El costo medido de regalar consultoría de IA

Un conteo interno de 30 días, cerrado en abril de 2026, arrojó 57 horas de asesoría sobre inteligencia artificial entregadas sin cobrar, repartidas entre 18 personas distintas, sin que ninguna de esas conversaciones derivara en un proyecto contratado. El dato importa menos por lo que cuesta que por lo que revela: cuando el diagnóstico específico se entrega completo y gratis, no queda nada del otro lado para contratar. Este artículo cuenta la medición, lo que la investigación sobre el precio cero explica de ese resultado, dónde está la línea entre contenido público y trabajo, y las tres reglas con las que lo corregimos. Si lo que busca es el rango de precios de una capacitación, está en cuánto cuesta capacitar a un equipo en IA.

Qué medimos

El conteo fue deliberadamente simple: durante 30 días registramos cada conversación de asesoría sobre IA que no formaba parte de un servicio contratado —llamadas, reuniones, hilos de mensajería con preguntas aplicadas al negocio de quien preguntaba— y sumamos el tiempo.

Conviene ser preciso con lo que ese número sostiene y lo que no. Sostiene que hubo 57 horas y 18 interlocutores. No sostiene una cifra de dinero perdido: multiplicar horas por una tarifa supone que todas esas horas se habrían vendido, y eso no se midió. La versión anterior de este artículo hacía esa multiplicación y además la anualizaba; era una extrapolación, no un dato, y la retiramos.

Por qué el resultado no fue casualidad

La lectura intuitiva —«di demasiado y la gente se aprovechó»— es la equivocada. Lo que ocurrió tiene una explicación mejor documentada: el precio cero no se comporta como un precio muy bajo. La investigación sobre el efecto de precio cero muestra que las decisiones sobre productos gratuitos no siguen la resta habitual de costo y beneficio: la gratuidad cambia la elección de forma desproporcionada respecto de la diferencia real de precio¹. Aplicado a un servicio profesional, esto tiene dos consecuencias.

La primera es de demanda: a precio cero se acerca gente que no tiene el problema con la intensidad suficiente para resolverlo. No es mala fe; es que a coste cero explorar sale casi siempre a cuenta. La segunda es de secuencia: si el diagnóstico —la parte del servicio que produce claridad— se entrega completo antes de que exista una relación, el momento de decidir llega cuando el valor ya se consumió. La conversación deja de tratar sobre qué hacer y pasa a tratar sobre por qué pagar por algo que ya se recibió.

La línea: contenido público frente a trabajo

La regla que aplicamos no es de tiempo sino de destinatario, y se enuncia en una frase: si la respuesta sirve para cualquiera con el mismo problema, es contenido y se publica; si solo sirve para esta empresa porque incorpora su contexto, es trabajo.

De ahí sale una consecuencia que puede sorprender: publicamos más, no menos. Este blog documenta métodos completos —cómo se mide la fiabilidad de un sistema, qué controles exigir a un agente, qué debe traer un inventario de componentes— con el detalle suficiente para que alguien los aplique por su cuenta. Eso es contenido, y ser generoso ahí no cuesta nada porque se escribe una vez y sirve a todos. Lo que no puede publicarse es el análisis del caso concreto: los datos de esa empresa, sus procesos, sus sistemas y la decisión que corresponde. Eso se hace una vez por cliente, no escala, y es exactamente lo que se contrata.

Las tres reglas

Primera: la reunión de encaje es corta, con guion y sin diagnóstico. Su objetivo es determinar si hay problema, si tenemos algo que aportar y si el presupuesto es del mismo orden de magnitud. Es legítimo que sea gratuita porque no entrega el trabajo: entrega la decisión de si conviene empezarlo. Lo que la mantiene corta es tener un guion, no la fuerza de voluntad.

Segunda: el diagnóstico es un producto, con alcance y precio publicados. Este es el arreglo operativo que hace posible todo lo demás. Cuando alguien pide ayuda aplicada, la respuesta útil no es «déjame ver» sino nombrar un producto que existe, con su alcance, su entregable y su precio a la vista². Sin ese producto la conversación se improvisa cada vez, y una conversación improvisada sobre alcance termina casi siempre en trabajo regalado.

Tercera: el diagnóstico puede concluir que no hay que hacer nada. Es la regla que le da valor a las otras dos. Un diagnóstico que solo puede terminar en «contrátenos el proyecto» no es un diagnóstico, es una propuesta comercial con otro nombre. El nuestro puede concluir que el problema no es de IA, que la herramienta que ya tienen basta, o que el proyecto no se sostiene con los datos disponibles. Conviene que el cliente sepa de antemano que ese resultado es posible.

Cómo se aplica esto en la práctica

Lo que no podemos afirmar

Sería fácil cerrar con un «desde entonces facturamos X». No lo haremos: no hemos repetido el conteo con el mismo método, y sin un «después» medido igual que el «antes» cualquier comparación sería una anécdota disfrazada de resultado. Lo comprobable es el cambio de diseño —existe un producto de diagnóstico con alcance y precio publicados, y una regla escrita sobre qué se publica y qué se cobra—, no una mejora cuantificada. El mismo criterio que aplicamos a las cifras técnicas de nuestros sistemas aplica a las nuestras de negocio: una cifra sin método y sin fecha no es una medición.

Qué se lleva de aquí quien compra, no quien vende

Este artículo cuenta el lado del proveedor, pero la lección más útil es para quien contrata. Si un proveedor de IA ofrece un diagnóstico gratuito y extenso, vale la pena preguntar qué puede concluir ese diagnóstico además de «sí, hágalo con nosotros», y quién asume el costo de las horas que le dedican. Y a la inversa: un diagnóstico pagado debería traer alcance escrito, entregable definido, plazo, quién lo ejecuta y la posibilidad explícita de concluir que no hay proyecto. Los formatos de capacitación y sus diferencias reales están en la comparativa de formatos³, y los rangos de precio, en el artículo de costos⁴. Si quiere plantearnos un caso con alcance definido, puede hacerlo desde /cotizar/.