El 1 de octubre, la agencia de transformación digital de México presentó su Fábrica de IA y las cifras de su Fábrica de Software. Dos semanas después, SOFTIC arrancó en Cartagena con otra discusión: cómo medir si la IA produce valor. Entre ambas hay una pregunta que hoy está en la mesa de cualquier junta directiva: si construir sale más barato que comprar, ¿más barato según qué cuenta?

La Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones de México informó el 1 de octubre que su Fábrica de Software, un equipo de 300 egresados de universidades públicas, desarrolló 279 productos digitales hasta julio, uno cada tres días. Según el gobierno, al hacerlo evitó contratar a empresas privadas y ahorró 14.000 millones de pesos. Ese mismo día presentó la Fábrica de IA: 20 especialistas que este año trabajaron en modelos para aduanas, detección de facturas y asignación de patentes en el IMPI.

Es probablemente el caso de construir en lugar de comprar más grande y mejor documentado de la región. También muestra, mejor que cualquier encuesta, cómo se está haciendo la cuenta: el ahorro se calcula en el momento de la compra que no ocurrió.

La encuesta global de McKinsey publicada el 25 de agosto, con 1.719 ejecutivos de 97 países, encontró que 32% de las organizaciones decidió no comprar al menos un producto o función de software porque podía construirlo con herramientas de codificación agéntica. El mismo estudio indica que 80% reporta mejoras de productividad individual, pero solo 37% atribuye algún impacto en utilidades (EBIT) a la IA, una cifra sin cambios frente al año anterior. El 32% cuenta decisiones de no comprar. No cuenta sistemas funcionando ni el costo de operarlos, y son respuestas de ejecutivos, no una auditoría.

Retool, que vende una plataforma para construir herramientas internas, consultó a 817 de sus clientes a finales de 2025: 35% había reemplazado al menos una herramienta SaaS por un desarrollo propio, y 60% había construido algo fuera de la supervisión de TI en el último año. Además, 37% de las organizaciones aún no tenía métricas de productividad de IA. Es una muestra sesgada hacia quienes construyen, pero señala el punto ciego.

Nada de esto vuelve un error a la apuesta mexicana. Un equipo propio que entrega un producto cada tres días tiene valor, y compartir el software a través del Repositorio Nacional de Tecnología Pública evita que cada estado pague por lo mismo. La agencia vincula la estrategia con menores costos, reutilización y menor dependencia de proveedores.

Pero la cifra anunciada es la de contratos evitados. En lo divulgado no aparece lo que cuesta mantener 279 productos y operar modelos de riesgo aplicados en aduanas y en la detección de facturas: parches de seguridad, soporte, actualizaciones, pruebas cada vez que cambia un modelo. Y compartir el código reduce compras, pero también multiplica las instituciones que dependen de que alguien lo mantenga. Un medio mexicano resumió la duda en cinco palabras: falta saber quién los revisa. Su propuesta es concreta: publicar una ficha técnica de cada modelo en el mismo repositorio donde el gobierno comparte su código.

SOFTIC 2026 abrió el 14 de octubre con una paradoja. La industria del software colombiana vendió 46,3 billones de pesos en 2025, 18,1% más que el año anterior, pero buena parte del tejido empresarial, sobre todo las mipymes, no aprovecha lo que esa industria produce.

Fedesoft propone medirlo con un indicador distinto de la productividad: el ingreso por empleado, que ronda los US$47.000 y creció 10% en el último año. Según su presidenta, Ximena Duque, las empresas que desarrollan productos de IA agéntica crecen entre ocho y nueve puntos porcentuales por encima del resto. Duque también hizo una advertencia que cualquier CIO reconoce: ya se detectan empleados que usan herramientas de IA no autorizadas y exponen información de la organización. Es la versión colombiana del 60% de Retool.

La encuesta de Cenisoft y Fedesoft, divulgada el 7 de octubre, pone número a la medición pendiente. De las empresas tecnológicas consultadas, 32,7% ya opera agentes de IA como empleados digitales, más de la mitad reporta mejoras de productividad moderadas o altas, y 30,77% todavía no ha medido el impacto. Es una muestra de cerca de cien empresas del sector y las respuestas son autorreportadas.

En un banco o una aseguradora, no comprar no elimina obligaciones: las traslada. Quien construye pasa a ser el proveedor, y responde por la continuidad, la seguridad, la trazabilidad y la auditoría del sistema igual que si lo hubiera contratado.

El proyecto de ley radicado en septiembre en la Cámara de Representantes de Colombia para prevenir riesgos sistémicos por dependencias críticas de IA en la actividad financiera, bursátil y aseguradora lo plantea para la IA que la entidad usa directamente o a través de terceros. Pide inventariar de qué depende, incluidos los subproveedores, probar escenarios de falla y de resultados alterados, y contar con estrategias de continuidad y salida que estén probadas. Aclara además que usar proveedores extranjeros o subcontratistas no traslada la responsabilidad. Es un proyecto, no una ley, y no crea sanciones nuevas.

BBVA presentó el 6 de octubre The Frame, su marco para crear, desplegar y gobernar agentes de IA con estándares comunes de seguridad, supervisión y costos. El banco, que reporta 28% de mejora en la productividad de sus desarrolladores, colabora con proveedores como OpenAI y construye la capa que gobierna lo que se despliega. Es el modelo híbrido: la ventaja no está en lo que dejó de comprar, sino en lo que estandarizó para no empezar de cero cada vez.

1. El costo a tres años, no el de construir. Mantenimiento, seguridad, soporte, integración y rotación del talento que conoce el sistema. Un ahorro que solo existe el día de la decisión no es un ahorro.
2. Quién responde y quién revisa. Cada sistema construido necesita un responsable con nombre y una revisión técnica independiente de quien lo escribió, sea una persona o un agente.
3. De qué depende y cómo se sale. Modelos, datos, proveedores y subproveedores, y un ensayo real de qué pasa si uno falla o si quien mantiene el sistema se va. Un plan en un documento no cuenta.
4. El resultado en el estado financiero. Las horas ahorradas no son utilidad. Si el indicador es la compra evitada, está contando algo que no ocurrió.

En Q-Vision, con 22 años de trayectoria en calidad, datos e IA, sobre todo en servicios financieros y seguros, acompañamos esa conversación desde el lado menos visible: probar lo que se construye, trazar de qué datos y modelos depende y medir si el resultado llega al negocio. La decisión de construir o comprar rara vez falla por la tecnología. Falla porque se tomó con la mitad de la cuenta.

Las organizaciones que hoy celebran lo que dejaron de comprar tendrán que mostrar, dentro de uno o dos años, lo que cuesta lo que construyeron. Las que ya tengan hecha la otra mitad de la cuenta llegarán a esa conversación con la cifra completa.