están registrados.

El propietario puede consultar sus proyectos.

Y todo parece maravilloso.

Pero la empresa empieza a utilizarla.

Un trabajador introduce un dato inesperado.

Un cliente cambia las condiciones de un presupuesto.

Dos personas intentan modificar el mismo proyecto.

Un proveedor actualiza sus tarifas.

Y alguien necesita recuperar una información eliminada accidentalmente.

De repente aparecen situaciones que no habíamos visto durante la demostración.

Porque el software empresarial no se prueba de verdad hasta que empieza a enfrentarse a la realidad cotidiana del negocio.

Eso no significa que debamos entregar aplicaciones sin probar.

Todo lo contrario.

Significa que necesitamos pruebas antes del lanzamiento y mecanismos para detectar y corregir problemas después.

La seguridad no es un extra decorativo

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos, conocido como NIST, publicó su marco de desarrollo seguro de software, SSDF.

Este marco recomienda incorporar prácticas de seguridad durante todo el ciclo de vida del software.

No solamente al terminar.

Entre ellas se encuentran la protección del código, el desarrollo seguro, la gestión de vulnerabilidades y la preparación de los equipos.

¿Por qué importa esto a una pequeña empresa?

Porque una aplicación puede contener datos de clientes, presupuestos, información de empleados y documentos comerciales.

Y esos datos deben protegerse.

Además, si tratamos datos personales, debemos cumplir la normativa aplicable, incluido el RGPD.

Una aplicación creada con IA no está exenta de estas obligaciones.

Que ChatGPT haya escrito una función no convierte esa función en segura por arte de magia.

La inteligencia artificial puede escribir código. La responsabilidad de comprobarlo sigue siendo nuestra.

Los costes que llegan después del desarrollo

Supongamos que la aplicación ya está funcionando.

Ahora necesitamos mantenerla disponible.

Eso puede implicar varios costes.

Alojamiento. El servidor o plataforma donde funciona la aplicación.

Base de datos. El almacenamiento de clientes, proyectos, presupuestos y demás información.

Copias de seguridad. Los mecanismos para recuperar datos si ocurre un problema.

Dominio y servicios externos. Según la arquitectura utilizada.

Mantenimiento. Correcciones, actualizaciones, supervisión y adaptación a cambios técnicos.

Soporte. Ayuda a los usuarios cuando aparecen dudas o incidencias.

Evolución. Nuevas funcionalidades que la empresa pueda necesitar.

Y, si la aplicación incorpora inteligencia artificial, también puede haber costes por uso de modelos, procesamiento de documentos o servicios adicionales.

Un ejemplo de coste anual

Imaginemos una aplicación pequeña, con pocos usuarios y necesidades moderadas.

De nuevo, no son precios actuales garantizados ni una oferta comercial.

Son cifras de ejemplo para explicar cómo construir un presupuesto.

Una solución muy sencilla podría tener costes inferiores.

Una aplicación crítica para el negocio, con alta disponibilidad, muchas integraciones o requisitos exigentes, podría necesitar una inversión considerablemente superior.

Y aquí conviene diferenciar dos cosas.

El mantenimiento necesario para conservar el funcionamiento existente.

Y las mejoras que amplían lo que el programa puede hacer.

Porque una empresa puede empezar utilizando una aplicación para presupuestos y, seis meses después, querer añadir control de almacén, firma electrónica, planificación avanzada o integración con contabilidad.

Eso ya no es simplemente mantener el programa.

Es ampliar el proyecto.

Y debería presupuestarse como tal.

El coste total durante tres años

Vamos a juntar las piezas.

Tomemos nuestro ejemplo de aplicación desarrollada con asistencia de IA.

Coste inicial hipotético: 4.590 euros.

Coste anual de operación y mantenimiento: 1.440 euros.

Durante tres años:

Sin impuestos, inflación, ampliaciones funcionales, costes extraordinarios ni financiación.

Ahora la conversación cambia.

Ya no estamos preguntando cuánto cuesta crear una aplicación.

Estamos preguntando cuánto cuesta utilizarla durante tres años.

Y esa es una pregunta mucho más interesante.

Porque una empresa no debería tomar una decisión de inversión basándose únicamente en el precio de desarrollo.

Debería considerar el coste total de propiedad.

Lo que cuesta crear, operar, mantener y evolucionar la solución durante el periodo que esperamos utilizarla.

Y compararlo con otras alternativas.

Incluida la posibilidad de contratar un programa comercial o desarrollar una solución propia.

