Construir vs Comprar: ¿Deberías Construir Tu Propio Sistema RAG?

Construir tu propio sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) te da control completo. También requiere 3-6 meses de trabajo de ingeniería y mantenimiento continuo. Aquí hay un desglose realista para ayudarte a decidir.

Lo Que Estás Construyendo

Un sistema RAG de producción incluye:

1. Pipeline de Procesamiento de Documentos

   • Carga y parsing de archivos (PDF, DOCX, MD, etc.)
   • Extracción y limpieza de texto
   • Estrategias de fragmentación
   • Extracción de metadatos

2. Generación de Embeddings

   • Selección de modelo de embedding
   • Procesamiento en lotes
   • Rate limiting y manejo de errores
   • Optimización de costos

3. Base de Datos Vectorial

   • Selección de base de datos (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
   • Configuración de índice
   • Estrategia de escalado
   • Backup y recuperación

4. Lógica de Recuperación

   • Implementación de búsqueda semántica
   • Búsqueda híbrida (keyword + semántica)
   • Reranking
   • Gestión de ventana de contexto

5. Integración de LLM

   • Desarrollo de wrapper de API
   • Ingeniería de prompts
   • Streaming de respuestas
   • Soporte multi-proveedor (opcional)

6. Capa de Aplicación

   • Diseño de REST API
   • Autenticación/autorización
   • Rate limiting
   • Seguimiento de uso

7. Componentes Frontend

   • UI de chat
   • Respuestas en streaming
   • Estados de error
   • Responsividad móvil

8. Operaciones

   • Monitoreo y alertas
   • Seguimiento de costos
   • Gestión de versiones de modelo
   • Pruebas A/B

Estimaciones de Tiempo (Realistas)

Componente	Tiempo de Construcción	Cuadra AI
Pipeline de documentos	2-4 semanas	Incluido
Generación de embeddings	2-3 semanas	Incluido
Base de datos vectorial	2-4 semanas	Incluido
Lógica de recuperación	3-4 semanas	Incluido
Integración de LLM	2-4 semanas	Incluido
Desarrollo de API	2-3 semanas	Incluido
Componentes frontend	3-4 semanas	Incluido (React SDK)
Monitoreo/ops	2-3 semanas	Incluido
Total	18-29 semanas	5 minutos

Estas estimaciones asumen ingenieros experimentados. Equipos junior toman más tiempo.

Análisis de Costos

Construye Tu Propio (Año 1)

Categoría	Costo
Ingeniería (3-6 meses)	€60,000 - €150,000
Hosting de DB vectorial	€200 - €2,000/mes
Costos de API de LLM	Variable
Infraestructura	€100 - €500/mes
Mantenimiento continuo	€20,000 - €50,000/año

Total Año 1: €90,000 - €225,000+

Cuadra AI (Año 1)

Categoría	Costo
Suscripción Pro (5 puestos)	€1,200/año
Créditos adicionales	Variable
Integración de ingeniería	~1 semana

Total Año 1: €1,200 - €10,000 (dependiendo del uso)

Cuándo Construir Tiene Sentido

Construye tu propio RAG si:

1. La IA es tu producto core — Tu ventaja competitiva depende de IA personalizada
2. Tienes requisitos especializados — Tipos de datos inusuales, necesidades de latencia extrema
3. Tienes el equipo — Ingenieros ML/IA experimentados disponibles
4. Tienes el tiempo — 6+ meses antes del lanzamiento es aceptable
5. Necesitas control total — Requisitos regulatorios exigen on-premises

Cuándo Comprar Tiene Sentido

Usa Cuadra AI si:

1. La IA mejora tu producto — Pero no es el producto core
2. Necesitas velocidad — Lanza en días, no meses
3. Quieres flexibilidad — Cambia de proveedor de LLM sin reconstruir
4. Ingeniería es limitada — Enfoca ingeniería en tu producto core
5. Quieres predictibilidad — Costos conocidos vs infraestructura variable

El Enfoque Híbrido

Algunos equipos comienzan con Cuadra AI para:

• Validar el caso de uso rápidamente
• Entender requisitos a través de uso real
• Construir expertise interno

Luego migran a infraestructura personalizada si/cuando se justifica.

Este enfoque:

• Valida antes de invertir
• Construye conocimiento del equipo
• Reduce riesgo

Tomando la Decisión

Haz estas preguntas:

1. ¿Es RAG personalizado nuestro moat competitivo? → Construye
2. ¿Necesitamos lanzar en < 3 meses? → Compra
3. ¿Tenemos ingenieros ML disponibles? → Construye (si sí)
4. ¿Es aceptable el lock-in de proveedor? → Evalúa cada opción
5. ¿Cuál es nuestro presupuesto de infraestructura? → Compara honestamente

Conclusión

Construir RAG desde cero es una inversión significativa. Para la mayoría de los equipos, la pregunta no es "¿Podemos construirlo?" sino "¿Deberíamos pasar 6 meses en infraestructura RAG en lugar de nuestro producto core?"

Cuadra AI existe para que no tengas que construir la infraestructura. Enfócate en lo que hace único a tu producto.

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Preguntas Frecuentes

¿Puedo migrar de Cuadra AI a mi propio sistema después?

Sí. Tus datos son exportables. Muchos equipos usan Cuadra AI para validar y aprender, luego construyen sistemas personalizados si es necesario. El conocimiento que ganas acelera el desarrollo personalizado.

¿Cuadra AI soporta requisitos empresariales?

Sí. El plan Enterprise incluye cumplimiento SOC 2 Type II, SSO/SAML, aprovisionamiento SCIM, logs de auditoría y SLAs personalizados. Tus datos están encriptados y nunca se usan para entrenar modelos públicos.

¿Qué pasa si necesito características que Cuadra AI no tiene?

Contáctanos. Los planes Enterprise incluyen opciones de desarrollo personalizado. Hemos construido características especializadas para requisitos específicos de clientes.

¿Cuadra AI es realmente más rápido que construir?

Sí. El claim de 5 minutos es real para setup básico. Configuraciones más complejas toman horas, no semanas. Hemos invertido 2+ años en infraestructura para que tú no tengas que hacerlo.