Cuando trabajo con empresas me encuentro un patrón claro:
👉 No todas están en el mismo punto de madurez tecnológica y por eso no hay una única solución y la consultoría toma sentido.
En el caso de querer montar una solución de IA como si fuera una paella aquí tienes una receta:
1️⃣ IaaS (Infrastructure as a Service)
⮑ Tienes los ingredientes crudos y decides todo: los ingredientes (aceite, arroz, agua y lo que quieras echarle a la paella), el fuego y la sartén.
En el mundo real para montar tu propia solución de plataforma cognitiva sería como montar tu propio clúster de GPUs en AWS para entrenar un modelo de IA desde cero.
🟢 Pros: máximo control
⚠️ Contras: máximo esfuerzo.
2️⃣ PaaS (Platform as a Service)
⮑ Te dan la sartén y el fuego: solo tienes que elegir ingredientes y decidir cuándo echarlos.
En el mundo real sería ir a un cloud provider y usar Vertex AI (Google), Azure OpenAI (Microsoft) o AWS Bedrock (AWS) para entrenar y desplegar modelos sin preocuparte de la infraestructura.
✅ Pros: Ahorro de tiempo, escalabilidad y foco en desarrollo.
⚠️ Contras: Menos control sobre la infraestructura y mayor dependencia del proveedor.
3️⃣ SaaS (Software as a Service)
⮑ Te sirven la paella en la mesa, lista para comer.
💻 En el mundo real sería hacer lo que mucha gente hacemos usar ChatGPT, Claude, Llama, Midjourney, etc para resolver necesidades puntuales de IA sin entrenar nada.
✅ Pros: Rápido, simple y sin preocupaciones técnicas.
⚠️ Contras: Poca personalización y dependencia total del proveedor.
📈 Madurez ≠ blanco o negro
Lo interesante es que una misma empresa puede estar en los tres niveles a la vez:
✅ SaaS para marketing (ChatGPT para textos)
✅ PaaS para su equipo de data (entrenar modelos propios)
✅ IaaS para cargas legacy que aún no migran