¿Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise o un asistente de IA propio? Comparativa para una gran empresa (2027)

La mayoría de las grandes empresas en Polonia ya han superado sus primeras pruebas con IA generativa. Ahora la pregunta es: ¿cómo llevar la IA a toda la organización? Hay dos caminos: herramientas listas para usar como Microsoft 365 Copilot y ChatGPT Enterprise, o un asistente de IA propio construido sobre los datos y procesos de la empresa. La respuesta depende de dónde residen los datos, cuán específicos son los procesos y cuánto control quiere ejercer la compañía.

A continuación, comparamos tres opciones: costes, seguridad de datos, integraciones, cumplimiento de RGPD y AI Act, y cuatro preguntas clave antes de decidir. Estado de los productos: octubre de 2026.

Conclusiones clave

• Microsoft 365 Copilot es la opción natural para empresas que trabajan con Microsoft 365: funciona sobre correo, calendario, Teams y SharePoint sin proyecto de implantación.
• ChatGPT Enterprise da acceso a los modelos insignia de OpenAI con consola de administración, SSO y conectores a sistemas corporativos, con precio negociado de forma individual.
• Asistente de IA propio ofrece control sobre datos, lógica de respuesta, interfaz y elección de modelo, además de la posibilidad de incrustar la IA en productos y procesos propios que las herramientas estándar no cubren.
• La decisión de “construir o comprar” pasa por analizar el TCO a 3 años, la sensibilidad de los datos y si la IA será una herramienta para empleados o parte del producto de la empresa.
• No son opciones excluyentes. Muchas compañías usan Copilot para trabajo de oficina y construyen un asistente propio para un proceso crítico.

Tres opciones en pocas palabras

Las herramientas listas son software como servicio: el modelo, la infraestructura y la interfaz pertenecen al proveedor; la empresa compra licencias. Un asistente de IA propio se construye sobre APIs de modelos (OpenAI, Anthropic, Google) o modelos open-weight (p. ej., Llama, Mistral), se despliega en la infraestructura de la empresa y se conecta a sus sistemas.

Cuándo elegir una herramienta lista para usar

• La prioridad es desplegar IA rápidamente para trabajo de oficina: correos, documentos, resúmenes de reuniones, análisis ad hoc.
• Los procesos son estándar y los datos están en sistemas que la herramienta ya soporta.
• La empresa no tiene equipo de ingeniería de IA ni planea crearlo.

Cuándo construir un asistente propio

• La IA debe operar con datos que la empresa no quiere sacar de su infraestructura, o lo exige el regulador.
• La IA será parte de un producto o proceso que diferencia a la empresa (atención al cliente, planificación de producción, portal de cliente).
• Hace falta integrar con sistemas legacy sin conectores estándar.
• La empresa quiere controlar qué modelo responde y poder sustituirlo sin cambiar el resto del sistema.

Microsoft 365 Copilot: IA en las herramientas que la empresa ya usa

Microsoft 365 Copilot es una capa de IA sobre Microsoft 365: Outlook, Teams, Word, Excel, PowerPoint, SharePoint. Su fortaleza es el acceso al contexto de trabajo del usuario (correos, calendario, archivos) respetando los permisos existentes: Copilot solo muestra lo que el usuario ya puede ver. Usa modelos de OpenAI y, desde 2025, en funciones seleccionadas también modelos de Anthropic.

Qué aporta en la práctica: notas y resúmenes de reuniones en Teams, borradores de documentos y correos, análisis de datos en Excel en lenguaje natural, búsqueda en archivos corporativos. Para organizaciones con miles de empleados de oficina, es un impacto rápido sin proyecto de implantación.

Datos: se procesan dentro del servicio Microsoft 365 de la organización, no entrenan los modelos; para clientes de la UE aplica EU Data Boundary. Suele ser suficiente para los departamentos de compliance en trabajo de oficina.

