Busca "cuánto cuesta desarrollar un agente de IA" y obtienes una docena de guías que citan rangos —"de 20.000 a 500.000 dólares, depende"— y que nunca te dicen cuánto cobran ellas. El rango es técnicamente cierto y prácticamente inútil. Es el equivalente en precios a "depende", y existe porque la mayoría de las firmas prefiere que agendes una llamada antes de ver un número.
Nosotros publicamos los nuestros. Aquí están, qué los mueve, y el costo que ninguna de esas guías pone en el titular: la parte que aparece después del lanzamiento.
Lo que cobramos
Tarifa fija o time-and-materials, según cuánto se siga moviendo el alcance. Te decimos qué modelo proponemos en la primera llamada, y por qué.
- Discovery + evaluación — desde 8.000 USD, 1–2 semanas. Escribimos la evaluación y probamos que el problema es construible antes de que alguien se comprometa con un build. (Si no podemos escribir una evaluación defendible, lo decimos y paramos aquí — es el dinero más barato que vas a gastar.)
- Build, pequeño — 40.000–80.000 USD, 6–8 semanas.
- Build, mediano — 80.000–160.000 USD, 10–14 semanas.
- Auditoría / revisión de un sistema ya en producción o cerca de ella — 15.000–25.000 USD, 3 semanas, precio fijo.
Si esos rangos encajan en tu presupuesto, la primera llamada es sobre ingeniería, no un pitch de ventas. Si no encajan, te lo decimos y te derivamos a alguien que sí.
Qué mueve de verdad el número
La diferencia dentro de "build" no es arbitraria. Los factores de costo, más o menos en orden de importancia:
- Cuán irreversibles son las acciones. Un agente que redacta texto es barato. Un agente que envía el email, mueve el dinero, agenda el horario necesita límites de permisos, checkpoints humanos y verificación — y esa ingeniería es la mayor parte de la factura en un build serio.
- Superficie de integración. Una API limpia es barata. Cinco sistemas legacy con su propia autenticación, límites de tasa y modos de fallo es donde se van las semanas.
- Datos y recuperación. Si la respuesta a una pregunta de muestra no se encuentra en tu corpus con una cita que un humano aceptaría, todavía no tienes un build — tienes un proyecto de datos con presupuesto de IA. Ese trabajo es real y no es gratis.
- Profundidad de la evaluación. Una demo desechable no tiene evaluación. Un sistema que puedes operar tiene un harness que controla cada cambio. La evaluación no es un sobrecosto; es lo que abarata todo lo demás de mantener.
- Cumplimiento y seguridad. Datos regulados, aislamiento entre tenants, audit trails — cada uno suma alcance.
El costo que las otras guías entierran: el costo total de propiedad
Aquí está el número que destroza presupuestos, y casi nunca está en el rango del titular: la factura después del lanzamiento.
- El costo de uso sube. El tráfico de producción no es el tráfico de la demo. El gasto en tokens de un agente de múltiples pasos se compone, y los equipos que no eligieron el modelo más barato que pasa la evaluación ni diseñaron el loop para ser consciente del cache pagan varias veces lo que deberían — cada mes, para siempre.
- El mantenimiento es real. Los prompts derivan, los modelos se deprecan, las integraciones cambian. Planifica para mantenimiento continuo, no para un build único. La regla de la industria ronda el 15–25% del costo del build por año; el número es más bajo cuando el sistema se construyó con una evaluación y un runbook, porque puedes cambiar cosas sin romperlas.
- Los fallos silenciosos. El ítem más caro es el que nadie presupuestó: un sistema multi-agente que falla en silencio en producción porque nadie puede trazar lo que hizo. Un incidente que no puedes depurar cuesta más que el build.
Por esto existe nuestro paso de discovery, y por esto es barato: es la etapa donde ponemos números reales a todo esto antes de que hayas gastado el presupuesto del build.
Por qué publicamos precios cuando nadie lo hace
Los precios opacos hacen perder el tiempo a todos. Un comprador con un presupuesto de 50.000 y una firma que arranca en 200.000 gastan tres llamadas descubriendo que no encajan. Publicar los números significa que la única gente que llega a la primera llamada ya encaja con la aritmética — así que la llamada es ingeniería, no teatro de calificación.
Es el mismo instinto que todo lo demás que hacemos: di el número incómodo por adelantado, nombra el costo que aparece después, y deja que tomes la decisión con la cifra real en lugar del optimismo de un vendedor.
"Cuánto cuesta desarrollar un agente de IA" tiene una respuesta real, y "depende" es una forma de evitarla. Depende de la irreversibilidad, la integración, los datos y la evaluación — y el número más grande es el de después del lanzamiento, no el del build.
Los nuestros están publicados arriba. Si encajan, tráenos el problema, el responsable, el presupuesto y la fecha. Si no, te decimos quién sí — esa presentación es gratis.