Desarrollar o comprar IA: un estudio de empresas brasileñas
La IA lista para usar y el trabajo de desarrollo suelen coexistir en una misma empresa. Un nuevo análisis de la encuesta brasileña TIC Empresas 2025 distingue el trabajo de la plantilla del encargado a proveedores y propone una ficha para aclarar quién se responsabiliza de cada tarea.
Empresas formales brasileñas de determinados sectores con 10 o más personas ocupadas; para responder a las preguntas sobre IA deben tener un área o un especialista en TI. TIC Empresas 2025, con entrevistas de febrero de 2025 a enero de 2026. Análisis finalizado el 17 de octubre de 2026.
Resumen
Entre las empresas brasileñas que cumplen los criterios del estudio, usan IA en marketing o ventas y respondieron a todas las preguntas sobre su obtención, el 69,0% declaró tanto adquirir IA lista para usar como desarrollar o modificar sistemas. Entre las que adquirieron IA lista para usar dentro de ese grupo, la proporción fue del 81,1%. Los respectivos intervalos de confianza puntuales del 95% son del 61,9% al 76,1% y del 74,7% al 87,5%.[1][4]
Estas estimaciones ponderadas proceden de TIC Empresas 2025, que abarca empresas formales de determinados sectores con 10 o más personas ocupadas. Las preguntas sobre IA requieren un área o un especialista en TI. El análisis incluye 447 empresas con respuestas completas, de las cuales 376 adquirieron sistemas listos para usar, entrevistadas entre febrero de 2025 y enero de 2026. Las respuestas describen el conjunto de sistemas de IA de la empresa, no necesariamente su aplicación de marketing ni un mismo sistema. La implicación práctica es identificar quién desarrolla, modifica y mantiene cada sistema, incluidos los proveedores contratados para ello.
Un responsable de marketing plantea una pregunta que parece sencilla: ¿desarrollamos una herramienta de IA o compramos una? La conversación empieza con una lista de productos y una posible propuesta de desarrollo. Poco después, alguien pregunta quién adaptará el sistema, quién revisará sus resultados y quién lo arreglará cuando cambien las necesidades del negocio.
Esas preguntas pueden implicar a distintas personas y distintos sistemas. Adquirir un producto listo para usar no explica todo lo que una empresa hace con IA. Del mismo modo, que haya empleados revisando contenido generado por IA no significa que desarrollen el software.
Analizamos las respuestas de las mismas empresas sobre cómo obtuvieron sus sistemas en la encuesta empresarial pública de Brasil. El resultado ofrece una referencia concreta para decidir entre desarrollar y comprar. La encuesta habla de «adquiridos listos para usar», lo que no implica necesariamente una compra o una suscripción de pago.
Una empresa puede recurrir a varias vías para obtener IA

- Adquirir software listo para usar
- Desarrollar o modificar con empleados
- Encargar el desarrollo o la modificación
Desarrollar, adquirir y encargar son trabajos distintos
La encuesta distingue cinco vías: software o sistemas de IA desarrollados por empleados; modificados por empleados; sistemas de código abierto modificados por empleados; sistemas adquiridos listos para usar; y sistemas desarrollados o modificados por proveedores externos contratados para ese trabajo. Una empresa puede declarar varias vías.[2]
Agrupamos las tres primeras como desarrollo o modificación internos. El trabajo encargado a proveedores se mantiene aparte, porque lo realiza alguien ajeno a la empresa. Adquirir un producto que un proveedor ya ofrece no demuestra que se le haya encargado desarrollarlo. Asimismo, modificar software no equivale necesariamente a entrenar un modelo de IA.
