En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) atraviesa industrias, modelos de negocio y procesos cotidianos. Las empresas encuentran en ella una oportunidad para optimizar sus operaciones, reducir costos y abrir nuevas líneas de innovación. Si bien sus beneficios para las organizaciones no entran en discusión, es necesario saber cuánto cuesta antes de implementarla.
Para responder a la pregunta de cuánto cuesta adoptar la IA, hay que tener en cuenta que no es una cifra única ni estática. Además del gasto inicial que supone, se debe analizar en relación con el retorno que promete. Entender estas variables es el primer paso para tomar la decisión y evitar que la inversión se convierta en un gasto sin resultados medibles.
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¿Cuánto cuesta implementar inteligencia artificial en una empresa en 2025?
En diciembre de 2024, Boston Consulting Group (BCG) pidió a 602 encuestados que seleccionaran las tres áreas principales en las que esperaban los mayores aumentos y disminuciones de gasto durante los siguientes 12 meses. La inteligencia artificial, incluida la IA generativa, lideró los incrementos con un 48%. Este dato demuestra que las empresas la consideran una tecnología cuyos costos conviene afrontar en 2025.
Implementar inteligencia artificial en una empresa implica un costo que va más allá de la compra inicial del software. A esto se le deben sumar las licencias de software, los requisitos de hardware, los servicios de integración, los honorarios de consultoría y la asignación de recursos internos, entre otras cosas.
La cifra final de cuánto cuesta implementar inteligencia artificial depende de varios factores, y uno de los principales es el tamaño de cada empresa. Para las medianas, puede oscilar entre USD 100.000 y USD 500.000. Mientras tanto, para las más grandes puede representar varios millones de USD. A continuación, un desglose de HYPESTUDIO sobre cuánto cuesta implementar inteligencia artificial.
Inversión inicial
Para la mayoría de las empresas medianas, los costos iniciales suelen incluir licencias de software, que pueden suponer entre USD 50.000 y USD 500.000. Esto depende de las capacidades y la escala. A su vez, la infraestructura de hardware requiere una inversión de entre USD 20.000 y USD 200.000 para soluciones locales.
Por otro lado, los servicios de integración pueden costar entre USD 75.000 y USD 250.000 para conectarse con sistemas existentes. La consultoría inicial puede representar un gasto de entre USD 100.000 y USD 300.000, y la gestión de proyectos, de entre USD 50.000 y USD 150.000.
Gastos de infraestructura
Al momento de calcular cuánto cuesta implementar inteligencia artificial, los gastos de infraestructura pueden aumentar las estimaciones iniciales entre un 30% y un 50% si no se contabilizan de forma adecuada. Entre ellos, los requisitos de almacenamiento de datos para respaldar las iniciativas suelen requerir una inversión de entre USD 50.000 y USD 200.000.
En cuanto a la demanda de potencia, las cargas de trabajo de IA requieren recursos informáticos especializados. Los clústeres de GPU pueden costar entre USD 10.000 y USD 100.000 para acelerar el aprendizaje automático. La computación de alto rendimiento puede implicar un gasto de entre USD 50.000 y USD 250.000, y los dispositivos de Edge Computing, de entre USD 20.000 y USD 100.000.
Asimismo, las actualizaciones de la infraestructura de red suelen ser necesarias para gestionar el aumento del flujo de datos entre los sistemas de IA y otras aplicaciones empresariales. Estas suelen añadir entre USD 30.000 y USD 150.000 al costo total del proyecto.
Costos operativos continuos
Los costos operativos continuos suelen representar entre el 15% y el 25% del gasto inicial de adopción anual de IA. Entre ellos, las organizaciones deberían presupuestar entre USD 50.000 y USD 200.000 para el mantenimiento y las actualizaciones periódicas.
Por otro lado, las organizaciones que utilizan soluciones de IA basadas en la nube pagan cuotas de suscripción que oscilan entre USD 5.000 y USD 50.000 al mes. Esto depende del volumen de uso, los requisitos de procesamiento de datos y los acuerdos de nivel de servicio.
Además, la monitorización y gestión de sistemas exigen recursos dedicados para garantizar un rendimiento óptimo. Para esto se suele requerir de uno a tres empleados a tiempo completo o servicios externalizados equivalentes. Esto representa entre USD 100.000 y USD 300.000 en costos anuales de personal para implementaciones de tamaño mediano.