Limitaciones: fuera del ecosistema Microsoft, Copilot requiere conectores y agentes creados en Copilot Studio; los agentes que operan dentro de Microsoft 365 entran en la licencia, el resto de escenarios se factura con créditos (paquete de 25 000 créditos aprox. 200 USD al mes o pago por uso). El comportamiento del modelo solo puede ajustarse en el marco previsto por Microsoft. Con 1 000+ usuarios, el coste de licencias (30 USD/persona/mes más licencia base E3/E5) se convierte en una línea fija de presupuesto, independientemente del uso real.

Antes de implantarlo: revisa los permisos en SharePoint y OneDrive. Copilot puede revelar archivos a los que el usuario tiene acceso, incluidos los compartidos por error.

ChatGPT Enterprise: modelos insignia de OpenAI con administración corporativa

ChatGPT Enterprise es la versión de ChatGPT para organizaciones: acceso a los modelos insignia de OpenAI, consola de administración con roles y analítica de uso, SSO (incl. Okta, Entra ID), SOC 2 Type II, acuerdo de encargo de tratamiento conforme al RGPD. Los datos de la empresa no entrenan los modelos y la empresa es propietaria de las entradas y salidas. El precio no es público; se negocia, normalmente con un mínimo de puestos.

Qué aporta en la práctica: análisis de datos con ejecución de código (archivo subido, gráficos, proyecciones), redacción y revisión de código, trabajo creativo, GPT propios para equipos. Desde 2025, conectores a SharePoint, Google Drive, Slack, Jira, Confluence, GitHub y otros, y la función “company knowledge”, que responde en base a datos corporativos citando las fuentes. Los conectores propios pueden construirse mediante Model Context Protocol (MCP).

Limitaciones: la interfaz y la lógica de respuesta pertenecen a OpenAI; no se puede incrustar el asistente en tu propio producto como ChatGPT (para eso está el API, es decir, ya es construir tu propia solución). Los datos se procesan en la infraestructura de OpenAI; las opciones de residencia de datos deben confirmarse en el contrato. Un único proveedor de modelos.

Asistente de IA propio: control sobre datos, lógica y modelo

Un asistente de IA propio se construye para un proceso o producto concreto: atención al cliente, portal de cliente, base de conocimiento para el equipo, planificación de producción. Usa modelos vía API (OpenAI, Anthropic, Google) o modelos open-weight ejecutados en la infraestructura de la empresa, pero todo lo que rodea al modelo (datos, permisos, lógica, interfaz, logs) pertenece a la compañía.

Arquitectura RAG

La arquitectura típica es RAG (retrieval-augmented generation): el asistente primero busca en fuentes verificadas de la empresa (documentos, wiki, bases de datos, sistemas) y luego pasa los fragmentos encontrados al modelo como contexto. El modelo responde con base en hechos corporativos y cita las fuentes, lo que reduce las alucinaciones. Los permisos se heredan de los sistemas de origen: el usuario recibe respuestas solo de datos a los que tiene acceso.

Qué ofrece una solución propia

• Datos bajo control: despliegue en la nube del cliente, elección de región y proveedor de modelo, acuerdos comerciales que excluyen el entrenamiento; con modelos open-weight, también operación en red cerrada.
• Integración con sistemas legacy: la IA como capa sobre el ERP, CRM o sistema propio existente, sin reescribirlo. Así funciona, por ejemplo, nuestro AI Interface Layer.
• Producto propio: el asistente puede formar parte del producto para los clientes de la empresa, con su propia marca e interfaz.
• Modelo intercambiable: cuando surge un modelo mejor o más barato, se sustituye un componente y el resto (datos, integraciones, interfaz) permanece.
• Coste dependiente del uso, no de licencias: con muchos usuarios y uso moderado, el coste de modelos puede ser menor que licencias por usuario; con uso intensivo, puede ser mayor. Hay que calcularlo, no asumirlo.

Qué exige una solución propia

Un equipo o partner que la construya y mantenga; monitorización de la calidad de respuestas; presupuesto para uso de modelos a escala; un owner del lado de negocio. Un piloto sobre un proceso lleva semanas; un despliegue en producción con integraciones, meses.