La definición de tecnología también es más amplia que la IA generativa. Incluye análisis de lenguaje e imágenes, reconocimiento de voz, predicción, automatización de flujos de trabajo y máquinas físicas autónomas. Los resultados no deben interpretarse como estadísticas exclusivas sobre chatbots, herramientas de redacción con IA o agentes de IA.[2]
Hay una relación importante que el cuestionario no establece. Pregunta cómo obtiene la empresa sus sistemas de IA y, por separado, si usa IA en marketing o ventas. Una empresa podría adquirir un producto de marketing listo para usar y encargar un sistema para otras operaciones de la empresa, sin relación con él. También podría declarar varias vías para sistemas relacionados. Podemos identificar la combinación dentro de la empresa, pero no asignar una vía a su aplicación de marketing.
La adquisición de IA lista para usar suele ir acompañada de desarrollo o modificación
Entre las 447 empresas que cumplen los criterios, usan IA en marketing o ventas y dieron respuestas completas sobre su obtención, se estima que el 69,0% declaró adquirir sistemas listos para usar junto con al menos una vía de desarrollo o modificación. Su intervalo de confianza puntual del 95% es del 61,9% al 76,1%. Otro 16,1% declaró adquirir sistemas listos para usar sin ninguna de esas vías adicionales, con un intervalo del 10,5% al 21,6%.[1][4]
Son porcentajes ponderados. El primer resultado procede de 307 empresas encuestadas, pero dividir 307 entre 447 daría la proporción sin ponderar de la muestra, no la estimación de población. Los pesos de la encuesta tienen en cuenta cómo representan las empresas encuestadas a la población definida.
Acotemos ahora la pregunta a las 376 empresas con respuestas completas que declararon adquirir sistemas listos para usar. En ese grupo, las mismas 307 empresas equivalen a un 81,1% estimado que también declaró desarrollo o modificación, con un intervalo del 95% entre el 74,7% y el 87,5%. Ha cambiado el denominador. El 69,0% y el 81,1% describen la misma combinación desde dos perspectivas; no son dos hallazgos independientes.
Para un responsable de marketing, la implicación es una pregunta interna: ¿qué trabajo se realiza además de adquirir las herramientas? La respuesta puede implicar a empleados, proveedores contratados o ambos. La encuesta no demuestra que se haya modificado el propio producto listo para usar. Por eso, un inventario útil empieza por cada sistema y el trabajo asociado a él.
Combinaciones seleccionadas de obtención de IA entre empresas que la usan en marketing o ventas
Ambas filas usan las 447 empresas encuestadas con respuestas completas sobre su obtención. Los porcentajes están ponderados.
| Combinación de vías declarada | Estimación | Intervalo del 95%: límite inferior | Intervalo del 95%: límite superior |
|---|---|---|---|
| Adquisición de sistemas listos para usar más desarrollo o modificación | 69,0 % | 61,9 % | 76,1 % |
| Adquisición de sistemas listos para usar sin ninguna vía de desarrollo o modificación | 16,1 % | 10,5 % | 21,6 % |
Identifica por separado las responsabilidades de empleados y proveedores
Dentro del grupo que adquirió sistemas listos para usar y dio respuestas completas, el 66,3% declaró desarrollo o modificación encargados a proveedores y el 39,0%, desarrollo o modificación internos. Las categorías se solapan: el 24,2% declaró ambas. Sumar los dos porcentajes contaría algunas empresas dos veces.[4]
Las cuatro combinaciones aclaran los papeles. El trabajo encargado a proveedores sin trabajo interno representa el 42,1%; el trabajo interno sin encargos a proveedores, el 14,8%; ambos, el 24,2%; y ninguno, el 18,9%. Todos los grupos de este gráfico también declararon adquirir sistemas listos para usar. «Ninguno» significa que no declararon ninguna de las dos vías adicionales de desarrollo, no que la empresa carezca de IA o de personal responsable de ella.
La diferencia entre el trabajo encargado a proveedores y el interno es de 27,3 puntos porcentuales, con un intervalo puntual del 95% de 14,0 a 40,5 puntos. Calculamos la diferencia dentro de cada réplica de la encuesta, conservando la relación entre ambas respuestas. Describe con qué frecuencia se declararon esos papeles, no su proporción del gasto, del tiempo de trabajo o del valor para la empresa.
