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October 15, 2024

Desarrollo de software de control de calidad en la empresa: los costes (ocultos) de reinventar la rueda

  • Quality Control

El ciclo de promoción de la IA y el ML probablemente haya terminado. Hemos entrado en la fase de adopción masiva en la evolución de estas herramientas y, con ella, en la democratización de la tecnología subyacente. Estas tecnologías son más disponibles y accesibles que nunca, lo que reduce las barreras de entrada para la creación y el despliegue de aplicaciones de IA.

Es comprensible, pues, que cada vez más empresas estén considerando la idea de crear sus propias plataformas y aplicaciones de control de calidad. Pero aunque las barreras de entrada pueden ser menores, no está nada claro que sean lo suficientemente bajas como para justificar el coste y el tiempo que supone desarrollar internamente un software de control de calidad impulsado por IA.

En esta ocasión, examinamos los costes y el compromiso de tiempo necesarios para desarrollar un sistema de este tipo, desde el punto de vista de las empresas de productos frescos (cuyas operaciones principales no suelen incluir la creación de sistemas informáticos o software avanzados).

Producto Mínimo Viable (MVP): A cambio de un penique, se gana una libra

Si una organización tiene los recursos para contemplar un proyecto como este, debe apuntar alto. Esto se debe a que, si bien es posible alcanzar algo aproximado al nivel 1 de control de calidad: inspección automatizada, introducción manual de datos, con la aplicación estructurando los datos para hacerlos accesibles y manipulables.

Pero a medida que una empresa crece, tendrá que abordar algo más que esta fruta madura. Para alcanzar un MVP, es necesario invertir en infraestructura, licencias de herramientas de desarrollo e integraciones. Además, las pruebas, la optimización y el mantenimiento continuo serán necesarios para garantizar lo que se ha gastado hasta ahora.

Y eso es todo antes de comenzar a agregar nuevas funciones como visión por computadora y análisis avanzado de defectos. Antes de llegar a eso, echemos un vistazo más de cerca a estos costos básicos:

Costos de infraestructura

  • Servidores y almacenamiento en la nube: Costes del hardware o la infraestructura en la nube necesaria para ejecutar y almacenar el software y los datos.
  • Gestión de bases de datos: Gastos relacionados con la instalación y el mantenimiento de un sistema de base de datos para manejar grandes volúmenes de datos.
  • Redes y seguridad: Costes para garantizar que el software sea seguro contra amenazas cibernéticas, incluidos firewalls, cifrado y auditorías de seguridad periódicas.

En el mejor de los casos, una organización establece esta infraestructura y sienta las bases para el desarrollo de una plataforma de control de calidad. Una vez que se logra, hay que tener en cuenta los costes continuos:

 Mantenimiento y soporte

  • Mantenimiento continuo: Actualizaciones continuas, correcciones de errores y mejoras en el software después del lanzamiento.
  • Equipo de soporte técnico: Salarios para un equipo que preste apoyo y solucione los problemas que surjan.
  • Documentación y formación: Costes de creación de documentación y capacitación de su equipo para usar y mantener el software.

Estos costes son variables y difíciles de cuantificar. Pero el paso entre ellos, el desarrollo de software real, es más fácil de visualizar, al que nos referiremos a continuación.

Costes de desarrollo de software: Salarios para desarrollo de IA y diseño UX/UI

Según una investigación de ZipRecruiter, el salario medio de los desarrolladores de IA en 2024 se sitúa en torno a los 129.000 dólares, unos 62 dólares por hora. Estos son los desarrolladores especializados necesarios para construir soluciones basadas en IA y ML para software de control de calidad.

A continuación, los diseñadores de UX/UI deben trabajar en la creación de una interfaz utilizable. Esto es especialmente importante en las empresas de productos frescos, porque sus operaciones involucran a una amplia gama de personas con diversos grados de capacitación técnica. Para que una aplicación de control de calidad impulsada por IA sea útil en absoluto, tiene que ser fácil de usar, desde el campo hasta el punto de inspección, pasando por la sala de juntas.

En total, una empresa de productos frescos podría estar buscando entre 30.000 y 150.000 dólares para desarrollar una aplicación, una actividad que no forma parte de sus operaciones comerciales principales, con un rendimiento cuestionable.

Clarifresh frente al bricolaje: Una mejor solución para su negocio

Todos estos costes, compromisos de tiempo y desafíos técnicos estarían justificados, por supuesto, si no existieran soluciones de control de calidad impulsadas por IA. Pero, afortunadamente, lo hacen. Clarifresh agrupa capacidades avanzadas de IA, ML y visión por computadora en una plataforma diseñada específicamente para el control de calidad de productos frescos. Los productores, distribuidores y minoristas de productos frescos pueden acceder a estas potentes capacidades sin necesidad de invertir en infraestructuras complejas, experiencia en IA de alto coste o mantenimiento continuo.

En otras palabras: el trabajo pesado ya está hecho. Clarifresh es la solución escalable y fácil de usar que las organizaciones necesitan para digitalizar los procesos de calidad y reasignar recursos a sus actividades principales: hacer crecer su negocio y ofrecer productos de máxima calidad.

Al elegir Clarifresh, no solo reduce costos y elimina riesgos ocultos, sino que también se asegura de que sus procesos de control de calidad estén respaldados por tecnología de vanguardia y experiencia líder en la industria.

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