La inteligencia artificial (IA) se ha convertido rápidamente en una parte habitual de nuestras vidas y de nuestro trabajo, y las empresas y los particulares la usan a diario en la actualidad. Ahora hay más empresas que buscan ir más allá de los servicios de IA existentes y desarrollar sistemas adaptados a sus propios servicios y operaciones.

Para contribuir al éxito del desarrollo de la IA en un entorno empresarial, ten en cuenta la viabilidad técnica, las operaciones posteriores al desarrollo, los costes y la monetización. Los productos de IA, en particular, pueden incurrir en gastos fluctuantes de la interfaz de programación de aplicaciones (API) y de computación vinculados a los niveles de actividad, de modo que diseña un modelo de facturación que se adapte a las funcionalidades del servicio.

En este artículo explicamos los métodos de desarrollo de la IA y los principales factores que hay que tener en cuenta, así como las formas de monetizar de forma eficiente estos productos considerando las tendencias del mercado de la IA en Japón.

De un vistazo

• La creación con IA hace referencia a la creación de sistemas y servicios que aplican el machine learning, la IA generativa y otras tecnologías para automatizar los procesos empresariales, analizar datos y generar contenido.
  
• El desarrollo de la IA se realiza por etapas, desde la definición de los objetivos y del retorno de la inversión (ROI), pasando por la validación de la prueba de concepto (PoC), hasta la implementación y el funcionamiento a gran escala.
  
• En el desarrollo de la IA, presta atención a la precisión, a la gestión de datos, a la seguridad, a los costes operativos y a las directrices y leyes japonesas.
  
• Para monetizar los productos de IA, tienes que decidir una estructura de precios basada en la frecuencia de uso y en los costes operativos, así como establecer un sistema que permita gestionar fácilmente la facturación y la emisión de facturas a medida que crezca tu base de usuarios.
  

Creación con herramientas de IA

La creación con IA consiste en usar tecnologías como el machine learning, el aprendizaje profundo y la IA generativa para crear sistemas y servicios que automaticen los procesos empresariales, analicen datos y generen texto e imágenes. Este campo abarca aplicaciones basadas en IA, pero también sistemas de previsión de la demanda, funcionalidades de recomendación, chatbots, agentes de IA y herramientas que ayudan en las operaciones internas.

Al escuchar el término «desarrollo de IA», algunas personas podrían imaginar la creación de un modelo de IA desde cero. En la actualidad, los modelos disponibles, las API, los servicios en la nube y las herramientas sin programación o con poco código proporcionan otras formas de crear aplicaciones. Como resultado, aquellos que tienen una experiencia de desarrollo profesional limitada pueden crear productos de IA combinando tecnologías y plataformas ya preparadas.

Completar un sistema no es el objetivo final en el desarrollo de la IA. Para garantizar un uso continuado, debes seguir introduciendo mejoras al mismo tiempo que supervisas su precisión, su seguridad, sus costes operativos y sus niveles de actividad. Si tienes pensado ofrecer comercialmente un producto de IA, también tendrás que planificar la monetización y la facturación desde la fase de desarrollo.

El proceso básico de desarrollo de IA

El desarrollo de IA avanza en etapas: conceptualización, PoC, implementación y operación.

La fase conceptual para determinar la dirección del desarrollo de IA

El paso inicial es definir claramente el resultado previsto. Antes de decidir el modelo de IA y las herramientas de desarrollo a adoptar, ten en cuenta los siguientes puntos:

• ¿Quién lo usará?
  Identifica a los usuarios objetivo del producto de IA, como usuarios particulares o usuarios empresariales.
  
• ¿Qué problema o problemas resolverá?
  Identifica los problemas a los que se enfrentan los usuarios y aclara el valor que aportará el producto de IA.
  
• ¿Qué logrará?
  Define los resultados empresariales que quieres lograr, como aumentar el número de usuarios, mejorar las tasas de conversión o fomentar el uso continuado.
  

Por ejemplo, al desarrollar un servicio de IA de cara al cliente, establece objetivos concretos como ayudar a los usuarios a completar sus tareas más rápido u ofrecer funciones que fomenten su uso continuado, en lugar de aspirar simplemente a «crear un servicio que use la IA».

También debes evaluar el ROI comparando los costes de desarrollo y operativos con los ingresos o el consumo que se espera que genere el producto. Evaluar la viabilidad comercial en la fase de planificación puede ayudarte a decidir si debes seguir adelante con la PoC y el desarrollo completo.

