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

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

En este artículo, explicamos los métodos de desarrollo de IA y los factores principales que se deben tener en cuenta, así como las maneras de monetizar de forma eficiente estos productos, a la vez que se consideran las tendencias del mercado de IA japonés.

Conclusiones clave

• Construir con IA se refiere a la creación de sistemas y servicios que aplican machine learning, IA generativa y otras tecnologías para automatizar procesos empresariales, analizar datos y generar contenido.
  
• El desarrollo de IA se lleva a cabo en etapas, desde la definición de los objetivos y el retorno de la inversión (ROI), pasando por la validación de la prueba de concepto (PoC), hasta la implementación y la operación a gran escala.
  
• En el desarrollo de IA, presta atención a la precisión, la gestión de datos, la seguridad, los costos operativos y las leyes y pautas japonesas.
  
• Para monetizar los productos de IA, debes decidir una estructura de precios basada en la frecuencia de consumo y los costos operativos, y establecer un sistema que permita una gestión sencilla de la facturación y la emisión de facturas a medida que tu base de usuarios crece.
  

Construir con herramientas de IA

Construir con IA significa usar tecnologías como machine learning, aprendizaje profundo e IA generativa para crear sistemas y servicios que automaticen procesos empresariales, analicen datos y generen texto e imágenes. El campo abarca aplicaciones impulsadas por IA, pero también sistemas de pronóstico de demanda, funcionalidades de recomendación, chatbots, agentes de IA y herramientas que facilitan las operaciones internas.

Al escuchar el término «desarrollo de IA», algunas personas podrían imaginar la creación de un modelo de IA desde cero. Hoy en día, los modelos, las API, los servicios en la nube y las herramientas que no requieren programación o de poco código disponibles ofrecen otras formas de crear aplicaciones. Como resultado, quienes tienen una experiencia de desarrollo profesional limitada pueden crear productos de IA al combinar tecnología y plataformas listas para usarse.

Completar un sistema no es el objetivo final en el desarrollo de IA. Para garantizar el uso continuo, debes seguir mejorando al mismo tiempo que supervisas su precisión, seguridad, costos operativos y niveles de actividad. Si planeas ofrecer un producto de IA a nivel comercial, también debes planificar la monetización y la facturación desde la etapa de desarrollo.

El proceso básico del desarrollo de IA

El desarrollo de IA se lleva a cabo en etapas: conceptualización, prueba de concepto (PoC), implementación y operación.

La fase conceptual para determinar la dirección del desarrollo de IA

El paso inicial es definir claramente el resultado deseado. Antes de decidir sobre el modelo de IA y las herramientas de desarrollo que se adoptarán, considera los siguientes puntos:

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

Por ejemplo, al desarrollar un servicio de IA de cara al cliente, establece objetivos específicos, como ayudar a los usuarios a completar tareas más rápido o proporcionar funciones que fomenten el uso continuo, en lugar de simplemente aspirar a «crear un servicio que use IA».

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

La fase de PoC para verificar la viabilidad

Una vez que se aclararon los objetivos y las ideas durante la fase conceptual, el siguiente paso es llevar a cabo 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 proceder con el desarrollo a gran escala.

Por ejemplo, al desarrollar IA para pronosticar la demanda, prueba 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 respuestas adecuadas a las preguntas previstas y si reduce el tiempo que los representantes dedican a responder las consultas.

Con los hallazgos 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 confirmaste lo que la PoC puede lograr, creas un producto de IA que pueda ejecutarse en un entorno de producción. En esta etapa, integra modelos de IA y API, al mismo tiempo que desarrollas las funciones requeridas para el uso real, como 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 la cantidad de usuarios, ten en cuenta la velocidad de procesamiento, la seguridad, la gestión de datos y los costos operativos. Las API de IA y las plataformas en la nube pueden volverse más caras a medida que aumenta la actividad. Por lo tanto, crea el sistema pensando en el 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 ponerlo en marcha y pasar a la operación a gran escala.