¿Y cuándo merece la pena invertir?

Vamos a volver a la empresa de reformas.

Imagina que actualmente dedica diez horas semanales a tareas administrativas que podrían simplificarse.

Preparar presupuestos.

Buscar información.

Actualizar estados.

Copiar datos.

Coordinar trabajos.

Después de implantar la aplicación, conseguimos reducir ese trabajo en seis horas semanales.

Suponiendo 46 semanas de actividad al año:

6 × 46 = 276 horas recuperadas anualmente.

Si valoramos ese tiempo en 25 euros por hora:

276 × 25 € = 6.900 € anuales de tiempo potencialmente liberado.

Durante tres años serían 20.700 euros.

Frente a un coste total hipotético de 8.910 euros.

La diferencia sería de 11.790 euros.

Y aquí es donde muchos discursos comerciales terminarían diciendo:

«¡Mira cuánto dinero has ganado gracias a la inteligencia artificial!».

Pero no tan deprisa.

Porque recuperar tiempo no significa necesariamente ingresar más dinero.

Si los trabajadores siguen cobrando lo mismo y no se aprovechan esas horas para producir más, atender nuevos clientes o reducir costes reales, el ahorro contable puede ser mucho menor.

El tiempo recuperado puede mejorar la calidad del trabajo, reducir la presión o permitir salir antes.

Y eso también tiene valor.

Pero no deberíamos presentarlo automáticamente como beneficio económico.

Cómo calcularía la rentabilidad real

Antes de desarrollar, establecería indicadores concretos.

Por ejemplo:

• Tiempo medio necesario para preparar un presupuesto.
• Número de presupuestos enviados cada semana.
• Porcentaje de presupuestos entregados dentro del plazo.
• Errores detectados en presupuestos y pedidos.
• Horas administrativas por proyecto.
• Costes reales de mantenimiento de la solución.

Después mediría esos mismos indicadores tras la implantación.

Y estudiaría qué mejoras pueden traducirse en resultados económicos.

Quizá la empresa pueda atender más solicitudes.

Quizá reduzca las horas extraordinarias.

Quizá evite errores que antes generaban gastos.

O quizá el propietario consiga liberar tiempo para captar nuevos clientes.

La rentabilidad no se promete. Se comprueba.

Si quieres hacer este cálculo con tus propios datos, tienes una herramienta justo a continuación.

El gran peligro de crear aplicaciones porque ahora es fácil

Aquí quiero detenerme un momento.

Porque estamos viviendo una situación curiosa.

Durante años, muchas empresas no podían permitirse desarrollar software personalizado.

Ahora, con las herramientas de inteligencia artificial, crear prototipos resulta mucho más accesible.

Y eso es fantástico.

Pero también puede llevarnos a otro extremo.

Crear aplicaciones para problemas que no necesitan una aplicación.

Imagina que una pequeña empresa tiene dificultades para organizar las vacaciones de cinco empleados.

Podríamos desarrollar un sistema con calendario, permisos, notificaciones y panel de administración.

¿Podemos hacerlo?

Seguramente.

¿Necesitamos hacerlo?

Quizá no.

A lo mejor basta con utilizar correctamente una herramienta que ya tienen contratada.

O una hoja compartida con reglas claras.

O un programa comercial sencillo.

Lo mismo ocurre con una tienda de cocinas.

Puede necesitar conectar sus pedidos con los proyectos.

Pero quizá el programa de diseño que ya utiliza dispone de una función de exportación o integración que nadie ha configurado.

Y una carpintería puede necesitar controlar las horas dedicadas a cada trabajo.

Pero quizá una herramienta existente cubra perfectamente esa necesidad.

Por eso sigo defendiendo algo que puede parecer contradictorio viniendo de alguien que desarrolla soluciones tecnológicas.

No quiero crear una aplicación para cada empresa. Quiero encontrar la mejor solución para cada empresa.

Y si esa solución ya existe, estupendo.

¿Qué haría yo antes de aceptar un proyecto de software a medida?

Si mañana un empresario me pide desarrollar una aplicación, seguiría este proceso.

Primero: entender el problema

Visitaría el negocio o mantendría una sesión de análisis.

Observaría cómo trabajan.

Identificaría los procesos más problemáticos.

Y trataría de cuantificar su impacto.

No empezaría preguntando qué pantallas quiere.

Empezaría preguntando qué necesita conseguir.