Esta distinción importa cuando un responsable de marketing pregunta quién puede cambiar algo. Un empleado quizá pueda ajustar directamente un sistema, mientras que un proveedor puede necesitar especificaciones, un alcance acordado y una entrega formal. Una empresa que recurre a ambas vías necesita saber cuál se aplica al cambio solicitado. La encuesta no establece qué tal funcionó ninguna de estas formas de organizarse.
¿Qué trabajo de desarrollo o modificación declaran las empresas?
Los cuatro grupos declararon adquirir sistemas listos para usar. El denominador son las 376 empresas que los adquirieron y dieron respuestas completas, dentro del grupo que usa IA en marketing o ventas.
| Combinación de vías declarada | Estimación | Intervalo del 95%: límite inferior | Intervalo del 95%: límite superior |
|---|---|---|---|
| Trabajo encargado a proveedores, sin trabajo interno | 42,1 % | 33,0 % | 51,2 % |
| Trabajo interno, sin trabajo encargado a proveedores | 14,8 % | 8,0 % | 21,7 % |
| Trabajo interno y encargado a proveedores | 24,2 % | 15,9 % | 32,5 % |
| Ni trabajo interno ni encargado a proveedores | 18,9 % | 12,5 % | 25,3 % |
Una referencia concreta para una decisión ya estudiada
Combinar vías internas y externas para obtener IA no es una idea nueva. La investigación de Hoffreumon, Forman y van Zeebroeck de 2024 estudia la adquisición de sistemas listos para usar y el desarrollo o la personalización internos en 3.143 empresas europeas. Su resumen publicado señala que las vías suelen complementarse.[6]
El propio libro de Cetic de 2025 presenta porcentajes separados de las vías de obtención de IA y analiza cómo conviven distintas formas de adopción. Nuestra aportación es más acotada: estimar de forma reproducible qué vías declaran las mismas empresas brasileñas dentro del grupo definido que usa IA en marketing o ventas, distinguiendo el trabajo de empleados del encargado a proveedores.[5]
Esa referencia ayuda a plantear una revisión, pero no permite elegir un proveedor ni resolver un caso de inversión. Una forma de trabajar habitual puede ser inadecuada para un negocio concreto. La decisión relevante es si la propuesta puede realizar la tarea prevista y si alguien podrá mantenerla después de la entrega.
Un proveedor ficticio identifica el trabajo asociado a sus herramientas de IA
Imagina un proveedor brasileño ficticio de mobiliario de oficina. Su equipo de marketing adquiere una herramienta existente para redactar descripciones de productos. Los empleados también modifican un sistema interno de IA que clasifica las consultas recibidas, mientras que se encarga a un desarrollador externo adaptar otro sistema para prever ventas. Son ejemplos ilustrativos, no una empresa encuestada ni una combinación recomendada.
El responsable de marketing empieza con una petición: mantener las descripciones de productos al día cuando cambian las especificaciones. La herramienta de redacción adquirida es solo una parte de la tarea. Alguien debe aportar las especificaciones aprobadas, revisar el borrador y decidir cuándo está listo. Esas responsabilidades no significan, por sí solas, que la empresa haya desarrollado o modificado software de IA.
El sistema de consultas plantea otra pregunta. Un empleado cambió la forma de asignarlas, así que el equipo identifica quién entiende esa modificación, cómo se detecta una asignación errónea y quién puede revertir un cambio inadecuado. En el caso del sistema de previsión encargado a un tercero, comprueba qué entregará el desarrollador externo, qué cambios están incluidos y quién responderá después de la entrega.
El equipo dedica una fila de la ficha a cada uno de los tres sistemas. Una única etiqueta de «compramos IA» ocultaría la modificación realizada por empleados y el trabajo encargado a terceros; una de «desarrollamos IA» ocultaría el producto adquirido. El inventario no obliga a obtener los tres sistemas de la misma forma.
