Comparativa para decisores que están evaluando iniciativas de IA con IBM (Watson), Oracle AI, Capgemini, NTT Data Everis, Indra o Sopra Steria. Diferencias reales de modelo, ventajas y cuándo tiene sentido cada opción.
Cada fila es un criterio real que se mide. Marcamos con ★ dónde cada opción gana. Cuando ganan consultoras enterprise tech, lo decimos.
| Criterio | Datalvar AI | consultoras enterprise tech |
|---|---|---|
| Modelos IA usados | ★Frontier (Claude, GPT, Gemini) + open-source (Llama, Mistral) según caso | Habitualmente ligados a stack propietario (Watson, Oracle AI) |
| Vendor lock-in | ★Ninguno, arquitectura portable | Alto — código y datos atados a la plataforma |
| Licencia plataforma | ★No aplica | 40-200 k€/año típico |
| Tiempo a producción | 2-6 meses | 12-24 meses |
| Coste primer piloto | 15-80 k€ | 200-800 k€ (proyecto + licencia año 1) |
| Especialización | 100 % IA aplicada | Amplio (ERP, cloud, ciberseguridad, IA, mainframes) |
| Elección de cloud | AWS, Azure, GCP, on-premise · según requisitos | Habitualmente cloud del proveedor o partner preferente |
| Actualización a nuevos modelos | Semanas — arquitectura preparada para cambio | Ciclos anuales de plataforma |
| Referencias grandes cuentas | En construcción | ★Décadas |
| Soporte 24/7 con SLAs formales | Bajo demanda | ★Estándar |
| Cobertura de otras áreas TI | Solo IA | ★Infraestructura, aplicaciones, integración, seguridad |
Publicamos esta lista para que decidáis con criterio. Si no encajamos, os ahorramos y nos ahorramos tiempo.
IBM propuso Watson Assistant + WatsonX ($$$ licencia + integración custom, 18 meses). Nosotros: Claude Opus 5 vía Bedrock (Anthropic AWS residencia EU) + integración con core bancario. 4 meses, coste operativo estable, portable a otro modelo si aparece uno mejor.
Oracle Consulting propuso Oracle AI integrado en Fusion ERP (paquete completo con licencia año 1). Nosotros: agente sobre Oracle existente vía API, con OpenAI Enterprise. Mismo resultado operativo con 60 % menos coste anual.
NTT Data propuso plataforma de industria 4.0 completa (18 meses, 800 k€). Nosotros: modelo visión específico entrenado con las piezas del cliente + integración con SCADA. 12 semanas, 55 k€.
Watson no es un LLM único — es una plataforma que incluye componentes clásicos (NLU, discovery, machine learning tradicional) más acceso a algunos modelos generativos (WatsonX incorpora Llama y modelos propios IBM Granite). La diferencia clave es que Watson te da una capa de plataforma con precio de licencia asociado, y te bloquea a su ecosistema.
Nosotros construimos directamente sobre los modelos frontier (Claude Opus 5, GPT-5, Gemini 2.5) o open-source (Llama 3.3, Mistral) según el caso concreto. La lógica de agente, RAG y orquestación es nuestra o de open-source estándar (LangChain, n8n). Todo portable, sin licencia de plataforma.
Cuando aparece un modelo mejor (Claude Opus 6, GPT-6), podemos migrar en semanas. Con Watson dependes del ritmo de IBM en incorporar el nuevo modelo a su plataforma.
Sí, y de hecho es cada vez más frecuente. Muchas grandes cuentas mantienen su contrato marco con el proveedor grande para infra y aplicaciones core, y contratan boutiques especializadas para iniciativas concretas de IA donde la velocidad y el expertise específico son críticos.
La ventaja para vosotros: mantienen las relaciones corporativas existentes con IBM/Oracle/NTT y ganáis velocidad + expertise en la ejecución IA. La contrapartida: hay que gestionar dos proveedores en paralelo, lo cual requiere sponsor claro que evite fricciones.
Podemos trabajar como partner técnico bajo el paraguas del proveedor grande cuando políticamente sea necesario, o directamente con vosotros cuando la iniciativa lo permita.
Los modelos frontier actuales (Claude Opus 5, GPT-5, Gemini 2.5) superan claramente a Watson Assistant y a los modelos propios IBM Granite en calidad generativa, razonamiento multi-paso y comprensión de lenguaje. Los benchmarks públicos y nuestros evals internos lo confirman.
Watson tiene ventajas en algunas áreas específicas: NLU clásico muy afinado, discovery sobre grandes corpus documentales, integración muy pulida con productos IBM (Db2, MQ, mainframes). En esos escenarios concretos Watson sigue siendo competitivo.
Para la mayoría de casos empresariales (agentes conversacionales, extracción documental, RAG, generación de contenido, copiloto interno), los modelos frontier son la mejor opción hoy.
Nuestro código y arquitectura es vuestro desde el día uno. Los prompts, la lógica de agente y las integraciones se documentan y quedan en vuestro repositorio git. Los modelos frontier son intercambiables — cambiar de Claude a GPT o a un modelo local requiere cambios mínimos si la arquitectura está bien diseñada.
Los componentes que usamos son open-source (n8n, LangChain, pgvector, Postgres) o servicios cloud estándar (Azure OpenAI, Bedrock, GCP). Nada propietario nuestro. Si mañana desaparecemos, vuestro equipo o cualquier otro proveedor puede seguir operando y evolucionando el sistema.
Este enfoque es más caro en el corto plazo (no aprovechamos IP propia acelerada), pero es lo que exigen los clientes serios: portabilidad garantizada.
Diagnóstico gratuito de 30 min. Sin venta forzada — si consultoras enterprise tech encaja mejor con vuestro proyecto, os lo decimos.