“Desde unos 5.000 euros se puede hacer una prueba de concepto básica de IA”, Álvaro Montoya, Crayon

Entendiendo que cada organización tiene una escala y unas necesidades particulares, ¿qué coste inicial tiene para una empresa promedio incorporar capacidades de inteligencia artificial a través de las soluciones de IA de Crayon?

Crayon ofrece un enfoque modular y progresivo, lo que permite adaptar la inversión inicial al tamaño, madurez tecnológica y objetivos de cada organización. Se parte generalmente de proyectos piloto o PoC (Proof of Concept) que validan la viabilidad y el impacto del caso de uso, con costes controlados y tiempos de implementación muy reducidos. Desde unos 5.000 € puede accederse a una PoC básica. Esto reduce la barrera de entrada y permite comenzar con la IA sin necesidad de grandes inversiones iniciales. Además, en Crayon nos apoyamos en nuestras alianzas con fabricantes líderes para agilizar y hacer eficientes los despliegues a través de múltiples programas de incentivos.

Nuestro valor para hacer despliegues de IA eficientes y rentables es que trabajamos con IA desde hace más de 10 años. Somos usuarios convencidos de ella y ya hemos llevado a cabo más de 300 proyectos de IA aplicada en muy diversos sectores y gestionado más de 60 proyectos de LLM. Contamos con varios Centros de Excelencia de IA en todo el mundo desde los que damos soporte a nivel internacional y que están formados por un equipo de 150 profesionales con más de 80 certificaciones de data/IA

 

Una vez adoptada la IA, ¿cómo se mide el coste que genera su uso por parte de los clientes? ¿Existe un nivel de utilización a partir del cual se aplica un modelo de tarificación adicional?

El uso de soluciones de IA, especialmente si están basadas en la nube (como en Azure), se mide por consumo: recursos computacionales, almacenamiento, llamadas a modelos, etc. Crayon ayuda a configurar una arquitectura optimizada y escalable, que permite controlar el coste por uso real. A medida que aumenta el consumo, se pueden aplicar modelos de tarificación por niveles, pero siempre con un acompañamiento consultivo para anticipar y gestionar ese crecimiento.

En este sentido, los servicios de consultoría e ingeniería de datos que ofrecemos son fundamentales. Nuestro equipo diseña plataformas de datos con fines específicos que hacen operativo todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde el procesamiento de datos hasta el despliegue de modelos. Estableciendo una infraestructura sólida y escalable, capacitamos a las organizaciones para que descubran el potencial de las soluciones de IA ajustada a sus particularidades.

 

Considerando que los clientes podrían querer expandir el alcance de la IA en la organización, a medida que saquen provecho a sus ventajas, ¿qué modelo se aplica para escalar estas capacidades?

En el caso de Crayon, aplicamos un modelo escalable por módulos, lo que permite ampliar progresivamente el uso de la IA conforme evolucionan las necesidades del cliente. El enfoque se apoya en tres fases. Por una parte, la identificación y validación de oportunidades (AI Opportunity Assessment). Por otra, el prototipado y validación del modelo (AI Solution Validation). Y, como tercer paso, el despliegue y la operación en producción (AI Solution in Production). Esta propuesta permite crecer de forma estructurada, garantizando la sostenibilidad técnica y económica del proyecto.

 

Ciertas aplicaciones autónomas basadas en IA, como los agentes dedicados a la atención al cliente o las consultas internas de los empleados, pueden incrementar exponencialmente las cargas computacionales y el consumo de energía derivados de cada interacción. ¿Cómo se mide el coste generado por estas herramientas y cómo se traslada al cliente?

El coste de estas aplicaciones se mide principalmente en términos de capacidad computacional (CPU/GPU) requerida para cada interacción; de frecuencia de uso y volumen de usuarios o consultas; y de consumo energético asociado al uso de infraestructura.

Desde Crayon colaboramos con el cliente para diseñar arquitecturas eficientes y sostenibles, e implementar herramientas de monitorización de costes. El modelo modular facilita que se escale solo cuando sea necesario y con una visibilidad clara del impacto económico.

 

A la hora de tratar con los clientes, ¿cómo abordan el coste que les generará usar la IA en sus plataformas y aplicaciones empresariales? ¿Cómo les plantean el retorno de la inversión?

Crayon trabaja bajo una metodología basada en valor, donde cada caso de uso se vincula con indicadores de impacto específicos: eficiencia operativa, reducción de costes, mejora en la toma de decisiones, incremento de ingresos, etc. Esto permite definir KPI claros desde la fase inicial, calcular el ROI y justificar la inversión desde una perspectiva de negocio, no solo tecnológica.

Planificar todo es básico incluso en los despliegues con Microsoft Copilot, que permite ejecutar modelos de negocio basados en pequeños proyectos asequibles para prácticamente todo tipo de empresas en vez de plantearse grandes proyectos. Pero aquí también es necesario tener claro dónde, cómo y cuándo utilizarlo ya que cada producto de Microsoft tiene su sistema Copilot asociado. Además, es crítico conocer herramientas como MS Security Copilot para garantizar la seguridad que debe acompañar a todo despliegue de IA.

Crayon es uno de los 10 principales partners internacionales de Microsoft y Gold Partner, por lo que estamos especializados en el despliegue y optimización continua de Microsoft Copilot para hacerla rentable.

 

¿Hasta qué punto es necesario dotar a los empleados de equipos con capacidades para ejecutar IA en local, como los Copilot PC, para extender estas capacidades a los entornos híbridos?

No es estrictamente necesario, ya que muchas soluciones de IA pueden ejecutarse en la nube o en entornos híbridos. Sin embargo, en casos donde se integran herramientas como Microsoft Copilot, disponer de PC compatibles mejora la experiencia y productividad del usuario final. Crayon ayuda a evaluar esta necesidad caso a caso y plantea planes de adopción gradual de hardware cuando tiene sentido.

 

Una opción para ciertos sectores, como los altamente regulados, es contar con infraestructura de almacenamiento y computación propia para entrenar y usar la IA en entornos locales. ¿Qué coste mínimo puede tener montar esta TI en un entorno local o en colocation?

El coste depende del grado de capacidad requerida, pero montar una infraestructura mínima para entrenamiento y despliegue de IA en local (GPU servers, almacenamiento, redes, refrigeración, etc.) puede comenzar en torno a 50.000 € - 100.000 €, y escalar según las necesidades. En Crayon asesoramos a sectores regulados para diseñar arquitecturas híbridas o en colocation que cumplen normativas y optimizan la inversión.

 

Para aprovechar las ventajas de la IA las empresas necesitan formar a sus empleados, lo que en muchos casos requiere una inversión de tiempo y recursos ¿Cómo ayuda Crayon a los clientes en este sentido?

Crayon incorpora en su propuesta un componente formativo esencial, que incluye distintos elementos, como son workshops personalizados; sesiones de entrenamiento por roles (negocio, IT, analistas, etc.); materiales prácticos y guías de adopción; y también programas de gestión y adopción del cambio para facilitar la integración de IA en el día a día.

Esta formación forma parte del enfoque modular de Crayon, asegurando que la adopción tecnológica vaya acompañada de capacitación efectiva y un cambio cultural sostenible.