A medida que la IA generativa evoluciona hacia la IA agentiva, la decisión de construir o comprar se ha vuelto cada vez más compleja y depende de factores como el tamaño de la empresa, los casos de uso y las prioridades estratégicas.

Las empresas y las pequeñas y medianas empresas (SMB) han afrontado durante mucho tiempo una pregunta fundamental: si construir capacidades de IA internamente o adquirirlas de un proveedor. Esta decisión no solo determina cómo las organizaciones adoptan la tecnología, sino también qué tan rentable resulta su enfoque.

Cuando OpenAI presentó ChatGPT hace aproximadamente cuatro años y las empresas empezaron a experimentar con la IA generativa, el camino parecía claro. Comprar modelos de lenguaje grandes a OpenAI o Anthropic, o aprovechar modelos de código abierto de Meta, parecía una apuesta segura para las organizaciones que no querían quedarse atrás.

Sin embargo, con la maduración de la IA generativa y la creciente adopción de la IA agentiva, el dilema de construir frente a comprar se ha vuelto más matizado. A diferencia de las herramientas de IA generativa que responden a indicaciones individuales, los sistemas de IA agentiva están diseñados para planificar y ejecutar de forma autónoma tareas de varios pasos — interactuando con herramientas externas, bases de datos y APIs para completar flujos de trabajo como procesamiento de reclamaciones, gestión de inventario o programación. Este cambio de la generación de contenido a la acción autónoma introduce nuevos requisitos de confiabilidad, monitoreo e integración de sistemas que los despliegues de IA anteriores no exigían. Entre las consideraciones clave ahora figuran el tamaño del negocio, las aplicaciones específicas y lo que una empresa o SMB identifica como su "moat" — la propuesta de valor definitoria que la separa y protege de sus competidores.

Enfoque y flexibilidad

Para Home Depot, la experiencia del cliente (CX) es uno de los elementos más críticos del negocio, dijo Ningyu Chen, vicepresidente senior de tecnología de la cadena minorista, durante una sesión en la conferencia Ai4 2026 en Las Vegas.

"Nunca subcontrataríamos esa parte a otros", dijo Chen.

No obstante, Home Depot mantiene alianzas con destacados proveedores de tecnología de IA, entre ellos Anthropic, OpenAI, Google y Microsoft, y utiliza activamente su tecnología en sus operaciones.

Chen aconseja a las empresas que evalúan la decisión de construir o comprar que prioricen la identificación del caso de uso correcto y que mantengan flexibilidad respecto de las alianzas y la selección de proveedores.

"Dejaré la alianza muy abierta", dijo en una entrevista con AI Business. "Seguimos en una etapa temprana y pueden pasar muchas cosas. Mira a OpenAI, fue dominante; ahora ya no lo es".

El panorama de proveedores de modelos se ha diversificado considerablemente desde el debut de ChatGPT. Claude de Anthropic, Gemini de Google, la familia Llama de código abierto de Meta, Mistral de Francia y DeepSeek y Moonshot AI de China se encuentran entre las alternativas que ahora compiten en distintos niveles de rendimiento y precios, ofreciendo a los compradores más opciones — y más complejidad — que en cualquier momento anterior.

"Tienes que tener una capa de abstracción para protegerte de estos cambios", añadió.

Santhi Ramesh, CEO y chief AI strategy officer de la consultora Future Propel, señaló que las empresas que buscan construir deben evaluar cuidadosamente el tiempo y el personal que están dispuestas a invertir en integrar IA generativa o agentiva en sus plataformas.

Ramesh, quien anteriormente lideró iniciativas de transformación de IA en organizaciones como The Hershey Company y Ferrero, la empresa italiana de chocolate, dijo que la decisión también depende de la competencia central de una empresa.

"Si tu competencia central no es una empresa de tecnología, te conviene más asociarte y comprar", dijo en una entrevista. "Si tienes datos intensivos, seguridad, enormes cantidades de datos y una solución personalizada que quieres, entonces debes construir por tu cuenta. Yo he hecho ambas cosas".

Estas consideraciones sobre datos y seguridad tienen un peso particular en sectores regulados como salud, servicios financieros y seguros, donde las obligaciones en torno a la residencia de los datos, la auditabilidad y el cumplimiento pueden limitar el uso de plataformas de IA de terceros.

Para las empresas y SMB que requieren mayor flexibilidad, Ramesh recomendó probar, aprender y adquirir una plataforma o aliarse con un proveedor bajo términos que permitan salir de la alianza — por ejemplo, después de una prueba beta.

El costo de comprar o construir

Comprar puede generar deuda operativa, advirtió Rachel Ibarra, vicepresidenta de datos e innovación de Cardinal Group Companies, una organización de administración de propiedades e inmobiliaria. Cardinal Group adopta un enfoque híbrido, con un agente de IA interno llamado Stan.