La fase de PoC para verificar la viabilidad

Una vez aclarados los objetivos y las ideas durante la fase conceptual, el siguiente paso es realizar una PoC. En esta etapa, la validación a pequeña escala ayuda a determinar si las funciones de IA previstas son viables y ofrecen la precisión y la eficacia suficientes antes de continuar con el desarrollo a gran escala.

Por ejemplo, al desarrollar IA para pronosticar la demanda, comprueba con qué precisión predice la demanda real en función de los datos históricos. Si la IA está diseñada para responder a las consultas de los clientes, comprueba si proporciona las respuestas adecuadas a las preguntas previstas y reduce el tiempo que los representantes dedican a responder dichas consultas.

Usando los resultados de la PoC, revisa las funciones, los datos y la estrategia de desarrollo según sea necesario, y decide si el proyecto está listo para la implementación a gran escala.

La fase de implementación para crear un producto de IA

Una vez que hayas confirmado lo que puede lograr la PoC, debes crear un producto de IA que pueda ejecutarse en un entorno de producción. En esta etapa, integra modelos de IA y API, a la vez que desarrollas las funciones requeridas para el uso real, lo que incluye una interfaz de usuario, una base de datos, funciones de autenticación y la integración con los sistemas existentes.

Para garantizar un funcionamiento estable a medida que aumenta el número de usuarios, ten en cuenta la velocidad de procesamiento, la seguridad, la gestión de los datos y los costes operativos. Las plataformas en la nube y las API de IA pueden encarecerse a medida que aumenta la actividad. Por lo tanto, debes crear el sistema pensando en su uso real.

Después de la implementación, prueba las respuestas de la IA, los resultados de las predicciones, la usabilidad del sistema y el rendimiento general antes de su implementación y paso a la operación a gran escala.

La fase operativa de mejora continua

Los productos de IA requieren una mejora continua tras su lanzamiento a través de la supervisión de los patrones de actividad y la calidad de la respuesta. A partir de las métricas de consumo y los comentarios de los usuarios, revisa la precisión de la respuesta y la velocidad de procesamiento para mejorar la usabilidad desde la perspectiva del usuario.

Además, cuando se actualizan los modelos de IA o los servicios externos establecidos, el contenido y la precisión de sus respuestas podrían cambiar para una misma pregunta. Confirma de forma periódica que el sistema siga funcionando correctamente tras el lanzamiento y ajusta la configuración o las funcionalidades según sea necesario.

Tecnologías y entornos necesarios para el desarrollo de la IA

Las tecnologías y los entornos necesarios para el desarrollo de la IA difieren según el alcance del producto y de las funcionalidades que se vayan a implementar. Esta sección abarca los principales componentes técnicos y las configuraciones que se usan:

Lenguajes de programación

En el desarrollo de la IA, los lenguajes de programación crean los modelos de IA y procesan los datos. Python se usa mucho en este ámbito por su gran cantidad de bibliotecas para machine learning y análisis de datos.

Al crear un producto de IA de extremo a extremo, podrías usar otros lenguajes en función de la aplicación. Para ilustrarlo, JavaScript se usa en las interfaces de los servicios web, mientras que C++ es común en los sistemas que requieren un procesamiento de alta velocidad.

Entornos de desarrollo y recursos informáticos

El desarrollo de la IA se puede llevar a cabo en entornos locales, en infraestructuras en la nube, en servidores dedicados y en otros recursos. Para los desarrollos a una escala relativamente pequeña, será suficiente usar un ordenador. Los proyectos que entrañan grandes conjuntos de datos o la colaboración de múltiples personas suelen beneficiarse de las configuraciones en la nube.

El entrenamiento de la IA y el procesamiento de los datos también requieren recursos computacionales, como CPU, GPU, memoria y almacenamiento. Se recomienda usar GPU de alto rendimiento, en especial para entrenar modelos personalizados y gestionar grandes cantidades de datos. Por el contrario, las API de IA existentes eliminan la necesidad de ejecutar el modelo internamente, lo que puede reducir los requisitos informáticos a gran escala.

Frameworks y bibliotecas

Los frameworks y las bibliotecas ayudan en tareas como la creación de modelos, el entrenamiento y el procesamiento de datos en el desarrollo de la IA. Las funciones que se suelen usar habitualmente ya están disponibles, por lo que no es necesario escribir programas desde cero.

