Adoptar un modelo de desarrollo por horas y tokens implica más que cambiar la forma de facturar, requiere plantearse preguntas que determinen viabilidad, riesgos y resultados esperados. Antes de comprometer recursos, conviene definir con claridad qué éxito significa para el proyecto y cómo se medirá a lo largo del tiempo.
Estrategia y objetivos ¿Qué problema específico resolverá la iniciativa y qué indicadores permitirán validar el retorno de inversión? ¿Se busca velocidad de entrega, flexibilidad para iterar requisitos, reducción de costes o experimentación con capacidades de inteligencia artificial? Identificar prioridades facilita decidir si un modelo por horas y tokens es la mejor opción.
Participantes y gobernanza ¿Quiénes deben estar involucrados desde el inicio entre producto, tecnología y negocio? ¿Cómo se tomarán decisiones de alcance en cada sprint y quién valida entregables? Establecer roles, puntos de contacto y un proceso ágil de aprobación evita cuellos de botella y precisará la capacidad de respuesta del equipo externo.
Procesos operativos ¿Qué flujo de trabajo se va a usar para estimaciones, seguimiento del consumo de horas y registro de tokens de IA? ¿Cómo se reportará el avance y con qué frecuencia se revisarán presupuestos? Un sistema de trazabilidad claro y herramientas de reporting permiten controlar desviaciones y mantener transparencia con el proveedor.
Integración técnica ¿Cómo encajará la nueva solución con sistemas existentes, bases de datos y APIs? ¿Existen restricciones de latencia, formatos de datos o límites regulatorios sobre dónde puede residir la información? Abordar estas cuestiones evita sorpresas en la fase de integración, sobre todo cuando se incorporan agentes IA o servicios cloud.
Seguridad y cumplimiento ¿Qué nivel de ciberseguridad se requiere y qué medidas de protección de datos habrá que aplicar? ¿Es necesario realizar pentesting, cifrado en tránsito y en reposo, o controles de acceso más estrictos? Aclarar estos puntos desde el inicio es clave para proyectos que manejan información sensible o que deben cumplir normativas sectoriales.
Capacidades y soporte ¿Qué recursos internos dedicarán soporte y mantenimiento, y qué parte asumirá el proveedor? ¿Se requerirá formación continua para usuarios y administradores? Planificar transferencia de conocimiento y un plan de soporte con SLAs reduce la dependencia y facilita la operación a largo plazo.
Presupuesto y control de costes ¿Cómo se estiman las horas y tokens necesarios para cada fase y qué límites de consumo se establecerán? ¿Se disponen mecanismos automáticos para alertar consumos anómalos o para pausar procesos que generen coste excesivo? Definir guardrails financieros es esencial para mantener previsibilidad en un modelo flexible.
Pruebas y calidad ¿Qué criterios de aceptación se aplicarán a entregables iterativos y qué nivel de pruebas automatizadas y manuales se exigirá? Incorporar pipelines de CI CD, pruebas de integración y validaciones de rendimiento garantiza que la velocidad no sacrifique la calidad.
Propiedad intelectual y salida ¿Cómo se regula la propiedad del código, la reutilización de módulos y el derecho a continuar el desarrollo con otro proveedor? ¿Qué ocurre con datos de entrenamiento y modelos IA al finalizar la relación? Tener un plan de salida evita disputas y facilita continuidad empresarial.
Pilotaje y métricas Antes de escalar, conviene ejecutar un piloto acotado para medir consumo real de horas y tokens, validar entregables y ajustar reglas de gobernanza. Definir KPIs operativos y de negocio permitirá decidir si se amplía el enfoque.
Q2BSTUDIO acompaña a clientes en estas fases preliminares mediante evaluaciones de adopción que combinan experiencia en desarrollo de aplicaciones a medida y en soluciones de inteligencia artificial, ayudando a traducir preguntas estratégicas en requisitos técnicos prácticos. Además, el equipo ofrece servicios complementarios como implementación en entornos cloud aws y azure, ciberseguridad, y soluciones de inteligencia de negocio con power bi que facilitan la puesta en producción y la gobernanza continua.
En resumen, formular desde el inicio preguntas claras sobre objetivos, gobernanza, integración, seguridad, costes y propiedad intelectual convierte la flexibilidad del modelo por horas y tokens en una ventaja competitiva. Planificar un piloto, acordar métricas y contar con un socio con experiencia en software a medida e IA reduce riesgos y acelera valor tangible.