SaaS con IA: qué exigir antes de firmar

Antes de firmar un contrato de software con IA, pide cinco cosas por escrito: qué hace exactamente con tus datos, qué fiabilidad te garantiza, cómo recuperas tu información si te vas, cómo se factura el uso real y qué pasa si cambian el motor de IA por debajo. Si el comercial responde a todo de palabra pero nada de eso aparece en el contrato, ya tienes tu respuesta. Es no.

No hace falta que entiendas cómo funciona la IA por dentro para negociar bien. Hace falta que sepas qué preguntas obligan al proveedor a comprometerse, y cuáles solo sirven para que te enseñe una demo bonita. Este es el guion para esa conversación.

Por qué un software “con IA” no se compra igual que el resto

Un software normal es predecible. Metes los mismos datos y sale el mismo resultado, hoy y dentro de un año. Puedes probarlo una vez y confiar en que se comportará igual siempre.

Un software con IA generativa funciona distinto. La IA generativa es la tecnología que redacta textos, resume documentos o responde preguntas a partir de un modelo, que es el “cerebro” estadístico entrenado con enormes cantidades de texto. Ese modelo no consulta una base de datos con la respuesta correcta: la construye palabra a palabra calculando qué es lo más probable. Por eso dos preguntas casi idénticas pueden dar respuestas algo diferentes, y por eso a veces se equivoca con una seguridad total. Cuando la IA afirma con total aplomo algo que es falso, en el sector lo llaman alucinación.

Esa diferencia lo cambia todo en la mesa de negociación. No compras una función que hace siempre lo mismo. Compras un sistema que acierta la mayoría de las veces y falla de vez en cuando, y necesitas saber de antemano quién responde cuando falla. De ahí salen las cinco exigencias.

Si estás antes de esa mesa y aún dudas si comprar una herramienta ya hecha o encargar la tuya, esa decisión previa la desarrollo en comprar o construir IA. Esta guía asume que ya te decantaste por comprar.

1. ¿Qué hace exactamente con tus datos?

Es la pregunta que más proveedores esquivan y la que más te puede costar. Cuando tu equipo escribe en la herramienta, esa información sale de tu empresa y va a los servidores del proveedor, y muchas veces a los de un tercero que pone la IA por debajo.

Pide por escrito estas respuestas concretas:

• ¿Usan tus datos para entrenar su modelo? Si la respuesta es sí, tus documentos internos pueden acabar influyendo en lo que el sistema le contesta a otro cliente. Muchos contratos de empresa lo excluyen por defecto, pero tienes que verlo en el papel, no en una pestaña de ajustes que pueden cambiar mañana.
• ¿Dónde se procesan? Si los datos salen de la Unión Europea, entras en el terreno de las transferencias internacionales del RGPD, el reglamento europeo de protección de datos. No es imposible, pero tiene requisitos.
• ¿Quién más los toca? El proveedor casi siempre se apoya en otras empresas, los llamados subencargados. Pide la lista y cómo te avisan si cambia.
• ¿Cómo se borran y en cuánto tiempo? Cuando canceles, tus datos deberían desaparecer de sus sistemas, no quedarse “por si acaso”.

Una advertencia. Nada de esto es asesoramiento jurídico. Si manejas datos personales o sensibles, esta parte del contrato la revisa alguien de protección de datos antes de firmar. Aquí solo te doy las preguntas que abren esa conversación. El fondo del asunto, qué implica de verdad mandar tu información a un modelo de un tercero, lo desgrano en datos a terceros y modelos de IA.

2. ¿Qué fiabilidad te garantiza por escrito?

Aquí es donde casi todos los contratos hacen trampa sin que parezca trampa. Te ofrecen un SLA, que es un compromiso de servicio medible: por ejemplo, “el sistema estará disponible el 99,9% del tiempo”. Suena a garantía de calidad. No lo es.

Ese número mide que el servicio esté encendido y responda, no que la respuesta sea correcta. Un asistente de IA puede tener una disponibilidad perfecta y aun así darle a tu cliente un dato equivocado con toda la seguridad del mundo. Disponibilidad y acierto son dos compromisos separados, y el contrato suele incluir solo el primero.

Lo que tienes que pedir es el segundo:

• ¿Miden la tasa de error de las respuestas de la IA? ¿Cómo, y te lo enseñan?
• ¿Hay revisión humana en los casos delicados, o la IA responde sola al cliente final?
• Cuando la IA se equivoca y ese error tiene consecuencias, ¿quién responde? Un tribunal canadiense ya obligó a Air Canada a cumplir lo que su asistente automático le había prometido por error a un pasajero, así que la respuesta “es que lo dijo la IA” no protege a nadie.

Si el proveedor no puede o no quiere hablar de la calidad de las respuestas y solo te enseña el porcentaje de disponibilidad, ya sabes qué parte del riesgo se queda en tu tejado.

3. ¿Puedes salir sin quedarte atrapado?

Firmar es fácil. Lo difícil es irse. Antes de entrar, mira la puerta de salida.

La portabilidad es tu capacidad de llevarte todo lo tuyo si decides cambiar de proveedor: tus datos, tu histórico, las configuraciones que montaste, en un formato que otro sistema pueda leer. Un archivo que puedas abrir y reutilizar, no un PDF de mil páginas ni una captura de pantalla.

Exige por escrito que puedas exportar todos tus datos e históricos, en un formato estándar que otro sistema pueda leer, sin penalización y en un plazo razonable. La pregunta que lo resume: “si mañana quiero irme, ¿en cuántos días tengo todo lo mío fuera y quién me lo entrega?”. Si la respuesta es vaga, el proveedor está diseñando tu dependencia. Cuanto más difícil sea salir, más caro te saldrá quedarte cuando suban el precio.