Cuatro preguntas antes de decidir “construir o comprar”

Puedes introducir estas preguntas en tu asistente de IA actual junto con datos de la empresa para preparar un taller de decisión:

1. Sensibilidad de los datos. “Enumera las categorías de datos que procesará el asistente de IA (datos de clientes, código fuente, listas de precios, datos de empleados). Para cada una, evalúa el riesgo legal y de negocio de procesarlos en un servicio externo (SaaS) frente a la infraestructura propia e indica los requisitos del regulador.”
2. TCO a 3 años. “Compara el coste de N licencias de Microsoft 365 Copilot (30 USD/persona/mes más la licencia base) a 3 años con el coste de un asistente propio: construcción, uso de modelos con el volumen estimado de consultas, mantenimiento y evolución. Ten en cuenta cuántos empleados realmente lo usarán.”
3. Integraciones. “Enumera 5 sistemas de los que la IA debe extraer datos. ¿Cuáles tienen conectores listos para Copilot o ChatGPT Enterprise y cuáles requieren construir uno? ¿Cuál es el coste de los conectores frente a un asistente propio conectado directamente a esos sistemas?”
4. Valor de negocio. “¿El asistente mejorará la productividad de oficina o será parte de un producto o proceso que diferencia a la empresa? Si es lo segundo, ¿qué implica no tener la propiedad de la solución y depender de un solo proveedor?”

Seguridad y cumplimiento: RGPD y AI Act

El AI Act entra en vigor por fases desde agosto de 2024; las obligaciones de transparencia (informar de que el usuario interactúa con una IA, marcar los contenidos generados) se aplican desde el 2 de agosto de 2026, y las competencias de los empleados en IA desde febrero de 2025. Afecta a cada una de las tres opciones.

Con herramientas listas, la empresa se apoya en los contratos y certificaciones del proveedor (Microsoft: EU Data Boundary; OpenAI: SOC 2 Type II, DPA). Con un asistente propio, la empresa decide la localización de los datos, tiene logs completos de consultas y respuestas y puede aplicar filtros propios (guardrails), p. ej., bloqueo de números PESEL, datos de tarjetas y cuantías de contratos antes de enviar nada al modelo. En usos de alto riesgo según el AI Act (p. ej., selección de personal, evaluación crediticia) ese control sobre logs y la supervisión humana es obligación del implementador, no opcional.

Ejemplo: asistente de IA propio en un portal de cliente existente

Cliente: plataforma de ciberseguridad de EE. UU. que atiende a clientes de la lista Fortune 500. Problema: el onboarding de un nuevo cliente en el portal llevaba 45 minutos y los datos se consultaban una vez por trimestre. Una herramienta estándar no era opción porque el asistente debía operar dentro del producto del cliente, sobre sus datos, para tres perfiles: dirección, CFO y CISO.

Solución: portal de cliente con asistente de IA integrado (modelos de Anthropic, LangGraph, MCP) que presenta conclusiones listas. Resultado: onboarding reducido un 95% (a menos de 2 minutos), uso de trimestral a diario. En un segundo proyecto, la plataforma se transformó en una capa de orquestación de IA, con la que el usuario lanza un nuevo agente de IA en minutos sin trabajo de ingeniería.

Qué opción encaja con tu empresa

Microsoft 365 Copilot, si: la empresa trabaja con Microsoft 365, quiere impacto rápido en trabajo de oficina y no necesita IA en procesos propios.

ChatGPT Enterprise, si: los equipos necesitan análisis de datos y trabajo ad hoc con modelos, los empleados ya usan ChatGPT (shadow IT) y los datos corporativos están en sistemas con conectores.

Asistente de IA propio, si: los datos no pueden salir de la infraestructura de la empresa, la IA debe ser parte del producto o de un proceso crítico, hay que integrar sistemas legacy o el coste por licencia por usuario deja de ser viable a escala.

Lo más habitual: combinación. Copilot o ChatGPT Enterprise para trabajo de oficina, y un asistente propio en uno o dos procesos donde la IA crea valor para los clientes.