Las acciones resultantes son concretas: nombrar a quien revisa las descripciones, documentar el cambio del sistema de consultas y acordar la entrega del sistema de previsión. El ejemplo no afirma que haya ahorros o mejoras de rendimiento. Para saber si esas acciones mejoran el negocio harían falta pruebas de su trabajo real.
Usa una ficha de responsabilidades antes de decidir cómo obtener la próxima aplicación de IA
Usa una fila por cada sistema existente o aplicación propuesta. Empieza por una tarea concreta, como preparar textos de producto o clasificar consultas comerciales. Evita una fila llamada solo «IA de marketing»: oculta el trabajo que debe hacer la herramienta. Esta ficha es una sugerencia práctica, no una intervención evaluada en la encuesta.
Anota el sistema y la tarea. Escribe su nombre, la pregunta del negocio a la que responde, la información que utiliza y el resultado sobre el que alguien actúa. Identifica a una persona que pueda mostrar el proceso actual. Si la herramienta propuesta aún no existe, separa la tarea prevista de las suposiciones sobre lo que entregará.
Anota cómo se obtiene y cómo se modifica. Marca adquisición de un sistema listo para usar, desarrollo o modificación por empleados, desarrollo o modificación encargados a proveedores, o una combinación. Describe el trabajo concreto que justifica cada marca. Distingue el uso habitual, la revisión de contenido y la configuración de la afirmación de que la plantilla desarrolló el software; consulta al responsable técnico si no está claro.
Identifica a los responsables de la entrega y el mantenimiento. Aclara quién acepta un cambio entregado, quién mantiene al día la información de entrada, quién atiende los fallos y quién puede autorizar una sustitución. Si interviene un proveedor, anota las responsabilidades que realmente acepta. Un nombre de contacto no explica qué sucede cuando esa persona no está disponible.
Define una revisión y una alternativa de salida. Elige un ejemplo concreto que el sistema debería resolver y una situación conocida que necesite revisión humana. Anota cómo revisará el equipo el resultado y qué hará si el sistema no está disponible o no es adecuado. Usa información de prueba autorizada; no des por hecho que puedes compartir los datos existentes de clientes con un nuevo proveedor.
Una fila completa debería leerse como una instrucción que alguien pueda seguir: «Herramienta de descripciones de producto; ficha de especificaciones aprobada; borrador revisado por el editor del catálogo; cambios de producto aportados por el equipo de producto; fallos comunicados al responsable de la herramienta; uso del texto aprobado anterior mientras se resuelve el fallo». El ejemplo describe responsabilidades. No clasifica la edición habitual como desarrollo de IA.
Identifica la tarea, la entrega y la próxima revisión

Identifica el sistema
Anota la tarea, la información de entrada y el resultado esperado.
Asigna el trabajo
Distingue las responsabilidades de empleados de los compromisos del proveedor.
Planifica la próxima revisión
Acuerda quién revisa los cambios y atiende los problemas.
Compara propuestas completas, incluido el trabajo posterior a la entrega
Para una aplicación nueva, compara las opciones con la misma tarea y los mismos criterios de revisión. Pregunta qué resuelve un producto existente tal como se ofrece, qué requeriría trabajo de empleados y qué entregaría un proveedor contratado. Mantén esas respuestas separadas antes de comparar cualquier combinación propuesta.
Si preparas un presupuesto, distingue el precio del producto del trabajo de desarrollo, revisión, mantenimiento y entrega. Utiliza los presupuestos y las estimaciones de tiempo de tu propia empresa. La encuesta brasileña no mide ninguno de esos costes, por lo que sus porcentajes no pueden justificar que adquirir, desarrollar o encargar vaya a ser más barato.
Si la empresa ya tiene varios sistemas, completa el inventario antes de añadir otra etiqueta a su estrategia. El resultado central es que la adquisición de sistemas listos para usar suele coexistir con otras vías en este grupo concreto. El siguiente paso útil es identificar las responsabilidades correspondientes en tu negocio y tenerlas claras al tomar la próxima decisión.