Inversión en capacitación y desarrollo de la fuerza laboral
El desarrollo del personal suele representar entre el 10% y el 15% del presupuesto total de implementación. Las organizaciones deberían presupuestar entre USD 2.000 y USD 5.000 por miembro del equipo técnico para capacitación especializada en plataformas de IA, técnicas de integración y procedimientos de mantenimiento.
La capacitación del usuario final es tan importante como la del personal. Los empleados que van a interactuar con sistemas de IA requieren capacitación sobre nuevos flujos de trabajo, capacidades y mejores prácticas. Esto suele costar entre USD 500 y USD 1.500 por empleado.
Por otro lado, muchas organizaciones también invierten en la adquisición o el desarrollo de talento especializado en IA. Esto podría suponer entre USD 100.000 y USD 160.000 para la contratación de científicos de datos o ingenieros de IA.
Inversión en calidad de datos
Los costos de preparación de datos suelen representar entre el 20% y el 30% del total del proyecto. En este sentido, identificar y corregir inconsistencias, errores y problemas de formato puede requerir entre USD 50.000 y USD 150.000.
Con respecto a la integración de datos entre sistemas dispares, conectar fuentes de datos aisladas y establecer canales de datos fiables suele requerir entre USD 75.000 y USD 200.000 en servicios y herramientas de integración. La cifra depende de la complejidad del panorama de datos existente.
Mientras tanto, el enriquecimiento de datos puede incrementar los costos entre USD 30.000 y USD 100.000. Esto busca ampliar la información existente con atributos adicionales o fuentes de datos externas, lo que mejora el rendimiento de los modelos de IA.
¿De qué depende el costo real de un proyecto de inteligencia artificial?
Cuánto cuesta implementar un proyecto de inteligencia artificial no puede definirse con una cifra única, ya que está condicionado por múltiples variables. De acuerdo con la Asociación Abierta de Sociedades de Investigación (OARS), las cuatro principales son:
- Complejidad del sistema de IA: los sistemas más complejos suelen requerir más tiempo y recursos para su desarrollo, por lo que suelen implicar costos más elevados.
- Nivel de personalización requerido: las soluciones a medida tienden a ser más caras que las opciones estándar.
- Calidad de los datos: contar con datos limpios y de alta calidad es importante para entrenar modelos de IA precisos y eficaces, pero obtenerlos y prepararlos puede ser costoso.
- Mantenimiento y actualizaciones constantes: los modelos necesitan ser supervisados para evitar que pierdan precisión con el paso del tiempo.
¿Qué modelos de inversión existen para proyectos de IA (interno, outsourcing, SaaS)?
Al momento de evaluar cuánto cuesta implementar inteligencia artificial, no solo importan los números absolutos, sino también el modelo de inversión. Existen distintas formas de abordar un proyecto de IA. En términos generales, las opciones más comunes son el desarrollo interno, la tercerización mediante outsourcing y las soluciones basadas en la nube bajo el esquema SaaS.
| Modelo de inversión | Explicación | Ventajas | Desventajas |
| Desarrollo interno | La empresa crea y gestiona su propio equipo de IA, con infraestructura, talento y procesos propios. | Control total sobre el proyecto, personalización máxima y mayor seguridad de datos. | Requiere gran inversión inicial y costos altos de mantenimiento, y es difícil atraer y retener talento especializado. |
| Outsourcing | La organización delega el desarrollo y/o la gestión del proyecto de IA a un proveedor externo especializado. | Acceso rápido a experiencia y tecnología, reducción de riesgos iniciales y flexibilidad para escalar. | Menor control directo, riesgo de dependencia del proveedor y posibles problemas de integración con procesos internos. |
| SaaS (Software as a Service) | Uso de plataformas de IA listas para usar, ofrecidas en la nube mediante suscripción. | Costos predecibles, rápida implementación, actualizaciones continuas y accesibilidad para empresas de todos los tamaños. | Limitaciones en la personalización, dependencia del proveedor y posibles riesgos de seguridad y cumplimiento normativo. |
El desarrollo interno es conveniente para las grandes organizaciones con un alto nivel de madurez digital y presupuestos sólidos. Estas empresas ya cuentan con equipos de TI y datos consolidados para construir soluciones a medida que se alineen con su estrategia de negocio a largo plazo.