Por dónde empezar: discovery, no licencias

1. Elige un proceso de alto impacto y bajo riesgo (p. ej., búsqueda de conocimiento en documentos, atención de consultas repetitivas).
2. Mide el estado actual: tiempo, número de consultas, coste.
3. Construye un piloto con datos reales en pocas semanas, ya sea con una herramienta lista o con un asistente propio.
4. Compara el resultado con la medición y calcula el TCO a 3 años para ambas vías.
5. Escala lo que se sostenga con números.

Startup House construye asistentes de IA propios, agentes y bases de conocimiento RAG para medianas y grandes empresas, incluidas industrias reguladas (fintech, healthcare, ciberseguridad), con despliegue en la nube del cliente y sin entrenar modelos públicos con sus datos. Productos listos para adaptar (KnowHub, InProduct AI, SmartSearch, AI Interface Layer, AI Demand Planner): KnowHub (base de conocimiento sobre documentos corporativos), InProduct AI (asistente incrustado en un producto SaaS), AI Interface Layer (capa de IA sobre una plataforma existente). Partners tecnológicos: Anthropic, OpenAI, Google Cloud, Microsoft Azure, ElevenLabs, Okta.

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FAQ

¿Son seguros los datos en Microsoft 365 Copilot?

Los datos se procesan dentro del servicio Microsoft 365 de la organización, no entrenan los modelos y se aplica EU Data Boundary para clientes de la UE. Copilot respeta los permisos existentes, así que conviene ordenar los accesos a archivos antes de implantarlo.

¿Cuánto cuesta ChatGPT Enterprise?

El precio no es público y depende del número de puestos y el alcance del contrato. Las versiones Team y Business tienen precios públicos, pero no equivalen a Enterprise en administración y acuerdos.

¿Cuánto cuesta un asistente de IA propio?

Depende del número de integraciones y fuentes de conocimiento. Un piloto sobre un proceso y modelos listos es un proyecto de pocas semanas; un despliegue en producción con integraciones lleva meses. La estimación debe separar coste de construcción, uso de modelos y mantenimiento.

¿Puede operar un asistente propio sin acceso a internet?

Sí, con modelos open-weight ejecutados en la infraestructura de la empresa. ChatGPT Enterprise y Microsoft 365 Copilot funcionan exclusivamente en la nube del proveedor. La opción intermedia son los modelos de OpenAI en Azure en región UE, dentro de la suscripción propia de la empresa.

¿Se puede conectar ChatGPT Enterprise a archivos y sistemas internos?

Sí: conectores a SharePoint, Google Drive, Slack, Jira, Confluence y otros, función “company knowledge” y conectores propios vía MCP. La diferencia frente a un asistente propio está en quién controla la lógica de respuesta, los permisos, la interfaz y la elección del modelo.

¿Se pueden combinar estas opciones?

Sí, y es un escenario frecuente: herramienta estándar para trabajo de oficina y asistente propio para el proceso que requiere datos corporativos, integraciones o que funciona dentro del producto para clientes.

Microsoft Copilot vs ChatGPT: ¿cuál es la mayor diferencia?

Microsoft Copilot opera en las aplicaciones de Microsoft Office a través de Microsoft Graph. ChatGPT es un asistente de IA más universal para análisis de datos, creación de contenidos y Deep Research.

¿Qué asistente de IA apoya mejor el trabajo diario de la empresa?

Copilot funciona muy bien en correos y aplicaciones de oficina, ChatGPT en análisis, y GitHub Copilot en documentación técnica y programación.

¿Cómo comparar los planes empresariales de herramientas de IA?

Conviene comparar ChatGPT Business, Claude Team, Microsoft 365 Business Premium, Business Standard y Google AI Pro en integración, costes y protección de datos.

¿Cuándo merece la pena implantar un asistente de IA propio en una gran empresa?

Cuando los procesos requieren integración profunda, modelos de lenguaje propios, panel de administración y control sobre los datos de entrenamiento.

Estado de productos y precios: octubre de 2026, según materiales públicos de Microsoft y OpenAI y análisis de mercado. Los precios pueden variar según región y contrato.