Segundo: comprobar si existe una solución adecuada

Buscaría programas comerciales y compararía su coste total con una solución a medida.

Analizaría las herramientas que ya utiliza.

Estudiaría posibles integraciones.

Y valoraría si bastaría con simplificar el proceso.

Porque desarrollar software desde cero debería ser una decisión justificada.

No el punto de partida.

Tercero: definir una primera versión pequeña

Si el desarrollo a medida tiene sentido, elegiría un problema prioritario. Estas cinco señales ayudan a detectar cuándo una empresa necesita software a medida.

No intentaría digitalizar toda la empresa en el primer proyecto.

Quizá empezaríamos con la gestión de presupuestos.

O con el seguimiento de pedidos.

O con la planificación de trabajos.

Una funcionalidad concreta.

Con usuarios reales.

Y resultados que podamos medir.

Cuarto: presupuestar el ciclo completo

No solamente el desarrollo.

También las pruebas.

La migración de datos.

La formación.

La infraestructura.

La seguridad.

El mantenimiento.

Y las posibles dependencias de proveedores externos.

Además, dejaría claro quién es propietario de los datos, cómo puede exportarlos y qué ocurriría si la empresa quisiera cambiar de proveedor.

Porque nadie debería quedarse atrapado en una aplicación simplemente porque no puede sacar su información de ella.

Quinto: desarrollar, probar y medir

Aquí sí utilizaría herramientas de inteligencia artificial cuando aporten valor.

Para acelerar tareas de programación.

Generar pruebas.

Preparar documentación.

O facilitar determinados desarrollos.

Pero revisando el resultado.

Después probaríamos la aplicación con usuarios reales.

Corregiríamos problemas.

Y mediríamos si conseguimos las mejoras previstas.

Solo entonces decidiríamos si merece la pena ampliar el sistema.

Porque una aplicación que funciona no es necesariamente una aplicación rentable.

Y una aplicación rentable no tiene por qué ser la más compleja.

Hay algo que la IA todavía no puede presupuestar por ti

Puede parecer que todo esto consiste en calcular horas de programación.

Pero hay una parte que me parece mucho más importante.

El conocimiento del negocio.

Un buen carpintero sabe qué problemas aparecen al fabricar un mueble a medida.

Un profesional de reformas sabe qué información necesita antes de preparar un presupuesto.

El responsable de una tienda de cocinas conoce las dificultades de coordinar medidas, muebles, encimeras y montadores.

Y el propietario de una academia sabe lo complicado que puede ser organizar profesores, aulas y horarios.

Ese conocimiento tiene un valor enorme.

La IA puede ayudar a convertirlo en software.

Pero primero hay que descubrirlo, entenderlo y traducirlo en reglas y procesos.

Y esa es una de las razones por las que no creo que el trabajo de consultoría desaparezca simplemente porque ahora podamos generar aplicaciones escribiendo instrucciones.

Al contrario.

Cuanto más fácil sea programar, más importante será saber qué merece la pena programar.

Porque si desarrollar deja de ser la parte más difícil, el verdadero valor estará en decidir qué construir, cómo hacerlo y para qué.

Mi conclusión: la IA está abaratando el código, no la responsabilidad

Después de analizar todo esto, creo que estamos ante una oportunidad extraordinaria.

Por primera vez, muchas pequeñas empresas pueden empezar a plantearse herramientas personalizadas que antes quizá quedaban fuera de su alcance.

Y eso puede transformar la manera de trabajar de miles de negocios tradicionales.

Pero debemos tener cuidado con una confusión.

Que sea más fácil crear software no significa que sea más fácil crear buen software.

Una aplicación empresarial tiene que funcionar.

Tiene que proteger la información.

Tiene que ser comprensible para quienes la utilizan.

Tiene que poder mantenerse.

Y tiene que justificar su coste.

Porque una empresa de reformas no necesita una aplicación espectacular para enseñársela a sus amigos.

Necesita preparar presupuestos mejor.

Una carpintería no necesita presumir de que su software está desarrollado con inteligencia artificial.

Necesita controlar sus proyectos y materiales.

Una tienda de cocinas no necesita un panel con cincuenta gráficos.

Necesita que los pedidos lleguen correctamente y que los instaladores dispongan de la información adecuada.

Y una academia no necesita un algoritmo revolucionario si puede organizar sus horarios con una solución sencilla y fiable.

La inteligencia artificial puede ayudarnos a desarrollar esas herramientas más rápido.