Cómo calculamos las combinaciones de vías para obtener IA
Analizamos el archivo público de TIC Empresas 2025 de NIC.br/Cetic.br, sometido a tratamiento de confidencialidad, obtenido el 17 de octubre de 2026. Abarca empresas formales activas de Brasil con 10 o más personas ocupadas en determinados sectores de industria manufacturera, construcción, comercio y servicios. «Personas ocupadas» es un concepto más amplio que empleados asalariados. Se excluyen las empresas por debajo del umbral, las empresas públicas y los sectores fuera del marco de la encuesta.[1][3]
Las entrevistas se realizaron de febrero de 2025 a enero de 2026, con el módulo de IA en las tres oleadas. Para responder se requiere un área o un especialista en TI y usar al menos una tecnología de IA de la lista. H10_A identifica el uso actual en marketing o ventas; H9A_A–E identifica las vías de obtención. Estas preguntas sobre IA no especifican un periodo de recuerdo de 12 meses.[2][3][8]
El archivo público contiene 4.171 registros, entre ellos 1.085 empresas que declaran usar IA y 472 que la usan en marketing o ventas. De estas últimas, 447 responden sí o no a los cinco ítems de obtención; representan el 96,7% ponderado del grupo. Los gráficos principales usan esas respuestas completas. El subgrupo que adquirió sistemas listos para usar contiene 376 empresas. Las respuestas desconocidas no se recodifican como no.[4]
Para cada porcentaje, dividimos la suma de los pesos del evento entre la suma de los pesos de la población analizada. Recalculamos las razones y las diferencias completas con los 200 pesos de réplica combinados suministrados y la configuración de varianza original. Los intervalos normales puntuales del 95% utilizan 1,96 errores estándar, siguiendo el método de Cetic. No ofrecen garantías simultáneas para todas las comparaciones.[3][7]
También reincorporamos a las 25 empresas con respuestas incompletas y consideramos todas las combinaciones de sí/no compatibles con sus respuestas conocidas. La combinación de vías queda entonces entre el 67,7% y el 69,0% de todas las empresas elegibles que usan IA en marketing o ventas. La proporción condicionada a haber adquirido sistemas listos para usar va del 80,9% al 81,6%, permitiendo que numerador y denominador cambien de forma coherente. Son límites por respuestas faltantes, no intervalos de confianza; los intervalos de muestreo siguen siendo más amplios.
El informe de recogida indica una tasa de respuesta global del 8% y 4.174 entrevistas completas. No se ha establecido la razón de la diferencia de tres registros respecto al archivo público. Ni la ponderación ni los intervalos de muestreo eliminan todo sesgo de no respuesta o de declaración, ni cuantifican el error derivado del tratamiento de confidencialidad. Contrastamos seis porcentajes marginales de IA y su incertidumbre con las tablas del editor, pero eso no demuestra que dicho tratamiento deje intactas todas las relaciones conjuntas nuevas.[7][8]
Mostramos algunas combinaciones de obtención y las cuatro combinaciones de papeles entre quienes respondieron a todo. Un pequeño resto que no declaró ninguna vía permanece en el denominador principal, sin interpretarlo. Las descargas incluyen definiciones exactas, estimaciones agregadas, hashes de las fuentes y código. Los datos de las empresas encuestadas deben obtenerse por separado de Cetic; aquí no se incluyen registros individuales ni identificadores.[4][9]
- Descargar las combinaciones y los intervalos de confianza (CSV)
- Descargar el código de análisis y las instrucciones sobre las fuentes (ZIP; instrucciones en inglés)
El CSV contiene las seis filas agregadas de los gráficos y sus intervalos de confianza puntuales del 95%. El ZIP añade referencias condicionadas, límites por respuestas faltantes, código, definiciones y hashes exactos de las fuentes. No incluye registros individuales ni identificadores. Los campos numéricos usan el punto decimal.
Fuentes y notas
- NIC.br/Cetic.br, TIC Empresas 2025, microdatos públicos con tratamiento estadístico de confidencialidad, versión 1.0, publicados el 15 de junio de 2026; obtenidos el 17 de octubre de 2026. Influence IQ calculó las estimaciones conjuntas a partir del archivo público de empresas encuestadas.
