La inteligencia artificial ya no es un elemento del futuro para las empresas. Es un gasto que muchas firmas están incorporando a sus presupuestos. La pregunta que se hacen los directivos ya no es si hay que hacer algo, sino cuánto cuesta y cuánto tardará en dar resultados. La respuesta no es única: depende del tamaño del proyecto, de cómo se encaja con los sistemas que ya funcionan y del tipo de tecnología que se elija. Con estas variables sobre la mesa, la horquilla es amplia. Un proyecto sencillo, con un solo agente de inteligencia artificial, puede arrancar con 15.000 euros. Una transformación completa, con varios agentes, modelos predictivos y conexión con los sistemas de gestión de la empresa, puede superar los 100.000 euros. Estas cifras provienen de proyectos reales ejecutados en sectores como la logística, la banca, la salud, la industria y los servicios profesionales en el Estado.

Aunque cada proyecto es diferente, la estructura de gasto se repite en la mayoría de los casos. La consultoría y el diagnóstico inicial se llevan entre el 10% y el 20% del presupuesto, con una horquilla que va de los 3.000 a los 30.000 euros. En esta fase se analizan los procesos de la empresa, se identifican las tareas donde la inteligencia artificial puede aportar más valor y se diseña la hoja de ruta. El desarrollo y la integración es la partida más grande. Absorbe entre el 40% y el 55% del total, lo que en números absolutos significa de unos 8.000 a 80.000 euros.

Aquí se incluye la creación de los agentes o modelos, la conexión con los sistemas de gestión que ya utiliza la empresa, las pruebas y la puesta en marcha. La infraestructura en la nube representa entre el 10% y el 15%, con un coste anual de unos 2.000 a 20.000 euros. Es el espacio donde funcionan los sistemas y donde se almacenan los datos. A su lado, las licencias de modelos y plataformas suponen entre el 5% y el 10%, es decir, de 1.000 a 15.000 euros al año. La formación de los equipos tiene un peso del 5% al 10%, con un coste de entre 2.000 y 15.000 euros. Finalmente, el mantenimiento anual representa entre el 15% y el 25% del coste inicial, lo que se traduce en unos 3.000 a 35.000 euros al año por supervisión, actualizaciones y soporte.

El tamaño de la empresa marca la diferencia

No cuesta lo mismo poner en marcha un proyecto en una pyme de diez personas que en una corporación de 300 trabajadores. El volumen de datos, la complejidad de la conexión con los sistemas existentes y las exigencias legales crecen con la organización. En una pyme de hasta 50 trabajadores, un proyecto piloto puede costar entre 8.000 y 25.000 euros, mientras que un proyecto completo se sitúa entre 25.000 y 60.000. El mantenimiento anual oscila entre 3.000 y 10.000 euros, y la rentabilidad de la inversión acostumbra a llegar en diez meses. En una empresa mediana, de entre 50 y 250 trabajadores, el piloto sube a la horquilla de los 15.000 a los 40.000 euros, y el proyecto completo se mueve entre 40.000 y 120.000. El mantenimiento anual se sitúa entre 8.000 y 25.000 euros, y el retorno tarda entre 6 y 14 meses.

En las grandes corporaciones, de más de 250 empleados, el piloto arranca con 25.000 a 80.000 euros, y un proyecto completo puede superar los 500.000 euros. El mantenimiento anual puede llegar a los 100.000 euros, y la rentabilidad de la inversión se puede alargar hasta dieciocho meses. Un dato revelador: 7 de cada 10 clientes de tamaño mediano empiezan con un piloto de entre 20.000 y 35.000 euros y escalan en menos de seis meses cuando ven resultados. El piloto reduce el riesgo de la inversión y valida el caso de uso con datos reales antes de comprometer presupuestos más grandes. Una de las decisiones que más influye en el coste final es si se utiliza tecnología de terceros o si se construye un modelo propio. Utilizar servicios de proveedores como OpenAI, Anthropic o Google es entre un 60% y un 80% más barato que entrenar un modelo desde cero.

Los servicios de terceros tienen un coste de implementación de entre 15.000 y 80.000 euros y un gasto mensual de 200 a 3.000 euros. Son ideales para pymes, casos estándar y proyectos rápidos. Ajustar un modelo de código abierto requiere entre 30.000 y 120.000 euros de implementación y unos 500 a 5.000 euros al mes, y tiene sentido cuando los datos son sensibles o el vocabulario es muy especializado. Un modelo propio desde cero puede costar entre 150.000 y más de un millón de euros, con un gasto mensual de 5.000 a 50.000 euros, y solo se justifica en grandes corporaciones con datos únicos y masivos. En la práctica, la gran mayoría de empresas medianas españolas obtiene resultados óptimos combinando servicios de terceros con técnicas de búsqueda sobre sus propios datos. Solo quien dispone de datos propios masivos y una diferencia competitiva crítica justifica construir un modelo propio.

Qué encarece y qué abarata el proyecto

Hay factores que disparan el presupuesto y otros que lo aligeran. Entre los primeros, conectar la inteligencia artificial con sistemas antiguos de gestión puede añadir entre 15.000 y 40.000 euros. Las exigencias legales en banca o salud pueden incrementar el coste entre un 20% y un 35%. Los datos desordenados o de baja calidad exigen entre 10.000 y 30.000 euros extras de limpieza y ordenación. Y operar en varios idiomas o países multiplica el coste base por 1,3 o 1,5 veces. Entre los factores que abaratan, tener los datos ya digitalizados y ordenados puede reducir el coste un 25% o 30%. Usar plataformas sencillas puede ahorrar entre un 50% y un 70% respecto al desarrollo a medida. Empezar con un piloto y escalar progresivamente reduce el riesgo de la inversión un 40%. Y combinar el proyecto con subvenciones públicas puede cubrir entre un 30% y un 70% del coste.

La rentabilidad de la inversión depende del tipo de tarea que se ponga en manos de la inteligencia artificial. Los proyectos que automatizan trabajos repetitivos dan resultados más rápidos, mientras que los de análisis predictivo son más lentos, pero de mayor impacto a largo plazo. Automatizar la facturación, con una inversión de entre 20.000 y 50.000 euros, puede ahorrar de 30.000 a 80.000 euros al año y recuperar la inversión en cuatro a ocho meses. Un agente de atención al cliente, con una inversión de 25.000 a 70.000 euros, puede ahorrar entre 40.000 y 120.000 euros anuales y recuperar la inversión en cinco a diez meses.

Clasificar documentos, con una inversión de 15.000 a 40.000 euros, genera un ahorro de 25.000 a 60.000 euros y llega al retorno en cuatro a ocho meses. Ajustar precios en comercio electrónico, con una inversión de 30.000 a 80.000 euros, puede generar un ahorro de 50.000 a 200.000 euros y recuperar la inversión en un año. Finalmente, el análisis predictivo, con una inversión de 40.000 a 120.000 euros, puede generar un ahorro de 60.000 a 300.000 euros, pero el retorno puede tardar hasta 18 meses.