El Costoso Enigma de Gestionar los Costos de la IA en la Nube Un Enfoque de FinOps
Según un informe de la Fundación FinOps, aunque la inteligencia artificial es capaz de ofrecer automatización inteligente, existe una falta de confianza en la automatización completa.
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AI may alleviate or exacerbate cloud cost surprises.
Los servicios en la nube han revolucionado la forma en que las empresas operan, pero también han introducido un nuevo desafío para los directores financieros: costos impredecibles. Las solicitudes de usuarios fluctuantes y cargas de trabajo bursty pueden hacer que los cargos mensuales se disparen de $25,000 a asombrosos $200,000 en cuestión de días. Esta volatilidad es suficiente para darle dolores de cabeza a cualquier director financiero.
Según una encuesta reciente de Flexera, un proveedor líder en gestión tecnológica, un sorprendente 69% de las empresas gastan más de $1 millón al año en computación en la nube. De hecho, el 24% de los encuestados actualmente desembolsa más de $12 millones anualmente en servicios de nube pública. Incluso las pequeñas y medianas empresas no son inmunes a estos costos, con un 26% gastando más de $1 millón cada año.
🧮 Está claro que los costos de la nube son una preocupación importante para los ejecutivos financieros. Pero justo cuando pensaban que tenían todo bajo control, entra en juego otro factor: la Inteligencia Artificial (IA). La IA depende en gran medida de los servicios en la nube para la potencia de procesamiento y la capacidad de almacenamiento, convirtiéndola en una parte integral de las estrategias de muchas organizaciones. Sin embargo, los costos asociados con la IA a menudo son pasados por alto.
Según la investigación realizada por la Fundación FinOps, un grupo afiliado a la Fundación Linux, solo unas pocas empresas realizan un seguimiento preciso de los costos de la IA. De los 1,245 empresas consumidoras de servicios en la nube encuestadas, el 31% informó que los costos de IA y aprendizaje automático (ML) están impactando en sus esfuerzos de medición y mitigación de costos en la nube. Esto significa que los directores financieros están lidiando con una capa adicional de imprevisibilidad, a la que no están preparados para gestionar.
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Introduciendo FinOps – Una solución a la volatilidad de costos
🤝 Ingresa FinOps, un enfoque prometedor para alinear el gasto en la nube con los objetivos comerciales a través de la toma de decisiones basada en datos. FinOps tiene como objetivo poner orden en el caos de los costos de la nube, incluidos los gastos que aumentan rápidamente asociados con la IA.
Pero aquí está el dilema: ¿Se convertirá la IA/ML en uno de los mayores costos a gestionar en todos los niveles de gasto en la nube? Mike Fuller, CTO de la Fundación FinOps, ofrece información sobre esta cuestión. Plantea dos escenarios: uno en el que la IA/ML se convierte en una carga financiera, y otro en el que la tecnología se aprovecha para optimizar y automatizar inteligentemente los costos de la nube. El primero ya es una realidad para muchos, mientras que el segundo es una aspiración esperanzadora.
La historia de los costos de IA se está desarrollando en dos direcciones:
IA para FinOps: Usar IA/ML para la Práctica de FinOps en sí misma
Los practicantes de FinOps están explorando cómo la IA y el ML pueden ayudarles a mejorar sus propias prácticas mediante el aprovechamiento de la automatización inteligente. Estas herramientas pueden optimizar el seguimiento y la gestión de los costos de la nube, lo que conduce a un uso más eficiente de los recursos. Sin embargo, todavía hay cierta aprensión sobre la automatización completa, especialmente entre las grandes organizaciones que operan en industrias reguladas. Integrar la automatización en los sistemas y flujos de trabajo existentes presenta su propio conjunto de desafíos, especialmente en entornos de desarrollo distribuido que dependen de una variedad de herramientas de implementación en la nube.
FinOps para IA: Gestionar los Costos de Servicios de IA/ML en tu Práctica de FinOps
El otro lado de la moneda implica el uso de los principios de FinOps para gestionar los costos asociados con los servicios de IA y ML. Para las organizaciones que gastan $100 millones o más anualmente en servicios en la nube, los costos de IA se han convertido en una preocupación creciente. Estos grandes gastadores están comenzando a sentir el impacto de los costos variables en aumento causados por la IA. J.R. Storment, director ejecutivo de la Fundación FinOps, reconoce que la IA puede afectar negativamente las facturas de la nube y afectar directamente los márgenes de beneficio.