- Cuestionario de TIC Empresas 2025, páginas impresas 15–16. H9 mide siete tecnologías de IA y requiere un área de TI (P3) o un especialista en TI (F8). H9A pregunta cómo se adquirió o desarrolló el software o los sistemas de IA en uso. H10 pregunta por separado sus aplicaciones, incluido marketing o ventas. Las vías de obtención no se vinculan a aplicaciones concretas.
- Informe metodológico de TIC Empresas 2025, páginas impresas 31–40: población empresarial, personas ocupadas, muestreo, ponderación y márgenes normales del 95%. La tabla 1, página impresa 38, sitúa el módulo H en las tres oleadas de recogida. El estudio no se generaliza a empresas con menos de 10 personas, sectores excluidos ni empresas que no cumplen los criterios de las preguntas sobre IA.
- Cálculos de Influence IQ: H10_A=sí; todos los valores H9A_A–E conocidos para el grupo principal. D identifica la adquisición de sistemas listos para usar; A/B/C, el desarrollo o la modificación internos; E, el desarrollo o la modificación encargados a proveedores. El código suministrado calcula razones ponderadas, contrastes completos en cada réplica y límites por respuestas faltantes lógicamente compatibles. Las combinaciones seleccionadas para el gráfico no forman una partición exhaustiva del grupo de 447 empresas.
- El libro TIC Empresas 2025, páginas impresas 77–78 y gráfico 16, ya presenta porcentajes separados de las vías de obtención. El capítulo de Natália Marroni Borges, revisado en las páginas impresas 87–90, analiza vías de adopción que coexisten y responsabilidades organizativas. Añadimos una referencia conjunta específica del grupo que usa IA en marketing o ventas; no afirmamos que combinar vías sea un principio nuevo. No se reproducen gráficos del libro.
- Charles Hoffreumon, Chris Forman y Nicolas van Zeebroeck (2024), «Make or buy your artificial intelligence? Complementarities in technology sourcing», Journal of Economics & Management Strategy 33(2), 452–479. El resumen del editor describe 3.143 empresas europeas y complementariedades entre vías de obtención. Nuestra exposición se basa en ese resumen, no en un texto completo que no se ha consultado.
- El objeto de diseño del archivo RData original es bootstrap svyrep.design, con 200 pesos de réplica combinados, escala 0.005901842120932432, escalas de réplica de 1 y mse=false. La varianza se centra en la media de las réplicas. La referencia de survey explica esa configuración; no se han establecido la versión de software del productor ni el procedimiento original de generación de réplicas. Los intervalos puntuales de muestreo no cuantifican el sesgo residual de no respuesta ni el error del tratamiento de confidencialidad.
- Informe de recogida de TIC Empresas 2025, página impresa 50 para el trabajo de campo y página 53 para la tasa de respuesta total del 8% y las 4.174 entrevistas completas. El archivo público analizado contiene 4.171 registros; sigue sin resolverse la razón de la diferencia de tres registros. El archivo público tiene tratamiento de confidencialidad, por lo que reproducir los porcentajes marginales publicados no valida cada nueva estimación conjunta frente a los datos originales restringidos.
- Los metadatos específicos del conjunto asignan CC BY 4.0 a los datos y las tablas. Fuente: NIC.br/Cetic.br, TIC Empresas 2025. Influence IQ seleccionó las poblaciones analizadas, calculó resultados conjuntos e incertidumbre y preparó la interpretación y las etiquetas traducidas. NIC.br/Cetic.br no respalda estas adaptaciones. Las condiciones de reutilización del libro son independientes y no conceden aquí una licencia para sus ilustraciones.
Fuente: NIC.br/Cetic.br, TIC Empresas 2025. Cálculos, interpretación y traducciones de Influence IQ. NIC.br/Cetic.br no respalda estas adaptaciones.