Por su parte, la tercerización mediante outsourcing es la mejor opción para las compañías que tienen la visión de aplicar IA, pero todavía no disponen de los recursos internos necesarios. Estas cuentan con un presupuesto intermedio y se apoyan en consultoras y proveedores para no comprometerse con grandes inversiones fijas. Sin embargo, a medida que la dependencia crece, puede evaluarse la transición hacia un modelo híbrido o interno.
Por último, las soluciones bajo el esquema SaaS son la alternativa más accesible y escalable para empresas con presupuesto acotado o baja madurez digital. Este modelo elimina la necesidad de infraestructura propia y permite experimentar con aplicaciones de IA en tareas específicas mientras se paga solo por lo que se usa.
En el marco del AI Index Report 2025, la Universidad de Stanford evaluó la tendencia de inversión corporativa global en IA entre 2013 y 2024. De esta forma, reveló que el mayor repunte se produjo en la inversión privada, que aumentó un 44,5% con respecto al año anterior. Además, señaló que la inversión total ascendió a USD 252.330 millones, lo que supone un incremento del 25,5%.
¿Cuánto cuesta entrenar o hacer fine-tuning de un modelo de IA?
Cuánto cuesta entrenar un modelo de IA depende, entre otros factores, del enfoque. Por un lado, se puede entrenar un modelo desde cero, y por otro, se puede hacer fine-tuning sobre un modelo base.
De acuerdo con la Oficina de Presupuesto del Congreso (CBO, por sus siglas en inglés), si bien los sistemas líderes de IA lograron grandes avances en rendimiento, el costo de su entrenamiento aumentó. En los últimos años, pasó de decenas de millones de USD a cientos de millones. Además, algunos analistas proyectan que el costo del entrenamiento de la IA alcanzará el billón de USD para finales de la década.
Entrenar un modelo desde cero es el camino más costoso, ya que implica recolectar y limpiar enormes volúmenes de datos y contar con infraestructura especializada. Los modelos pequeños pueden costar entre USD 50.000 y USD 200.000 siempre que se disponga de un dataset propio moderado. Los modelos de mediana escala suelen superar el millón de USD, mientras que los modelos de gran escala pueden requerir inversiones de entre USD 10 millones y USD 100 millones.
La alternativa más común es tomar un modelo preentrenado, como GPT o LLaMA, y ajustarlo con datos propios para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Esta opción, más conocida como fine-tuning, puede costar entre USD 5.000 y USD 30.000 en proyectos pequeños, entre USD 50.000 y USD 150.000 en proyectos medianos, y USD 250.000 o más en proyectos grandes.
¿Qué costos ocultos deben considerar los directivos al implementar IA?
Los presupuestos de inteligencia artificial suelen enfocarse en la adquisición de software, hardware y servicios de consultoría. Pese a esto, existen costos ocultos que pueden impactar la rentabilidad del proyecto. Entre los más relevantes, se destacan:
- Limpieza y preparación de datos: la calidad de los datos determina el éxito de cualquier modelo de IA. Por esta razón, gran parte de la inversión se destina al trabajo intensivo de depuración, normalización y enriquecimiento de los datos.
- Integración con sistemas existentes: los modelos de IA rara vez funcionan de forma aislada. Integrarlos con ERP, CRM, plataformas de análisis y sistemas legados puede requerir desarrollos a medida, conectores especializados o middleware.
- Ciberseguridad y cumplimiento normativo: Al procesar grandes volúmenes de datos sensibles, las empresas deben reforzar sus esquemas de ciberseguridad. Esto implica invertir en protección de infraestructuras, auditorías de cumplimiento y seguros de riesgos tecnológicos.
- Mantenimiento y actualización de modelos: un sistema de IA no es un producto terminado. Los modelos requieren recalibración, nuevas versiones de software, adaptación a cambios regulatorios y mejoras en función de la retroalimentación del negocio.
- Formación y cambio cultural: el capital humano es clave para que la IA se convierta en un activo estratégico. Por eso, se necesita capacitar a los equipos en el uso de las herramientas, promover habilidades digitales y gestionar la resistencia al cambio.
