He recibido esta pregunta muchas veces a lo largo de los años: comprar o construir herramientas CAD internas para una compañía de semiconductores. La respuesta clásica solía ser casi siempre comprar cuando fuera posible, porque el desarrollo de una herramienta propia puede ser atractivo y estratégico, pero conlleva costes ocultos y obligaciones de soporte a largo plazo que suelen multiplicar por 10 el esfuerzo inicial.
Las ventajas de construir internamente son claras: control total sobre funcionalidades, integración con los procesos internos y protección de la propiedad intelectual. Sin embargo cada herramienta casera agrega carga de mantenimiento, pruebas, documentación y formación. ¿Qué ocurre si el creador original se va de la empresa? Surgen bugs, peticiones de nuevas funciones y cambios en las herramientas adyacentes que consumen tiempo del equipo CAD. Las empresas de EDA pueden repartir esos costes entre muchos clientes, y aun así muchas veces su soporte no es perfecto.
Mi recomendación por defecto ha sido siempre comprar las herramientas que necesitas y te puedes permitir, salvo en casos concretos donde la solución debe incluir la receta secreta de la empresa o cuando no existe nada parecido en el mercado. No obstante el panorama del desarrollo de software cambia rápidamente gracias a las herramientas de asistencia con inteligencia artificial como Cursor y Copilot. El coste del desarrollo de software tiende a disminuir y esto también afecta el coste del soporte a largo plazo cuando se usan LLMs para generar pruebas, documentación y asistencia.
Un ejemplo práctico para ilustrar esta idea es mi experiencia implementando un sistema de gestión del ciclo de vida de propiedad intelectual IPLM. Hace falta rastrear bloques de IP internos y externos que forman un árbol jerárquico con atributos comunes y atributos específicos por tipo de IP. El objetivo es registrar IPs, buscar, auditar y soportar el tape-out de un producto, además de integrarse con repositorios, flujos de desarrollo y sistemas de tickets.
Existen soluciones comerciales como Keysight HUB o Perforce IPLM. No son baratas y su integración requiere esfuerzo del equipo CAD. En mi caso un ingeniero dedicado tardó meses en desplegar una de estas plataformas, con llamadas frecuentes al ingeniero de aplicaciones del proveedor. Al no existir, que yo sepa, una alternativa open source especializada, decidí crear y compartir un prototipo básico de IPLM implementado en Python y MySQL. El proceso fue definir arquitectura, especificar requisitos, usar asistencia de código basada en IA para acelerar el desarrollo y ajustar hasta pasar tests. El prototipo completo me llevó alrededor de una semana con tiempo dedicado a configurar MySQL, tokens de GitHub y acciones de CI/CD.
Para un proyecto de esta escala el coste de llevar el prototipo a producción podría ser menor que el esfuerzo de integrar una herramienta comercial, y además se podrían ahorrar licencias. LLMs ayudan a generar tests y documentación y hacen que el acceso al código fuente sea una vía viable para soporte interno mediante chat o agentes IA en vez de manuales extensos.
En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y mucho más. Si tu organización considera construir una herramienta propia o contratar una solución comercial podemos ayudarte a valorar las opciones, estimar costes reales de productización y diseñar un plan de soporte eficiente que aproveche agentes IA y prácticas modernas de DevOps. Con servicios de software a medida y aplicaciones a medida desarrollamos prototipos funcionales y los llevamos a producción de forma segura.
También integramos capacidades avanzadas de inteligencia artificial para acelerar desarrollo, automatizar pruebas y ofrecer asistentes conversacionales que mejoran la documentación y el soporte. Complementamos estos servicios con ciberseguridad, pentesting, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, implementaciones de power bi y automatización de procesos para ofrecer soluciones completas y escalables.
Conclusión: la decisión comprar o construir depende del coste total de propiedad, la criticidad de la IP y la capacidad de mantener la herramienta en el tiempo. Hoy día la balanza puede inclinarse más hacia construir prototipos internos aprovechando IA y servicios cloud, siempre que exista un plan claro para productizar y soportar la solución. Si quieres evaluar una prueba de concepto, optimizar una integración IPLM o explorar cómo agentes IA y power bi pueden mejorar tu flujo de trabajo, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte en cada etapa.
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