Entre los ejemplos representativos se incluyen PyTorch y TensorFlow para machine learning y aprendizaje profundo, así como Pandas y NumPy para el análisis de datos. En la IA generativa, los desarrolladores suelen basarse en los kits de desarrollo de software (SDK) para las API de IA, al igual que en los frameworks que ayudan en el desarrollo de agentes de IA, como la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) y LangChain, que recuperan fuentes externas y las incorporan a las respuestas.

El mercado de IA en expansión y su adopción corporativa en Japón

Se prevé que las empresas japonesas sigan invirtiendo en el desarrollo de tecnología de IA.

Según el Libro Blanco de Información y Comunicaciones de 2025 del Ministerio de Asuntos Internos y Comunicaciones, el mercado nacional de sistemas de IA alcanzó los 1,34 billones de ¥ en 2024, lo que supone un aumento del 56,5 % respecto al año anterior. Se prevé que el mercado siga creciendo, y que alcance la cifra prevista de 4,19 billones de ¥ para 2029.

Las empresas usan cada vez más la IA generativa para una variedad de tareas, como la programación, el resumen de textos, el marketing y el soporte al cliente. Si bien hasta la fecha muchas iniciativas se han centrado en abordar la escasez de mano de obra y en mejorar la eficiencia operativa, el país podría ver cómo los nuevos servicios basados en IA ganan impulso.

Puntos que hay que tener en cuenta en el desarrollo de la IA

En el desarrollo de la IA, presta atención a los aspectos técnicos, junto con el tratamiento de los datos, los resultados del sistema y las normativas japonesas.

Cómo determinar si la IA es necesaria

Aunque la IA es práctica, no es la solución perfecta para cualquier desafío. Si es suficiente usar sistemas existentes o bifurcaciones condicionales simples, introducir la IA puede hacer que el desarrollo y las operaciones sean más complejos.

Antes de elegir un enfoque de desarrollo, determina si el producto que vas a crear necesita precisión y flexibilidad, o si será suficiente usar un sistema convencional.

Presta atención a la calidad y a la gestión de los datos

La precisión de los análisis y de las predicciones de la IA depende, en gran medida, de la calidad de los datos de entrenamiento. Si el conjunto de entrenamiento contiene información desactualizada, imprecisa o sesgada, esto podría repercutir negativamente en los resultados y en la toma de decisiones de la IA.

Al tratar la información de los clientes o datos internos, limita este tratamiento al mínimo absolutamente necesario y decide con antelación los métodos de almacenamiento y los permisos de acceso. Establece, en una fase temprana del desarrollo, las entradas que se van a proporcionar a la IA y cómo se van a gestionar.

No confíes ciegamente en las respuestas de la IA

La IA es buena a la hora de generar texto que suena verosímil, pero el contenido no siempre es preciso. Es posible que sus respuestas contengan información que no se ajusta a los hechos, o que la respuesta varíe en función de cómo se formule la pregunta.

Es particularmente arriesgado tomar decisiones basadas únicamente en respuestas generadas por IA en ámbitos en los que la precisión es primordial, como los contratos, las finanzas y la atención sanitaria. Decide de antemano qué tareas dejar a cargo de la IA y cuáles requieren revisión humana.

Revisa las normativas y las leyes japonesas, además de las directrices relacionadas con la IA

A la hora de desarrollar y proporcionar IA en Japón, empieza verificando las leyes y las normativas que conciernen a los datos y a los servicios en cuestión, como la Ley sobre protección de la información personal y la Ley de derechos de autor.

La Ley de IA entró en vigor en 2025 para promover la investigación, el desarrollo y el uso de la IA, al mismo tiempo que se abordan los riesgos asociados. También se han publicado unas Directrices para operadores de empresas de IA dirigidas a las empresas que usan IA. Si ofreces servicios habilitados para la IA, mantente al día de estas normas y directrices japonesas:

Monetización de productos de IA

Para mantener un producto de IA como negocio, ten en cuenta, al mismo tiempo, el desarrollo, los precios y los ingresos. Dado que las comisiones de la API y los costes de procesamiento de la IA podrían aumentar con el consumo, elige un enfoque de precios que se adapte a tu producto.