4. ¿Cómo se factura el uso de verdad?

Muchas herramientas de IA no cobran una cuota plana. Cobran por uso, y el uso se mide en algo llamado tokens. Un token es un fragmento de texto, aproximadamente unas pocas letras o una palabra corta. Cada vez que la IA lee lo que le mandas y escribe una respuesta, consume tokens, y tú pagas por ese volumen.

El problema del precio por uso es que la factura de la prueba piloto no se parece a la factura real. En el piloto lo usan cuatro personas con cuidado. En producción lo usa toda la empresa, con textos más largos y más veces al día. El coste no crece en línea recta con el número de usuarios: crece con cuánto texto procesan, y eso se dispara antes de lo que la gente espera.

Antes de firmar, pide una estimación de coste para tu volumen real, no para el del piloto. Y exige poder poner un techo de gasto o una alerta, de modo que un pico de uso no te llegue como una factura sorpresa a fin de mes. Un proveedor serio te ayuda a estimar esto. Uno que esquiva la pregunta te está vendiendo la parte bonita.

5. ¿Qué pasa si cambian el modelo por debajo?

Este es el punto que casi nadie negocia y el que más silenciosamente te puede romper el servicio. El proveedor no fabrica su propia IA: la alquila a una de las grandes empresas de modelos. Y esos modelos se actualizan, se retiran y se sustituyen cada pocos meses.

El día que el proveedor cambia el motor de IA por una versión nueva, el comportamiento de tu herramienta puede cambiar sin que nadie te avise. Un flujo que funcionaba empieza a dar respuestas distintas. El tono cambia. Algo que clasificabas bien de repente falla. No tocaste nada, pero el suelo se movió debajo.

Pide una de estas garantías por escrito: que te avisen con antelación antes de cambiar el modelo, que puedas fijar una versión durante un tiempo, o que exista un periodo de prueba para validar el cambio antes de que afecte a tu operación. Que el proveedor tenga esta respuesta preparada te dice, de paso, que se ha tomado en serio la parte aburrida de operar IA.

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La prueba antes de firmar: monta un PoC pequeño

Ninguna de estas cinco respuestas se valida en una demo. La demo está preparada para lucir. Lo que valida es una prueba de concepto, un PoC: una prueba pequeña y acotada con tus datos reales, durante un par de semanas, midiendo lo que de verdad te importa.

No busques el “guau”. Busca los bordes. Mete tus casos raros, los documentos mal escaneados, la consulta rebuscada de tu cliente más difícil. Anota cuántas veces acierta, cuántas se inventa algo, cuánto costó en esas dos semanas y qué pasa cuando le das algo que no esperaba. Ese registro, comparado con lo que promete el comercial, es la información con la que negocias de verdad.

Esta es la checklist para llevar a la reunión:

Qué exigir	Pídelo por escrito	Señal de alarma
Uso de tus datos	Que no entrenan con ellos; dónde se procesan; lista de terceros; borrado al cancelar	”Está en los ajustes” en vez de en el contrato
Fiabilidad	Tasa de error medida y quién responde de un fallo, no solo disponibilidad	Solo te enseñan el 99,9% de “uptime”
Portabilidad	Exportación completa, formato estándar, sin penalización ni plazos eternos	No saben decirte en cuántos días te vas
Precio por uso	Estimación para tu volumen real y un techo de gasto	La estimación es la del piloto
Cambios de modelo	Aviso previo, versión fijada o periodo de prueba	”Siempre usamos lo último” como si fuera una ventaja

Leer un contrato de IA con este nivel de detalle es un criterio que se entrena, no un don. En el curso IA sin hype trabajamos exactamente esto: distinguir la promesa del marketing de la garantía real, con ejemplos de una pyme normal y sin necesidad de saber programar.

Para situar estas cinco exigencias dentro del cuadro completo de por dónde empezar con la IA en tu empresa, la vista general está en casos de uso de IA en empresas.

Preguntas frecuentes

¿Y si el proveedor dice que no puede comprometerse con la calidad de las respuestas porque “la IA es así”?

Es una respuesta honesta a medias. Ningún proveedor serio te va a garantizar cero errores, porque la IA generativa se equivoca por diseño. Lo que sí puede comprometer es cómo mide esos errores, dónde pone revisión humana y quién asume la responsabilidad cuando el fallo tiene consecuencias. Si no puede comprometer ni eso, no es que la IA sea así: es que el producto no está listo para tu caso.

¿Merece la pena pagar un abogado para revisar el contrato?

Depende del riesgo. Si la herramienta toca datos personales, decisiones que afectan a clientes o dinero, la revisión de alguien de protección de datos y legal sale mucho más barata que el problema que evita. Para una herramienta interna de bajo riesgo, con exigir esta checklist por escrito y leerla con calma sueles tener suficiente.

¿Qué es más importante de las cinco?

Las dos que más gente ignora y más caro se pagan: qué hace con tus datos y cómo sales. El coste y la fiabilidad se ven pronto y duelen pronto, así que se corrigen. La dependencia y una fuga de datos se ven tarde, cuando ya es difícil dar marcha atrás.

¿El AI Act europeo me obliga a algo de esto?

El Reglamento de IA de la Unión Europea clasifica los sistemas por niveles de riesgo y pone más obligaciones a los usos más delicados. Puede afectar a tu caso o no, según para qué uses la herramienta. No te lances a interpretarlo por tu cuenta: que alguien que conozca la norma te diga en qué nivel cae tu uso concreto. Esto tampoco es asesoramiento jurídico, solo un aviso de que la pregunta existe.