Comparativa honesta para empresas que se plantean si construir capacidad IA con equipo interno o contratar boutique especializada. Cuándo cada opción tiene sentido, cifras reales de coste total y el modelo híbrido que funciona en la mayoría de casos.
Cada fila es un criterio real que se mide. Marcamos con ★ dónde cada opción gana. Cuando ganan equipo interno / build in-house, lo decimos.
| Criterio | Datalvar AI | equipo interno / build in-house |
|---|---|---|
| Tiempo a producción (primera iniciativa) | 2-3 meses | 6-12 meses |
| Coste año 1 (para 3-5 iniciativas) | 80-250 k€ (proyecto + operación) | 350-600 k€ (2-3 personas full-time cargadas) |
| Foco durante el proyecto | 100 % | Fragmentado por prioridades cambiantes |
| Expertise inicial disponible | Alto desde día 1 | Depende de perfiles contratados; curva de aprendizaje |
| Riesgo de discontinuidad | Bajo (contrato acotado) | Alto (rotación IA en España 25-40 %/año) |
| Cambio de dirección con nueva versión modelo | Semanas | Requiere formación interna + evaluación |
| Sensibilidad a política interna | Baja (externo) | Alta (dependencias, prioridades, presupuesto) |
| Retención de conocimiento a largo plazo | Requiere transferencia estructurada al final | ★Nativa (queda en el equipo) |
| Capacidad de escalar iniciativas | Limitada al alcance contratado | ★Escala con contrataciones |
| Alineación con cultura interna | Baja al inicio | ★Alta |
| Coste marginal de iniciativa adicional | Alto (nuevo proyecto) | ★Bajo (equipo ya existe) |
Publicamos esta lista para que decidáis con criterio. Si no encajamos, os ahorramos y nos ahorramos tiempo.
Fintech con 60 personas planteaba contratar 2 ML engineers y 1 data engineer (~380 k€/año coste cargado). Optaron por piloto con nosotros: 45 k€, 3 meses, ROI validado. Después contrataron 1 solo ML engineer para operar y evolucionar. Ahorro año 1: ~280 k€.
Ya habían intentado build in-house (2 años, sin llegar a producción). Nosotros: piloto de recomendador en 10 semanas + transferencia a su data engineer existente. Escalado por su equipo interno con soporte puntual nuestro.
Gran empresa con CoE IA de 8 personas nos usa para iniciativas urgentes o especializadas que no encajan en su roadmap interno. Modelo: nosotros ejecutamos, su equipo audita y opera post-entrega. Complementario, no sustitutivo.
Coste cargado real de un equipo IA mínimo funcional en España (1 senior ML engineer + 1 data engineer + 0,5 DevOps + management fraccional): entre 280 k€ y 450 k€/año. Perfiles senior IA salariales 65-110 k€ bruto + 30-35 % de coste social + herramientas (licencias, cloud, monitorización, evals) 40-80 k€/año.
Este coste no incluye formación continua, congresos, rotación (recontratar y onboardar un ML engineer que se va cuesta ~30 k€ en pérdida de productividad + búsqueda), ni el tiempo de management dedicado a la iniciativa.
Un CoE IA maduro (5-8 personas + herramientas + operaciones) suele estar en 600 k€ - 1,2 M€/año. Es una inversión seria — justifica la decisión con volumen esperado de iniciativas y madurez de la organización.
Los freelancers senior IA en España cobran entre 90 € y 180 €/hora. Un proyecto que requiera 400 h de senior sale entre 36 k€ y 72 k€ solo en ejecución. Más gestión, coordinación, herramientas y responsabilidad.
Es una opción válida para necesidades puntuales muy acotadas (evaluar un modelo, hacer una prueba de concepto), pero difícil de escalar. Sin equipo estructurado, la responsabilidad end-to-end del proyecto se difumina.
Nosotros y otras boutiques competimos con este modelo aportando estructura, responsabilidad end-to-end, garantías y coste total predecible.
Diseñamos desde el inicio para la transferencia. Todo el código, prompts, arquitectura y documentación es vuestra. Al final del proyecto entregamos formación estructurada (4-12 sesiones) a las personas que operarán la solución.
Recomendamos siempre un modelo híbrido a medio plazo: nosotros lanzamos las primeras 2-4 iniciativas mientras vosotros contratáis y formáis a 1-2 perfiles internos. A los 12-18 meses, vuestro equipo interno puede mantener y evolucionar el sistema con soporte puntual nuestro.
No es en nuestro interés que dependáis eternamente. La reputación de una boutique se construye con clientes que crecen y recomiendan, no con clientes atrapados. Trabajamos para que en 18-24 meses podáis prescindir de nosotros si queréis.
Es la situación más común. Muchos equipos internos empiezan con energía y se estancan por: falta de expertise específico en producción (no en investigación), prioridades cambiantes que fragmentan foco, rotación de personal senior, o carga operativa que devora tiempo de innovación.
En ese escenario ayudamos como partner técnico externo: lanzamos iniciativas concretas en paralelo mientras vuestro equipo interno mantiene lo que ya funciona. Modelo típico: nosotros ejecutamos, vuestro equipo audita, aprende y toma el relevo en la operación post-entrega.
Es un modelo win-win: vuestro equipo interno gana velocidad y aprendizaje, y nosotros trabajamos con un cliente que valora la especialización.
Diagnóstico gratuito de 30 min. Sin venta forzada — si equipo interno / build in-house encaja mejor con vuestro proyecto, os lo decimos.