Suscripciones

Una suscripción es un método de facturación que implica el establecimiento de una comisión fija, como un cargo mensual o anual. Funciona bien en las herramientas de escritura de IA y en los servicios de soporte empresarial que se usan de forma continua. Como hace que los beneficios sean más fáciles de prever, puedes planificar las operaciones continuas de forma más eficaz.

Sin embargo, sin límites de consumo, los usuarios intensivos pueden incurrir en mayores gastos relacionados con la API y ejercer presión sobre los beneficios. Implementa medidas como límites de consumo, según sea necesario, o cargos adicionales por encima de un umbral definido.

Facturación basada en el consumo

La facturación basada en el consumo es un método en el que pagas en función de lo que consumes. El precio viene determinado por factores como el número de solicitudes de la API de IA, los tokens, las imágenes generadas y el volumen de datos procesados.

En los productos en los que las API de IA y los costes informáticos aumentan con el consumo, este enfoque de precios puede ayudar a gestionar los gastos más de cerca. Un inconveniente es que los pagos mensuales pueden ser más difíciles de predecir para los usuarios, ya que los cargos fluctúan.

Pago por uso

Como su nombre indica, el pago por uso es un método de pago en el que pagas cada vez que usas el servicio. Es ideal para los servicios que se necesitan de forma intermitente, como crear informes de IA, generar imágenes y analizar datos. Para los productos que no dependen de la facturación recurrente, es un enfoque de precios directo.

Facturación híbrida

El modelo híbrido combina varios métodos de facturación. Por ejemplo, podrías fijar una comisión mensual como tarifa base y cobrar una comisión adicional por la actividad que supere un determinado umbral.

Dado que garantiza un flujo de beneficios mensuales estable, a la vez que permite que los ingresos crezcan con un mayor consumo, este método de facturación se adapta bien a los productos de IA.

Cómo elegir el modelo de facturación adecuado para tu producto de IA

La idoneidad de los diferentes métodos de facturación para los productos de IA depende de la naturaleza del servicio, de cómo se incurren los costes y de los patrones de consumo. A continuación, te indicamos los puntos principales a tener en cuenta al elegir un modelo de facturación:

Alineación con la estructura de costes del producto

Para los servicios que involucran API de IA y procesamiento computacional, donde los costes aumentan junto con el consumo, es apropiada la facturación híbrida o basada en el consumo. Para los servicios donde las fluctuaciones de costes vinculadas a la actividad son mínimas, es más adecuado un modelo de suscripción de tarifa fija.

Veamos los gastos que conlleva ofrecer productos de IA:

Facilidad de gestión del presupuesto para los clientes

Al elegir un modelo de facturación, ten en cuenta los costes comerciales y la claridad con la que los usuarios pueden entender las tarifas. Si no entienden claramente cuánto costará el servicio, podrían evitar usarlo o dudar en adoptarlo desde el principio.

Especialmente en el caso de los productos B2B de IA, tener unos precios claros facilita la obtención de financiación interna y reduce las barreras de compra.

Dado que los métodos de pago que resultan más fáciles para los usuarios difieren según la persona, una consideración clave es ofrecer múltiples opciones de precios y dejar que los usuarios elijan.

Cómo simplificar la facturación de los productos de IA

A medida que crecen los productos de IA, también aumenta el esfuerzo necesario para gestionar los planes, hacer un seguimiento del consumo, calcular las tarifas y emitir las facturas. En especial en el caso de la facturación híbrida y la basada en el consumo, la gestión manual puede resultar complicada, ya que los importes de las facturas deben calcularse en función del consumo.

Las herramientas especializadas como Stripe Billing pueden reducir considerablemente la carga de trabajo administrativo de las tareas de facturación.

Cómo puede ayudarte Stripe Billing

Stripe Billing te permite facturar y gestionar clientes como quieras, desde facturación recurrente simple hasta facturación basada en el consumo y contratos negociados de ventas. Empieza a aceptar pagos recurrentes internacionales en cuestión de minutos, sin programación requerida, o crea una integración personalizada usando la API.

Esto es lo que puedes conseguir con Stripe Billing:

• ** Ofrecer tarifas flexibles:** responde a las necesidades de tus usuarios más rápido con modelos de tarifas flexibles, como las tarifas por uso, por niveles, tarifas planas con cargos por consumo adicional, etc. Además, es compatible con cupones, pruebas gratuitas, prorratas y extensiones de forma nativa.

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Preguntas frecuentes sobre el desarrollo de IA