¿Cómo calcular el ROI de una inversión en inteligencia artificial?
Medir el retorno de la inversión (ROI) en proyectos de cualquier tipo es importante para justificar el gasto inicial y evaluar la rentabilidad real. Una fórmula simple y básica es restar los costos totales de los beneficios totales y dividirlos por los costos totales, otra vez. Tras esto, el resultado se puede multiplicar por 100 para obtener una cifra expresada en porcentaje.
Sin embargo, en el caso de los modelos de inversión en IA, no existe una forma estructurada de medir si los proyectos generan el impacto esperado. Por este motivo, las empresas corren el riesgo de invertir en iniciativas que no logran escalar ni generar retornos.
Frente a esto, tal como indica el Foro Económico Mundial (WEF), el Marco de Retorno de la Inversión en IA permite abordar el desafío. Este marco evalúa los proyectos en dos dimensiones. La viabilidad técnica tiene que ver con el grado de madurez de la solución de IA y su capacidad de implementación a gran escala. Mientras tanto, la preparación para la adopción analiza si la empresa está preparada para integrar y poner en funcionamiento la IA con eficacia. Con esto, las organizaciones pueden determinar cuándo sus proyectos están listos para avanzar.
El marco mapea los proyectos de IA a través de tres etapas clave. Estos son su estado actual, un objetivo realista a corto plazo dentro de 3 a 6 meses y un estado ideal dentro de 6 a 12 meses. Esta progresión estructurada ayuda a las empresas a cuantificar el impacto esperado de las inversiones en IA y a centrarse en iniciativas que generen un ROI medible.
Al aplicarse en entornos de pruebas de IA, este marco garantiza que la experimentación con IA sea una vía sistemática hacia la ejecución. Esto permite a las organizaciones probar, perfeccionar y acelerar la adopción de la IA, y mantener las inversiones alineadas con el valor de negocio.
¿Qué errores financieros se deben evitar al presupuestar proyectos de IA?
Uno de los principales riesgos en la implementación de proyectos de IA son los sobrecostos generados por una planificación deficiente. Muchas organizaciones subestiman la complejidad técnica, el tiempo de entrenamiento de modelos y los recursos necesarios para integrarlos con los sistemas existentes. Esto conduce a presupuestos iniciales irreales y a la necesidad de desembolsar fondos adicionales para cubrir retrasos o ajustes no contemplados.
Otro error común son las promesas exageradas de proveedores o equipos internos, que presentan la IA como una solución inmediata y de bajo costo. La falta de un análisis realista sobre el ROI puede generar expectativas infladas. Este tipo de error no afecta al presupuesto y, en consecuencia, a la credibilidad del proyecto dentro de la empresa.
Por último, la ausencia de seguimiento y control financiero continuo provoca que pequeños desvíos en el gasto se acumulen hasta convertirse en un problema mayor. Un presupuesto de IA no es estático, sino que requiere revisiones periódicas que midan el avance y permitan ajustar el rumbo sin comprometer la viabilidad.
Preguntas frecuentes sobre costos e implementación de IA empresarial
¿Qué factores suelen inflar el presupuesto real frente al estimado en proyectos de IA?
Los principales son la mala estimación de la calidad de datos, la subvaloración del tiempo de integración con sistemas existentes y la falta de planificación de mantenimiento continuo.
¿Cuánto tarda en promedio una empresa mediana en recuperar la inversión en IA?
Entre 12 y 24 meses, dependiendo del caso de uso, nivel de automatización alcanzado y grado de adopción interna.
¿Qué rol juega el área financiera en la implementación de IA?
Es clave para definir el modelo de inversión, evaluar el ROI real y establecer mecanismos de control presupuestario continuo.
¿Las pymes pueden acceder a IA sin grandes inversiones?
Sí, mediante modelos SaaS escalables y soluciones modulares que permiten comenzar con casos de uso concretos y bajo costo.
¿Qué subsidios o incentivos existen en América Latina para proyectos de IA?
Algunos países ofrecen créditos fiscales, concursos de innovación o fondos públicos para digitalización. Depende del marco regulatorio local.
¿Cómo mitigar el riesgo financiero al implementar IA por primera vez?
Comenzar con un piloto pequeño, establecer indicadores claros de retorno y elegir un modelo SaaS o de outsourcing controlado.