Ibarra dijo que las empresas que eligen entre desarrollar internamente y adquirir externamente deben considerar "cómo se ve un sistema cohesivo".

"No se trata solo del ecosistema de tecnología", dijo durante una charla en la conferencia. "Se trata del ecosistema de cómo funciona la organización".

Para las empresas cuyos datos otorgan una ventaja competitiva tangible, construir puede ser la mejor opción, dijo Ibarra. También sugirió que las organizaciones consideren construir cuando tienen una necesidad parcial.

"Entonces, solo necesitas una parte de algo que es relativamente pequeño [y] que está más orientado al uso interno y te da mucha ventaja interna", dijo en una entrevista. "Eso es lo que yo diría que es mejor construir para empresas no técnicas que no necesariamente tienen los recursos para contratar un gran equipo de ingeniería".

La infraestructura es otra consideración crítica, según Markus McKay-Fleisch, director de habilitación de servicios profesionales en Smartsheet.

"La verdadera pregunta para mí es: ¿sientes que tienes la infraestructura adecuada para construirlo tú mismo?", dijo en una entrevista. "¿Es un programa de desarrollo ciudadano en el que las personas del negocio están construyendo, y si es así, qué barreras de protección pones alrededor de eso?".

Las empresas también deben asegurarse de contar con una infraestructura de alojamiento sólida y con la capacidad de mantener agentes o sistemas de IA cuando fallen o cambien. Los principales proveedores de nube — AWS, Google Cloud y Microsoft Azure — han introducido plataformas gestionadas para agentes destinadas a reducir esta carga, ofreciendo herramientas preconstruidas de orquestación y despliegue que ocupan un punto intermedio entre el desarrollo totalmente personalizado y los productos listos para usar.

Además, construir un agente o sistema de IA requiere navegar los matices de seleccionar el modelo de IA más adecuado para cada caso de uso.

Phenom, una empresa de tecnología de RR. HH. e IA aplicada que desarrolla software para ayudar a las organizaciones a reclutar candidatos y desarrollar habilidades, utiliza varios modelos. Entre ellos hay modelos abiertos de Mistral e incluso el modelo de bajo costo Kimi del proveedor chino Moonshot AI.

Según el CEO de Phenom, Mahe Bayireddi, las organizaciones que construyen agentes o sistemas basados en agentes de IA a veces necesitan cambiar de modelo para ajustarse al caso de uso adecuado; por ejemplo, algunos modelos funcionan bien para aplicaciones de RR. HH., mientras que otros son más adecuados para finanzas.

Las empresas "no están entendiendo los matices de cómo poder cambiar, no a nivel de su empresa, sino a nivel de la industria", dijo Bayireddi. "Sus modelos cambiarán sobre la marcha".

Just a Bite Better

Steve Toy, fundador y creador de Just a Bite Better, una aplicación de nutrición con IA, decidió construir agentes de IA directamente dentro de su aplicación en lugar de comprar un sistema para implementarlos. La aplicación utiliza múltiples agentes que trabajan en conjunto para ofrecer a los consumidores una visión general de su nutrición.

"No usamos ningún proveedor ni ningún modelo en particular", dijo Toy en una entrevista. "Construimos nuestro propio jardín de modelos, por así decirlo, que no es más que el código que accede a las APIs de todas estas cosas".

Para Toy, la decisión de construir en lugar de comprar o usar un jardín de modelos de Google, AWS o Microsoft está impulsada por sus conocimientos técnicos y por la aplicación concreta de su negocio.

"No estoy lidiando con mover mucho dinero de un lado a otro", dijo, y añadió que los consumidores pagan por la aplicación a través de Apple, Google o Stripe. Además, los consumidores pueden eliminar cualquier información personal identificable, y su información está codificada de modo que no identifica a una persona específica.

"En muchos aspectos estamos en una situación de bajo riesgo, mientras que IBM y PayPal tienen que preocuparse por cosas distintas", dijo Toy.

Añadió que, para las empresas que aún evalúan si comprar o construir, lo mejor es saber qué necesitan comprar, especialmente en un mercado saturado de proveedores, productos y servicios de IA.

"Para averiguar cómo comprar, necesitas saber qué problema intentas resolver y recordar que cada negocio se descompone en piezas", dijo. "Cuando compras, compras para resolver un problema, una parte de tu negocio".

Construir, añadió Toy, también puede ayudar con los costos. Para Just a Bite Better, ha implementado un sistema que fija un tope rígido al número de tokens o al costo que cada modelo puede usar mensualmente.

"Así es como puedes evitar un desastre, y eso es realmente importante porque es muy fácil despertarse por la mañana y encontrarse con una factura de $50,000", dijo Toy.