🔍 El desafío radica en encontrar el equilibrio adecuado entre la automatización y la aprobación humana. Si bien la automatización completa promete una mayor eficiencia y precisión, las organizaciones, especialmente aquellas en industrias reguladas, son más reacias a confiar en ella por completo. El proceso de construir confianza en la automatización completa podría llevar años. Además, integrar la automatización en sistemas y flujos de trabajo complejos resulta ser un desafío significativo, lo que dificulta la adopción generalizada.
Mirando hacia el futuro
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A medida que las organizaciones continúan invirtiendo fuertemente en servicios en la nube y tecnologías de IA, el desafío de gestionar los costos de manera eficiente solo se volverá más pronunciado. El desarrollo de herramientas avanzadas de automatización y optimización de IA puede aliviar parte de la carga en el futuro, pero requerirá tiempo y esfuerzo para ganar aceptación generalizada. Mientras tanto, FinOps ofrece un marco prometedor para que las organizaciones alineen sus gastos en la nube con los objetivos comerciales y logren una mayor previsibilidad de costos.
🚀 Al aprovechar el poder de FinOps, las empresas pueden optimizar sus costos en la nube, incluidos los asociados con la IA, y lograr un panorama financiero más estable y predecible. El camino por delante puede ser desafiante, pero con la estrategia y herramientas adecuadas, los CFOs pueden tomar el control sobre sus costos en la nube y minimizar esas dolores de cabeza debilitantes.
Preguntas adicionales
P: ¿Cuáles son otros desafíos asociados con la gestión de costos de IA en la nube?
Un desafío importante es la dificultad de rastrear y asignar con precisión los costos de IA en diferentes unidades de negocio o departamentos. A medida que las aplicaciones de IA se vuelven más comunes en varias áreas de la organización, se vuelve esencial atribuir los costos con precisión. Además, las organizaciones deben considerar los costos asociados con el almacenamiento y la transferencia de datos, ya que la IA requiere vastas cantidades de datos para entrenar y operar de manera efectiva.
P: ¿Cómo pueden las organizaciones maximizar el ahorro de costos al utilizar IA en la nube?
Para maximizar el ahorro de costos, las organizaciones pueden emplear varias estrategias. Primero, evaluar regularmente los modelos y flujos de trabajo de IA para identificar ineficiencias o procesos redundantes. La optimización continua asegura que la IA esté brindando valor mientras mantiene los costos bajo control. Además, las organizaciones deben explorar proveedores de servicios en la nube alternativos para comparar precios y encontrar soluciones rentables que se ajusten a sus necesidades. Finalmente, implementar procesos sólidos de gobernanza y monitoreo puede ayudar a prevenir sobrecostos y proporcionar información valiosa para futuros esfuerzos de optimización de costos.
P: ¿Qué impacto tendrá la IA en el futuro de los costos de computación en la nube?
El impacto de la IA en los costos de computación en la nube dependerá en gran medida del desarrollo de herramientas de automatización y optimización más avanzadas. A medida que la tecnología de IA mejora, tiene el potencial de aumentar la eficiencia en la nube, lo que conlleva a costos reducidos. Por otro lado, a medida que las aplicaciones de IA crecen en complejidad y escala, las organizaciones pueden enfrentar mayores costos de infraestructura para respaldar estas cargas de trabajo. La integración futura de la IA y la computación en la nube probablemente resultará en un paisaje de costos matizado que requiere una gestión y optimización cuidadosas.
Referencias:
- Cargas de trabajo impulsivas y IA: Gestión de costos de GPU en la nube
- FinOps: Alineando tu gasto en la nube con tus objetivos comerciales
- Inteligencia Artificial General: Lo que necesitas saber
- Investigación de la Fundación FinOps: Costos de IA y en la nube
- Más allá del aceite de palma: Startups innovando para un futuro sostenible
- Cómo los tecnólogos del renacimiento están conectando los puntos entre la IA y los negocios
💡 ¿Este artículo ayudó a arrojar luz sobre los desafíos de gestionar los costos de IA en la nube? ¡Comparte tus pensamientos y experiencias en los comentarios a continuación! Y no olvides compartir este artículo con tus amigos y colegas, ¡podría salvarlos de algunos dolores de cabeza también! 😊🚀
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