Pero no debería hacernos olvidar lo esencial.

El software no vale por las horas que cuesta programarlo. Vale por los problemas que consigue resolver.

Y esa es la reflexión que me gustaría que te llevaras de este capítulo.

Porque cuando un empresario me pregunta cuánto cuesta desarrollar una aplicación, mi respuesta no debería empezar por una cifra.

Debería empezar por otra pregunta:

«¿Cuánto te está costando no tener resuelto ese problema?»

No para justificar cualquier inversión.

Sino para saber si realmente merece la pena hacerla.

¿Y cuánto costaría desarrollar una aplicación para tu empresa?

Ahora quiero proponerte algo.

Piensa en esa tarea que llevas años haciendo de la misma manera.

La que te obliga a copiar información.

La que depende de una persona concreta.

La que provoca errores.

O la que te hace perder tiempo todas las semanas.

Y pregúntate:

Si pudiera diseñar una herramienta que resolviera ese problema, ¿qué tendría que hacer exactamente?

No necesitas saber programar.

Ni conocer las últimas herramientas de inteligencia artificial.

Ni tener claro si necesitas una aplicación.

De hecho, prefiero que no vengas con la solución decidida.

Cuéntame el problema.

Qué ocurre.

Con qué frecuencia.

A quién afecta.

Y cuánto tiempo o dinero crees que te está costando.

A partir de ahí podemos estudiar las alternativas.

Quizá baste con mejorar el programa que ya utilizas.

Quizá podamos conectar varias herramientas.

O quizá tenga sentido desarrollar una aplicación específica para tu negocio.

Pero lo decidiremos después de entenderlo.

Estoy buscando empresas de toda la vida que quieran trabajar mejor

Si tienes un negocio en la Vega Baja de Alicante, te propongo una primera visita gratuita.

Me acerco a tu empresa.

Me enseñas cómo trabajáis.

Hablamos de los procesos que más problemas os generan.

Y valoramos si existen oportunidades de mejora.

Si detectamos necesidades que justifican un análisis más profundo, podremos plantear un diagnóstico de pago con propuestas concretas y una hoja de ruta.

Y si después tiene sentido desarrollar software, estudiaremos su alcance, su coste y su posible rentabilidad.

Sin empezar vendiéndote una aplicación.

Sin prometer que la IA va a sustituir a medio equipo.

Y sin decirte que podemos crear el próximo SAP en una tarde por el precio de dos cafés.

Que luego vienen los disgustos. 😜

👉 Cuéntame por WhatsApp qué problema quieres resolver

Si no estás en la Vega Baja, también puedes responder directamente a esta newsletter.

Me interesa conocer los problemas reales de los negocios tradicionales para seguir compartiendo ejemplos y posibles soluciones en esta serie.

Una última reflexión

Hace unos años, la gran pregunta era:

«¿Podemos permitirnos desarrollar una aplicación para nuestra empresa?»

Hoy, gracias a la inteligencia artificial, esa pregunta empieza a cambiar.

Cada vez más negocios pueden explorar soluciones personalizadas con menos barreras técnicas.

Pero eso no significa que todas deban construirse.

Ahora tenemos que aprender a hacernos una pregunta todavía más importante:

«¿Merece la pena desarrollar esta aplicación para nuestra empresa?»

Porque el verdadero avance no será que cualquiera pueda crear cien aplicaciones.

Será que un pequeño empresario pueda disponer de la herramienta adecuada para trabajar mejor, sin necesitar el presupuesto tecnológico de una multinacional.

Y ahí es donde quiero centrar mi trabajo.

No en fabricar aplicaciones porque ahora sea más fácil. A veces, el problema de un negocio ni siquiera necesita inteligencia artificial.

Sino en ayudar a los negocios tradicionales a identificar problemas, valorar soluciones y aprovechar la tecnología cuando realmente tenga sentido.

La IA puede hacer que desarrollar software sea más barato.

Pero lo que hará valioso ese software seguirá siendo exactamente lo mismo: que resuelva un problema real.

Y si conseguimos eso, estaremos haciendo algo mucho más interesante que generar código.

Estaremos ayudando a que los negocios de toda la vida puedan seguir creciendo con la tecnología de mañana.

Seve Luna
Consultor de Inteligencia Artificial, automatización y desarrollo de software a medida.

Negocios de toda la vida. Tecnología de mañana.

Próximo capítulo: «Cómo transformar una empresa sin parar su actividad».

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El coste real del software con inteligencia artificial

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