La fase operativa de mejora continua

Los productos de IA requieren una mejora continua después del lanzamiento mediante el monitoreo de los patrones de actividad y la calidad de los resultados. A partir de las métricas de consumo y los comentarios de los usuarios, revisa la precisión de las respuestas 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 implementados, el contenido y la precisión de sus respuestas pueden cambiar para la misma pregunta. Confirma de forma periódica que el sistema continúa funcionando correctamente después del lanzamiento y ajusta la configuración o las capacidades según sea necesario.

Las tecnologías y los entornos necesarios para el desarrollo de IA

Las tecnologías y los entornos necesarios para el desarrollo de IA difieren según la escala del producto y las funcionalidades que se implementan. En esta sección se cubren los principales componentes y configuraciones técnicos que se utilizan:

Lenguajes de programación

En el desarrollo de IA, los lenguajes de programación construyen los modelos de IA y procesan los datos. Python se usa ampliamente para este trabajo debido a su gran cantidad de bibliotecas de machine learning y análisis de datos.

Al construir un producto de IA de principio a fin, podrías usar otros lenguajes dependiendo de la aplicación. Por ejemplo, JavaScript se usa para las interfaces de los servicios web, mientras que C++ es común en sistemas que requieren un procesamiento de alta velocidad.

Entornos de desarrollo y recursos de computación

El desarrollo de IA puede tener lugar en entornos locales, infraestructura en la nube, servidores dedicados y otros recursos. Para desarrollos a escala relativamente pequeña, una PC es suficiente. Los proyectos que involucran grandes conjuntos de datos o la colaboración de varias personas suelen beneficiarse de una configuración en la nube.

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

Frameworks y bibliotecas

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

Algunos ejemplos representativos incluyen PyTorch y TensorFlow para machine learning y aprendizaje profundo, y Pandas y NumPy para el análisis de datos. En el caso de la IA generativa, los desarrolladores suelen depender de los kits de desarrollo de software (SDK) para las API de IA, así como de los frameworks que facilitan el desarrollo de agentes de IA, como la generación aumentada por recuperación (RAG) y LangChain, que recuperan fuentes externas y las incorporan en las respuestas.

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

Se espera 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 en 2024, un aumento del 56.5 % respecto al año anterior. Se espera que el mercado siga creciendo y alcance los ¥4.19 billones proyectados para 2029.

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

Puntos para tener en cuenta en el desarrollo de IA

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

Determinar si la IA es necesaria

Si bien la IA es conveniente, no es la solución perfecta para todos los desafíos. Cuando las ramificaciones condicionales simples o los sistemas existentes son suficientes, 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 estás creando necesita precisión y flexibilidad, o si un sistema convencional será suficiente.

Prestar atención a la calidad y la gestión de los datos

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

Al manejar información de clientes o datos internos, limítalos al mínimo absoluto necesario y decide los métodos de almacenamiento y los permisos de acceso de forma anticipada. Establece en las primeras etapas del desarrollo qué entradas se proporcionarán a la IA y cómo se gestionarán.

No confiar ciegamente en las respuestas de la IA

La IA es buena para generar texto que suena verosímil, pero el contenido no siempre es preciso. Sus respuestas pueden contener información no fáctica, o la respuesta podría variar en función de cómo se formule la pregunta.

Es particularmente riesgoso tomar decisiones basándose únicamente en respuestas generadas por IA en campos como los contratos, las finanzas y la atención médica, donde la precisión es una gran preocupación. Decide con anticipación qué tareas dejar a la IA y cuáles requieren que un humano las revise.

Revisar las leyes y las normativas japonesas, y las pautas relacionadas con la IA

Al desarrollar y proporcionar IA en Japón, comienza por verificar las leyes y las normativas relevantes para los datos y los servicios involucrados, como la Ley de Protección de Datos Personales 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 y, al mismo tiempo, abordar los riesgos asociados. También se han publicado las Pautas para Operadores de Negocios de IA destinadas a las empresas que usan IA. Al ofrecer servicios impulsados por IA, mantente informado sobre estas reglas y pautas japonesas:

Monetización de productos de IA

Para mantener un producto de IA como negocio, ten en cuenta el desarrollo, los precios y los ingresos en conjunto. Como las comisiones de la API y los costos de procesamiento de la IA pueden 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 establecer una comisión fija, como un cargo mensual o anual. Funciona bien para las herramientas de redacción de IA y los servicios de soporte empresarial que se utilizan de forma continua. Como facilita la previsión de las ganancias, puedes planificar las operaciones continuas de forma más eficaz.

Sin embargo, sin límites de consumo, los usuarios intensivos pueden generar mayores gastos relacionados con la API y ejercer presión sobre las ganancias. Implementa medidas que incluyan límites de consumo según sea necesario o cargos adicionales por encima de un umbral definido.

Modelos de cobro por consumo

El cobro por consumo es un método en el que pagas según el consumo. Los precios se determinan por factores como la cantidad de solicitudes a la API de IA, los tokens, las imágenes generadas y el volumen de datos procesados.

Para los productos en los que las API de IA y los costos de computación aumentan con el consumo, este enfoque de precios puede ayudar a gestionar los gastos de forma más estricta. Una desventaja es que los pagos mensuales pueden ser más difíciles de predecir para los usuarios porque los cargos fluctúan.

Pago por uso

Como su nombre lo indica, el pago por uso es un método de pago en el que pagas cada vez que utilizas el servicio. Esto es ideal para los servicios que se necesitan de forma intermitente, como la creación de informes de IA, la generación de imágenes y el análisis de datos. Para los productos que no dependen de la facturación recurrente, es un enfoque de precios sencillo.

Facturación híbrida

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

Como garantiza un flujo de ingresos mensuales estable y 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, cómo se incurre en los costos y los patrones de consumo. A continuación, se presenta un resumen de los puntos principales que se deben tener en cuenta al elegir un modelo de facturación:

Alineación con la estructura de costos del producto

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

Veamos los gastos que implica ofrecer productos de IA:

Facilidad de gestión del presupuesto para los clientes

Al elegir un modelo de facturación, ten en cuenta los costos comerciales y con qué claridad los usuarios pueden comprender las comisiones. Si no entienden claramente cuánto costará el servicio, es posible que eviten usarlo o duden en adoptarlo desde el principio.

Especialmente para los productos de IA B2B, los precios claros facilitan la obtención de financiamiento interno y reducen la barrera de compra.

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

Cómo simplificar la facturación y la emisión de facturas para productos de IA

A medida que crecen los productos de IA, también aumenta el esfuerzo requerido para gestionar los planes, hacer un seguimiento del consumo, calcular las tarifas y emitir facturas. En particular, con la facturación híbrida y basada en el consumo, la gestión manual puede complicarse porque los montos facturados deben calcularse de acuerdo con el consumo.

Las herramientas especializadas como Stripe Billing pueden reducir considerablemente la carga de trabajo administrativa para la facturación y la emisión de facturas.

Cómo puede ayudarte Stripe Billing

Stripe Billing te permite facturar y gestionar a los clientes como quieras, desde la simple facturación recurrente hasta el cobro por consumo y los contratos negociados por ventas. Comienza a aceptar pagos recurrentes en todo el mundo en cuestión de minutos (sin necesidad de programación) o crea una integración personalizada a través de la API.

Stripe Billing puede ayudarte a realizar lo siguiente:

• Ofrecer tarifas flexibles: responde a la demanda de los usuarios más rápido y con modelos de tarifas flexibles, que incluyen consumo establecido por niveles, de comisión fija más excedentes y más. El soporte para cupones, pruebas sin cargo, prorrateos y complementos está incorporado.

• Expandirte a nivel mundial: aumenta la conversión al ofrecer los métodos de pago preferidos de los clientes. Stripe admite más de 125 métodos de pago locales y más de 130 monedas.

• Aumentar los ingresos y reducir la tasa de abandono: Mejora la captura de ingresos y reduce la tasa de abandono involuntario con Smart Retries y automatizaciones del flujo de trabajo de recuperación. Las herramientas de recuperación de Stripe ayudaron a los usuarios a recuperar más de USD 8200 millones en ingresos en 2025.

• Incrementar la eficiencia: utiliza las herramientas modulares de impuestos, elaboración de informes de ingresos y datos de Stripe para consolidar varios sistemas de ingresos en uno. Se integra fácilmente en software de terceros.

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Preguntas frecuentes sobre el desarrollo de IA